关注公众“找方案”获取更多行业解决方案 中国智慧林业发展指导意见 关注公众“找方案”获取更多行业解决方案 关注公众“找方案”获取更多行业解决方案 目 录 第一章 智慧林业内涵与重要意义..................................................................................................3 一、智慧林业内涵及特征 ................................................................................... 44 关注公众“找方案”获取更多行业解决方案 关注公众“找方案”获取更多行业解决方案 第一章 智慧林业内涵与重要意义 一、智慧林业内涵及特征 (一)基本内涵。智慧林业是指充分利用云计算、物联网、大数据、移动互联网等新一 体系、生态价值体系、服务便捷体系等来体现智慧林业的智慧。具体内容如下： ——林业资源感知体系更加深入。通过智慧林业立体感知体系的建设，实现空中、地 上、地下感知系统全覆盖，可以随时随地感知各种林业资源。 关注公众“找方案”获取更多行业解决方案 关注公众“找方案”获取更多行业解决方案 ——林业政务系统上下左右通畅。通过打造国家、省、市、县一体化的林业政务系统， 实现林业政务系统一体化、协同化，即上下左右信息充分共享、业务全面协同，并与其他

预置不同的指标采集方案和策略，落实差异化采集方式，按需采集提供技术基础，同时 为大节点管理提供理论可能； 2、 预置不同等级的不同风险阈值的设定，落实差异化管理和考核要求； 3、 为高级别设备自动生成统计报表，使用户能方便的关注报表数据； 4、 支持方便的界面等级显示方式，在不同界面均能方便的区分不同的等级，便于管理视野 的日常落地。 7/70 系列动作，包括对历史记录多点对比，对于进程的记录，异常进程的智能判断，乃至告警的建议； 通过策略体制调用系统的各项零散功能，将用户问题分析方式，快速自动化。 1.2.3. 从数据挖掘实现隐患分析 传统运维领域，更多的关注点在于即时状态的监控，能对于异常的即时、准确通知；而随着 8/70 智慧运维平台建设方案 历史层面分析出业务运行规律，方便的发现业务运行异常；多指标相对分析，实现管理对象的纵 向比较，找到影响具体的异常指标集。 通过对历史记录分析，为管理方式改进提供基础数据，贴合业务指标变化的规律，整合人力 资源，实现关键时段重点关注的优先级理念；为用户年度管理数据的统计提供可能，配合北塔快 速报表开发能力，使符合用户管理实践的事后考核报为可能。 智慧运维平台贯彻时段管理的理念，提供了拓扑上整体的 CPU 趋势分析，对近几周的整体性

技术，打破地域 和时间的限制，实现教育资源的广泛共享和开放。例如，在线 教育平台可以为偏远地区的学生提供优质的教育资源，缩小城 乡教育差距。  教师信息素养的提升：教育信息化 2.0 不仅关注学生的信息化 能力，还强调教师信息素养的提升。通过培训和实践，帮助教 师掌握信息技术在教学中的应用，提升教学效果。 在教育信息化 2.0 的推进过程中，人工智能技术的应用尤为关 键。人工智能 体措施包括为学校配备智能教学设备、搭建人工智能教育云平台、 优化校园网络环境等。同时，政策还鼓励学校与企业合作，引入先 进的人工智能技术和产品，为学生提供更加丰富的学习体验。 此外，政策还特别关注人工智能教育的公平性和普及性。为了 缩小城乡和区域之间的教育差距，政策提出要加大对农村和偏远地 区学校的支持力度，确保这些地区的学生也能享受到优质的人工智 能教育资源。具体措施包括设立专项基金、开展远程教育项目、组 的适切性。教学效果评估可以通过定期的学生学业成绩分析、课堂 观察和学生反馈问卷等方式进行，以衡量人工智能技术在教学中的 实际贡献。学生能力提升的评估则需关注其计算思维、问题解决能 力和创新能力的培养情况，通过项目式学习成果展示、竞赛成绩和 综合素质评价等方式进行量化分析。 教师专业发展的评估应重点关注教师在人工智能技术应用中的 教学能力提升和教学创新实践。可以通过教师培训参与率、教学案 例分享、教学反思报告以及同行评议等方式进行评估。此外，技术

大模型时，主要关注以下几点需求：  个性化学习：学生希望能够根据自己的学习进度和兴趣获得定 制化的学习内容，AI 模型应具备智能推送合适的学习资源。  实时反馈：学生期望在学习过程中能及时获得反馈，包括学习 结果的评估和解题过程中的指导。  互动性：学生对学习的参与感和互动性有较高的要求，希望能 够通过语音、图像等多种方式与 AI 进行交流。 教师的需求同样重要，他们关注的主要有： 数据驱动的决策支持：利用 AI 分析教育数据，帮助管理者制 定科学的教学和管理决策。  效果评估工具：管理者希望 AI 能够评估教育政策和课程实施 效果，及时调整教育策略。 最后，家长在使用教育 AI 时，关注以下几个方面：  学习跟踪：家长希望能够通过 AI 监控孩子的学习进度和掌握 情况，及时给予帮助。  教育资源推荐：家长希望 AI 能提供适合孩子成长和学习的教 育资源，包括书籍、课程等。 教师群体：教师作为教育的引导者，他们需要通过 AI 大模型 获取教学资源、课程设计支持以及个性化教学方案。教师也可 以利用 AI 模型分析学生的学习表现，从而调整教学策略，提 高教学效果。 3. 家长群体：家长对孩子的教育关注度越来越高，他们希望能够 实时了解孩子的学习进展，并根据 AI 模型的反馈调整孩子的 学习计划。通过 AI 大模型，家长能够获得关于孩子学习状态 的及时信息，从而支持孩子的学习。 4. 教育

