2023年12月7日下午，中国人工智能产业发展联盟(AIIA，以下简称“联盟”)第十次全体会议在重庆召开。本次会议由重庆两江新区管理委员会、中共重庆市委网络安全和信息化委员会办公室、重庆市经济和信息化委员会、中国人工智能产业发展联盟主办，两江新区明月湖建设领导小组指挥部、重庆信息通信研究院、重庆市人工智能产业发展联盟承办。会上发布了人工智能十大先锋应用案例和人工智能十大潜力应用案例。
为推动我国人工智能技术应用及产业发展，甄选具有高价值、标杆性、真落地的行业典型应用实践，联盟于11月启动了人工智能十大先锋应用案例征集活动，面向全社会公开征集大模型、生成式AI等人工智能技术在金融、制造、汽车、政务、能源、通信、媒体、文旅、交通、司法等重点行业生产、经营、管理、运营等场景的应用。活动共收到来自之江实验室、中国科学院国家天文台、北京百度网讯科技有限公司等企事业单位提交的94项应用案例。最终评选出十大先锋应用案例和十大潜力应用案例。
2023AIIA人工智能十大先锋案例
AIIA人工智能十大先锋案例
智能计算赋能快速射电暴和脉冲星搜寻
申报单位：之江实验室、中国科学院国家天文台
智能计算赋能快速射电暴和脉冲星搜寻案例，展现了之江实验室与国家天文台在AI for Science领域的卓越合作。
该案例融合了数据、算法和算力，以AI技术为基础，对大规模FAST天文观测数据进行了深度分析和处理，重点关注了快速射电暴和脉冲星的探测。在这一过程中，团队自主研发了两种AI搜寻算法，ODFSearch和Slope Detection。这些算法显著提升了快速射电暴的搜索效率和精度，其中Slope Detection算法仅需20秒钟即可处理2GB的观测文件，执行性能相比传统数值算法提升两个数量级。通过打通与FAST数据中心和国家天文科学数据中心的多条数据传输管线，团队成功实现了数据的无缝传输，并整合了近7PB的FAST CRAFTS观测数据。
为应对FAST数据的分析和处理需求，团队自主研发了FAST天文数据计算平台，该平台提供了多领域的算法与模型，极大地增强了对海量观测数据的快速处理能力，并在此过程中成功发现了十一颗新的脉冲星。最引人注目的成就之一是团队构建的全球最大、最完整的快速射电暴数据库——BlinkVerse，该数据库汇集了全球99%的快速射电暴数据，为天文学者提供了宝贵的资源，可用于快速射电暴数据的获取和可视化分析。
截至目前，BlinkVerse已吸引了来自30个国家的2311位访客。在天文学前沿研究方面，团队发表了一系列重磅论文，刊登于Science和Nature等高影响力期刊。这些论文深入探讨了快速射电暴的频率相关极化、能量分布以及磁场环境等重要信息，为理解快速射电暴提供了关键线索。
大模型驱动下的智能代码助手提效实践
申报单位：北京百度网讯科技有限公司
百度Comate是基于文心大模型的智能代码助手，为开发者自动生成完整的、更符合实际研发场景的代码行或整个代码块，帮助每一位开发者轻松完成研发任务。Comate支持单行推荐、多行推荐、单测生成、代码生成、注释生成、代码解释、函数拆分、优化和重构、代码知识问答等一系列编码相关的能力，支持100+种开发语言，支持VS Code、IntelliJ IDEA、GoLand、PyCharm、Android Studio、Xcode等当前主流的IDE，覆盖了前、后、移动端，软、硬件等不同的开发场景，满足业务的多样性。
目前Comate在百度内部得到广泛使用，覆盖80%+开发者，整体采纳率达到40%+，头部用户采纳率60%+，由Comate生成的代码占比达到20%。此外，Comate也开放SaaS版和私有化版，满足个人用户、中小企业和大型企业的不同需求。目前SaaS版注册企业累计9000+，注册用户超过17000;涵盖金融、汽车、互联网、高端制造等在内的数十家大型企业也与Comate达成私有化部署合作，助力各行业的开发者提升开发体验和效率。
“天工”大模型：AI辅助降低成药抗体生产成本
