項目4探索人工智能的行業(yè)應(yīng)用任務(wù)1任務(wù)2任務(wù)3人工智能在制造業(yè)的應(yīng)用人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用人工智能在教育行業(yè)的應(yīng)用目錄任務(wù)4人工智能在交通行業(yè)的應(yīng)用任務(wù)1人工智能在制造業(yè)的應(yīng)用學(xué)習(xí)目標(biāo)了解智能制造在產(chǎn)品設(shè)計與研發(fā)、生產(chǎn)流程智能化、供應(yīng)鏈管理優(yōu)化以及工業(yè)互]網(wǎng)等領(lǐng)域的典型應(yīng)用場景能夠識別制造業(yè)場景中常見的人工智能技術(shù)，并闡述其作用能夠運用工業(yè)機器人仿真軟件創(chuàng)建機器人模型，體會機器人的運動過程培養(yǎng)智能制造場景下的A技術(shù)應(yīng)用意識，認(rèn)同其應(yīng)用價值知識目標(biāo)能力目標(biāo)素養(yǎng)目標(biāo)一、了解AI在產(chǎn)品設(shè)計與研發(fā)的應(yīng)用1.設(shè)計輔助系統(tǒng)設(shè)計輔助系統(tǒng)是一種利用計算機技術(shù)和人工智能算法來幫助設(shè)計師完成設(shè)計任務(wù)的系統(tǒng)。它廣泛應(yīng)用于多個領(lǐng)域，包括工業(yè)設(shè)計、建筑設(shè)計、機械設(shè)計、電子電路設(shè)計等。設(shè)計輔助系統(tǒng)可通過智能化算法自動分析設(shè)計需求，提供多種設(shè)計方案。這些方案不僅基于設(shè)計師的創(chuàng)意和靈感，還結(jié)合了大數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)算法的優(yōu)化結(jié)果，從而確保設(shè)計方案的可行性和創(chuàng)新性。此外，設(shè)計輔助系統(tǒng)還能夠?qū)崟r監(jiān)測設(shè)計過程中的各項參數(shù)，如材料成本、生產(chǎn)效率等，為設(shè)計師提供實時反饋與建議，幫助他們在設(shè)計階段就能充分考慮到生產(chǎn)和制造的實際需求。一、了解AI在產(chǎn)品設(shè)計與研發(fā)的應(yīng)用2.設(shè)計輔助系統(tǒng)的應(yīng)用案例某品牌汽車的“AI造型優(yōu)化系統(tǒng)”是人工智能與汽車設(shè)計深度融合的創(chuàng)新成果。該系統(tǒng)通過參數(shù)化建模、生成對抗網(wǎng)絡(luò)和強化學(xué)習(xí)等技術(shù)，將美學(xué)與工程性能相結(jié)合，從而優(yōu)化車身造型。

參數(shù)化建模能夠?qū)⒃O(shè)計師的創(chuàng)意以精確的數(shù)學(xué)模型呈現(xiàn)。生成對抗網(wǎng)絡(luò)可以生成大量多樣化的車身造型方案，為設(shè)計提供豐富的創(chuàng)意靈感。強化學(xué)習(xí)則根據(jù)預(yù)設(shè)的優(yōu)化目標(biāo)，如降低風(fēng)阻系數(shù)等，不斷調(diào)整和優(yōu)化車身造型參數(shù)。1.預(yù)測性維護（1）預(yù)測性維護的定義智能制造中的預(yù)測性維護是一種基于設(shè)備運行狀態(tài)的實時監(jiān)測策略，它通過數(shù)據(jù)分析和建模技術(shù)來預(yù)測設(shè)備的未來工作狀況，從而提前進(jìn)行維護操作，以避免由設(shè)備故障導(dǎo)致的生產(chǎn)中斷或安全事故。（2）預(yù)測性維護的實施步驟

①確定目標(biāo)，做好前期評估。

②選擇合適且可迅速見效的切入場景。

③數(shù)據(jù)收集與分析。

④模型訓(xùn)練與優(yōu)化。⑤故障預(yù)測與決策支持。

⑥實施與持續(xù)改進(jìn)。二、認(rèn)識生產(chǎn)流程智能化1.預(yù)測性維護（3）預(yù)測性維護的應(yīng)用案例某零食生產(chǎn)企業(yè)與一家提供AI機器健康解決方案的公司合作，成功實施了基于AI的預(yù)測性維護技術(shù)。該零食生產(chǎn)企業(yè)在關(guān)鍵設(shè)備上安裝了傳感器（用于識別設(shè)備在不同生命周期階段的聲音特征），并將收集到的數(shù)據(jù)通過高速網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)皆贫似脚_進(jìn)行模式和趨勢分析，預(yù)測潛在故障。