里云 前言 Preface 医疗健康行业是维护全民福祉的重要基石，始终是全球关注的焦点。当前 普遍的亚健康状态， 以及老龄化带来的慢性疾病增加等，不仅影响着人们的生活 “ ” 质量，也给医疗体系带来了沉重负担。我国医疗体系的 不可能三角 依然突出，即 便宜、高效和服务难以兼顾。优质的医疗服务供不应求，医护人员负担较重，而 基层医疗能力相对较弱，患者的就医体验也需要进一步提升。另一方面，疾病 而异。 在复杂疾病个性化治疗方案推荐上，由于疾病的 多样性和个体差异， AI 系统的预测精度和临床适用 性仍需进一步提升。尽管如此，智慧医疗已经展现出 强大的商业潜力，成为医疗机构和科技企业共同关注 的重点领域。 医药创新：AI 在医药研发中的应用匹配度和可 行性较高。它可以通过虚拟筛选化合物，快速找到潜 在的有效分子，并预测药物的安全性和有效性，从而 降 低研发成本和风险。例如， AI 智慧医疗 智能导诊 部分医院引入智能导诊系统，但 使用效果和普及程度有待提升 中，医疗服务体验改善 相关投资关注 对医院复杂环境和患者多样 化需求适应能力有限，交互 体验有待改善 智能预问诊 互联网医疗平台有所应用，但未 成为主流问诊方式 中，互联网医疗投资范 畴内受关注 对患者描述理解存在偏差， 复杂病情问诊深度和准确 性不足 智能影像诊断 不同病种 AI 辅助影像诊断产品 相继获批上市，在医院得到广泛

预置不同的指标采集方案和策略，落实差异化采集方式，按需采集提供技术基础，同时 为大节点管理提供理论可能； 2、 预置不同等级的不同风险阈值的设定，落实差异化管理和考核要求； 3、 为高级别设备自动生成统计报表，使用户能方便的关注报表数据； 4、 支持方便的界面等级显示方式，在不同界面均能方便的区分不同的等级，便于管理视野 的日常落地。 1.2.2.落实管理经验积累 从本世纪初，企业用户开始重视 IT 环境的运维管理，10 系列动作，包括对历史记录多点对比，对于进程的记录，异常进程的智能判断，乃至告警的建议； 通过策略体制调用系统的各项零散功能，将用户问题分析方式，快速自动化。 1.2.3.从数据挖掘实现隐患分析 传统运维领域，更多的关注点在于即时状态的监控，能对于异常的即时、准确通知；而随着 厂商技术的不断提高，设备的告警越来越少，特别是一些新建机房，可能一个月也不能没有几个 告警事件，难道运维就不再重要了吗?恰恰相反，当设备故障减少后，正好为 历史层面分析出业务运行规律，方便的发现业务运行异常；多指标相对分析，实现管理对象的纵 向比较，找到影响具体的异常指标集。 通过对历史记录分析，为管理方式改进提供基础数据，贴合业务指标变化的规律，整合人力 资源，实现关键时段重点关注的优先级理念；为用户年度管理数据的统计提供可能，配合北塔快 速报表开发能力，使符合用户管理实践的事后考核报为可能。 智慧运维平台贯彻时段管理的理念，提供了拓扑上整体的 CPU 趋势分析，对近几周的整体性

预置不同的指标采集方案和策略，落实差异化采集方式，按需采集提供技术基础，同时 为大节点管理提供理论可能； 2、 预置不同等级的不同风险阈值的设定，落实差异化管理和考核要求； 3、 为高级别设备自动生成统计报表，使用户能方便的关注报表数据； 4、 支持方便的界面等级显示方式，在不同界面均能方便的区分不同的等级，便于管理视野 的日常落地。 1.2.2.落实管理经验积累 从本世纪初，企业用户开始重视 IT 环境的运维管理，10 系列动作，包括对历史记录多点对比，对于进程的记录，异常进程的智能判断，乃至告警的建议； 通过策略体制调用系统的各项零散功能，将用户问题分析方式，快速自动化。 1.2.3.从数据挖掘实现隐患分析 传统运维领域，更多的关注点在于即时状态的监控，能对于异常的即时、准确通知；而随着 厂商技术的不断提高，设备的告警越来越少，特别是一些新建机房，可能一个月也不能没有几个 告警事件，难道运维就不再重要了吗?恰恰相反，当设备故障减少后，正好为 历史层面分析出业务运行规律，方便的发现业务运行异常；多指标相对分析，实现管理对象的纵 向比较，找到影响具体的异常指标集。 通过对历史记录分析，为管理方式改进提供基础数据，贴合业务指标变化的规律，整合人力 资源，实现关键时段重点关注的优先级理念；为用户年度管理数据的统计提供可能，配合北塔快 速报表开发能力，使符合用户管理实践的事后考核报为可能。 智慧运维平台贯彻时段管理的理念，提供了拓扑上整体的 CPU 趋势分析，对近几周的整体性