申报单位：北京昌平实验室、中国医学科学院病原生物学研究所、华为技术有限公司
传统的抗体设计方法效率低、实验成本高，基于人工智能的抗体设计方法，能够针对快速变异的病毒高效改造抗体。昌平实验室、协和医学院联合华为技术有限公司开发了基于深度学习的抗体设计模型“天工”，通过多段功能区域的联合分布改造生成抗体序列，能够实现抗体功能设计、序列嫁接和活性预测等多种任务。“天工”模型设计效率相比传统抗体设计方法提升一个数量级以上，有效缩短了抗体药物研发周期。基于“天工”模型嫁接改造得到的人源抗体，经协和医学院团队实验验证抗体表达量提升约5至10倍，有望将抗体生产成本降低2倍以上。
基于深度学习算法模型的抗原-抗体中和效应预测
申报单位：上海商汤善萃医疗科技有限公司、复旦大学基础医学院
“基于深度学习算法模型的抗原-抗体中和效应预测”项目由商汤医疗和复旦大学基础医学院合作完成。
项目创新性地提出了名为DeepAAI的原创抗原-抗体相互作用预测的深度学习算法模型。生物学家可以通过该模型预测抗原-抗体中和/非中和效应作为初步筛选并估算半抑制浓度(IC50值)，以便高效开展后续的湿实验。该模型还可以结合生成模型对抗体序列进行优化改良从而提高抗体的活性或从头生成具有活性的抗体序列。该模型在多种病毒(包括HIV、SARS-CoV-2、流感和登革热)的未知抗体上验证时均展现出明显性能优势。
由于无需知道抗原和抗体的空间结构，DeepAAI在新药研发领域具有重要意义和广泛的应用价值。项目研究成果已发表于国际顶级期刊Nature Machine Intelligence(《自然-机器智能》)。项目组已将本项目的相关代码开源，为行业开展新药研发等相关工作提供了强大的技术支撑，帮助机构更加高效地开展新药研发，助力我国生物医药产业高质量发展。
科技文献垂直领域大模型及其应用
申报单位：科大讯飞(北京)有限公司、中国科学院文献情报中心
科大讯飞(北京)有限公司与中国科学院文献情报中心合作研发的科技文献大模型及其应用“星火科研助手”于2023年10月24日正式发布。
科技文献大模型基于专业语料库构建，学习海量科技文献，能对科技文献进行高效的信息提取和智能化处理，保障文献处理的深度和广度，提升知识获取效率。依托科技文献大模型打造的应用产品 “星火科研助手”具有成果调研、论文研读、科研写作三大核心功能，为科研工作者打造高效精准的科技文献助手，助力科研工作顺利开展。科技文献大模型及其应用“星火科研助手”从科研工作中的论文文献作为切入口，以科技文献智能化服务为科研工作者提升知识挖掘与知识生产的效率，解放生产力、释放想象力，共同书写科研新篇章。
知识融合的AutoML平台在支付宝生态小程序智能化的实践
申报单位：蚂蚁科技集团股份有限公司
数字经济时代，商家尤其是中小微商家对于小程序智能化运营等数字化转型升级有强烈的需求，但是小程序智能化运营所需的AI个性化引擎的技术与人力成本很高，中长尾商家通常无法承担，成为各行业商家数字化发展的痛点。蚂蚁集团于2022年下半年正式推出了基于知识融合的普惠AutoML平台(APE)。它依托蚂蚁完善的机器学习平台和数据算法能力，从大规模实体图谱、多维冷启动推荐、智能UI和MLOps自动化等方面实现了技术创新突破，为小程序运营者提供了自动化MLOps、用户数据保护、个性化推荐算法、公私域流量联动和智能创意等核心能力。上线后受到试点商户的一致好评，试点范围已覆盖包含零售、餐饮、租赁、政务、大型体育赛事、就业、数藏等7个行业上百个小程序场景，服务超过亿级用户，有效提升了商业营收和服务转化。
九天智能推荐平台赋能数字内容“千人千面”数智化运营能力提升
申报单位：中国移动通信有限公司研究院
九天智能推荐平台，由中国移动研究院九天团队自主研发，以推荐引擎、服务框架、画像能力、运营平台为支柱，充分运用AI+大数据技术，从算法、架构、数据、运营四方面不断创新，为企业提供高效、丰富、动态可配置的端到端推荐服务。
