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        人工智能典型應用(人工智能+海洋)-優化船舶航線規劃,加快貨物裝卸速度

        來源:寧波人工智能學會      編輯:創澤      時間:2025/2/7      主題:其他   [加盟]

        AI 通過智能導航、自動化操作和數據分析等先進技術,增強了海上交通安 全性和效率。它能夠優化船舶航線規劃,減少燃料消耗和排放;提供實時氣象 和海洋狀況預警,預防潛在風險;支持港口自動化管理,加快貨物裝卸速度并 提G物流效率;同時,利用機器學習算法進行設備健康監測與故障預測,保障 航行安全并降低維護成本。此外,AI 還促進了搜救行動的智能化和海事監控的 準確性,為海運業的安全、環保及智能化發展提供了強有力的支持。

        在智慧港口應用中,寧波舟山港通過引入遠程操控技術,橋吊操作員能夠 在舒適的環境中利用多角度攝像頭提供的實時畫面完成準確的集裝箱裝卸作 業,J大地改善了工作環境和效率。此外,自 2016 年起,梅山港區逐步引入 遠控橋吊和龍門吊,實現了從傳統人工操作向自動化作業的重大轉變,如今已 擁有大的遠控自動化設備集群,支撐起“千萬箱J”的碼頭作業能力。

        在碼頭物流應用中,AI 助力打造了G效的數字化平臺,如浙江四港聯動智 慧物流云平臺,它不僅提G了物流運轉效率,還降低了客戶的時間、人力及經 濟成本。該平臺利用大數據和智能 AI 技術,實現了物流路徑的優選和服務全程 可視化,幫助貨主企業擇優選擇物流方案。同時,針對集卡司機面臨的提箱難 等問題,易港通司機端 App 推出的還空預約功能,實現了進提箱業務全流程的 “云預約”,大大簡化了操作流程,確保物流鏈各環節G效銜接。

        在無人駕駛應用中,梅山港區現已成為無人集卡數量多的碼頭之 一,突破了惡劣天氣和夜間作業限制,具備全天候無人駕駛常態化實船作業的 能力。背后的“n-TOS+iECS”雙芯智慧大腦系統,通過資源感知、算法驅動 等手段為港口作業提供時空優解,推動了港口治理從經驗管理向科學管理轉 變,展現了未來無人碼頭和更多智能化場景在東海之濱成為實景的可能性。






        人工智能典型應用(人工智能+交通)-自動識別八大類 28 種公路病害

        實現了對交通流量的實時監控與調控,優化了交通信號控制,提升了道路通行效率與安全性,減少了擁堵和事故風險,可以自動識別八大類 28 種公路病害,準確率提升至 90%以上

        人工智能典型應用(人工智能+消費)-定制個性化的服務體驗

        智能客服機器 人可以即時響應客戶咨詢,解決常見問題;利用大數據分析預測客戶需求,定制個性化的服務體驗,增強 了用戶體驗,使得服務更加便捷,精準且高效

        人工智能典型應用(人工智能+教育)-AI自動批改和監測

        AI 能夠分析學生的學習行為和進度,提供定制化的學習內容和即時反饋,虛擬助教和聊天機器人可以解答學生的疑問,實現了 AI 自動批改和監測,人工智能自動評分試點任務

        人工智能典型應用(人工智能+醫療)-協助診斷80.81萬份病歷

        累計活躍醫生工作站 2720 個,協助診斷 80.81 萬份門診電子病歷,輔助決策 374.02 萬次,輔助質控 276.47 萬次,提供醫學檢索 7.1 萬次,病歷規范率提升到 91%以上

        人工智能典型應用(人工智能+制造)-實現32%的堿濃度精準預測及質量優化

        通過歷史生產數據的分析學習,實時生產數據的采集,模擬數據的契合以及專業知識和經驗的支撐,實現了 32%的堿濃度精準預測及質量優化,研發周期縮短 80%以上

        DeepSeek開啟AI算法變革元年-二十天DAU達到了2161萬,發布了Janus-Pro多模態模型

        DeepSeek只用了短短二十天,DAU(日活躍用戶)就達到了2161萬,開源發布了Janus-Pro多模態模型,實現性價比更高的模型推理能力,推動了AI技術的普惠化

        人工智能+制造業應用落地研究報告-展現出其在復雜應用場景中的巨大潛力

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        中國工業大模型行業發展研究報告-工業大模型服務的平臺化趨勢,形成了以垂直行業大型、智能體、小模型和機理模型為主的平臺化調用方案

        大模型在工業中的應用主要集中在運營方面,如知識問答和輔助設計等,這些場景具有一定的容錯能力;隨著大模型技術的不斷進步,其在工業領域的應用將更加廣泛和深入

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