多光谱数据 GISTC 农作物光谱分析 P19 应用：水利设施变化监测 以多期高精度无人机影像作为数据源，对河道岸线、水利设施进行高频率变化监 测 前景 后景 前景 GISTC 新增水渠 码头拆除 闸站改建 后景 新修闸 首路完 P20 能力 2: 基于空间融合的无人机视频 / 图片智能监测技 术

规划 管理体制不完善， 手段落后 原始基础资料不 齐全 1.2 行业背景 受益于四大内外因素、政策的共同推进，国内存量气表的智能化改造以及增量气表的智能化普及面临巨大的发展空 间，市场前景广阔。 在国家继续深化改革的政策指引下，天然气行业的发展环境将发生显著变化。天 然气行业的不断发展与普及将及大的推动智能燃气表的发展。 当前 , 传统智能燃气表在解决燃气客户痛点时存在许多问题 功耗高和抄表成功率低等。 而 NB-loT 具有高安全、广覆盖、大连接、低功耗和低成本等特点 , 可以较好的 解决上述问题 , 并更好的满足燃气客户的发展需求。燃气表行业作为一个可持续发 展的行业，市场前景广阔。目前我国正处于传统膜式燃气表向智能燃气表的转换 阶段，智能远传燃气表凭借其安全性、便捷性、智能性等优点将成为市场上的主 流产品。 1.2 行业痛点 传统普表采用手工抄表，入户难，收费难；监管难。

患者病史等。 4. 模型训练：使用清洗后的数据进行深度学习模型的训练。 5. 结果输出：生成预测结果或建议，供决策者参考。 DeepSeek 的高效性和精准性使其在中医药健康产业中具有广 泛的应用前景。通过结合实际业务需求，DeepSeek 能够帮助企业 和机构实现数据驱动的决策，提高中医药治疗的效果和患者的满意 度。 3. 中医药健康产业的数据现状 中医药健康产业在数字化转型过程中，数据现状呈现出多元 同时，充分利用数据资源推动行业发展，实现数字化转型的目标。 4. DeepSeek 在中医药健康产业中的应用方案 DeepSeek 作为一种先进的人工智能技术，在中医药健康产业 中具有广泛的应用前景。首先，在中药研发领域，DeepSeek 可以 通过大数据分析和深度学习模型，快速筛选出具有潜在药用价值的 草本植物。通过对海量文献和实验数据的分析，DeepSeek 能够识 别出与传统中药方 推荐适合其中医体质的中药产品或健康服务。通过精准的市场推 广，DeepSeek 能够帮助中医药企业提高品牌知名度和市场占有 率。 综上所述，DeepSeek 在中医药健康产业中的应用方案具有高 度的可行性和广泛的应用前景。通过在不同领域的应 用，DeepSeek 能够显著提升中医药产业的研发效率、诊断准确 性、健康管理水平、教育效果和市场推广效果，从而推动中医药产 业的现代化和国际化发展。 4.1 数据采集与预处理

中国低空经济规模与增长预测 蕴含巨大市场价值 1 万亿 美元 预计至 2040 年，全球 UAM 市场 总规 模将达到万亿美元 Roland Berger:Urban Air Mobility 行业发展前景 至 2050 年，投入运营的 eVTOL 总数将达到 161000 架 仅中国便拥有 39000 架 Morgan Stanley:UAMTAM Update 至 2030 年，将会有

................................................................................6 1.2 AI 大模型的潜力与应用前景................................................................................................... 助保险公司更好地管理风险。 综上所述，保险行业在当前面临的挑战中蕴含着巨大的机遇。 通过有效应用 AI 大模型，保险公司不仅能够提升自身的竞争力， 还能为客户创造更大的价值。 1.2 AI 大模型的潜力与应用前景 随着人工智能技术的快速发展，AI 大模型作为其核心技术之 一，正在深刻改变各行各业的运营模式。在保险行业，AI 大模型的 潜力尤为显著。首先，AI 大模型具备强大的数据处理能力，能够高 效 25%。此外，AI 大模型 的应用还为保险公司带来了新的盈利模式，如通过数据分析和预测 服务为客户提供增值服务，进一步提升市场竞争力。未来，随着 AI 技术的不断成熟，AI 大模型在保险行业的应用前景将更加广阔，推 动行业向智能化、精细化方向持续迈进。 1.3 本文目标与结构 本文旨在深入探讨人工智能大模型在保险公司行业场景中的应 用方案，通过具体的案例分析和实施路径，为保险公司提供切实可