這項技術(shù)顯著減少了設(shè)備意外停機時間，每年為企業(yè)增加約4000小時的制造產(chǎn)能，同時降低了維護成本。該零食生產(chǎn)企業(yè)計劃將此技術(shù)推廣到全國所有子工廠。隨著大數(shù)據(jù)、云計算和AI技術(shù)的發(fā)展，預(yù)測性維護將更加智能化和自動化，應(yīng)用范圍也將拓展到更多行業(yè)。二、認(rèn)識生產(chǎn)流程智能化2.自動化檢測（1）自動化檢測的定義自動化檢測是指利用先進(jìn)的傳感器、計算機及人工智能等設(shè)備與技術(shù)，實現(xiàn)對產(chǎn)品、環(huán)境或過程的實時監(jiān)測與評估。（2）自動化檢測的特點與任務(wù)①高效率，能夠快速完成檢測任務(wù)，提高生產(chǎn)效率；

②高準(zhǔn)確度，通過先進(jìn)的傳感器和數(shù)據(jù)處理技術(shù)，減少人為誤差，提高檢測精度；

③低成本，顯著降低了人力成本；

④無須人工干預(yù)，實現(xiàn)自動測量、記錄、分析和處理。二、認(rèn)識生產(chǎn)流程智能化2.自動化檢測（3）自動化檢測的應(yīng)用案例華為工業(yè)AI質(zhì)檢方案憑借其強大的AI、云計算和大數(shù)據(jù)能力，結(jié)合200多條生產(chǎn)線的實踐經(jīng)驗，提煉出800多種工業(yè)級圖像處理算子，成為業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的自動化檢測解決方案。該方案被廣泛應(yīng)用于汽車制造、電子制造等行業(yè)。在汽車制造領(lǐng)域，華為工業(yè)AI質(zhì)檢通過自動掃描技術(shù)和圖像處理技術(shù)，顯著提高了間隙面差測量的效率和精度，將檢測時間縮短至53秒/臺，精度優(yōu)于0.1毫米。同時，它還能檢測發(fā)動機裝配行為的規(guī)范性，錯誤動作檢出率超過99%，確保發(fā)動機裝配質(zhì)量。在電子制造領(lǐng)域，華為與富士康開展合作，在智能光伏控制器產(chǎn)線上引入AI質(zhì)檢技術(shù)，針對硅脂涂刷和銘牌粘貼等關(guān)鍵環(huán)節(jié)進(jìn)行檢測，月檢測量超6000臺，準(zhǔn)確率高達(dá)99%以上，實現(xiàn)了從自動化到智能化的升級。二、認(rèn)識生產(chǎn)流程智能化3.無人工廠（1）無人工廠的定義無人工廠是指通過高度自動化和智能化的設(shè)備和技術(shù)，實現(xiàn)生產(chǎn)流程中的無人化或少人化操作。（2）無人工廠的核心技術(shù)①人工智能技術(shù)。

②物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。

③大數(shù)據(jù)技術(shù)。

④機器人技術(shù)。二、認(rèn)識生產(chǎn)流程智能化3.無人工廠（3）無人工廠的應(yīng)用案例

富士康的無人化生產(chǎn)過程是其智能制造戰(zhàn)略的核心。富士康通過自動化和智能化技術(shù)的應(yīng)用，實現(xiàn)了從傳統(tǒng)制造向智能制造的轉(zhuǎn)型。

在生產(chǎn)線上，工業(yè)機器人被廣泛應(yīng)用，能夠執(zhí)行鐳射、焊接、包裝、檢測、組裝、涂裝、堆棧、壓鑄、沖壓、塑藝、機加、打磨等多種任務(wù)。二、認(rèn)識生產(chǎn)流程智能化1.供應(yīng)鏈管理概述（1）供應(yīng)鏈管理的定義供應(yīng)鏈管理是指對供應(yīng)鏈涉及的全部活動進(jìn)行計劃、組織、協(xié)調(diào)與控制，以最合理的成本將原材料轉(zhuǎn)化為最終產(chǎn)品，并通過運輸、倉儲等環(huán)節(jié)將產(chǎn)品送到客戶手中，同時達(dá)到客戶滿意的服務(wù)水平。（2）供應(yīng)鏈管理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)

①采購管理。②生產(chǎn)計劃與控制。③庫存管理。④物流管理。⑤銷售與客戶服務(wù)。三、了解供應(yīng)鏈管理優(yōu)化1.供應(yīng)鏈管理概述（3）供應(yīng)鏈管理的目標(biāo)①提高客戶滿意度；

