| 场景项目名称 | 主要建设内容 | 需要应用的新技术或新产品 | 建设周期 | 预期成效 | 具体合作介绍 | 拟投入资金 |
| 基于大模型的叉车智能作业分析与自主优化平台 | 构建叉车作业数据理解模型。基于车联网实时数据（位置、速度、载荷、电量、工况、故障码等）和视频数据，利用大模型进行语义理解、工况分类、危险行为识别。 建设智能作业优化引擎。引入强化学习与预测模型，对叉车作业路径、能耗、作业效率进行优化模拟，生成最优作业建议与节能方案。 打造“AI 作业教练”应用场景。通过自然语言对话方式，实现对驾驶员行为评估、危险动作提醒、节能驾驶指导，实现从数据到行为的闭环智能优化。 |
大语言模型（LLM）场景语义理解、多模态识别技术（视频/声音/传感器融合） 数字孪生与作业仿真模拟技术、边缘智能计算终端 |
15-18个月 | 作业效率提升 10–20%：通过路径优化与工况识别减少无效行驶、等待时间 安全事故下降 20%+：AI 实时识别危险动作（急刹、超载、急转等），提前预警 |
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