具有“一点集中接入、标准服务全网、场景灵活适配”的特点，已服务移动高清、中移网大、中移星火党建等多项业务，覆盖用户超过1.39亿，月接口调用超50亿次，成功实现了曝光点击率、播放时长等体验指标和订购转化等业务指标的稳步提升，实现了AI能力赋能业务指标提升、运营模式转型、用户体验改善的飞轮效应。
值得一提的是，平台积极落实文化传承任务，通过智慧党建、传统戏曲推荐、体育赛事推荐、智慧课堂等创新场景，提供更具价值观的内容选择，实现了赋能企业业务与提升社会效益的双赢。
面向显示制造全流程的缺陷检测视觉大模型技术方案
申报单位：京东方科技集团股份有限公司
京东方显示制造缺陷检测视觉大模型技术方案由京东方AIoT技术团队结合产线一线经验研发，融合了显示缺陷图像分割大模型与缺陷数据生成技术，构建的显示缺陷数据湖，能覆盖显示领域90%以上的缺陷类型。对于无缺陷数据的新产品，可智能合成更逼真、多样、丰富的缺陷检测数据，使得极少样本下的高精度缺陷检测成为可能。
目前，技术方案已在京东方产线稳定运行，推动了显示制造核心工艺缺陷检测流程从全人工模式向人机协同模式的演进，助力缺陷检测效率提升10倍以上。
华为云盘古药物分子大模型辅助新靶点新类别广谱抗菌药研发
申报单位：华为云计算技术有限公司、西安交通大学第一附属医院
面对细菌耐药性危机，研发能够消灭耐药菌的抗生素迫在眉睫。西安交通大学第一附属医院的刘冰教授联合华为云，基于盘古药物分子大模型成功发现了广谱抗菌药肉桂酰菌素。
华为云盘古药物分子大模型对自然界中已存在的17亿个分子结构进行预训练，生成了1亿全新的小分子化合物的数据库，小分子具备高类药性，并且结构新颖性约达100%，此外，盘古药物分子大模型还可以兼具小分子-蛋白结合预测、小分子80+属性预测、小分子优化与生成等药物研发的关键环节所需的功能，做到了一个大模型赋能先导药研发的全流程，最大化提升新药研发效率，并且在20多项药物发现任务上实现SOTA。
刘冰教授带领研发团队通过使用盘古药物分子大模型成功筛选出了具备潜在药效的小分子;同时通过分子优化功能，减弱对人体正常细胞可能产生的毒副作用。目前，肉桂酰菌素正在稳步推进临床研究。
吉利汽车智能座舱AI系统建设
申报单位：吉利汽车集团有限公司
吉利汽车智能座舱AI系统主要包括行业首发的Wow壁纸、AI语音交互、AI律动桌面、AI儿童绘本等功能。其中，Wow壁纸由吉利汽车集团自研大模型生成，传统制作方式需要大量人工参与，而通过吉利汽车自研大模型，大大提升了生成壁纸的质量和精度，图片画面精良。吉利汽车基于自身在深度学习等技术在语音、文本、图像处理方面的积累和进步,经过绘画大模型的不断迭代，已达到完成度较高，产出图片可达到商用级别的能力。
目前，吉利Wow壁纸、AI语音交互、AI律动桌面、AI儿童绘本作为吉利车型智能化的核心卖点之一，目前已经在星瑞L智擎/星越L智擎、吉利银河品牌银河L7、L6车型以及即将上市的银河E8等车型上搭载应用，让用户能够切身感知座舱的AI能力，让用户有机会为自己的创作买单，为用户提供全新的创意玩法体验。
2023AIIA人工智能十大潜力案例
AIIA人工智能十大潜力案例
基于iFlyCode的软件开发全流程应用实践
申报单位：科大讯飞股份有限公司
iFlyCode智能编程助手由科大讯飞自主研发，基于星火认知大模型进一步加强代码能力，辅助开发者设计、编码、自测全流程提效。作为一款AI编程助手插件，iFlyCode结合开发者实际需要，提供代码生成、补全、解释、纠错、生成SQL和单元测试，以及智能问答等多项功能，支持多种主流编程语言和IDE。
在开发前期，iFlyCode辅助需求分析、技术调研和设计，解决技术难题;编码阶段，iFlyCode可以根据需求快速输出质量可控的程序代码，提升编码效率;自测阶段，iFlyCode支持快速代码检查和生成单元测试，保障代码质量。面向企业，iFlyCode还提供企业质效管理平台和模型定制工具进一步拓展iFlyCode的应用场景。目前，iFlyCode已服务100+企业客户，代码采纳率30%，开发提效15%，获得高度认可。
