件 服 务 系 统 也 是 在 同 步 跟 进 。 软硬一体化解决方案 全联接、数字化、安全、智慧、绿色 智能运营平台 可视、可控、可管 配 智慧工单 设备监控 智能安防 智能停车场 智能门禁 智能照明 事件监控 决策支持 智能消防 智慧能源 软 硬 兼 施 综合态势 联动指挥 智能电梯 BMS IBMS 系统结构 客 与 信 息 发 布 会 议 管 理 平 台 PC 端 移动端 边缘计算与网关 综 合 安 防 平 台 智 慧 食 堂 平 台 门 禁 控 制 器 体 化 设 备 数 据 库 实 时 数 据 库 室 内 环 境 外 接 数 据 能 效 监 管 智 慧 城 市 移动端 智 能 照 明 楼 控 电 梯 定义数据 功能逻辑分析推导数据 数据链路规划贯通南北

134 1. 引言 随着社会经济的发展与城市化进程的加速，公共安全问题日趋 复杂化。各种突发事件的频发，如自然灾害、交通事故和公共卫生 事件等，给社会的安全管理带来了巨大的挑战。传统的公共安全监 控手段往往依赖于人工观察和经验判断，难以及时、准确地应对突 发情况。因此，亟需引入现代化的科技手段来提升公共安全管理的 效率和准确性。 人工智能（AI）技术的迅速发展，尤其是大模型技术的成熟， 数据安全性：确保视频数据在传输和存储过程中的加密，防止 黑客攻击和未授权访问。  维护和更新：系统应具备自动检查和更新功能，以保证软件和 硬件的稳定性与安全性。 通过这些功能需求的实现，将有助于搭建一套高效、稳定且安 全的视频数据采集系统，为公共安全提供强有力的技术支持。 2.1.2 数据存储与管理 在公共安全领域，AI 大模型视频智能挖掘的有效实施依赖于高 效而可靠的数据存储与管理方案。该方案需要确保视频数据的完整 时间内掌握系统功能。同时，提供完整的用户手册和在线帮助文 档，以降低学习成本和提升用户体验。 安全性是另一项必须重视的非功能需求。系统需要实现严格的 访问控制，确保只有授权人员可以访问敏感数据。使用多层次的安 全机制（如身份验证、加密传输等），可以有效地防止未授权访 问。数据存储和传输中应采用高标准的加密措施，确保视频数据和 分析结果的安全性。 在系统维护方面，设定合理的可维护性要求同样重要。系统应

资源调配。技术团队由银行的 IT 专家和 Deepseek 的技术人员组 成，专注于模型部署和技术实现。业务团队则由各部门的业务骨干 组成，确保模型功能与业务需求紧密匹配。风险合规团队则负责监 督项目的合规性，降低潜在风险。 为确保项目的高效推进，制定了详细的沟通和协作计划。例 如，每周召开跨部门会议，讨论项目进展和问题；每月向高层管理 汇报项目状态，确保战略目标的一致性；与外部参与者保持定期沟 确保用户体 验。  集成风险管理模块，能够识别并防范潜在的欺诈行为。 此外，模型还需与银行现有的 IT 系统无缝集成，包括核心银 行系统、客户关系管理系统（CRM）、数据仓库等，确保数据的安 全性和一致性。模型应支持 API 接口，方便与其他系统的数据交换 和业务协同。 最后，模型在部署过程中需严格遵守金融行业的合规要求，包 括数据隐私保护、反洗钱法规、客户信息保密等。模型的设计和训  灾难恢复：制定 BCP，采用异地多副本备份，定期恢复演 练。  安全培训：定期进行安全培训，提升全员安全意识和操作规 范。 通过以上措施，可以确保 Deepseek 大模型在银行系统中的安 全部署和运行，有效保护客户数据和金融交易的安全。 2.4 性能需求 在银行系统中部署 Deepseek 大模型时，性能需求是确保系统 高效运行和满足业务需求的关键。首先，系统需要具备高并发处理

