关于公开征集2024年度朝阳区人工智能大模型应用示范场景与行业垂直领域优秀模型的通知
为加速推进朝阳区重点产业发展，特别是在人工智能领域，现特向企业征集2024年度朝阳区人工智能大模型应用示范场景与行业垂直领域优秀模型，旨在挖掘并展示在政务服务、城市管理、文化创意、医疗卫生、金融、商务、工业及教育等关键行业中的大模型创新应用。此举旨在直接推动企业的技术创新与产业升级，促进大模型技术与实体经济深度融合。
一、征集范围
(一)大模型多样化应用示范项目
面向人工智能产业，征集在政务服务、城市管理、文化创意、医疗卫生、金融、商务、工业、教育等行业中，已采用或计划采用大模型技术，实现创新服务模式、提升运营效率、优化用户体验或推动行业转型的应用项目。
具体包括但不限于以下领域：
1. 政务服务场景：涉及行政审批、政策咨询、信息公开、便民服务等环节的大模型应用项目，如智能问答机器人、政策精准推送平台、一站式政务服务平台等。
2. 城市管理场景：运用大模型提升城市治理现代化水平的项目，包括智慧交通、公共安全、环境监测、应急响应、城市规划等领域的智能决策支持系统。
3. 文化创意场景：借助大模型进行创意生成、内容推荐、版权保护、数字艺术创作等领域的创新应用项目，如智能作曲、智能剧本创作、数字藏品开发等。
4. 医疗卫生场景：基于大模型开展疾病预测、辅助诊断、精准医疗、健康咨询等医疗服务创新项目，以及智能药物研发、医疗影像分析、医疗知识图谱构建等技术应用。
5. 金融场景：应用于风险评估、投资决策、智能客服、反欺诈、合规监管等金融业务的大模型项目，以及区块链、数字货币等金融科技融合应用。
6. 商务场景：利用大模型优化供应链管理、个性化营销、智能客服、市场趋势预测等商业运作的项目，涵盖电子商务、新零售、企业服务等领域。
7. 工业场景：聚焦智能制造、故障预测、工艺优化、能源管理等工业4.0方向，应用大模型提升生产效率、降低成本、保障安全生产的创新实践。
8. 教育场景：大模型在智慧教学、个性化学习、在线辅导、教育资源智能匹配等教育领域中的创新应用，助力教育公平与质量提升。
9. 其他场景：针对上述未列举的行业或领域，具有显著创新价值和应用前景的大模型应用场景项目。
(二)行业垂直领域优秀模型
面向人工智能产业，征集在特定行业或专业领域内，性能先进、成功应用且具有引领与示范效应的大模型。申报模型应满足以下条件：
1. 行业针对性：模型在某一特定行业或领域内展现出高度的专业化和适用性，能够有效解决该领域的复杂问题。
2. 技术先进性：模型在算法设计、训练数据集、推理效率、泛化能力等方面具有领先的技术水平，体现出良好的性能指标。
3. 成功应用案例：模型已在实际业务场景中得到广泛应用，并取得显著的经济或社会效益，具有清晰的用户反馈和市场验证。
4. 引领与示范效应：模型的创新应用对所在行业产生积极影响，推动行业标准制定、技术进步或商业模式变革，具备较强的示范推广价值。
二、申报要求
(一)应用示范项目要求
1. 项目应具备行业代表性，能体现大模型技术在解决行业痛点、提升服务质量、优化工作流程等方面的显著效果。
2. 项目须已落地或具备详细的实施计划，且能在规定时间内完成建设与应用。
3. 项目需符合国家法律法规和相关政策要求，无知识产权纠纷和违法违规行为。
4. 申报单位需具备较强的技术实力和项目执行能力，愿意开放合作，共享应用成果。
(二)优秀模型要求
1. 提供模型概述，简要介绍模型架构、核心特性、应用场景及其对朝阳区相关行业的具体贡献。
2. 提供模型在实际应用中的成功案例及相关数据，证明其在行业内的领先地位和应用价值。
3. 申报单位承诺对模型持续优化升级，保持其在行业内的竞争力，并愿意参与行业交流与分享活动。
三、申报程序
请符合条件的单位按照申报要求，认真组织填写《朝阳区人工智能大模型应用示范场景申报表》(见附件一)、《朝阳区行业垂直领域优秀模型申报表》(见附件二)，于2024年5月24日17：00前通过链接填写附件，并将企业商业计划书发送至lisong@iheima.com。
联系人：
李松 联系电话：15601126682 邮箱： lisong@iheima.com
孟艳 联系电话：15910707767 邮箱： mengyan@iheima.com
附件一：《朝阳区人工智能大模型应用示范场景申报表》
https://form.heimadata.com/k/form_4166
附件二：《朝阳区行业垂直领域优秀模型申报表》
https://form.heimadata.com/k/form_4167
附件关于公开征集2024年度朝阳区人工智能大模型应用示范场景与行业垂直领域优秀模型的通知
原文链接：http://www.bjchy.gov.cn/dynamic/notice/4028805a8f65ebd2018f849310ae1071.html