②降低成本；

③提高靈活性；

④增強競爭力。三、了解供應(yīng)鏈管理優(yōu)化（4）供應(yīng)鏈管理的策略

①供應(yīng)商管理；

②需求預(yù)測；③庫存優(yōu)化；

④物流優(yōu)化；⑤信息共享。2.供應(yīng)鏈管理應(yīng)用案例海爾卡奧斯AI工業(yè)大腦作為海爾集團工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺COSMOPlat的核心技術(shù)，為供應(yīng)鏈協(xié)同提供了有力支持。該平臺通過AI技術(shù)實現(xiàn)柔性換產(chǎn)，有效應(yīng)對生產(chǎn)過程中不同型號產(chǎn)品在原材料需求、組裝工序及質(zhì)檢標(biāo)準(zhǔn)上的差異?？▕W斯COSMOPlat能夠?qū)⑦@些新信息通過云端系統(tǒng)實時下發(fā)給生產(chǎn)線的各個工站，確保生產(chǎn)流程的順暢與高效。此外，卡奧斯BaaS工業(yè)大腦通過集成創(chuàng)新，構(gòu)建了產(chǎn)業(yè)機理生態(tài)，沉淀了大量工業(yè)機理模型與算法。這些模型與算法涵蓋家電、化工、模具等15個行業(yè)的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)類型包括語音、視頻等。這些數(shù)據(jù)具備高度的可遷移性和可復(fù)制性，為供應(yīng)鏈協(xié)同提供了強大的數(shù)據(jù)支持。三、了解供應(yīng)鏈管理優(yōu)化四、認(rèn)識工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)1.工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的定義工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是新一代信息通信技術(shù)與工業(yè)經(jīng)濟深度融合的新型基礎(chǔ)設(shè)施、應(yīng)用模式和工業(yè)生態(tài)。它通過全面連接人、機、物、系統(tǒng)等要素，構(gòu)建起覆蓋全產(chǎn)業(yè)鏈、全價值鏈的全新制造與服務(wù)體系。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在智能制造發(fā)展中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。

2.工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的體系架構(gòu)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的體系架構(gòu)包括網(wǎng)絡(luò)、平臺和安全三大部分。3.工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用案例創(chuàng)新奇智的“AInnoGC工業(yè)大模型技術(shù)平臺”是專為制造業(yè)量身打造的工業(yè)平臺，旨在通過先進(jìn)的AI技術(shù)提升制造業(yè)的智能化水平。該平臺由工業(yè)大模型、引擎和應(yīng)用構(gòu)成，具有行業(yè)化、輕量化、多模態(tài)的特點。AInnoGC工業(yè)大模型技術(shù)平臺的架構(gòu)設(shè)計注重快捷高效、易構(gòu)建、簡單易用和低成本。平臺提供完善的工具鏈，針對企業(yè)大模型應(yīng)用開發(fā)落地過程中的需求和挑戰(zhàn)，快速實現(xiàn)場景化落地。同時，平臺提供用戶界面體驗，并開放API、SDK等接口，便于將AI大模型應(yīng)用集成到其他系統(tǒng)中。AInnoGC工業(yè)大模型技術(shù)平臺被廣泛應(yīng)用于多個工業(yè)領(lǐng)域，包括汽車裝備、面板半導(dǎo)體、鋼鐵冶金、能源電力、食品飲料及新材料等。

四、認(rèn)識工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)任務(wù)2人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用學(xué)習(xí)目標(biāo)了解人工智能在智能診斷技術(shù)、個性化醫(yī)療、藥物研發(fā)及醫(yī)療管理系統(tǒng)等領(lǐng)域的典型應(yīng)用場景能夠識別醫(yī)療場景中常見的人工智能技術(shù)，并闡述其作用能夠運用智慧醫(yī)療服務(wù)，提升就醫(yī)效率和就醫(yī)體驗樹立智慧醫(yī)療領(lǐng)域中的A技術(shù)應(yīng)用意識，認(rèn)可其應(yīng)用價值知識目標(biāo)能力目標(biāo)素養(yǎng)目標(biāo)1.智能診斷技術(shù)的應(yīng)用（1）醫(yī)學(xué)影像智能輔助診斷醫(yī)學(xué)影像智能輔助診斷是指利用計算機視覺、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，對X射線、CT、MRI、PET-CT、超聲等影像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，旨在快速發(fā)現(xiàn)病灶并生成結(jié)構(gòu)化診斷報告。（2）臨床專病智能輔助決策臨床專病智能輔助決策系統(tǒng)通過機器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，整合患者的病歷、檢驗檢查結(jié)果、基因測序數(shù)據(jù)等多模態(tài)信息，為醫(yī)生提供精準(zhǔn)的診療方案。（3）基層全科醫(yī)生智能輔助決策針對基層醫(yī)療資源不足的問題，智能診斷技術(shù)可以為全科醫(yī)生提供診斷建議和治療方案，以提高醫(yī)療服務(wù)的可及性和質(zhì)量。一、認(rèn)識智能診斷技術(shù)1.智能診斷技術(shù)的應(yīng)用（4）多模態(tài)智能診斷多模態(tài)智能診斷通過融合文本、影像、生理信號等多種數(shù)據(jù)，為臨床診斷提供更為全面的支持。

