- 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
6.7 KiB
6.7 KiB
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
- 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。
- 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。
- 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
- 由董事长和总经理召开。
- 各部门汇报需求和应用效果。
- 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 |