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glowz bc18e2bfac docs: 更新人工智能推进方案文档内容
- 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
2025-03-31 20:22:09 +08:00

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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

基于大语言模型构建企业级知识库系统:

  • 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
  • 支持智能问答、相似文档推荐、知识关联分析
  • 提供个性化知识推送和学习路径规划
  • 实现知识的结构化管理和高效检索

公文写作助手

智能公文写作辅助系统:

  • 提供公文写作模板和规范指导
  • 智能纠错与格式规范检查
  • 根据要点快速生成公文初稿
  • 支持多轮修改优化和智能润色
  • 自动生成参考文献和引用标注

流程审查助手

流程合规性智能审查系统:

  • 自动识别流程关键节点和风险点
  • 对照规章制度进行合规性检查
  • 生成审查报告和整改建议
  • 提供流程优化建议
  • 实现流程审查标准化和自动化

合同审查助手

基于AI的合同智能审查系统

  • 自动识别合同关键条款和风险点
  • 进行条款合规性和完整性检查
  • 对比历史合同提供优化建议
  • 生成审查报告和修改意见
  • 支持多语言合同审查

投标审查助手

投标文件智能审查系统:

  • 自动检查投标文件完整性和规范性
  • 识别关键技术指标和商务条款
  • 与招标文件进行智能比对分析
  • 生成审查报告和修改建议
  • 提供投标策略优化建议

结构建模助手

AI辅助结构设计与建模系统

  • 基于设计规范智能推荐结构方案
  • 自动生成结构计算书和施工图
  • 进行结构优化和方案比选
  • 提供BIM模型自动生成
  • 支持参数化设计和快速建模

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 5.3 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