（5）中醫(yī)智能診斷中醫(yī)智能診斷技術(shù)通過智能設(shè)備采集中醫(yī)“四診”數(shù)據(jù)，結(jié)合中醫(yī)藥知識庫，為患者提供中醫(yī)診療方案。一、認(rèn)識智能診斷技術(shù)2.智能診斷技術(shù)的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)智能診斷技術(shù)能夠快速處理大量數(shù)據(jù)，提供精準(zhǔn)、一致的診斷建議，減少人為誤差，提高診斷效率。此外，它還能使醫(yī)療服務(wù)更加普及，尤其是在醫(yī)療資源匱乏的地區(qū)。然而，盡管AI在診斷方面展現(xiàn)出巨大潛力，但其在臨床應(yīng)用中仍面臨一些挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)隱私保護、模型可解釋性以及監(jiān)管合規(guī)性。一、認(rèn)識智能診斷技術(shù)1.個性化醫(yī)療的技術(shù)進(jìn)展（1）基因測序技術(shù)基因測序技術(shù)的進(jìn)步是個性化醫(yī)療發(fā)展的關(guān)鍵。全基因組測序（WGS）和新一代測序技術(shù)（如單分子實時測序和納米孔測序）能夠提供更全面、更精準(zhǔn)的遺傳信息，為疾病的診斷和治療提供科學(xué)依據(jù)。（2）人工智能與大數(shù)據(jù)AI和大數(shù)據(jù)技術(shù)在個性化醫(yī)療中發(fā)揮著重要作用。通過深度學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，AI能夠分析患者的基因組、臨床數(shù)據(jù)和生活習(xí)慣，為醫(yī)生提供精準(zhǔn)的診斷與治療建議。此外，AI還可應(yīng)用于實時監(jiān)測患者健康狀況，并據(jù)此優(yōu)化治療方案。二、了解個性化醫(yī)療1.個性化醫(yī)療的技術(shù)進(jìn)展（3）多模態(tài)數(shù)據(jù)整合個性化醫(yī)療注重整合多模態(tài)數(shù)據(jù)，包括基因組數(shù)據(jù)、蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)、代謝組數(shù)據(jù)和臨床數(shù)據(jù)等，旨在提供更為全面的健康評估與治療方案。（4）數(shù)字孿生技術(shù)數(shù)字孿生技術(shù)通過創(chuàng)建患者的“數(shù)字雙胞胎”，對疾病進(jìn)展與治療反應(yīng)進(jìn)行模擬，為個性化醫(yī)療提供了全新的技術(shù)手段。該技術(shù)能夠?qū)崟r動態(tài)反映患者的健康狀況，輔助優(yōu)化治療策略。二、了解個性化醫(yī)療2.個性化醫(yī)療的應(yīng)用場景（1）精準(zhǔn)診斷借助基因測序、影像學(xué)分析和生物標(biāo)志物檢測等技術(shù)，個性化醫(yī)療能夠為患者提供精準(zhǔn)的診斷結(jié)果。（2）個性化治療方案個性化醫(yī)療可根據(jù)患者的基因特征和疾病類型，推薦最適合的治療方案。（3）疾病預(yù)測與早期干預(yù)利用大數(shù)據(jù)與AI技術(shù)，個性化醫(yī)療能夠從海量健康數(shù)據(jù)中提取潛在的疾病風(fēng)險，為患者提供早期預(yù)警和干預(yù)方案。（4）實時健康監(jiān)控數(shù)字孿生技術(shù)等新興應(yīng)用能夠?qū)崟r監(jiān)控患者的健康狀況，并提供動態(tài)的健康指導(dǎo)。二、了解個性化醫(yī)療3.個性化醫(yī)療的未來趨勢（1）技術(shù)普及與成本降低隨著技術(shù)的進(jìn)步，基因測序和AI分析的成本將持續(xù)降低，推動個性化醫(yī)療實現(xiàn)更廣泛的臨床應(yīng)用。（2）多學(xué)科融合個性化醫(yī)療將與生物學(xué)、計算機科學(xué)、信息科學(xué)等領(lǐng)域深度融合，驅(qū)動技術(shù)創(chuàng)新并加速臨床轉(zhuǎn)化。

（3）數(shù)據(jù)安全與隱私保護隨著個性化醫(yī)療的廣泛應(yīng)用，數(shù)據(jù)安全與隱私保護將成為重要課題。

二、了解個性化醫(yī)療3.個性化醫(yī)療的未來趨勢（4）個性化藥物研發(fā)革新未來，個性化藥物有望成為主流發(fā)展趨勢。

（5）醫(yī)療服務(wù)智能化升級智能健康監(jiān)測設(shè)備、虛擬醫(yī)療服務(wù)和機器人輔助手術(shù)等技術(shù)將廣泛應(yīng)用于個性化醫(yī)療，以提高醫(yī)療服務(wù)的效率和質(zhì)量。二、了解個性化醫(yī)療1.人工智能在藥物研發(fā)中的應(yīng)用場景（1）靶點發(fā)現(xiàn)與驗證人工智能技術(shù)通過自然語言處理技術(shù)和機器學(xué)習(xí)算法，能夠從海量的文獻(xiàn)、專利和臨床試驗數(shù)據(jù)中挖掘潛在的藥物靶點。

