2025 年 月 日 申 报 须 知 一 、申报单位应在申报书首页、真实性及保密承诺页加 盖公章。 二 、工厂应已完成建设，并获评先进级智能工厂。 三 、工厂整体建设成效应为智能工厂建设前后测算值。 四 、上传的盖章版申报书和提交的纸质版申报书应为系 统直接生成，内容应和系统填报内容完全一致。 五 、上传的盖章版申报书应字迹清晰、方便阅读。 六 、申报单位对申报材料的真实性负责，并确保申报材 号) 附 件 1 . 4 此处为智能工厂建设总集成，自建的话，系统中选择自建；其他的话，填写总集成商，可填写多个， 2 项 目 简 述 (对项目当前智能化建设情况和成效进行简要描述，不 超 过 1 0 0 0 字 。 ) 工 厂 整 体 建 设 成 效 5 建设前 建设后 建设前 建设后 *关键设备数控 水资源重复利 用率 先进制造模式/ 解决方案面向供 应链上下游复制 推广的企业数量 *应用人工智 能技术场景比 例 *工厂应用人工 智能模型数量 *工业总产值 (其他成效指标) 5 结合工厂建设具体情况认真填写，其中*为必填项。 3 二、工厂建设总体情况 2.1 实施背景和基础条件 (围绕智能工厂建设实施背景、基础条件、建设历程、 核心产品等方面进行描述，不超过

此外，本研究还将通过数据分析和案例研究，揭示人工智能技 术在中小学教育中的应用效果与挑战。例如，通过对某地区中小学 人工智能应用试点项目的评估，分析其在提升学生学习兴趣、改善 教师教学效果等方面的具体成效。同时，本研究还将探讨人工智能 技术在教育应用中可能面临的伦理问题、数据安全风险等挑战，并 提出相应的政策建议。 总之，本研究不仅具有重要的理论价值，还具有显著的实践意 义。通过系统研究中小学人工智能应用的政策与实践，本研究将为 策研究。文章首先通过对教育信息化 2.0 的概念进行界定，分析其 与人工智能技术融合的必要性和可行性。接着，文章将梳理国内外 中小学人工智能应用的政策现状，重点分析政策制定的背景、目 标、实施路径及成效评估。在此基础上，文章将深入探讨我国中小 学人工智能应用政策的主要问题与挑战，并提出相应的政策建议。 文章结构如下：首先，引言部分将介绍研究背景、研究意义、 研究方法及文章结构。其次，第二部分将详细阐述教育信息化 通知》，在全国范围内遴选了多个试点地区和学校，开展人工智能 教育的探索与实践。试点工作旨在通过先行先试，积累经验，为全 国范围内的推广提供参考。试点内容包括人工智能课程开发、教师 培训、教学资源建设等方面，取得了显著成效。 2020 年，教育部发布《中小学人工智能教育指南》，进一步 细化了中小学人工智能教育的目标、内容和实施路径。指南明确指 出，人工智能教育应贯穿中小学教育的各个阶段，从小学到高中逐 步深化

“十四五”以来，工业和信息化部、国家发展改革委、财 政部、国务院国资委、市场监管总局等部门深入实施智能制 造工程，培育了一批高水平、标志性智能工厂，带动各地万 余家制造业企业开展数字化车间和智能工厂建设，试点工作 取得显著成效，具备了进行大规模技术推广的基础条件。 当 前， 以新一代人工智能为代表的数智技术迅猛发展、实体经 济与数字经济加速融合、全球产业竞争日趋激烈、新型工业 化进程持续深入，智能制造亟须向更大范围拓展、更深程度 重点环节核心场景全覆盖，以标准指导智能工厂建设。持续 推进标准应用试点，深化标准应用推广。支持龙头企业打造一 批智能工厂“标准群” “ ” ，建设一批智能 母工厂 ，固化并标准化 推广智能工厂建设经验。 （ 五）做好成效评价管理。完善智能制造能力成熟度评 估、智能工厂绩效评价等指标体系，推动智能工厂科学评价。 各地工业和信息化主管部门、有关中央企业应积极组织开展 本地区、本集团智能制造能力成熟度评估，以评估结果指导 推广力度，鼓励编制相关案例集、研究报告等，组织开展智 能工厂现场会、进园区和专家行等活动，强化典型案例交流、 先进技术与成果经验推广。各地工业和信息化主管部门、有 5 关中央企业要及时总结智能工厂梯度培育成效和经验，并及 时报送工业和信息化部、国务院国资委。 五、保障措施 （一）加强统筹协调。相关部门围绕智能工厂建设需求， 共同推动技术攻关、装备创新、推广应用、标准研制、人才 培养等。央地协作共同建立智能工厂梯度培育工作体系，形

