AI平台实战指南：赋能千行百业

一、核心技术架构支撑

1. 行业数字底座构建

采用"基础运行支撑平台+AI平台"的融合架构，集成自主芯片、操作系统等算力元素，支撑应用开发从代码驱动向"代码+数据+智能"三驱模式演进。如金融行业通过"源启"3.0平台实现架构升级，已在300+工程中落地。

2. AI能力模块化部署

二、典型行业赋能路径

| 领域 | 应用案例 | 效益提升 |

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| 智能制造 | 数字孪生模拟产线改造方案 | 设备投资同比增长16.3%|

| 生物医药 | AI加速疫苗研发流程 | 研发周期缩短30% |

| 文化传承 | 文物数字化与公共文化服务创新 | 文化资源转化率提升32%|

| 城市治理 | 广州"AI+"城市大脑系统建设 | 政务服务效率提升40% |

三、生态建设关键要素

1. 人才培养

建立"AI+行业"交叉型人才梯队，重点培养既懂算法又熟悉行业Know-how的复合型人才。

2. 安全体系

需建立针对大模型幻觉、数据隐私等风险的防护机制，360集团建议采用"安全底座+AI监管"双轨制。

3. 场景创新

建议企业从"高价值+易实施"场景切入，如：

最新数据显示，我国工业机器人制造收入已实现12.4%同比增长，表明AI赋能实体经济的成效正在加速显现。建议企业结合《"十四五"数字经济发展规划》，制定分阶段AI融合路线图。