（2）藥物活性預(yù)測通過深度學(xué)習(xí)模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)等，研究人員可以快速篩選出具有高活性的化合物，從而提高藥物發(fā)現(xiàn)的效率。（3）數(shù)據(jù)安全與隱私保護隨著個性化醫(yī)療的廣泛應(yīng)用，數(shù)據(jù)安全與隱私保護將成為重要課題。

三、了解AI在藥物研發(fā)中的應(yīng)用1.人工智能在藥物研發(fā)中的應(yīng)用場景（4）個性化藥物研發(fā)革新未來，個性化藥物有望成為主流發(fā)展趨勢。

（5）醫(yī)療服務(wù)智能化升級智能健康監(jiān)測設(shè)備、虛擬醫(yī)療服務(wù)和機器人輔助手術(shù)等技術(shù)將廣泛應(yīng)用于個性化醫(yī)療，以提高醫(yī)療服務(wù)的效率和質(zhì)量。（6）加速新藥發(fā)現(xiàn)在新藥發(fā)現(xiàn)中，AI技術(shù)展現(xiàn)出巨大潛力。三、了解AI在藥物研發(fā)中的應(yīng)用2.人工智能在藥物研發(fā)中的作用人工智能通過以下方式顯著改變了藥物研發(fā)的格局。①提升研發(fā)效率：人工智能能夠快速處理和分析海量數(shù)據(jù)，縮短藥物發(fā)現(xiàn)與篩選的時間。②降低成本：通過虛擬篩選和精準(zhǔn)預(yù)測，可顯著降低藥物研發(fā)的失敗率，降低實驗成本。③優(yōu)化臨床試驗：人工智能可以優(yōu)化試驗設(shè)計和患者選擇，提高臨床試驗的成功率。④推動個性化醫(yī)療：人工智能可結(jié)合基因組學(xué)和多組學(xué)數(shù)據(jù)，為患者提供個性化的治療方案。三、了解AI在藥物研發(fā)中的應(yīng)用四、認(rèn)識AI在醫(yī)療管理系統(tǒng)中的應(yīng)用2.電子病歷系統(tǒng)人工智能技術(shù)在電子病歷系統(tǒng)中的應(yīng)用主要包括智能病歷生成和病歷質(zhì)量控制。通過自然語言處理技術(shù)，系統(tǒng)能夠自動生成結(jié)構(gòu)化的病歷信息，減輕醫(yī)生的文書負(fù)擔(dān)。同時，通過機器學(xué)習(xí)算法，系統(tǒng)能夠分析病歷數(shù)據(jù)，提醒醫(yī)生補充或修改病歷內(nèi)容，確保病歷的完整性和準(zhǔn)確性。1.醫(yī)院信息系統(tǒng)人工智能技術(shù)在醫(yī)院信息系統(tǒng)中的應(yīng)用主要包括智能分診、智能導(dǎo)診和智能問診等。通過自然語言處理和機器學(xué)習(xí)算法等技術(shù)，系統(tǒng)能夠根據(jù)患者的癥狀和病史提供初步的診斷建議，優(yōu)化診療流程，減少患者的等待時間。四、認(rèn)識AI在醫(yī)療管理系統(tǒng)中的應(yīng)用4.臨床決策支持系統(tǒng)在該系統(tǒng)中，人工智能技術(shù)發(fā)揮著關(guān)鍵作用。系統(tǒng)運用機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，對龐大的醫(yī)療數(shù)據(jù)集進(jìn)行深入分析，從而為醫(yī)生提供更為個性化的診療建議。3.醫(yī)療影像系統(tǒng)在醫(yī)療影像系統(tǒng)中，人工智能技術(shù)的應(yīng)用主要為影像輔助診斷。借助深度學(xué)習(xí)算法，系統(tǒng)能夠?qū)τ跋駭?shù)據(jù)進(jìn)行智能分析，輔助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)病變、完成疾病診斷并開展風(fēng)險評估。5.醫(yī)療資源管理系統(tǒng)人工智能技術(shù)在醫(yī)療資源管理系統(tǒng)中的應(yīng)用主要包括資源需求預(yù)測和資源優(yōu)化調(diào)配。五、人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用案例1.輔助診斷百度靈醫(yī)大模型通過API或插件嵌入的方式，與醫(yī)療機構(gòu)的系統(tǒng)進(jìn)行集成。它能夠分析患者的病歷、檢查結(jié)果等多源數(shù)據(jù)，為醫(yī)生提供詳細(xì)的診斷建議。百度靈醫(yī)大模型是百度公司開發(fā)的一款人工智能醫(yī)療產(chǎn)品，其提供的服務(wù)主要有以下幾方面：2.個性化治療方案制定該模型可以通過為患者構(gòu)建精準(zhǔn)畫像，制定個性化的治療方案。3.臨床決策支持百度靈醫(yī)大模型具備臨床決策支持功能，可輔助醫(yī)生在復(fù)雜臨床情境下作出更科學(xué)合理的診療決策。4.患者服務(wù)百度靈醫(yī)大模型能夠為患者提供智能導(dǎo)診、癥狀自查、就醫(yī)指導(dǎo)等服務(wù)，從而改善患者的就醫(yī)體驗。5.醫(yī)院管理在智慧醫(yī)院建設(shè)進(jìn)程中，百度靈醫(yī)大模型可以優(yōu)化醫(yī)院管理與資源配置。任務(wù)3人工智能在教育行業(yè)的應(yīng)用學(xué)習(xí)目標(biāo)了解人工智能在智能教學(xué)系統(tǒng)、虛擬助教系統(tǒng)以及智能教育管理系統(tǒng)等領(lǐng)域的典型應(yīng)用場景能夠識別教育場景中常見的人工智能技術(shù)，并闡述其作用能夠運用智能學(xué)習(xí)工具，提升學(xué)習(xí)效率與學(xué)習(xí)體驗樹立智能教育領(lǐng)域中的A技術(shù)應(yīng)用意識，認(rèn)可其應(yīng)用價值知識目標(biāo)能力目標(biāo)素養(yǎng)目標(biāo)一、認(rèn)識智能教學(xué)系統(tǒng)