立意于解决学校业务部门（教务、学工）繁琐、重复、低效的手工作业模 式，通过信息化系统的使用，规范了业务流程，替代了手工作业，从而让师生 从繁琐、重复的工作中解放出来，提高了工作效率，增强了管理的规范性。 建设的成效 学校各个业务部门采用了高效快捷的信息化系统办公，很大程度上消除了 繁琐、重复、低效的手工作业模式，提高了工作效率。 产生的新问题 各个业务部门在信息化建设的初期，缺乏统一规划，时间上也有前有后， 问题。 数据集成阶段主要任务是，建立一个数据共享中心，汇集学校各种类型的数据， 在数据共享中心与各部门的应用系统之间，构建数据通信通道，实现数据的实 时通信，最终达到资源共享的目的。 建设的成效 通过数据集成后，各个部门之间的数据可以实时通信，同一数据在各部门 可以保持一致，减少了重复管理数据的臃肿工作，形成了完整的数据链，为各 个部门使用数据提供了便利。 产生的新问题 在各部门 第三阶段：数据治理阶段 建设任务 第二阶段产生的数据质量问题，成为高校信息化建设过程的瓶颈。为了提 高数据质量，对数据集成过程中的数据来源、处理和使用进行集中管理，形成 可重复利用的高质量的有效数据。 建设的成效 通过有效的数据治理，学校的各类型的信息，形成了相对完整、正确的数 据，有效的促进了信息化管理的高效性。 产生的新问题 高质量数据的积累，需要完善的制度与运营团队，但紧紧提高了部分工作效率，

训练及模型部署能力，显著提升了 AI 开发速 度和质量。大模型采用全栈国产自主可控的软硬结合训练体系，基于创新的算法结构，实现高效算法设计和卓越性 能，具 41 AI CITY 发展研究报告 3 、应用成效 备自然语言处理、视觉、科学计算等基础能力，并提供模型开发、数据工程、应用开发等套件，助力用户快速完成 行业大模型、场景大模型的构建工作。 （ 1 ）AI+教育 东莞市东城外国语小学通过构建全 数据管理工具、 AI 模型引擎等，基于集成化、模块化和可扩展的技术环境，实现高效的模型开发、数据管理、 AI 应用部署以及物联网服务。 AI CITY 发展研究报告 46 3 、应用成效 （3）能力开发层 通过集成的应用开发组件和模型管理工具，可缩短产品从设计到部署的周期， 降低开发成本。支撑定制化 AI 应用具体功能实现的组件，包括业务组件库、模型算法库、领域知识库等。 （ 一人多诉，一事多诉等， 较传统监测方式可显著提升城市的治理效率。 51 AI CITY 发展研究报告 多渠道汇聚 事项词典（ 1700+ 事项 & 情形） 智能受理 3 、应用成效 （2）构建职能链、事件链知识图谱，精准指引应急事件处置 “ ” 通过 双图谱 精准识别突发事件关联关系及风险传导路径，依托海量案例训练的政务大模型实时推演处置方 “ 案，构建 市-区- ” 街道

数据+城市治理”“ 物联网+智慧交通” 等具有无锡特色的应用 场景建设， 使产业发展更具活力、城市治理更精细、民生服务 更贴心。 (四)新模式支撑智慧城市建设运营 新型智慧城市进入了以人为本、成效导向、统筹集约、协 同创新的发展阶段， 更加关注数据治理、统筹建设、综合运营。 一方面， 城市累积的政务数据、互联网数据、时空数据等数据 资产日益成为城市的重要资产， 新型智慧城市的建设需重点关 参与智慧城市建设奠定良好的制度环境， 助力推进新型智慧 —5— 城市的建设运营模式创新。 二、 发展现状 (一)信息基础日趋完善，支撑能力稳步提升 全市基础网络、政务云等信息基础设施建设取得显著成效， 本地信息资源累积也具备一定基础。无锡市率先建成国内高标 准全光网城市、首个 IPv6 规模商用网络， 到 2019 年底， 全市 光 纤宽带用户规模达到 956.33 万户，城域网出口带宽 共计 6.8 万余路， 形成了“1+N” 的联网共享格局， 联网能力全 国 —6— 同类城市领先。车联网( LTE-V2X ) 城市级示范应用重大项目 等一批智慧交通项目稳步推进。数字城管建设成效显著， 基本 建立了城市管理问题快速发现、精确派遣、按期处置和绩效评 价体系。 市场监管服务能力进一步提升， 建有“ 智慧 315” 公众 服 务平台、全市农贸市场管理平台等多个市场监管平台。

