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10大赛道!科技部首发新一代人工智能示范应用场景

浏览次数:154 发布时间:2022-08-17 08:03:20

海比研究院报告显示,2022年中国AI企业应用市场规模保持高增长趋势,总体市场规模达到1.87万亿元,2021-2025年复合增长率达到31.5%。2022年中国人工智能软件及应用市场规模约为472亿元,在AI企业应用中的占比仅为2.5%,说明当前人工智能技术及应用在企业场景中的渗透率还比较低,未来有较大的潜力空间。


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来源 | 科技部(转载请注明来源)

编辑 | 蒲蒲

日前,为加快推动人工智能应用,助力稳经济,培育新的经济增长点,科技部公布了《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》,支持一批基础较好的人工智能应用场景,加强研发上下游配合与新技术集成,打造形成一批可复制、可推广的标杆型示范应用场景。

通知强调,坚持面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求、面向人民生命健康,充分发挥人工智能赋能经济社会发展的作用,围绕构建全链条、全过程的人工智能行业应用生态,支持一批基础较好的人工智能应用场景,加强研发上下游配合与新技术集成,打造形成一批可复制、可推广的标杆型示范应用场景。首批支持建设十个示范应用场景。

具体来看,这十个示范应用场景包括:智慧农场、智能港口、智能矿山、智能工厂、智慧家居、智能教育、自动驾驶、智能诊疗、智慧法院、智能供应链。


01
智慧农场。

针对水稻、玉米、小麦、棉花等农作物生产过程,聚焦“耕、种、管、收”等关键作业环节,运用面向群体智能自主无人作业的农业智能化装备等关键技术,构建农田土壤变化自适应感知、农机行为控制、群体实时协作、智慧农场大脑等规模化作业典型场景,实现农业种植和管理集约化、少人化、精准化。

02
智能港口。

针对港口大型码头泊位、岸桥管理以及堆场、配载调度等关键业务环节,运用智能化码头机械、数字孪生集成生产时空管控系统等关键技术,开展船舶自动配载、自动作业路径及泊位计划优化、水平运输车辆及新型轨道交通设备的协同调度、智能堆场选位等场景应用,形成覆盖码头运作、运行监测与设备健康管理的智能化解决方案,打造世界一流水平的超大型智能港口。

03
智能矿山。

针对我国矿山高质量安全发展需求,聚焦井工矿和露天矿,运用人工智能、5G通信、基础软件等新一代自主可控信息技术,建成井工矿“数字网联、无人操作、智能巡视、远程干预”的常态化运行示范采掘工作面,开展露天矿矿车无人驾驶、铲运装协同自主作业示范应用,通过智能化技术减人换人,全面提升我国矿山行业本质安全水平。

04
智能工厂。

针对流程制造业、离散制造业工厂中生产调度、参数控制、设备健康管理等关键业务环节,综合运用工厂数字孪生、智能控制、优化决策等技术,在生产过程智能决策、柔性化制造、大型设备能耗优化、设备智能诊断与维护等方面形成具有行业特色、可复制推广的智能工厂解决方案,在化工、钢铁、电力、装备制造等重点行业进行示范应用。

05
智慧家居。

针对未来家庭生活中家电、饮食、陪护、健康管理等个性化、智能化需求,运用云侧智能决策和主动服务、场景引擎和自适应感知等关键技术,加强主动提醒、智能推荐、健康管理、智慧零操作等综合示范应用,推动实现从单品智能到全屋智能、从被动控制到主动学习、各类智慧产品兼容发展的全屋一体化智控覆盖。

06
智能教育。

针对青少年教育中“备、教、练、测、管”等关键环节,运用学习认知状态感知、无感知异地授课的智慧学习和智慧教室等关键技术,构建虚实融合与跨平台支撑的智能教育基础环境,重点面向欠发达地区中小学,支持开展智能教育示范应用,提升优质教育资源覆盖面,助力乡村振兴和国家教育数字化战略实施。

07
自动驾驶。

针对自动驾驶从特定道路向常规道路进一步拓展需求,运用车端与路端传感器融合的高准确环境感知与超视距信息共享、车路云一体化的协同决策与控制等关键技术,开展交叉路口、环岛、匝道等复杂行车条件下自动驾驶场景示范应用,推动高速公路无人物流、高级别自动驾驶汽车、智能网联公交车、自主代客泊车等场景发展。

08
智能诊疗。

针对常见病、慢性病、多发病等诊疗需求,基于医疗领域数据库知识库的规模化构建、大规模医疗人工智能模型训练等智能医疗基础设施,运用人工智能可循证诊疗决策医疗关键技术,建立人工智能赋能医疗服务新模式。重点面向县级医院,提升基层医疗服务水平。

09
智慧法院。

针对诉讼服务、审判执行、司法管理等法院业务领域,运用非结构化文本语义理解、裁判说理分析推理、风险智能识别等关键技术,加强庭审笔录自动生成、类案智能推送、全案由智能量裁辅助、裁判文书全自动生成、案件卷宗自适应巡查、自动化审判质效评价与监督等智能化场景的应用示范,有效化解案多人少矛盾,促进审判体系和审判能力现代化。

10

智能供应链。

针对智能仓储、智能配送、冷链运输等关键环节,运用人机交互、物流机械臂控制、反向定制、需求预测与售后追踪等关键技术,优化场景驱动的智能供应链算法,构建智能、高效、协同的供应链体系,推进智能物流与供应链技术规模化落地应用,提升产品库存周转效率,降低物流成本。