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2025全球開發者先鋒大會將于2月21日至23日在上海徐匯舉辦。

2025 GDC   

 技術大神現場授課 

朱小虎 Xiaohu Zhu

中國首位通用人工智能智能安全研究員，專注于通用人工智能AGI發展與安全，麻省理??命未來研究所 Future of Life Institute 通???智能?險安全研究員，Center for Safe AGI 和University AI 創始?，?期從事??智能領域科研、教學和產業落地。
2月21-23日，在西岸藝術中心B館 B-M-4，朱小虎將親自帶隊現場授課及輔導，開展關于AI4S、安全攻防授課等工作坊活動。
請掃二維碼注冊后了解詳情。

項目招標

本次大會將攜總額超百億人工智能項目招標，熱忱邀請在智能制造、教育、醫療、金融、文旅、城市治理等重點行業領域的技術供應商面對面深入交流溝通，共同參與這場業務集中的招投標大會！
請關注報名二維碼，以下有針對各行業場景的項目詳情介紹。

場景一：智能制造行業

典型項目：基于大模型的大型風電裝備智能運維(4000W)

 1. 項目概述 

單位：** 電氣風電公司

場景概要：當前風電運維高度依賴專家，然而面臨人才數量有限、運維決策實時性較差等諸多難題。本項目計劃基于風電運行過程中產生的海量監測數據以及運維報告，借助垂域大模型實現精準理解運維需求、靈活調用工具并推理出合理運維建議，同時能夠生成設備控制指令，助力打造無人值守風電場。

 2. 招標需求 

2.1 大模型應用開發平臺搭建

算力平臺搭建：需構建滿足垂域大模型訓練與推理需求的算力平臺，確保平臺具備高效、穩定的計算能力，能夠支撐大規模數據處理與復雜模型運算。

AI 平臺搭建：具體建設內容雖尚未公布，但需搭建完整的 AI 平臺，以滿足后續基于大模型的風電運維應用開發需求。

風電運維垂類模型搭建和微調：搭建風電運維垂類模型，并基于現有數據進行微調，形成適用于風電運維領域的基座大模型。同時，考慮打造開源項目，推動行業技術共享與發展。

2.2 深遠海風電運維標準語料庫建設

基于風電相關文檔，構建深遠海風電問答語料數據集，并開發便于后續語料擴展的工具。

 3. 驗收指標 

大模型應用開發平臺：AI 平臺需完整支持建設內容所涉及的各項功能，且在相關運維建議推理、指令生成等關鍵應用中的準確率不低于 90%。

深遠海風電運維標準語料庫：語料庫需全面覆蓋風電設計標準文檔、現場運維記錄、圖像和表格信息讀取等多方面內容。

更多項目請掃文末二維碼或注冊全球開發者先鋒大會公眾號后了解詳情

場景二：文旅行業

典型項目：紅色文創與傳播生成式人工智能設計服務系統

 1. 項目概述 

單位：某紀念館場景概要：某紀念館數字文創項目，鑒于傳統展示方式已難以契合觀眾需求，擬借助 AIGC 技術對平臺進行升級。通過構建符號庫、語料庫以及建立設計大模型，達成歷史元素的精準傳遞等目標，進而提升上海紅色文化的傳播深度與國際影響力。

 2. 招標需求 

2.1 AIGC 技術應用優化

運用 AIGC 技術，打造既貼合歷史背景，又富有創意與美學價值的文創產品及數字藏品。研發并優化人工智能算法，促使其能夠深度領悟紅色文化的歷史語境與文化內涵，精確生成契合市場需求的設計方案。

2.2 數字化符號庫建設與智能識別

高效搭建并管理上海紅色文化數字化符號庫，整合歷史資料、圖像、音頻等多維度資源。同時，確保 AI 系統能夠智能化識別并生成符號庫內的相關文化元素。在此過程中，需保證數據的精確性與全面性，并實現符號庫內容的實時更新與優化。

2.3 用戶需求分析與個性化推薦

借助 AI 技術剖析用戶行為及反饋，精準識別不同觀眾群體的個性化需求，進而生成定制化的文創產品設計。涵蓋依據年齡、興趣、文化背景等因素展開智能推薦，為用戶提供量身打造的文化體驗。

