# 人工智能应用策划方案 ## 一、总体目标 **短期目标(1-2年):** - 建立AI技术试点项目,覆盖业务技术提升、内部管理提效等场景。 - 完成核心团队组建与数据平台搭建,实现流程自动化。 **中长期目标(3-5年):** - 构建企业级AI赋能体系,形成“数据驱动+智能决策”模式。 - 在行业竞争中形成技术差异化优势,推动数字化转型。 ## 二、人员保障 ### 核心团队组建与培养 1. 组建跨部门的人工智能推进小组,主要领导直接领导,各部门领导为组员,各部门指定专人负责。 2. 引进AI算法工程师或数据科学家,联合高校设立“产学研基地”定向培养人才。 3. 成立的人工智能创新工作小组。 ## 三、制度保障 ### 部门协作机制 建立闭环流程:业务需求→技术开发→落地验证。 - 各部门提供场景需求和数据资料; - 总工办审核技术相关文档、技术文档、数据资料 - 党群办、综合部审核企业内部制度和相关文档数据资料; - 人工智能推进小组确定应用方案,并制定应用计划。 - 数智中心负责功能开发和系统集成; - 各部门反馈应用效果。 ### 月例会制度 1. 由董事长和总经理召开。 2. 各部门汇报需求和应用效果。 3. 数智中心汇报应用开展进度、存在问题和下一步计划。 ### 技术评估机制 - 定期组织AI项目评审会(外部专家+内部团队)。 - 设立“快速试错”流程:允许小规模试点失败但需总结经验。 ### 激励机制 - 将AI应用目标纳入部门KPI(如“AI辅助设计覆盖率≥30%”)。 - 试点团队优先获得算力与数据权限支持。 - 设立“AI创新奖”,鼓励员工提案AI应用场景。 - 设立“知识贡献奖”,鼓励员工提供经验总结和技术资料。 - 设置知识积分体系: - 上传1份标准文档=5分 - 维护10条数据标签=3分 - 月度评选"知识之星"(与绩效考核挂钩) ## 四、技术路径 ### 1.内部研发 - 构建知识平台:汇聚企业内部数据、资料、第三方数据,进行数据清洗和结构化处理等。 - 应用开发:依托开源低代码平台,AI辅助编程,快速搭建知识库,构建相关流程应用。 ### 2.外部合作 - 引入项目资源:通过建管平台、安管平台积累吸收技术资源,提升知识平台技术能力。 - 外部高校、科研机构合作,推动知识平台、应用开发平台技术升级。 ### 3.技术合作生态 - 联合华为云/阿里达摩院共建行业模型库; - 参与国家智慧交通试点项目,争取政策支持。 ## 五、应用场景策划 ### 企业知识库 ### 公文写作助手 ### 流程审查助手 ### 合同审查助手 ### 投标审查助手 ### 结构建模助手 ## 六、 算力资源 ### 算力设备购买 根据目前的模型能力,32B是性价比最高的模型,部署成本不高,同时保持较高性能,适合企业本地部署,满足日常应用,如公文写作、合同审查、投标文件审查等涉密工作,同时可以培养内部人员的大模型应用能力。32B模型完整版大小是64G,需要的显存大约是64G*1.2=76.8G,以下为方案对比 | 方案描述 | 金额(万元) | 保修年限 | 总显存容量 | 单卡tensor core算力(TFLOPS) | 总算力(TFLOPS) | 架构 | 总功耗(W) | 备注 | |------------------------|------------|----------|-------------|-------------------|----------------|--------------|-----------|---------------------------| | 4*2080Ti魔改22G | 2.2 | 1 | 88G | 107.6 (FP16) | 301.28 | Turing | 1000 | 魔改显存/性价比高但保修短 | | 2*4090魔改48G | 6.2 | 3 | 96G | 330 (FP16) | 528 | Ada Lovelace | 900 | 魔改显存/最新架构/单卡性能最强 | | 4*3090原厂24G | 5.1 | 3 | 96G | 142 (FP16) | 482.8 | Ampere | 1400 | 原生支持/显存带宽较高 | 补充说明: - 算力计算:总算力=单卡FP16浮点性能×显卡数量×折减系数 - 考虑多卡互联折减、pcie带宽、nvlink,算力折减系数:2080ti 3090 4090:*0.7 *0.8 *0.85 - 功耗对比:包含显卡TDP功耗,未计入其他系统组件 - 风险提示:魔改显卡可能存在稳定性风险,建议关键业务系统优先选择原厂配置 综合金额、算力和稳定性等因素,建议选择4*3090原厂24G方案。 ### 使用安管平台的算力 使用安管平台部署的华为算力。 ### 数据平台建设 - 搭建企业级数据中台,整合BIM/GIS/物联网多源数据; - 部署自动化标注工具提升训练集质量。 ## 七、实施计划 | 时间节点 | 关键任务 | |------------|-----------------------------------| | **第1季度** | 完成团队组建与场景需求调研 | | **第2季度** | 知识库搭建(资料收集、清洗及结构化处理)| | **第6个月** | 知识库搭建开发完成,完善数据资料 | | **第1年** | 3个核心场景落地,形成可复制模式 |