洛克王国火神

　　一是强化顶层设计。将推动人工智能产业发展(🆑)(zhǎn )纳入“人工(💳)智能+”总体战略部署，开展多维度、多阶段系统布局和强化政策支(🥑)持。发挥超大(🦉)规(guī )模市场、产业体系完备、应用场景丰富等优势，有效整合数(📤)据、知识、人才资源，夯实算力基(jī )础，深入挖掘垂直领域应用场景，实施一批(🍇)产业创新及应用示范工程。

　　在金融领域，金融(róng )服务公司利用(⚡)人工智能技(💠)术进行用户画像、风险管理以及智能投顾，服务水平大幅提升。银(👩)行(háng )、信贷(🧦)公司通过人工智能大模型系统分析工商、供应链数据等多维度(📶)复杂信息，实现小额贷款(kuǎn )快速评估，有效降低了不良贷款率。例如，江苏银行使(🖌)用DeepSeek动态信用模型，风险评估准确率提升(shēng )约35%，招商银行、平安银行(🎼)等通过大模(🥄)型系统评估用户投资偏好，为其智能推荐结构性理财产品(pǐn )，转化(😮)率大大提高(🥚)。

　　在智能制造领域，人工智能大模型渗透研发、生产、运维等(🚱)全链条，推动制造业向智能化、柔性化、高效化升级。通过大模型与EDA(电子设计(🚖)自动化)技术结合，可快速(sù )生成多版本设计方案，同时利用强化学(📆)习评估性能(😘)参数(如能耗、强度)，显著缩短研发周期，解(jiě )决了传统流程依赖人(🏈)工经验导致(🌎)的设计效率低、多目标优化难以平衡等问题。产业设计环节，通过(💤)数字孪生技术优化产线设计，缩短产线调整周期，有效降低了额外成本。通过分(🚼)析传感器(qì )和设备日志数据，还能对设备进行预测性维护，减少停(🖲)机时间、降(🏯)低维修成本。同时，机器视(shì )觉技术已大规模应用于质检环节，实现(💚)毫秒级完成(⏹)质量检测，准确率超99.8%，人工成本减少约70%。人(rén )工智能应用于制造业，推(🤖)动生产方式变革，带动智能制造快速发展，但前期投入成本较高的问(wèn )题还有(🥒)待解决，未来进一步突破模型可解释性、降低成本后，或加速普惠(🍣)应用。

　　产(🤓)教融合(hé )、校企合作更是推动教育与行业接轨的关键。课程设置(🛅)之外，高校还(💩)可以实施“实务导师”制(zhì )度，邀请具备养老护理行业一线工作经验(🈷)的老员工进(😗)入课堂。许艳丽解释：“有些高校教师虽(suī )然理论扎实，但缺乏实际(✴)从业经历，讲授内容可能与真实工作场景脱节。而一线员工熟知护(Ⓜ)理(lǐ )流程，了(🐔)解如何应对突发状况，他们的经验能将‘纸上谈兵’转化为学生(🔦)可实操、能(🀄)体会的‘身心演练’。”

　　近日，土耳其甜品师阿布杜拉(Abdullah)制作的甜(➕)品。(资料图)董(🔭)易鑫 摄

　　她总结道(dào )：“让行业的人走进课堂，让学生走进行业(🌁)，构建‘教学做一体’的教学模式，才是破解养老(lǎo )服务人才培养‘不接地气(🏗)’问题的关键。”