2.4 AI 協同設計與優化

利用 AI 技術革新設計協作模式，憑借智能算法為設計師提供創意輔助，自動生成設計草案，并依據實時反饋持續優化設計。

2.5 大數據支持與預測模型

搭建精準的紅色文創產品需求語料庫，運用大數據技術預判市場需求的變化趨勢，為文創產品的開發與推廣提供科學依據。

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場景三：金融行業

典型項目：面向普惠金融的智能產融生態圈智能平臺搭建&信貸智能體場景搭建（2000W）

 1. 項目概述 

單位：** 銀行金融研究院

場景概要：依托 AI 大模型技術構建普惠金融綜合金融智能群集，借助信貸全流程大模型智能體之間的協作，提升盡職調查與授信的效率，形成普惠金融信貸領域的樣板工程，樹立示范標桿。同時，與互聯網機構展開合作，共同開發大模型應用，并將成功經驗分享給中小金融機構與科創公司，營造智能共創的良性生態環境。

 2. 招標需求 

2.1 AI 智能體平臺搭建

構建具備高級認知能力的金融大模型智能體平臺，該平臺需實現 Agent 開發等核心功能，以此加速金融智能體在實際業務中的應用建設。

2.2 信貸智能體場景建設

基于上述搭建完成的平臺與模型，打造適用于信貸全流程的盡職調查與授信智能體，實現財務分析報告以及行業分析報告的智能生成。

 3. 驗收指標 

3.1 AI 智能體平臺

平臺必須全面支持所提及的各項功能，在實際應用中，問答準確率、召回準確率以及工具調用準確率均需超過 90%。

3.2 信貸智能體場景

指標抽取計算的準確率需超過 95%，分析要點覆蓋率需超過 90%。

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場景四：城市治理行業典型項目：面向公共安全領域的多模態大模型深度應用（8000W）

1. 項目概述 

單位：** 研究所

場景概要：公共安全領域內視圖為主體的多模態數據在公安全業務中發揮核心作用，但目前應用層次依然很淺，對人工依賴度高，事前防控薄弱。迫切需要通過多模態大模型，對多模態數據資源做深度解析、理解和應用，對各警種業務提供AI能力支撐，推進主動防御型的立體化治安防控體系建設。

 2. 招標需求 

2.1多模態基礎模型研發：

研究面向公共安全領域的多模態基礎模型，使其能夠滿足公共安全領域不同業務場景的需求。

2.2具身智能多模態 AI 大腦：

開發面向具身智能的多模態 AI 大腦，實現對多種模態信息的智能理解與處理。

2.3超維度特征關聯追蹤：

開展面向城域級目標防控的超維度特征關聯追蹤技術研究，提升城域范圍內目標追蹤的準確性與效率。

2.4模型生成研發：

進行面向復雜應用和資源彈性調度的模型生成研發，以適應公共安全領域復雜多變的業務需求與資源動態調配。

 3. 驗收指標 

3.1多模態大模型場景覆蓋

多模態大模型需全面覆蓋刑偵的視頻追蹤、交警的路面違章識別、治安的重點場所的事件識別、法制的執法規范等場景業務需求。

3.2確保覆蓋各個場景

主要業務模型，能夠準確、高效地完成各場景下的核心業務任務。

3.3具身智能多模態理解與巡檢

多模態大模型應能對具身智能的移動感知視頻進行智能理解，所涉及的模態需涵蓋視頻、語音、傳感、文本等四種。實現對無人機和機器人的多模態感知實時解析，能夠針對重點區域、化工、能源等區域進行巡檢，并覆蓋常規的異常事件識別。

3.4城域級目標防控示范

在城域級范圍開展示范應用，監控網絡規模需超過 1 萬個。

系統能夠對網絡中的目標進行快速智能追蹤，滿足城域級目標防控的實際業務需求。

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場景五：教育行業

典型項目：有溫度的引導式教育大模型及其應用(1500W)

 1. 項目概述 

單位：**師范大學

場景概要：構建教育領域大模型，融入蘇格拉底教學法與心理學理論語料，結合相關框架，提升引導教學與情感支持能力，實現智能教育的因材施教、公平有溫度，并賦能心理診斷、疏導，數學引導教學及智能黑板等項目。。

 2. 招標需求 

2.1 大模型算力支持

提供服務器用于教育大模型訓練

指標：不少于32卡A800

2.2 教育領域語料構建

構建教育領域特有數據集，包括預訓練和指令數據。

 3. 驗收指標 

3.1覆蓋不少于50個場景

下游任務數據，包括教案撰寫、作文批改、解答題批改等場景。

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場景六：醫療行業典型項目：基于垂類生成模型的婦產科患者全程AI助理研發與應用示范(1700W)

1. 項目概述 

單位：**婦產科醫院

場景概要：采用以大模型為核心的檢索增強生成技術，構建專業知識庫，打造涵蓋智能問診等功能的診前中后全程醫療服務平臺，改善就醫體驗、降低成本。建設中保護患者隱私，對信息脫敏處理。建成后，系統具備自動更新與增量學習能力，保證知識信息時效。

