本案例集由北京人工智能产业联盟征集整理，旨在展示AI技术在各领域的治理实践成果，推动AI产业的健康发展。案例涵盖数据治理、技术治理、科技普惠和伦理治理等方面，涉及工业车辆、教育教学、野生动物保护、医疗健康、交通出行等多个领域。
核心观点：
- AI技术发展迅速，但也带来了科技伦理、数据安全、应用安全和技术普惠等挑战，需要通过治理手段确保AI技术的合规、可靠和普惠应用。
- 北京人工智能产业联盟通过征集案例集，旨在凝聚治理共识，探索实践路径，推动AI技术在各领域的落地应用，促进AI产业的可持续发展。
关键数据：
- 案例集包含30个AI治理案例，涉及多家企业和机构的应用实践。
- 案例涵盖的数据治理技术包括：多元数据治理、知识图谱构建、RAG技术、AI智能体等。
- 案例涉及的技术治理问题包括：工业车辆运维服务效率低、教育教学资源分配不均、非法野生动物交易、医疗数据未充分挖掘、城市治理效率低等。
研究结论：
- AI技术治理需要多方共同努力，包括政府、企业、科研机构等。
- 数据治理是AI技术治理的基础，需要建立完善的数据治理体系，确保数据的质量和安全。
- 技术治理是AI技术治理的关键，需要不断探索和创新AI技术，提升AI技术的可靠性和安全性。
- 科技普惠是AI技术治理的目标，需要降低AI技术的使用门槛，让更多人享受到AI技术带来的便利。
- 伦理治理是AI技术治理的重要保障，需要建立AI伦理规范，确保AI技术的应用符合伦理道德。
案例亮点：
- 爱动超越：打造国内首个成功落地的工业车辆后服务大模型平台，提升工业车辆智能化运维效率。
- 北京爱学习博乐教育科技有限公司：基于自研知识图谱，助力中小学教育教学改革创新。
- 北京百度网讯科技有限公司：百度飞桨“濒危物种AI守护官”，帮助识别打击非法野生动物线上交易；萝卜快跑“无障碍关爱功能“，帮助视障群体独立出行；AI手语数字人，解决聋哑及听力受损人群的公共可访问性问题；基于多模态大模型的AI智能体应用，提升城市治理效能与政务服务效率。
- 京东方科技集团股份有限公司：基于工业大模型解决工业质检效率低、工艺优化难、知识传承难问题。
案例集的意义：
- 本案例集为AI技术治理提供了宝贵的实践经验和参考案例。
- 推动了AI技术在各领域的落地应用，促进了AI产业的健康发展。
- 提升了社会对AI技术治理的认识和重视程度。
- 为AI技术治理的未来发展指明了方向。