2.智能內(nèi)容推薦人工智能能夠根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)行為和興趣，推薦相關(guān)的學(xué)習(xí)資源和課程。1.個性化學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃人工智能可以通過分析學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)（如學(xué)習(xí)進(jìn)度、知識掌握程度、學(xué)習(xí)風(fēng)格等），為每個學(xué)生制定個性化的學(xué)習(xí)路徑。自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺可以根據(jù)學(xué)生的表現(xiàn)動態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)內(nèi)容和難度，讓學(xué)生以適合自己的節(jié)奏學(xué)習(xí)。3.實時反饋與輔導(dǎo)人工智能可以實時監(jiān)測學(xué)生的學(xué)習(xí)行為和成績，及時發(fā)現(xiàn)問題并提供富有針對性的反饋和輔導(dǎo)。一、認(rèn)識智能教學(xué)系統(tǒng)

4.智能教學(xué)輔助人工智能能夠協(xié)助教師進(jìn)行教學(xué)設(shè)計、備課以及智能出題等工作，有效提升教學(xué)效率。此外，通過收集并分析學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，人工智能可以為教師提供直觀清晰的學(xué)情圖表，幫助教師更全面地了解學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，進(jìn)而優(yōu)化教學(xué)策略。一、認(rèn)識智能教學(xué)系統(tǒng)5.虛擬學(xué)習(xí)環(huán)境人工智能可以創(chuàng)建高度仿真的虛擬實驗場景，讓學(xué)生在安全的環(huán)境中進(jìn)行各種實驗操作，如化學(xué)實驗、物理實驗等，以避免實際操作中的危險因素和資源限制。同時，人工智能還可以模擬真實的職業(yè)場景，如醫(yī)療護理、機械操作等，幫助學(xué)生提前了解職業(yè)工作內(nèi)容與要求。

6.教育公平與資源優(yōu)化通過深度學(xué)習(xí)算法與大數(shù)據(jù)分析，人工智能技術(shù)能夠構(gòu)建覆蓋城鄉(xiāng)的智能教育網(wǎng)絡(luò)，從而打破傳統(tǒng)教育的地域壁壘。虛擬助教系統(tǒng)是一種基于人工智能技術(shù)的教育輔助工具，能夠模擬人類教師的行為和交互方式，為學(xué)生提供個性化的學(xué)習(xí)支持和教學(xué)服務(wù)。它通過自然語言處理、機器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)，實現(xiàn)與學(xué)生的對話交流，并提供即時答疑、個性化學(xué)習(xí)指導(dǎo)、智能測評等功能。二、了解虛擬助教系統(tǒng)三、認(rèn)識智能教育管理系統(tǒng)1.資源可視化與透明化智能教育管理系統(tǒng)可以將各類教育資源（如師資、設(shè)備、資金等）進(jìn)行數(shù)字化管理，實現(xiàn)資源的可視化與透明化，2.智能分配與動態(tài)調(diào)整智能教育管理系統(tǒng)能夠根據(jù)實際需求，智能分配教育資源。3.數(shù)據(jù)分析與決策支持智能教育管理系統(tǒng)能夠收集和分析大量數(shù)據(jù)，為教育管理者提供科學(xué)的決策支持。三、認(rèn)識智能教育管理系統(tǒng)5.均衡設(shè)備與設(shè)施分配教學(xué)設(shè)備和設(shè)施的分配不均，是影響教育質(zhì)量的重要因素。智能教育管理系統(tǒng)可以通過數(shù)據(jù)分析，識別出設(shè)備短缺的學(xué)校，并制定合理的設(shè)備采購與分配計劃。4.優(yōu)化師資分配師資力量是教育資源的核心組成部分。通過智能教育管理系統(tǒng)，教育部門可以實時掌握教師的分布情況，并根據(jù)實際需求進(jìn)行調(diào)配。