服务，降低技术门槛，实现智能 化转型；金融机构和医疗健康行业则需要依赖大模型提升风控、数 据分析与决策支持能力；而教育和电商行业则借助人工智能优化用 户体验及个性化推荐。 市场竞争态势同样值得关注。目前，市场上已经出现了一批成 熟的竞争者，提供多种基于大模型的应用服务。例如，OpenAI 和 Google 等大型科技公司在大模型领域占据了重要市场份额，为企 业客户提供 API 接入服务。与此同时，市场上还涌现出许多初创企 、中小型企业 （SMB）、教育和研究机构以及政府和公共部门。每一个细分市场 都有其独特的需求和应用场景。大型企业通常需要强大的 AI 能力 来提升运营效率、支持决策和推动创新，而中小型企业则更关注成 本效益、可用性以及易用性，以便于快速部署和应用。 以下是主要目标市场的特征：  大型企业 大型企业在数据处理、客户关系管理、预测分析等方面对 AI 应用的依赖度越来越高。它们倾向于选择定制化的解决方案， 提供了重要的依据。 其次，按照企业规模进行细分，我们可以将市场分为大型企 业、中小型企业和初创公司。大型企业一般具有更为丰富的数据资 源和资金支持，可能倾向于定制化的解决方案；而中小型企业可能 更关注成本效益，希望通过通用型产品来提高效率。初创公司则可 能寻求灵活性和创新性，以适应快速变化的市场。 再次，按照技术应用的不同，市场可以细分为：  自然语言处理：适用于聊天机器人、文本分析、语音识别等应

设正是结合了 这些先进技术，旨在提高企业核心竞争力，推动可持续发展。 在这样的背景下，MDC（制造数据云）项目应运而生，致力 于构建一个集成 AI 大模型技术的智慧工厂解决方案。该项目不仅 关注生产效率的提升，还强调智能化决策和实时数据分析，以应对 市场快速变化和客户需求多样化的挑战。 本项目将主要围绕以下几个关键点展开：  智能化生产：通过引入 AI 大模型对生产线数据进行实时分 AI 模型快速调 整生产参数，实现产品的个性化定制，提高客户满意度。  物联网集成：通过物联网技术将生产设备、传感器和管理系统 连接起来，形成自感知、自驱动的智能制造系统。  可持续发展：关注资源利用效率和环境保护，通过智能化技术 降低能耗和排放，推动绿色制造。 项目的实施将经历需求调研、方案设计、系统集成和持续优化 等阶段。首先，进行全面的需求调研，了解企业现状及面临的问 题， 在当前的市场环境中，智慧工厂的建设正在逐步加速，许多企 业利用智能制造提升了市场竞争力。据统计，全球智慧工厂市场预 计在未来几年将实现高速增长，年复合增长率达到 20%以上。 在智慧工厂的构建过程中，主要关注以下几个关键点：  数据采集与分析：通过传感器和网络设备实时采集生产数据， 实现对设备状态、生产效率等的实时监控。  智能决策与调度：利用人工智能算法对大数据进行分析，优化 生产计划和资源调度，提高生产灵活性。

由于当前还处于疫情防控期，对于治愈患者出院之后的康复环节，尚缺乏足够 多的关注和解决方案，爱分析认为，随着疫情即将进入扫尾阶段，出院患者的 生活质量和长期随访、康复管理将成为重要关注点。 新冠病毒会伤害患者的多个器官，即使在核酸检验呈阴性之后，仍然有部分器 官损伤及症状存在。而能分配给患者诊后康复的医疗资源实在有限，因此如何 在诊后监测患者情况并帮助患者进行康复是目前各方关注较少的环节。 疫情期间，海思瑞格已经推出线 交互，并不断自学习迭代。”新冠肺炎防护助手“不仅是 FAQ 问题的罗列，用户 输入任何问题时，智能问答小助手都会依据问题和语言输出相应的精准答案。 用户可以通过“满意 ”或“不满意”评价回答的准确性，同时由疾控中心人员对用户 关注的知识和问答不断更新，提升准确率。 智能问答系统不仅为公众提供疫情信息、公众防护指南、慢病患者防护等，还 可以向广大用户提供决策辅助，判断用户是否需要去医院就诊，起到分诊作用。 自 2 月 3