【目    录】一、人工智能行业应用的发展情况概述（一）国家战略持续加持，引导"人工智能+"落地实践（二）与实体经济的融合，带来新应用技术和商业机遇（三） 人工智能步入实践，企业面临诸多问题与挑战二、企业级人工智能行业应用体系建设方法（一）阶段一：价值场景识别，构建高价值场景图谱（二）阶段二：业务架构设计，支撑场景高质量落地（三）阶段三：技术方案设计，建设开放的技术体系（四）阶段四：持续运营迭代，实现自循环业务飞轮（五）支撑一：多措并举培养人才，形成科学高效的管理体系（六）支撑二：保持优势持续发展，促合作共赢生态体系建设三、企业级人工智能行业应用体系建设中的常见问题与应对策略（一） 如何有效应对场景和模型的多样性及不断演进（二） 如何把握数据隐私和数据使用之间的平衡问题（三） 如何保障应用中人工智能技术的长期供给和演进四、行业企业人工智能应用建设案例（一） 金融+人工智能：千亿级大模型打造金融新范式（二） 钢铁+人工智能：引领冶炼行业 AI 开发模式创新（三） 医疗+人工智能：眼科大模型辅助眼疾智能诊疗（四） 化工+人工智能：联合创新助力生产工艺优化（五） 新药研发+人工智能：药物分子大模型助力新药研发五、人工智能行业应用的产业发展和政策建议（一） 发展：技术行业融合加速，推动企业智能化转型升级（二） 建议：积极推动产业落地，强化应用与创新生态构建

人工智能赋能行业发展高质量建设指南（2024年）.pdf

资讯来源：中国信息通信研究院