6.提升教育管理效率AI技術(shù)的引入可以有效提升教育管理的效率，并在一定程度上避免人為偏差，促進(jìn)教育公平。四、了解人工智能在教育行業(yè)中的應(yīng)用案例閱面科技提出的一體化智慧校園方案，將人工智能、物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)技術(shù)深度融合，旨在構(gòu)建全場景數(shù)字化的校園生態(tài)體系。該方案的核心目標(biāo)是推動教育智能化升級，在教學(xué)、管理、安防和生活服務(wù)等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)高效整合。其典型應(yīng)用場景包括如下幾方面：

①智能安防體系；②精準(zhǔn)教學(xué)管理；③無感化校園服務(wù)；

④家校協(xié)同網(wǎng)絡(luò)。任務(wù)4人工智能在交通行業(yè)的應(yīng)用學(xué)習(xí)目標(biāo)了解人工智能在交通行業(yè)的核心應(yīng)用技術(shù)了解當(dāng)下人工智能技術(shù)在交通行業(yè)的典型應(yīng)用及相關(guān)技術(shù)能夠通過使用Python代碼實現(xiàn)基于OpenCV的車輛檢測與計數(shù)功能樹立智能交通領(lǐng)域中的A技術(shù)應(yīng)用意識，認(rèn)可其應(yīng)用價值知識目標(biāo)能力目標(biāo)素養(yǎng)目標(biāo)1.自動駕駛關(guān)鍵組件（1）激光雷達(dá)激光雷達(dá)是自動駕駛汽車感知環(huán)境的關(guān)鍵傳感器之一。

