一、复盘总述

上半年解决行业内人工智能落地存在的主要问题，在于场景落地、模型优化、效能价值和运维运营四个方面进行突破，并且抛弃了只追求高精度模型的技术观点而转为贴近实际应用并能带来实际效益的价值观。实现了工业视觉质检、文档智能问答以及生产报表自动生成三个主要应用场景下的常态化运行，并且在这些方面都取得了比年初基准线更高的成果：即在数量上增加了大量的常态化应用场景；在POC转化效率方面也有了明显的提升；而且在模型识别正确率上也达到了预期目标。从而大大减少了人力投入的时间成本，并且形成了一个可以持续更新维护的数据循环体系。总结出需求不明确、数据不足、价值难以达成一致意见、运维费用高昂以及行业和技术之间存在差距等五个共同的问题，在下半年里要深入现有的应用场景中去发展新的业务板块，并且要提高对于业务的价值判断标准以及形成标准化的操作流程来实现人工智能技术的应用目的。

二、四大维度核心落地成果

三、五大行业共性落地痛点

四、下半年四大优化攻坚路径