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- 优化核心团队组建与培养部分的格式，突出关键小组名称 - 详细描述企业知识库、公文写作助手、流程审查助手、合同审查助手、投标审查助手和结构建模助手的应用场景 - 修正算力设备购买方案中的参数错误
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# 人工智能应用策划方案
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## 一、总体目标
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**短期目标（1-2年）：**
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- 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。
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- 完成核心团队组建与数据平台搭建，实现流程自动化。
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**中长期目标（3-5年）：**
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- 构建企业级AI赋能体系，形成“数据驱动+智能决策”模式。
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- 在行业竞争中形成技术差异化优势，推动数字化转型。
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## 二、人员保障
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### 核心团队组建与培养
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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。
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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。
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3. 成立的**人工智能创新工作小组**。
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## 三、制度保障
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### 部门协作机制
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建立闭环流程：业务需求→技术开发→落地验证。
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- 各部门提供场景需求和数据资料；
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- 总工办审核技术相关文档、技术文档、数据资料
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- 党群办、综合部审核企业内部制度和相关文档数据资料；
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- 人工智能推进小组确定应用方案，并制定应用计划。
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- 数智中心负责功能开发和系统集成；
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- 各部门反馈应用效果。
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### 月例会制度
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1. 由董事长和总经理召开。
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2. 各部门汇报需求和应用效果。
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3. 数智中心汇报应用开展进度、存在问题和下一步计划。
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### 技术评估机制
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- 定期组织AI项目评审会（外部专家+内部团队）。
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- 设立“快速试错”流程：允许小规模试点失败但需总结经验。
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### 激励机制
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- 将AI应用目标纳入部门KPI（如“AI辅助设计覆盖率≥30%”）。
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- 试点团队优先获得算力与数据权限支持。
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- 设立“AI创新奖”，鼓励员工提案AI应用场景。
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- 设立“知识贡献奖”，鼓励员工提供经验总结和技术资料。
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- 设置知识积分体系：
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- 上传1份标准文档=5分
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- 维护10条数据标签=3分
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- 月度评选"知识之星"（与绩效考核挂钩）
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## 四、技术路径
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### 1.内部研发
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- 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。
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- 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。
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### 2.外部合作
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- 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。
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- 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。
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### 3.技术合作生态
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- 联合华为云/阿里达摩院共建行业模型库；
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- 参与国家智慧交通试点项目，争取政策支持。
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## 五、应用场景策划
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### 企业知识库
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基于大语言模型构建企业级知识库系统：
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- 整合企业各类文档资料,包括技术文档、管理制度、项目案例等
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- 支持智能问答、相似文档推荐、知识关联分析
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- 提供个性化知识推送和学习路径规划
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- 实现知识的结构化管理和高效检索
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### 公文写作助手
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智能公文写作辅助系统：
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- 提供公文写作模板和规范指导
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- 智能纠错与格式规范检查
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- 根据要点快速生成公文初稿
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- 支持多轮修改优化和智能润色
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- 自动生成参考文献和引用标注
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### 流程审查助手
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流程合规性智能审查系统：
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- 自动识别流程关键节点和风险点
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- 对照规章制度进行合规性检查
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- 生成审查报告和整改建议
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- 提供流程优化建议
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- 实现流程审查标准化和自动化
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### 合同审查助手
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基于AI的合同智能审查系统：
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- 自动识别合同关键条款和风险点
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- 进行条款合规性和完整性检查
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- 对比历史合同提供优化建议
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- 生成审查报告和修改意见
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- 支持多语言合同审查
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### 投标审查助手
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投标文件智能审查系统：
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- 自动检查投标文件完整性和规范性
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- 识别关键技术指标和商务条款
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- 与招标文件进行智能比对分析
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- 生成审查报告和修改建议
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- 提供投标策略优化建议
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### 结构建模助手
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AI辅助结构设计与建模系统：
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- 基于设计规范智能推荐结构方案
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- 自动生成结构计算书和施工图
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- 进行结构优化和方案比选
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- 提供BIM模型自动生成
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- 支持参数化设计和快速建模
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## 六、 算力资源
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### 算力设备购买
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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
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| 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 |
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|------------------------|------------|----------|-------------|-------------------|----------------|--------------|-----------|---------------------------|
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| 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 |
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| 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 |
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| 4*3090原厂24G | 5.3 | 3 | 96G | 142 (FP16) | 482.8 | Ampere | 1400 | 原生支持/显存带宽较高 |
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补充说明：
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- 算力计算：总算力=单卡FP16浮点性能×显卡数量×折减系数
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- 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
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- 功耗对比：包含显卡TDP功耗，未计入其他系统组件
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- 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
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综合金额、算力和稳定性等因素，建议选择4*3090原厂24G方案。
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### 使用安管平台的算力
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使用安管平台部署的华为算力。
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### 数据平台建设
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- 搭建企业级数据中台，整合BIM/GIS/物联网多源数据；
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- 部署自动化标注工具提升训练集质量。
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## 七、实施计划
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| 时间节点 | 关键任务 |
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|------------|-----------------------------------|
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| **第1季度** | 完成团队组建与场景需求调研 |
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| **第2季度** | 知识库搭建（资料收集、清洗及结构化处理）|
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| **第6个月** | 知识库搭建开发完成，完善数据资料 |
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| **第1年** | 3个核心场景落地，形成可复制模式 |
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