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2025最强开发者盛宴倒计时,MIT顶级大神亲授秘籍!百亿招标等你拿

新智元  · 公众号  · AI  · 2025-02-20 12:54

主要观点总结

2025全球开发者先锋大会将于2月21日至23日在上海举办,大会将携带超百亿人工智能项目招标,涉及智能制造、教育、医疗、金融、文旅、城市治理等行业领域。文章介绍了各个行业的典型项目内容,以及具体的招标需求。

关键观点总结

关键观点1: 全球开发者先锋大会

大会时间和地点确定,将会进行超百亿AI项目的招标,为技术供应商与需求方搭建桥梁,行业顶尖技术人才的交流,最前沿的技术信息分享。

关键观点2: AI项目招标

具体介绍了智能制造、教育、医疗等六个行业的典型项目内容和招标需求,包括具体的项目概述、场景概要、验收指标等。

关键观点3: 大会意义

大会是促进场景与技术企业对接的绝佳机会,对于参与者来说,可以深度参与到项目机会中,开启技术事业的新篇章。


正文



新智元报道

编辑:编辑部 HYZ
【新智元导读】 2025全球开发者先锋大会即将重磅开幕!中国首位AGI安全大佬亲临现场,三天精华课程直击AI4S与安全攻防。还有超百亿AI项目招标,直接对项目绝佳机会等你来。

2025全球开发者先锋大会将于2月21日至23日在上海徐汇举办。

技术大神现场授课

作为中国首位通用人工智能智能安全研究员,朱小虎Xiaohu Zhu专注于通用人工智能AGI发展与安全。

他是麻省理工生命未来研究所Future of Life Institute通用人工智能风险安全研究员,Center for Safe AGI和University AI创始人,长期从事人工智能领域科研、教学和产业落地。

2月21-23日,在西岸艺术中心B馆B-M-4,朱小虎将亲自带队现场授课及辅导,开展关于AI4S、安全攻防授课等工作坊活动。

请扫二维码注册后了解详情。

项目招标

本次大会将携总额超百亿人工智能项目招标,热忱邀请在智能制造、教育、医疗、金融、文旅、城市治理等重点行业领域的技术供应商面对面深入交流沟通,共同参与这场业务集中的招投标大会!

请关注报名二维码,以下有针对各行业场景的项目详情介绍。

场景一:智能制造行业


典型项目:基于大模型的大型风电装备智能运维(4000W)

  • 1. 项目概述

    单位:某电气风电公司
    场景概要:当前风电运维高度依赖专家,然而面临人才数量有限、运维决策实时性较差等诸多难题。本项目计划基于风电运行过程中产生的海量监测数据以及运维报告,借助垂域大模型实现精准理解运维需求、灵活调用工具并推理出合理运维建议,同时能够生成设备控制指令,助力打造无人值守风电场。
  • 2. 招标需求

    • 2.1 大模型应用开发平台搭建
      算力平台搭建:需构建满足垂域大模型训练与推理需求的算力平台,确保平台具备高效、稳定的计算能力,能够支撑大规模数据处理与复杂模型运算。
      AI平台搭建:具体建设内容虽尚未公布,但需搭建完整的AI平台,以满足后续基于大模型的风电运维应用开发需求。
      风电运维垂类模型搭建和微调:搭建风电运维垂类模型,并基于现有数据进行微调,形成适用于风电运维领域的基座大模型。同时,考虑打造开源项目,推动行业技术共享与发展。
    • 2.2 深远海风电运维标准语料库建设
      基于风电相关文档,构建深远海风电问答语料数据集,并开发便于后续语料扩展的工具。
  • 3. 验收指标

    大模型应用开发平台:AI 平台需完整支持建设内容所涉及的各项功能,且在相关运维建议推理、指令生成等关键应用中的准确率不低于90%。
    深远海风电运维标准语料库:语料库需全面覆盖风电设计标准文档、现场运维记录、图像和表格信息读取等多方面内容。

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场景二:文旅行业

典型项目:红色文创与传播生成式人工智能设计服务系统

  • 1. 项目概述

    单位:某纪念馆
    场景概要:某纪念馆数字文创项目,鉴于传统展示方式已难以契合观众需求,拟借助AIGC技术对平台进行升级。通过构建符号库、语料库以及建立设计大模型,达成历史元素的精准传递等目标,进而提升上海红色文化的传播深度与国际影响力。
  • 2. 招标需求

    • 2.1 AIGC技术应用优化

      运用AIGC技术,打造既贴合历史背景,又富有创意与美学价值的文创产品及数字藏品。研发并优化人工智能算法,促使其能够深度领悟红色文化的历史语境与文化内涵,精确生成契合市场需求的设计方案。

    • 2.2 数字化符号库建设与智能识别

      高效搭建并管理上海红色文化数字化符号库,整合历史资料、图像、音频等多维度资源。同时,确保AI系统能够智能化识别并生成符号库内的相关文化元素。在此过程中,需保证数据的精确性与全面性,并实现符号库内容的实时更新与优化。

    • 2.3 用户需求分析与个性化推荐

      借助AI技术剖析用户行为及反馈,精准识别不同观众群体的个性化需求,进而生成定制化的文创产品设计。涵盖依据年龄、兴趣、文化背景等因素展开智能推荐,为用户提供量身打造的文化体验。