面对家长提供一站式综合管理服务，实现家长报名、签到、活动等工作网上 管理与发布；建有家校共育课程 1 34 特色应用 （2 分） 利用信息化手段，学校自有特色应用 2 35 应用 成效 （4 分） 行政办公效率提高、管理便捷；教育教学质量、德育等工作成效明显 1 36 基于大数据智能“教与学”评价体系，实现精准教学和个性化学习 2 37 星级智慧校园建设与应用工作经验，在全国或省市区交流，示范作用明显 1 38

，为园区提供了清 洁稳定的电力供应。近年来，随着新能源产业的发展，太阳能、风能等新能源 在园区能源供应中的占比逐渐增加，进一步丰富了能源供应结构。 在工业过程减排方面，园区内部分企业在节能减排方面取得了显著成效， 积累了丰富的经验。金磊水泥的工业废渣再利用、余热发电技术，煤矸石发电 厂的劣质煤发电、烟气脱硫、煤气发电技术等，都为工业过程减排提供了技术 支撑。园区内企业之间通过构建协同进化网络，实现了资源的循环利用和能源 建立能源管理体系，引导企业设立能源管理岗位，配备专业的能源管理人员， 定期开展能源审计和能效对标活动，找出能源消耗的薄弱环节，制定针对性的 节能措施。加强对企业节能的监督和管理，建立节能奖惩机制，对节能成效显 著的企业给予奖励，对未达标的企业进行处罚。 建筑节能：在园区新建建筑中，严格执行绿色建筑标准，采用节能灯具、节水 器具等，提高建筑的能源利用效率。对现有建筑进行节能改造，包括外墙保温、 和信息共享机 制。在项目推进机制方面，制定详细的项目建设时间表和任务清单，明确各阶 段的工作目标和责任主体，确保重点项目按时、按质完成。监督考核机制则对 园区建设工作进行定期评估和考核，对工作成效显著的部门和企业给予表彰和 奖励，对工作不力的进行问责。信息共享机制旨在搭建园区建设信息平台，及 时发布建设进展、政策法规、技术创新等信息，促进各方之间的信息交流与共 享。 6.2 政策支持

...........................................................................................118 9. 成效评估与持续优化............................................................................................ 监测手段，可以有效克服生态监测当前所面临的局限性，为生态环 保工作提供强有力的技术支持和决策依据。 2.4 传统诊断方法的不足 在生态环保领域，传统的诊断方法在多个方面显示出其不足之 处，直接影响了环境保护的效率与成效。 首先，传统方法往往依赖于经验和人工观察，这导致了诊断的 主观性和不确定性。例如，在水质检测中，实验室分析需要时间， 且容易受到操作人员的判断能力和经验的影响，最终的结果可能会 偏离真实情 70%，但区域 A 的某些地段呈现出明显的土壤 侵蚀问题。  物种多样性指数为 0.65，低于预期目标 0.8。 通过上述分析，生态恢复团队能够针对性地采取植被补种、土 壤改良等措施，以提高生态恢复的成效。 智慧诊断的这些具体应用案例体现了多模态 AI 大模型在生态 环保工作中的有效性，它通过集成各类数据源，提供更为精准与前 瞻性的环境治理解决方案。未来，随着技术的不断发展，智慧诊断 有望在更广泛的生态领域中发挥重要的作用。

1%），通过红外热成像识 别夜间人类活动轨迹，实现生态破坏行为 “零容忍” 监管； 针对一般生态区，通过 AI 算法自动分析水土保持、生物多 样性等指标，生成季度生态健康评估报告，为生态补偿政策 制定提供科学依据。 修复成效量化评估：在矿山地质环境治理、退耕 还林等工程中，通过无人机三维建模与多期影像对比，精确 计算土石方修复量、植被恢复面积（误差≤2%），动态跟 踪工程进度（周级更新），改变传统人工核查的粗放模式， 5%），自动生成工程进度报告 （周更新），解决传统人工测量 “效率低、误差大” 问题， 自然资源 xxx 项目建设方案 38 自然资源 xxx 项目建设方案 工程验收时间压缩 50%。 退耕还林成效分析：利用多光谱影像计算植被覆 盖度、叶面积指数等参数，结合土壤墒情数据，评估退耕还 林地块的生态效益（固碳量、水土保持率），为生态补偿资 金分配提供量化依据，补偿方案科学性提升 60%。 （三）灾害应急响应能力建设 — 地面扑救 — 隔离带规划” 一体化方案，火灾处置 效率提升 40%。 五、建立长效管理与技术保障体系 （一）标准规范建设 在标准规范建设方面，项目将围绕设备、流程、 数据、安全、平台对接及成效评估六大维度构建完整标准体 系： 一是制定无人机及载荷配置技术规范，明确不同 监管场景下无人机的续航时长、影像分辨率、载荷类型等性 能指标，确保设备选型科学适配。 二是明确无人机巡查作业操作规程，对飞行前检