调度，通过对交通流量数据的实时分析和预测，城市交通管理部门 能够优化信号灯控制，缓解交通拥堵，提高道路通行效率。在教育 领域，大模型技术推动个性化学习和智能教育平台的发展。 大模型等人工智能技术成为引领新一代产业变革的核心力量， 未来，智算将迎来更加快速的发展，推动赋能各种应用场景实现变 革创新，如在智能家居、智能网联汽车、无人机等领域，为产业发 展注入新的活力，同时带动算力、存力、运力等基础设施的协同发 展。 能交通等，提升各行业生产效率与服务质量，培育行业示范性应用。 四是培育繁荣生态，鼓励产学研用紧密合作，支持开源社区建设， 吸引多方力量共同参与算力基础设施的建设、运营和应用创新；积 极搭建企业交流平台，充分利用“算力产业发展方阵”、中国算力 平台、“华彩杯”算力创新应用大赛、“智算生态圈”等多元化渠道， 广泛汇聚产学研用各方力量，加强产业链上下游企业间的深度对接 与合作。 综合算力指数 40 附件一 数据来源 本报告选取我国

，持续 推进智算服务产业升维。 我们期望通过本案例集的发布，能够进一步促进行业内各方的深度交流 与协同创新，共同推动智算服务发展与应用推广，为构建高效、绿色、智能的 未来计算环境贡献智慧和力量。 全球计算联盟 智能产业发展委员会 2025 年 11 月 2 目 录 智算服务案例集 ....................... 态，通过上层应用放大智算中心的价值。 智算中心的挑战，本质上是从“基础设施的建设者”向“算力服务与产业创新的运营 者”角色的转变。不仅要建好算力，还要管好、用好、维好算力。通过智算服务发挥极致 集群算力，齐聚行业力量构建稳健高效的算力平台，持续释放算力价值。 第二章 智算服务架构 智算服务架构总体分为三类：基础设施类服务，模型支持类服务和行业应用类服务。 如下图 1

综上所述，本文的目的不仅在于展示多模态 AI 大模型在生态 环保领域的应用潜力，同时也希望能够为实际的环境管理实践提供 切实可行的解决方案。通过综合运用现代科技与管理思想，我们有 望在生态环保过程中实现质的飞跃，为可持续发展贡献力量。 2. 生态环保领域的挑战 生态环保领域面临许多挑战，这些挑战不仅影响了环境的可持 续发展，还直接威胁到人类的健康和生态系统的稳定。首先，传统 的生态监测与治理手段往往依赖于人工巡查和监测数据的手动记 提高污染物预警的准确率，降低生态事故的发生频率  促进各级政府、企业与公众之间的协同治理，形成合力 通过上述方向的深入探索和发展，生态环保智慧诊断将在未来 为全球生态环境的可持续发展贡献更大的力量，开创生态治理新篇 章。在这一过程中，跨学科的合作与发展将是关键，增强环境科 学、计算机科学、社会科学等领域的联动，形成合力将是推动技术 应用的有效途径。 最后，期待未来技术不断进步带来的创新解决方案，以及各方 案，通过整合多种数据源、应用先进的 AI 技术及注重用户体验的 实施方式，将为生态环境保护提供科学、及时、有力的支持。这一 方案的实施，不仅将推动环境监测的智能化进程，也将为生态可持 续发展贡献积极力量。 11.2 最后建议与呼吁 在生态环保的领域，智慧诊断借助多模态 AI 大模型的应用已 成为提升资源利用效率、减少环境污染的重要手段。为进一步推动 该领域的发展，本部分将提出几项切实可行的建议与呼吁，旨在激

产业经济面临机遇 · 市场需求是驱动产业经济发展的关键因 素 全球经济发展，产品和服务的需求不断变化和 升级，为产业经济提供了广阔的发展空间 · 技术进步是推动产业经济发展的重要力量 新技术、新工艺和新材料的涌现，为产业经济的 升级和转型提供了强大的动力 · 政策环境对产业经济的发展具有重要影响 在政策的引导下， 一些具有战略意义的新兴产业 和领域将得到重点扶持，从而加速其发展和壮大

10 日 ·388 万 业石 Thee Observatlong: 任何在 2035 年的人，都应能调动相当于 2025 年全体人类的智力资源。 每个人都应有权获取无限的“天才”力量， 并能随心所欲地加以运用。如今，世界上存 在着大量才华横溢却缺乏充分发展资源的群 体。如果我们能改变这种状况，由此释放出 的创造力，将为我们所有人带来巨大的福祉。 Op enAl 宣告