    • 2.4 AI协同设计与优化

      利用AI技术革新设计协作模式,凭借智能算法为设计师提供创意辅助,自动生成设计草案,并依据实时反馈持续优化设计。

    • 2.5 大数据支持与预测模型

      搭建精准的红色文创产品需求语料库,运用大数据技术预判市场需求的变化趋势,为文创产品的开发与推广提供科学依据。

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场景三:金融行业

典型项目:面向普惠金融的智能产融生态圈智能平台搭建&信贷智能体场景搭建(2000W)

  • 1. 项目概述

    单位:某银行金融研究院
    场景概要:依托AI大模型技术构建普惠金融综合金融智能群集,借助信贷全流程大模型智能体之间的协作,提升尽职调查与授信的效率,形成普惠金融信贷领域的样板工程,树立示范标杆。同时,与互联网机构展开合作,共同开发大模型应用,并将成功经验分享给中小金融机构与科创公司,营造智能共创的良性生态环境。
  • 2. 招标需求

    • 2.1 AI智能体平台搭建
      构建具备高级认知能力的金融大模型智能体平台,该平台需实现Agent开发等核心功能,以此加速金融智能体在实际业务中的应用建设。
    • 2.2 信贷智能体场景建设
      基于上述搭建完成的平台与模型,打造适用于信贷全流程的尽职调查与授信智能体,实现财务分析报告以及行业分析报告的智能生成。
  • 3. 验收指标

    • 3.1 AI智能体平台
      平台必须全面支持所提及的各项功能,在实际应用中,问答准确率、召回准确率以及工具调用准确率均需超过 90%。
    • 3.2 信贷智能体场景
      指标抽取计算的准确率需超过95%,分析要点覆盖率需超过90%。

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场景四:城市治理行业

典型项目:面向公共安全领域的多模态大模型深度应用(8000W)

  • 1. 项目概述

    单位:某研究所

    场景概要:公共安全领域内视图为主体的多模态数据在公安全业务中发挥核心作用,但目前应用层次依然很浅,对人工依赖度高,事前防控薄弱。迫切需要通过多模态大模型,对多模态数据资源做深度解析、理解和应用,对各警种业务提供AI能力支撑,推进主动防御型的立体化治安防控体系建设。

  • 2. 招标需求

    • 2.1 多模态基础模型研发:研究面向公共安全领域的多模态基础模型,使其能够满足公共安全领域不同业务场景的需求。

    • 2.2 具身智能多模态AI大脑:开发面向具身智能的多模态AI大脑,实现对多种模态信息的智能理解与处理。

    • 2.3 超维度特征关联追踪:开展面向城域级目标防控的超维度特征关联追踪技术研究,提升城域范围内目标追踪的准确性与效率。

    • 2.4 模型生成研发:进行面向复杂应用和资源弹性调度的模型生成研发,以适应公共安全领域复杂多变的业务需求与资源动态调配。

  • 3. 验收指标

    • 3.1 多模态大模型场景覆盖

      多模态大模型需全面覆盖刑侦的视频追踪、交警的路面违章识别、治安的重点场所的事件识别、法制的执法规范等场景业务需求。

    • 3.2 确保覆盖各个场景的主要业务模型,能够准确、高效地完成各场景下的核心业务任务。

    • 3.3 具身智能多模态理解与巡检

      多模态大模型应能对具身智能的移动感知视频进行智能理解,所涉及的模态需涵盖视频、语音、传感、文本等四种。

      实现对无人机和机器人的多模态感知实时解析,能够针对重点区域、化工、能源等区域进行巡检,并覆盖常规的异常事件识别。

    • 3.4 城域级目标防控示范

      在城域级范围开展示范应用,监控网络规模需超过1万个。

      系统能够对网络中的目标进行快速智能追踪,满足城域级目标防控的实际业务需求。

典型项目:漕河泾人工智能创新平台(2600W)

  • 1. 项目概述

    单位:上海市漕河泾新兴技术开发区发展总公司
    场景概要:项目以实现漕河泾5.98平方公里本部园区的全面覆盖为核心目标。在首发示范区的基础上,进一步扩大感知设备的物理空间覆盖范围,并研究既有感知终端的组合利用,实现漕河泾园区重点关注区域的基本覆盖。同时,综合考虑各区域的属性和业务特点,实现不同颗粒度的空间人流感知,进一步加强在园区服务精细化和园区动态洞察方面的应用能力。
  • 2. 招标需求

    • 2.1 构建汇聚多要素的时空数据平台;
    • 2.2 基于园区知识库和多元数据,打造领域模型引擎;
    • 2.3 开发面向园区各类人群的园区助手应用和机器人协同系统;
    • 2.4 建设漕河泾算力实验室;
    • 2.5 结合区域特色,试点北杨人工智能小镇的覆盖,并寻求集团内部其他园区的合作意愿。
  • 3. 验收指标

    园区人工智能平台功能满足需要,接入多个基础模型,适配多种人形机器人与多种智能算力环境。

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场景五:教育行业

典型项目:有温度的引导式教育大模型及其应用(1500W)

  • 1. 项目概述

    单位:某师范大学
    场景概要:构建教育领域大模型,融入苏格拉底教学法与心理学理论语料,结合相关框架,提升引导教学与情感支持能力,实现智能教育的因材施教、公平有温度,并赋能心理诊断、疏导,数学引导教学及智能黑板等项目。
  • 2. 招标需求

    • 2.1 大模型算力支持
      提供服务器用于教育大模型训练
      指标:不少于32卡A800
    • 2.2 教育领域语料构建
      构建教育领域特有数据集,包括预训练和指令数据。
  • 3. 验收指标

    • 3.1 覆盖不少于 50个场景的下游任务数据 ,包括教案撰写、作文批改、解答题批改等场景。

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场景六:医疗行业







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