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盘点2024:“人工智能+”各大行业创新融合的应用新场景
年“人工智能+”各大行业创新融合的应用新场景盘点：智慧制造 生产效率提升：AI技术通过实时数据分析和反馈，实现生产过程的自我调整和优化，提高生产效率。质量控制：AI能够自动检测和分类产品质量，确保产品符合高标准。供应链管理：AI帮助企业实现精准的库存控制和物流调度，优化供应链运作。
人工智能步入2024年的“应用元年”，标志着“人工智能+”新时代的正式开启。这一时代以“人工智能+”行动方向为核心，引领各行业加速探索“人工智能+产业发展”的新路径，促使各类创新要素在人工智能领域迅速汇聚，为经济增长开辟了更为广阔的天地。
在2024年世界人工智能大会（WAIC）上，施耐德电气作为全球产业技术的重要输出者，展示了其在推动AI技术实际应用与落地方面的卓越成果。通过融合“电气化、自动化、数字化”三大技术，施耐德电气聚焦新一代人工智能在行业领域的场景应用，为WAIC带来了非常“落地”的解决方案。
近日，海睿未来凭借其“基于深度学习和机器视觉的港口起重机智能装卸技术应用”方案，成功入选福建省工业和信息化厅“2024年省级人工智能典型应用场景”名单。这一荣誉标志着海睿未来在人工智能解决方案领域再度获得了权威认可。
多领域融合协同：随着技术、基础设施、政策法规等日益发展完善，智能网联汽车、无人驾驶物流车、无人驾驶飞行器等商业化落地提速。中国目前已实现露天煤矿自动驾驶开采，展示了人工智能技术在传统行业中的创新应用。大模型“加速器”解决方案：针对语料短缺问题，多家企业带来了相关解决方案。
交通流量预测时空图卷积网络vs深度学习算法?交通流量预测、智慧城市、自...
深度学习算法：传统的深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN），在交通流量预测中通常需要人工设计特征提取步骤，这不仅耗时耗力，而且可能无法全面捕捉交通数据的复杂性和时空相关性。时空图卷积网络：时空图卷积网络能够自动从原始交通数据中提取时空特征，无需人工干预。
图卷积网络（Graph Convolutional Network， GCN）图卷积网络是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型。它通过卷积操作来提取图结构中的局部特征，并利用这些特征进行预测。在交通预测中，图卷积网络被广泛应用于道路交通流量和速度预测、城市轨道交通系统的客流预测等问题。
T-MGCN通过多图卷积网络对空间关联性进行建模，并利用循环神经网络学习交通流的动态模式，包括周期性特征。而ASTGCN则使用时空注意力机制来捕捉交通数据中动态的时空相关性，其中包括对不同时间周期的周期性依赖进行建模。综上所述，周期性特征是交通流预测中的重要考虑因素之一。
本文提出一种新颖的深度学习框架——时间空间图卷积网络（STGCN），用于处理交通领域的时间序列预测问题。该模型在图上建模预测问题，并采用完整的卷积结构，具有更快的训练速度和更少的参数。实验表明，STGCN通过对多尺度交通网络进行建模，有效捕捉综合时空关联，并在各种实际交通数据集上优于最先进的基线。
数字孪生智慧城市研究案例
数字孪生智慧城市研究案例 数字孪生技术在智慧城市领域的应用，正逐步成为推动城市智能化、精细化管理的重要手段。以下是一个基于数字孪生技术的智慧城市研究案例，详细阐述了该技术的应用价值、核心优势以及实现的关键技术。案例背景 随着“十四五”规划的明确提出，探索建设数字孪生城市已成为新型智慧城市建设的重要方向。
数字孪生技术作为现代城市智慧化管理的重要工具，正逐步改变着城市治理的面貌。通过集成斜影技术、街景摄像、卫星地图、BIM数据等多种手段，数字孪生技术为城市构建了一个高度仿真、实时更新的虚拟镜像，从而实现了对城市运行状态的全面感知、精准预测和高效管理。
物联网技术为数字孪生体和物理实体之间的数据交互提供了链接。通过部署在物理实体关键点的传感器，物联网能够感知必要信息，并通过各类通信技术传输到数字孪生体。案例实践：智汇云舟在智慧城市项目中，利用物联网技术实现了城市基础设施的智能化管理。
“智慧永川交通大脑IOC”作为百度智慧交通典型案例应用，在2021中国国际智能产业博览会上进行了展示，并受到了行业的广泛关注。这一项目的成功实施，不仅为永川城市交通管理带来了显著成效，也为其他城市提供了可借鉴的智慧交通建设经验。
案例展示：云上动力数字孪生-智慧城市元宇宙技术底座 云上动力通过数字孪生技术完成城市虚拟化建设，1：1还原城市样貌。针对城市公共服务基础设施包括交通、商业、工业、教育、环保等管理难题，云上动力打造基于数字孪生的统一管理视图，实现各类公共服务管理对象的可视化呈现。
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