个性化、高效、便捷的保险服务，推动保险行业向更高质量、更高效率、更高附加值的方向 发展。 在全球金融格局深刻调整、中国经济高质量发展的背景下，保险业作为国民经济的重 要支柱和风险管理的重要力量，必须紧跟时代步伐，把握科技革命的历史机遇。我们希望通 过本白皮书的发布，为保险业做好科技金融和数字金融两篇大文章提供有力支持，推动保 险行业从科技赋能向科技引领的转变。同时，我们也呼吁行业同仁和合作伙伴加强交流与 提升效率、优化服务，并最终实现企业的持续成长和行业的共同进步。 信美将优先着手自身的转型和升级，力求通过自身的实践和探索，为行业提供有价值 的参考和借鉴。信美相信，通过信美的努力，能够为整个保险行业的数字化转型贡献力量， 推动整个行业向更高效、更智能的方向发展。 ��� ��� 5.1.10 元保 元保作为保险科技领域的先行者，依托开源大模型的强大能力与元保在保险领域积 累的深厚数据资源，进行了二次 1 大模型技术布局 升保险服务的智能化水平，降低保险门槛，提升用户体验。同时，元保还将积极探索与医 疗、健康等领域的跨界合作，推动保险产品与服务的多元化发展，为构建多层次医疗保障 体系贡献更多力量。 引入大模型后，元保的“基于大模型的保险智能服务体系”，融合运用感知、理解、表达 和推理四大核心技术全面赋能保险全产业链的产研、营销、核保、理赔和客服每一个环节。 在这一变革浪潮中，保险场景

处理器家族历代产品 迭代和演进，持续为云计算算力升级提供底层支撑。在数字经济蓬勃发展、企业数字化转型加速推进 的时代，阿里云与英特尔的合作成果显著，意义深远，成为推动产业升级、赋能行业发展的关键力量。 面对企业加速构建 AI 能力体系的新需求，双方的合作不仅是技术层面的优势互补，更体现在产业生 态的协同共建，通过深度融合与协同创新，共同打造更高效、更智能、更安全的全栈云服务，帮助企业 客户更从容地应对

.......................................................144 1. 引言 在快速发展的城市化进程中，城市轨道交通作为现代城市交通 的骨干力量，其重要性愈发凸显。如何提升城市轨道交通的运营效 率、增强服务质量、降低运营成本，成为了行业亟需解决的关键问 题。近年来，人工智能（AI）技术的飞速发展为城市轨道交通行业 提供了新的解决方案。AI 安全监测与预警：构建基于大数据的安全监测系统，实时监测 设备运行状态，并对异常情况进行自动报警，提升整体安全 性。 总的来看，AI 大模型在城市轨道交通行业的应用不仅是一种技 术革新，更是推动行业进步的重要力量。通过将 AI 技术与传统轨 道交通运营管理深度融合，可以为提升城市轨道交通的高效性、安 全性和服务质量提供强有力的支持，为城市出行带来革命性的变 化。最终，建设更加智能、高效、便捷的城市轨道交通系统，满足

为确保算法的最佳性能，这些 AI 模型需要不断地进行训练和 验证，利用大量的历史数据和实时数据相结合进行模型的迭代优 化。在落地实施过程中，部署这些算法的技术团队应具备强大的数 据处理能力，并利用云计算和边缘计算的力量，确保数据处理的实 时性和高效性。 下面是一个概念图示，展示了 AI 算法在铁路沿线监测的核心 应用框架： 通过以上的技术方案设计和算法应用，铁路沿线实景三维 AI 大模型可以在实际运行中充分发挥效能，提升铁路运输安全，降低 各部门、机构之间的信息畅通，特别是在大型突发事件中，能 够与地方政府、公安、消防等相关单位保持良好的沟通。 以下为不同类型突发事件的应急预案简要说明： 风险类型 应急措施 自然灾害 监测气象变化，疏散乘客，关闭相关线路，安排救援力量 设备故障 启动设备检查流程，调度维修人员，必要时停运相关列车 人为破坏 立即报警，保护现场，排查安全隐患，进行调查与处理 信息泄露 立即封锁相关系统，启动信息安全应急机制 通过制定上述细致的应急预案，我们能够在铁路沿线实景三维

用户反馈总结。这样可以有效提升公共安全系统的透明度和信任 度，形成良好的管理与维护生态。 通过上述措施，可确保 AI 大模型视频智能挖掘系统在公共安 全中的高效运作，为社会的安全稳定贡献更大的力量。 7.1 监测与评估 为了确保公共安全 AI 大模型视频智能挖掘应用系统的稳定运 行和高效性能，需要建立一套全面的监测与评估机制。这一机制将 包括多维度的数据监测、性能评估和异常检测，以及时掌握系统状