 2. 招標需求 

2.1婦產科專精知識增強 

2.1.1專業語料庫構建：

整合醫院內部電子病歷（含 B 超、影像數據）、科研論文（生物樣本庫相關）、診療指南（如《中國實用婦科與產科雜志》）等資源，結合外部權威數據源，形成結構化婦產科領域知識庫。

2.1.2領域知識圖譜開發：

基于大模型構建多模態知識圖譜，涵蓋婦科腫瘤、圍產醫學等子領域，關聯影像、超聲等多類數據。

2.2生成內容真實可靠

2.2.1檢索增強生成（RAG）優化：

結合醫院知識庫與實時醫學文獻，通過 RAG 技術限制生成范圍，引入多級驗證機制確保內容真實。

2.2.2動態可信度評分：

為生成內容標注來源并提供置信度評分。

2.2.3自動化知識更新系統：

利用 NLP 自動識別并更新診療指南變動，對接醫院內部信息系統同步醫生執業狀態。

2.2.4增量學習與版本管理：

采用輕量化微調技術（如 LoRA）更新知識，保留歷史版本知識庫。

2.3長周期健康管理支持

2.3.1全生命周期數據整合：

設計患者健康檔案動態更新機制，整合多源數據，對產婦進行全流程跟蹤服務。

2.3.2個性化健康計劃引擎：

基于風險分層生成定制化隨訪計劃，結合生成式 AI 提供實時健康建議。

2.4患者隱私保護與數據脫敏

2.4.1本地搭建測試環境： 

適配業務進行軟硬件選型，保障數據不離院。

2.4.2數據分級管控：

對健康數據分類分級識別與管控。

2.4.3數據脫敏處理：

對訓練數據脫敏或添加差分隱私噪聲，防止個體信息逆推。

 3. 驗收指標 

3.1婦產科專精知識增強：

知識庫覆蓋婦產科 95% 以上疾病類型，問答準確率≥95%，診療建議與權威指南一致性≥95%。

3.2生成內容真實可靠：

出具更新說明和可靠性報告，AI 生成內容真實性驗證通過率≥98%，錯誤信息自動攔截率≥95%，指南更新覆蓋率≥99%，院內信息系統更新≤24 小時。

3.3長周期健康管理支持：

全生命周期數據可即時調閱分析，能提供個性化服務，孕期并發癥預警準確率≥85%。

3.4患者隱私保護與數據脫敏：

滿足《網絡安全法》《數據安全法》《個人隱私保護》等法律法規要求。

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場景七：具身智能典型項目：漕河涇具身智能語料基地（3000W）

1. 項目概述 

單位：上海市漕河涇新興技術開發區發展總公司場景概要： 人形機器人正處于技術集中突破和應用初步試水的關鍵時期，有望在未來幾年實現商業化落地。目前，主要產業主體大多聚焦于機器人本體的研發，從“大腦”“小腦”到“肢體”等多角度實現對人類的模仿，尤其在智慧化和擬人化方面取得了長足進展。然而，要實現像無人機那樣從撒農藥到搬運物品，再到集群表演生成龍圖騰等多樣化應用場景，人形機器人仍有很長的路要走。為此，建設漕河涇具身智能語料基地項目，將以應用示范為牽引，打造人形機器人孵化器、動作捕捉訓練場、共性技術中心、虛擬訓練平臺、智能算力中心和安全校驗場等產業生態平臺，推動人形機器人產業的全面發展。

2. 招標需求 

以人形機器人場景應用與批量推廣為目標，厘清人形機器人科學發展規律，建設漕河涇具身智能語料基地項目，打造人形機器人創新孵化器、人形機器人動作捕捉訓練場、人形機器人共性訓練中心、人形機器人智能算力實驗室、人形機器人虛擬訓練平臺、人形機器人安全校驗實驗室，并印象城、創新中心、會議中心建設面向商業、辦公、公共服務等領域的人形機器人應用，在實現“1公里”典型應用示范的同時，實現漕河涇園區服務成本降低和效率提升。

 3.驗收指標 

不同品牌不同功能的人形機器人功能、性能、安全、體系測試、驗證、校驗平臺，符合相關標準與要求。滿足功能的人形機器人部署。

2025全球開發者先鋒大會將以超百億AI項目搭建連接供需雙方的橋梁！在這里，你不僅能與行業頂尖技術人才交流，獲取最前沿的技術信息，更重要的是，能深度參與到項目機會中，在六大行業里精準找到企業想要的業務和項目，為自己的技術事業開啟全新篇章。這是一次促進場景與技術企業對接的絕佳機會，錯過這次，你可能要再等一年！還在等什么？2 月 21 日，GDC 大會，我們不見不散，一起用AI創造未來！

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