 数据增强：利用图像翻转、旋转等技术扩充训练数据集，提高 模型的鲁棒性。 在这些处理和分析阶段的优化下，AI 大模型将能够有效地识别 铁路沿线的实时状态，及时发现潜在的安全隐患，为铁路运输的安 全与效率提供有力支持。数据处理与分析的最终成果将形成分析报 告，通过可视化展示，如下表所示，概括分析结果和决策支持。 类别 数量 检测率 备注 列车 50 95% 在监控区域内识别度高 障碍物 API 接口模块： o 为第三方应用提供开放 API，便于与其他系统（如调度 系统、维护管理系统等）集成。 o 支持数据查询、上传及更新等操作。 为了实现以上功能，各个模块之间的数据交互需要高效且安 全，采用 RESTful 风格的 API 设计，确保信息的及时传递和处理。 同时，前端将使用 React 或 Vue.js 等框架，增强用户界面的交互性 和响应速度。 以下展示了应用层的简要架构图： 了解到沿线的运行状态，有助于在复杂情况下做出快速决策。结合 AI 模型的自动调整能力，整个系统将更具有弹性，能够高效应对突 发状况，提高铁路运营的整体稳定性。 总体来说，AI 分析与应用的成功实施，可以提升铁路运输的安 全性、经济性和服务能力，为铁路运营的数字化转型奠定坚实基 础。 5.1 故障预测与监测 在铁路沿线实景三维 AI 大模型的应用中，故障预测与监测是 确保轨道交通安全和效率的关键环节。通过结合先进的人工智能技

在许多地区，特 别是偏远和难以到达的区域，生态监测的设备和人员投入不足，导 致缺乏对生态系统的全面真实的了解。此外，某些生态指标的监测 要求高度专业化的技术设备和操作，这进一步限制了生态监测的安 装和使用范围。 另外，现有的监测网络和数据整合能力仍存在不足。许多地区 缺乏统一的生态监测平台，数据分散在不同部门和系统之间，导致 信息孤岛现象。这不仅增加了数据整合和分析的难度，也影响了对 间的关联 性与影响。  结果可视化：采用先进的数据可视化技术，将模型分析结果以 图表、热力图等形式展示，便于决策者快速理解和应用。  实时监测与反馈：结合物联网技术，实现对生态环境的实时监 测，并通过多模态 AI 模型的反馈机制，持续优化环保策略。 通过以上要素的综合设计，多模态 AI 大模型将能够有效支持 生态环保领域的智能化管理，提升管理效率，减小人力与时间成 本。例如，某研究团队在生态恢复项目中采用了多模态 可以实现信息的互 补，进而克服单一模态的局限性。例如，文本信息可以为图像数据 提供背景知识，而图像数据能够为文本提供视觉证据，从而形成更 全面的理解。对于生态环保智慧诊断而言，这意味着可以将现场监 测数据（如声学、图像监控）与专家评估报告相结合，从而更加准 确地判断环境质量和生态状况。 在实际应用中，多模态 AI 还可以提升系统的鲁棒性和适应 性。当某一模态的数据出现缺失或噪声时，多模态系统可以通过其

特征工程模块能够自动生成技术指标、基本面因子和市场情绪因 子，有效提升模型的表现力。同时，数据分析结果会实时反馈给策 略开发团队，帮助优化交易策略。 为了提升数据管理的效率，系统还引入了自动化运维工具，监 控数据管道的健康状况，并在出现异常时自动报警和修复。  数据采集：多源备份，实时获取  数据存储：分布式架构，分层策略  数据清洗：自动化流程，多重验证  数据分析：多维探索，特征工程 10. 系统集成与测试 在完成股票量化交易系统的各个模块开发后，系统集成与测试 是确保系统整体功能稳定性和性能优越性的关键步骤。首先，将数 据采集模块、策略开发模块、风险控制模块、交易执行模块以及监 控模块进行无缝集成。通过 API 接口和数据库的配置，确保模块之 间的数据流畅通无阻，避免数据丢失或延迟。在集成过程中，需要 进行单元测试和模块间接口测试，确保每个模块的功能独立且符合 预期，同时验证模块间的数据传输正确性。 （CPU、内存、磁盘、网络）、交易系统的延迟与吞吐量、数据源 的稳定性和完整性等。通过设置多级阈值告警机制，及时发现潜在 问题并采取相应措施，避免对交易策略的执行产生不利影响。 其次，制定定期维护计划，包括但不限于系统更新、补丁安 装、数据库优化和备份恢复策略。对于核心模块，如策略引擎、风 控系统和数据接口，需进行每周的全面检查与性能测试，确保其在 高频交易环境下的稳定性。同时，定期清理冗余数据，优化存储结 构，保障系统的长期高效运行。

暂行办法》，则为中国大模型技术的健康发展提供了坚实的政策保障和合规框架。 在保险行业，这一技术革命同样引发了深刻的变革。国内外众多保险公司和保险科技 公司，如阳光、人保、平安、国寿、泰康、瑞再、安盛、安联等，纷纷投身于大模型技术的研发 与应用，积极探索其在保险业务中的无限可能。阳光保险集团作为行业的先行者和探索 者，于2023年初率先启动了“阳光正言GPT大模型战略工程”，旨在通过大模型技术的深度 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 126 5.2.2 安盛集团· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 128 5.2.3 安联集团· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 108 华农保险大模型微调效果· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 111 众安AIGC中台-众有灵犀· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 113 信美大模型保险垂直应用演进· · · · · ·

