产业融合方向

聚焦人工智能与各产业深度融合，推动产业数字化转型、智能化升级的实践案例，重点涵盖但不限于：

• 制造业：人工智能在生产流程优化、质量检测、设备故障预测、柔性生产等环节的应用；

• 服务业：人工智能在金融风控、智慧物流、文旅体验升级、教育个性化教学、医疗精准诊断与健康管理等领域的实践；

• 农业：人工智能在精准种植、畜牧养殖监测、农产品溯源、灾害预警等场景的落地；

• 能源行业：人工智能在新能源发电效率提升、电网负荷预测、能源消耗优化等方面的应用。

技术创新方向

围绕人工智能核心技术突破、技术成果转化及创新应用的案例，重点包括但不限于：

• 基础技术：大模型研发与优化、人工智能算法创新（如深度学习、强化学习等）、算力基础设施（智算中心、边缘计算节点）建设与应用；

• 关键技术：人工智能与5G、大数据、云计算、区块链等技术的融合创新，以及人工智能芯片、智能传感器等核心硬件的研发与实践；

• 技术转化：高校、科研机构与企业合作，将人工智能技术成果转化为实际产品或解决方案，推动技术商业化落地的案例。

场景落地方向

突出人工智能在具体场景中解决实际问题、提升生活品质与社会治理效率的案例，重点覆盖但不限于：

• 城市治理：人工智能在智慧交通（交通流量调度、违章识别）、智慧安防（公共安全监测、应急事件响应）、智慧社区（社区服务优化、环境监测）等场景的应用；

• 民生服务：人工智能在养老照护（健康监测、应急帮扶）、助残服务（语音交互、行为辅助）、公共服务便捷化（智能政务、人工智能客服）等领域的实践；

• 特殊场景：人工智能在极端环境作业（如矿山、深海探测）、应急救援（灾害识别、物资调配）、传统文化保护（人工智能修复、数字化传承）等场景的落地。

生态共建方向

围绕人工智能生态协同发展、资源共享、合作共赢的案例，重点包括但不限于：

• 平台建设：人工智能产业园区、创新平台、开源社区的搭建与运营，推动企业、高校、科研机构协同创新的实践；

• 资源整合：人工智能数据资源共享平台、算力共享机制、技术成果转化平台的建设与应用，促进生态内资源高效利用的案例；

• 人才培养：人工智能人才联合培养基地、职业技能培训项目、创新创业孵化项目的开展，为人工智能生态输送人才的实践；

• 标准规范：人工智能行业标准、伦理规范、安全保障体系的制定与落地，推动人工智能生态健康有序发展的案例。