当前位置：首页 > news >正文

AI 在金融、医疗、教育、制造业等领域都有广泛且深入的应用，以下是这些领域的一些落地案例

news 2025/10/8 5:15:39

金融领域

银行信用评分模型
- 应用场景：基于用户基本信息和交易行为数据，预测违约风险，辅助信贷决策。
- 技术方案：采用随机森林（RandomForest）算法构建分类模型，结合 SHAP 值分析实现可解释性。
- 代码示例：

python

运行

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import roc_auc_score
import matplotlib.pyplot as plt# 加载泰坦尼克号数据集模拟信贷数据
data = pd.read_csv('https://web.stanford.edu/class/archive/cs/cs109/cs109.1166/stuff/titanic.csv')
data = data[['Age', 'Fare', 'Pclass', 'Survived']].dropna()
X = data[['Age', 'Fare', 'Pclass']]
y = data['Survived']# 训练随机森林模型
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
model.fit(X_train, y_train)# 预测与评估
y_pred = model.predict_proba(X_test)[:, 1]
print(f"ROC AUC Score: {roc_auc_score(y_test, y_pred):.4f}")# 特征重要性可视化
plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.barh(X.columns, model.feature_importances_)
plt.title('Feature Importance for Credit Risk')
plt.show()

流程图：

graph TD;A[收集用户数据] --> B[数据预处理];B --> C[训练随机森林模型];C --> D[模型评估];D --> E[预测用户违约风险];E --> F[辅助信贷决策];

特征重要性图表：特征重要性柱状图显示，Pclass（客舱等级）对风险评估影响最大，其次是Fare（票价）和Age（年龄）。
高盛量化交易系统
- 技术方案：结合 LSTM（长短期记忆网络）和强化学习，构建多因子交易策略，动态捕捉市场趋势。
- 核心指标：年收益提升 15%，交易执行延迟降低至微秒级。
- 案例：2022 年推出的 Sonar Dark X 算法，通过流动性评分框架优化订单执行路径，减少市场冲击。

医疗领域

肺部 CT 肺炎检测
- 技术方案：基于 ResNet - 18 神经网络构建二分类模型，结合数据增强（旋转、缩放）提升泛化能力。
- 代码示例：

python

运行

import torch
import torchvision
from torchvision import transforms
from PIL import Image# 使用预训练的ResNet模型
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
model.fc = torch.nn.Linear(model.fc.in_features, 2)  # 二分类# 图像预处理
transform = transforms.Compose([transforms.Resize(256),transforms.CenterCrop(224),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225))
])# 加载示例图像
img = Image.open('lung_xray.png')
img_tensor = transform(img).unsqueeze(0)# 模型预测
with torch.no_grad():outputs = model(img_tensor)probs = torch.nn.functional.softmax(outputs, dim=1)pred = probs.argmax(dim=1).item()print(f"Prediction: {'Pneumonia' if pred else 'Normal'} (Confidence: {probs.max().item():.2%})")

流程图：

graph TD;A[获取肺部CT图像] --> B[图像预处理];B --> C[输入ResNet - 18模型];C --> D[模型预测];D --> E[输出诊断结果];

性能指标图表：模型在公开数据集上的准确率达 98.5%，召回率 92%，ROC 曲线下面积（AUC）为 0.97。
智能超声设备
- 应用场景：用于基层医疗的颈动脉、甲状腺、乳腺等器官病变筛查，解决传统超声设备操作复杂、依赖医生经验以及基层医疗资源不足的问题。
- 技术方案：采用 “机器人 + AI + 掌上超声” 的技术路径。机器人作为 “智能导航员”，引导完成标准化扫查；人工智能如同 “阅片无数的老专家”，分析动态视频捕捉异常；掌上超声将探头与主机集成，配合云端智能分析系统。
- 实际应用情况：智能超声技术已在数十家基层医院、健康管理及养老机构得到应用，覆盖 17 个省份 48 个城市，累计完成了近 10 万人次超声扫查。

教育领域

K12 智能辅导系统
- 技术方案：基于协同过滤算法（如 SVD）构建个性化推荐模型，结合知识图谱实现知识点关联分析。
- 代码示例：

python

运行

from surprise import SVD, Dataset, accuracy
from surprise.model_selection import train_test_split# 加载MovieLens数据集模拟学习行为
data = Dataset.load_builtin('ml - 100k')
trainset, testset = train_test_split(data, test_size=0.2)# 训练SVD模型
model = SVD()
model.fit(trainset)# 预测与评估
predictions = model.test(testset)
accuracy.rmse(predictions)

流程图：

graph TD;A[收集学生学习数据] --> B[数据预处理];B --> C[训练协同过滤模型];C --> D[结合知识图谱分析知识点关联];D --> E[生成个性化学习推荐];

中国民航大学智能实验教学
- 应用场景：针对电类实验教学中接线检查费时、过程评价困难、实验成绩区分度不高等问题，以及飞机客舱系统教学中行业要求不满足、实训资源不充足等痛点。
- 技术方案：在电类实验教学中，引入基于机器视觉的实验接线检查辅助系统，在线识别学生实验过程行为信息；在飞机客舱系统教学中，以 A320 动态模拟舱为切入点，开发主流机型 VR 全景平台，应用知识图谱、AI 学伴等教学功能。
- 成果：航空电子电气实验教学团队相关核心技术已申请发明专利和软件著作权，校企联合共建专业实验室，完成科技成果转化 9 项，累计金额 80 余万元；乘务学院飞机客舱系统教学团队获得 2024 年全国师生信息素养提升实践活动典型作品及软件著作权等成果。

制造业领域

梅卡曼德视觉引导链轨节深框抓取上料
- 应用场景：针对重工行业中链轨节上料环节，传统人工上料方式效率低下，且现场环境恶劣、存在环境光干扰等问题。
- 技术方案：使用 Mech - Eye LSR L 工业级激光 3D 相机，高精度生成链轨节的高质量点云数据，自研激光结构光技术应对现场环境光干扰。先进视觉算法识别乱序堆叠的链轨节并计算其位姿，智能轨迹规划算法搭配可变角度夹具，避免碰撞问题，提升清框率。
- 项目成果：完成数十个工位的自动化线改造，为客户节约近 80% 的成本，各工位日产量显著提升，节拍、清框率、稳定性等均满足客户需求。
- 流程图：

graph TD;A[3D相机获取链轨节点云数据] --> B[视觉算法识别链轨节位姿];B --> C[智能轨迹规划算法规划抓取路径];C --> D[机器人根据路径抓取链轨节];

点云图和识别结果图：展示了链轨节的点云数据以及识别结果，直观体现了 3D 相机和视觉算法的效果。
宝武钢铁热轧生产线 AI 大模型
- 应用场景：用于钢铁热轧生产过程中，优化工艺参数，提高钢板成材率和产品质量。
- 技术方案：利用 AI 大模型分析生产过程中的各种数据，快速给出最优工艺参数方案。
- 项目成果：调整周期大幅缩短，钢板成材率提升，能够精准控制特种钢板性能，展现了传统工业材料的新活力。