基于机理模型和人工智能融合的火电生产全流程闭环运行优化方案
申报单位：北京百度网讯科技有限公司
基于机理模型与人工智能算法融合的火电生产全流程闭环运行优化方案 ，由百度智能云自主研发，以国产自主可控的飞桨深度学习框架与计算建模工具PaddleScience为底座，创新地融合了物理机理和数据驱动方法，解决了复杂物理系统长期预测和精准控制的难题，是由AI for Science迈向AI for Industries的标杆案例。
核心算法应用于火电厂的燃烧系统、汽水系统、供热系统、环保系统建模-控制-运行-维护全场景，完成了包括汽温优化控制、滑压阀点优化控制、智能混煤掺烧控制、燃烧优化控制、冷端优化控制、热电联产优化控制、环保脱硫优化控制等复杂系统的全流程动态寻优，工程上将先进AI模型下沉至工业DCS控制一区，构建了火电生产控制及运行优化的“无人驾驶”系统。
现已在多个电厂验证了显著的节能降碳效果：降低机组供电煤耗2-10g/kWh，环保物料损耗减少8~10%，综合发电效率提升1%-3%;本方案现已进入了工程标准化阶段，将在未来助力我国能源转型以及“双碳”战略目标实现。
大模型辅助系统测试代码生成
申报单位：华为云计算技术有限公司
探索LLM辅助测试脚本代码生成AI工程方法和关键技术，制定语料检查规范、测试代码LLM语料质量检查&清洗规范;探索3组工程方法和8项客观指标评测方法;交付3个配套工具：大模型应用前端插件、内源共建统一语料质量检查&清洗配套工具Gaia、统一客观评测工具。在内部六个产品线20+主力先锋产品应用采纳率达到60%+。
1.探索测试文本生成脚本任务prompt工程和LLM训练范式，交付TestMate工具使能步骤级和用例级测试脚本生成，提升测试脚本开发效率30%;
2. 建立《测试代码LLM语料数据检查和清洗规范》56项，并交付配套自动检查和清洗工具Gaia;
3. 建立《测试文本生成脚本评测工程方法》8大客观指标，2大主观指标，交付配套自动评测服务，实现7项客观指标自动打分评测。
绿色AI技术促进节能减排提效创新应用实践
申报单位：蚂蚁科技集团股份有限公司
为了应对全球气候变化挑战，"碳中和"已成为国际共识，我国也提出"碳达峰"和"碳中和"双碳目标。人工智能(AI)作为一项前沿技术正持续迅猛发展，一方面，随着大数据和大模型的应用，AI所需的计算能力急剧增加，导致碳排放呈指数级增长;另一方面，由于AI具备处理大规模复杂数据的能力，提高了数据分析、建模和预测的效率，在各个领域提高了生产力并减少了能耗，由此绿色AI应运而生。
蚂蚁集团绿色AI技术不仅用于降低自身AI训练推理的碳排放，还积极应用于农业林业、交通出行等多个行业，以减少相关产业的能耗和碳排放。通过推广和应用绿色AI，我们将更好地实现"碳中和"目标，为构建一个更加环保和可持续的未来做出贡献。
代码大模型在证券行业的应用实践
申报单位：国金证券股份有限公司、北京硅心科技有限公司
国金证券智能化开发方案以aiXcoder代码大模型为核心引擎，结合国金证券三十年金融行业软件资产沉淀及人工智能生态融合，共同构建了一个强大的代码大模型的工程化应用框架。这一方案利用人工智能技术，优化了软件工程开发流程，提升了开发效能，同时实现了开发过程和人才结构的重构，为国金证券的高质量发展提供了有力支撑。
aiXcoder代码大模型拥有多项智能开发能力，包括代码自动补全、代码自动生成、代码缺陷检测与修复、以及单元测试自动生成等功能。与此同时，通过整合国金在证券行业的领域特定数据集和领域专家知识，该大模型不仅能更好地理解软件工程在证券领域的问题和上下文，还能生成更规范、更符合实际项目逻辑的代码。
自推广以来，这一智能化开发方案取得了显著成果。开发效率平均提升30%，单元测试覆盖率提升20%。这些成绩不仅显示了技术创新的成功应用，也为国金证券在人工智能领域的前进道路上奠定了坚实基础。