一、了解自動駕駛技術(shù)（2）攝像頭攝像頭是自動駕駛汽車感知環(huán)境的另一類重要傳感器，用于捕捉道路圖像信息，包括交通標(biāo)志、車道線、車輛和行人等。1.自動駕駛關(guān)鍵組件（3）毫米波雷達(dá)毫米波雷達(dá)同樣是自動駕駛汽車感知環(huán)境的重要傳感器類型。毫米波雷達(dá)的工作原理是發(fā)射毫米波頻段的電磁波，當(dāng)這些電磁波遇到物體時，會被反射回來。一、了解自動駕駛技術(shù)2.自動駕駛決策算法（1）路徑規(guī)劃路徑規(guī)劃主要包括全局路徑規(guī)劃和局部路徑規(guī)劃。全局路徑規(guī)劃中，自動駕駛汽車依賴先進(jìn)的算法，計算并確定從起點到終點的最優(yōu)行駛路徑。常用的路徑規(guī)劃算法包括A*算法和Dijkstra算法。全局路徑規(guī)劃不僅依賴于算法，還需要考慮地圖匹配和交通規(guī)則。局部路徑規(guī)劃致力于解決在復(fù)雜的交通環(huán)境中的各種突發(fā)情況，如前方車輛突然減速或變道、行人橫穿馬路等。它通過實時感知環(huán)境信息來動態(tài)調(diào)整車輛的行駛路徑。局部路徑規(guī)劃還具備避障和應(yīng)對復(fù)雜路況的能力。一、了解自動駕駛技術(shù)2.自動駕駛決策算法（2）行為決策自動駕駛汽車在行駛過程中需要做出多種決策，如超車、變道、跟車和停車等。這些決策不僅涉及車輛自身的狀態(tài)，還與周圍的交通環(huán)境和交通規(guī)則密切相關(guān)。基于規(guī)則的決策模型是自動駕駛汽車行為決策的一種傳統(tǒng)方法?；跈C器學(xué)習(xí)的決策模型是近年來自動駕駛領(lǐng)域的一個重要發(fā)展方向。一、了解自動駕駛技術(shù)3.自動駕駛控制策略（1）控制方法自動駕駛汽車的控制方法主要包括速度控制方法和轉(zhuǎn)向控制方法兩類。速度控制方法旨在根據(jù)決策算法的指令和實時路況，精確調(diào)整車輛速度。轉(zhuǎn)向控制方法則側(cè)重于根據(jù)路徑規(guī)劃和決策算法的要求，準(zhǔn)確控制車輛轉(zhuǎn)向。（2）控制策略優(yōu)化優(yōu)化自動駕駛汽車的控制算法是提高車輛行駛穩(wěn)定性和安全性的關(guān)鍵。評估自動駕駛汽車的控制策略是驗證其有效性和可靠性的必要步驟。一、了解自動駕駛技術(shù)1.智慧公路技術(shù)架構(gòu)（1）車路協(xié)同車路協(xié)同是智慧公路的核心技術(shù)之一，旨在通過車輛與道路基礎(chǔ)設(shè)施之間的信息交互，實現(xiàn)交通系統(tǒng)的智能化管理。這一技術(shù)涵蓋了車輛與基礎(chǔ)設(shè)施（V2I）、車輛與車輛（V2V）、車輛與行人（V2P）等多種通信方式。在實際應(yīng)用中，車路協(xié)同系統(tǒng)能夠使車輛實時獲取前方道路的交通狀況、交通信號燈信息等，從而提前做出決策。二、知曉智慧公路建設(shè)1.智慧公路技術(shù)架構(gòu)（2）智能感知智能感知是智慧公路的關(guān)鍵技術(shù)之一，它通過在道路上部署各類傳感器及監(jiān)測設(shè)備，實現(xiàn)對道路和交通狀況的實時感知。這些傳感器包括攝像頭、雷達(dá)、激光掃描儀、地磁傳感器等，能夠從不同角度和層面獲取交通信息。二、知曉智慧公路建設(shè)1.智慧公路技術(shù)架構(gòu)（3）智能分析智能分析是智慧公路的關(guān)鍵技術(shù)之一，它通過收集和分析大量的交通數(shù)據(jù)，為交通管理部門提供決策支持。這一技術(shù)包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析等方面。二、知曉智慧公路建設(shè)1.智慧公路技術(shù)架構(gòu)（4）通信技術(shù)通信技術(shù)是智慧公路的關(guān)鍵技術(shù)之一，為車路協(xié)同、智能感知和智能分析等系統(tǒng)提供信息傳輸支持。通信技術(shù)涵蓋5G、V2X等多種類型。其中，5G通信技術(shù)以其高速率、低延遲和大容量的特點，為智慧公路提供了強大的通信保障。此外，智能感知系統(tǒng)和智能分析系統(tǒng)之間的信息傳輸也需要通信技術(shù)的支持。二、知曉智慧公路建設(shè)2.智能交通管理系統(tǒng)（1）智能交通分層架構(gòu)智能交通管理系統(tǒng)通過分層架構(gòu)實現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)分析功能，涵蓋感知層、網(wǎng)絡(luò)層、平臺層和應(yīng)用層。①感知層：數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理。②網(wǎng)絡(luò)層：數(shù)據(jù)傳輸與初步處理。③平臺層：數(shù)據(jù)存儲與管理。④應(yīng)用層：數(shù)據(jù)分析與挖掘。二、知曉智慧公路建設(shè)2.智能交通管理系統(tǒng)（2）智能交通信號控制技術(shù)智能交通信號控制技術(shù)通過引入先進(jìn)的算法和通信技術(shù)，實現(xiàn)交通信號的自適應(yīng)控制和動態(tài)優(yōu)化。自適應(yīng)控制算法可以根據(jù)實時交通數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整信號燈的配時，優(yōu)化交通流量。（3）智能交通信息交互技術(shù)智能交通信息交互技術(shù)通過多種渠道向駕駛員和乘客提供實時交通信息，幫助他們做出合理的出行決策。常見的信息發(fā)布渠道包括電子顯示屏、廣播和手機應(yīng)用。二、知曉智慧公路建設(shè)1.OpenCV相關(guān)概念及核心功能OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一個開源的計算機視覺與機器學(xué)習(xí)軟件庫，被廣泛應(yīng)用于圖像與視頻處理領(lǐng)域。（1）圖像處理功能OpenCV提供了圖像的讀取、顯示、保存和顏色空間轉(zhuǎn)換等功能。（2）視頻處理功能視頻處理也是OpenCV的重要功能之一。它支持視頻的讀取、幀處理和保存。（3）特征檢測功能特征檢測是計算機視覺中的一個關(guān)鍵任務(wù)。OpenCV提供了多種特征檢測算法，如邊緣檢測、角點檢測和輪廓檢測等。三、體驗基于OpenCV的車輛檢測與計數(shù)實踐1.OpenCV相關(guān)概念及核心功能（4）圖像變換功能圖像變換是圖像處理中的另一個重要領(lǐng)域。OpenCV提供了多種圖像變換功能，如平移、旋轉(zhuǎn)和縮放等。①窗口展示。使用cv2.imshow()函數(shù)可以創(chuàng)建窗口并顯示圖像或視頻幀。②圖像（視頻）的加載。使用cv2.imread()函數(shù)加載圖像文件；使用cv2.VideoCapture()函數(shù)加載視頻文件。

③圖像與文本繪制。使用cv2.rectangle()函數(shù)繪制矩形框；使用cv2.putText()函數(shù)在圖像上繪制文本。三、體驗基于OpenCV的車輛檢測與計數(shù)實踐2.基于OpenCV庫的圖像預(yù)處理（1）基于OpenCV庫的基本圖像運算與處理圖像運算與處理是計算機視覺中的基礎(chǔ)步驟，用于對圖像進(jìn)行預(yù)處理，以便后續(xù)執(zhí)行分析、特征提取以及更高級的處理任務(wù)。這些操作可以顯著改善圖像質(zhì)量，減少噪聲，增強特征，從而提升后續(xù)算法的準(zhǔn)確性和效率。①顏色空間轉(zhuǎn)換：使用cv2.cvtColor()函數(shù)將圖像從一種顏色空間轉(zhuǎn)換為另一種顏色空間，從而降低計算成本，提高圖片或視頻的處理效率。②高斯模糊：使用cv2.GaussianBlur()函數(shù)對圖像進(jìn)行高斯模糊處理，去除噪聲。三、體驗基于OpenCV的車輛檢測與計數(shù)實踐2