心实 现绿色低碳运营。 市场需求 随着人工智能、大数据、云计算等技术的快速发展，对高性能计算资源的需求持续增长。该技术凭 借其卓越的性能和灵活的配置，能够满足各行业对高效算力的迫切需求，市场前景广阔。 35 年度技术创新类（前沿技术突破） 创新应用 该技术在边缘计算、智能制造、金融科技等新兴领域具有广泛应用潜力。例如，在边缘计算中，其 高计算能力和低延迟特性能够支持实时数据处理和 智能调度与优化：智能调温依天气与行为，全网平衡减热损，确保舒适又节能。 3. 能耗分析与管理：能耗分析详尽，助力节能降耗，识别高耗环节。 4. 数据可视化与决策支持：数据可视化平台，直观展示供热状态，助力管理者科学决策。 四、应用前景 城市化促供暖需求增，智能AI供热高效节能受青睐。技术进步拓宽应用，引领供热行业智能化升级与 可持续发展。 100 智慧行业应用类-智慧能源 案例亮点 case HigHligHts 1 到了新高度，开拓出一条安全高效、自主可控的信创产品研发道路。 国能信控新能源计算平台作为国能信控推出的能源行业指标计算核心产品，在整体架构、业务模 型、高性能计算等方面都有多项创新性的设计与技术，产品填补了行业空白，发展前景广阔；与华为鲲 鹏平台的深度合作，强化了底层平台对产品的支撑能力，产品在运行性能、系统稳定性和安全性层面跃 上了新的台阶。 105 智慧行业应用类-智慧能源 2. 行业实际应用效果 星海

型 K（K=3~5）个 高斯模型来表征，然后在获取新一帧图像后更新模型， 再用混合高斯模型与当前图 像中的各个像素点进行必要的对照和匹配，如果匹配成功则可以判定这个点应该是 为背景点， 否则为前景点。通观整个混合高斯模型，主要是由均值和方差这两个参 数决定，对于这两个参数的学习，采取不同的学习机制，将会对模型的稳定性、精 确性和收敛性产生较大的影响。由于系统是对运动目标的背景提取建模，因此需要 ， 可以大幅度提高模型的学习能力。为了能够在繁忙的场景下中提高对大而慢的运动 目标的检测效果，系统将权值均值引入算法，并通过建立背景图像实时更新，然后 结合权值、权值均值和背景图像对像素点进行前景和背景的分类方法可较好地解决 这一问题。 如图 5-3 是 GSS 方法的检测结果。 智慧 园区 智慧 视频 目标 检测 日常 实时 检测 及预 警 事后 数据 查询 智慧视频的发展仍有很大空间，本文采用了比较先进的光流法检测和通过卷 积神经网络学习增加学习机深度学习的能力，尽管识别率较高，但距离人们期待的 精确度还有一定的差距，随着科技的深入研究，智慧视频的发展前景广阔； 3) 智慧园区的数据来源是海量的，由于国家标准尚未完整形成，因此产生的大 量异构数据必须经过同构化处理才能得到利用，甚至有些厂家为了技术保密和商业 需求将加密算法保密，使得众多设备无法用同一个架构实现管理，执行效率大大降

多的资源去投资于那些能够显著提升运营效率、优化客户体验、驱动 业务增长的智能解决方案。将 AI 能力与企业核心业务流程深度结合 的 AI CRM 平台，恰好切中了政策鼓励和企业需求的结合点，拥有更 加广阔的市场前景。 综上所述，政策与法规的双重作用力，正在深刻地塑造 AI CRM 市场的格局。严苛的合规要求，实际上是进行了一轮市场筛选，淘汰 智能驱动增长：人工智能客户关系管理系统研究报告（2025 年） 解析能力及行动策略的生成能力，无法深度挖掘多维度数据的关联规 律，导致客户流失风险预测与交叉销售时机识别等功能缺失。这种被 动回顾模式，使其在瞬息万变的市场中响应滞后，难以提供前瞻性决 策支持。 3.AI 技术驱动前景 随着市场需求与供给能力矛盾的持续深化，以生成式 AI 为代表 的技术突破为破解这一结构性矛盾提供了解决方案。通过重构 CRM 的交互范式与核心能力，AI 成为弥合传统 CRM 能力局限的关键技

应的物料数量 • 各个供应商的实 力和历史业绩的 初步评价 • 各个供应商的重 要性评价 取消绩效差的 供应商 • 对于已经没有供货 的供应商从合格名 单中删除 • 对于业绩差，实力 较弱，前景不看好 的供应商通过分析 后可取消的立即取 消，不易取消的开 始寻找替代供应商 • 弥补部分潜在的优 质供应商关系 重新定义供应 商管理策略 • 根据价值风险矩阵 重新定义供应商管 理策略：

模型相匹配，则触发抓拍，并记录为无牌车辆。视频检测方式流程介绍如下： 1、摄像机单元获取实时的视频流； 2、利用背景差分算法检测运动前景。首先通过初始多帧视频图像的自学习 建立一个背景模型，然后对当前帧图像与背景模型进行差分运算，消除背景的 影响，从而获取运动目标的前景区域； 3、根据背景差分运算中运动目标检测的结果，有选择性地更新背景模型， 并保存背景模型； 4、过滤噪声，并获取准确的车辆位置；