算网融合视频智脑
申报单位：中国移动通信集团广东有限公司
广东移动的算网融合视频智脑案例，通过在视频AI融合技术和模式方面的创新，打造了视频AI标准化产品，完成AI与集团侧视频算力一张网平台的对接，实现通过全业务开通中心即可统一订购省侧自建的标准化AI能力，最快30分钟内就可以开通视频智能分析业务，后续可面向全国市场推广。今年实现了4.5路视频AI分析，创造3500万的营收，赋能广州等地市智慧城管、明厨亮灶的建设。
自动驾驶智能安全测试验证系统
申报单位：重庆长安汽车股份有限公司
自动驾驶智能安全测试验证系统，从感知安全和决策安全角度出发，验证自动驾驶在感知鲁棒性和自然对抗下场景的应急处置能力，全面测试自动驾驶安全技术。利用AI技术，建立了一个模型鲁棒性评估平台，可以自动生成对抗样本，使用这些样本来测试各种车辆感知算法，通过持续的评估，可以跟踪模型性能的变化，识别其弱点，同时开发了一套对应的鲁棒性加固工具，使其能够抵御对抗样本攻击，提高其鲁棒性。运用对抗强化学习等技术，搭建了一套自然对抗仿真场景生成框架，可生成包含不限于高速、城区、上下匝道等特殊场景下的自然对抗仿真驾驶场景，相较于自然数据集，对抗效率平均提升100万倍以上，并集成云仿真平台，高效测试自动驾驶轨控算法在对抗场景下的应变能力，降低算法在真实世界中的事故发生率。
深度融合“数据中台+大模型”，推动联通智慧大脑升级演进，驱动企业管理治理方式变革
申报单位：中国联合网络通信有限公司软件研究院
为贯彻落实国家新一代人工智能发展战略要求和中国联通新发展、新战略要求，加强人工智能和电信行业发展融合，深度融合“大数据+AI”，依托中国联通数据中台批流一体计算能力、湖仓一体数据能力和云原生人工智能算法能力，基于开源大模型和中国联通全域400PB+数据资产研发中国联通智能数据助手，提供类人化交互和可信数据交互能力，具备基于数据湖的便捷数据洞察和多维度检索增强数据分析功能，现已全面对接中国联通经营分析系统1000+个B域指标数据，支撑3万+中国联通集团、省、市等多层次用户进行数据洞察、数据分析、知识问答等任务，实现准确率高达98%，响应时长3s以内高效可信决策响应输出，全方位“量、质、构、效”监控经营指标，推进中国联通智慧大脑升级演进，在规模发展、降本增效等方面提供决策，提升企业科学统筹决策能力，确保企业经营健康发展。
AI音视频技术在金融行业营销与运营的应用
申报单位：招商银行股份有限公司
招商银行自主研发AI音视频技术，提供线上化支持、数字营销拓客、实时音视频算法、AI质检等服务，赋能智慧营销与运营等领域，贯穿业务的事前、事中、事后流程。架构方面，采用端边云协同模式，推进软硬件一体的信创改造，实现国产异构算力支持;数据方面，整合海量业务数据，形成多模态信息处理能力;算法方面，自研AI音视频算法、金融领域大模型、生成式AI、数字人等技术，取得模型指标与落地效果的共同提升。
相关服务已支持60多个数字营销业务方，接入开户回检、贷款审批等30多个业务渠道，完成数字人直播超100场，处理业务视频数超450万，实现成交金额、客户转化率等营销数据稳步提升，大幅降低人力成本、差旅费用等运营成本。
基于大模型驱动的金融智能客服平台
申报单位：马上消费金融股份有限公司
基于大模型驱动的金融智能客服平台由马上消费金融自主研发，平台主要聚焦智能电销服务、智能客服服务、智能数据服务三大应用场景。平台打破传统营销场景的对话流程配置模式，提供端到端对话能力，实现更加有效、精准、智能化的客户洞察方式，提升客户触达的有效性。平台利用历史人工坐席话术、海量用户特征、知识文档等训练数据，生成差异化客服大模型，实现辅助坐席乃至直接对客应答目标，人工坐席服务效率提升30%，应答话术多样性达80%，提升了复杂缠绕问题解决率，并精准识别客户需求。在数据分析场景中，大模型自动生成SQL查询语句，实现开发效率比传统软件并发模式提升50%以上，全面提升业务SQL分析能力。