数据的共享与协同。例如，智能体可以从 CRM 系统中获取客 户信息，同时将处理结果反馈至 ERP 系统，确保数据的完整性 和一致性。 5. 安全性与合规性：商务 AI 智能体在设计时需严格遵守数据安 全和隐私保护的相关法律法规，确保数据在采集、存储和处理 过程中的安全性。例如，智能体可以采用加密技术保护敏感数 据，并通过权限管理机制控制数据访问。 在具体应用中，商务 AI 智能体的表现可以通过以下关键指标 GraphQL 与服务层进行数据交互。为提高用户体验，应用层 引入自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）技术，实现智能化 的用户交互和内容理解。 为保障整个技术架构的稳定性和可维护性，系统采用全面的监 控与日志管理机制（如 Prometheus、ELK Stack），并通过 DevOps 工具链（如 Jenkins、GitLab CI/CD）实现自动化部署和 持续集 成。此外，系统还实施全面的安全策略，包括身份认证 智能体的功能模块设计，根据项目需求和实际应用场 景，采用模块化设计理念，将功能分为核心功能模块和辅助功能模 块。核心功能模块主要包括智能数据处理、智能客服、智能合约生 成与执行、智能推荐系统，辅助功能模块则包括用户管理、日志监 控、数据分析与可视化、安全与权限管理。 智能数据处理模块是 AI 智能体的基础，负责对多源异构数据 进行采集、清洗、存储和分析。首先，利用自然语言处理（NLP） 技术和机器学习模型，对非结构化数据如合同、邮件、文本报告进

用户可以通过界面进行数据上传、模型训练、考评分析等操作。用 户交互层还提供丰富的可视化功能，帮助用户直观地了解系统运行 状态和模型评估结果。 为提升系统的安全性和稳定性，总体架构还引入了多层次的监 控和容错机制。系统具备实时的性能监控和日志记录功能，能够及 时发现和解决潜在问题。同时，系统采用分布式存储和备份策略， 确保数据的安全性和可恢复性。 以下是系统各层的关键功能和技术选型：  软件资源优化：评估算法实现、框架选择是否合理，是否存在优 化空间。 - 数据资源管理：检查数据存储、传输及处理环节的效率，确保无 冗余或低效操作。 为实现以上指标的全面评估，可引入自动化考评工具，实时监 控各项指标的变化，并通过可视化手段生成考评报告。同时，定期 更新考评指标体系，以适应技术发展和业务需求的变化，确保考评 的持续有效性。 6.2 考评方法 在人工智能数据训练考评系统中，考评方法是核心环节，直接 门禁控制的机房内，并配备不间断电源（UPS）和备用发电机，确 保设备在断电情况下仍能正常运行。 此外，系统应定期进行安全评估和漏洞扫描，及时发现并修复 潜在的安全隐患。安全团队应制定详细的应急预案，确保在发生安 全事件时能够迅速响应和处理。 为了进一步提升系统的安全性，可以考虑引入人工智能技术进 行威胁检测和防御。通过机器学习算法分析系统日志和网络流量， 自动识别异常行为，并采取相应的防御措施。

数据科学家、开发人员等，并为每个角色分配相应的权限。 2. 权限分配与审批：权限的分配需经过严格的审批流程，确保权限 的授予符合业务需求和安全策略。 3. 权限审计与监控：定期对权限使用情况进行审计，并通过实时监 控发现和阻止异常操作。 4. 权限回收与更新：在用户角色变更或离职时，及时回收或更新其 权限，防止数据泄露或误用。 为了进一步提升安全性，可以引入多因素认证（MFA）和单点 登录（SSO） 周期。为了确保增量学习的稳定性，系统应引入模型性能监控机 制，定期评估模型在新数据上的表现，并在检测到性能下降时触发 模型回滚或重新训练。  模型性能监控：通过准确率、召回率、F1 分数等指标实时监 控模型性能，设置阈值以触发告警或回滚。  模型版本管理：建立模型版本控制系统，确保每次更新都有记 录，并可快速回退到之前的稳定版本。 此外，系统应支持多模型并行训练与集成，通过引入模型集成 据清洗、去重、格式标准化以及异常值处理等。例如，可以通过自 动化工具进行数据清洗，使用机器学习算法检测和修正异常值。 其次，数据安全风险涉及数据泄露、未经授权的访问和数据篡 改等问题。为降低这些风险，应采取数据加密、访问控制和定期安 全审计等措施。具体来说，可以使用加密技术保护数据传输和存储 过程中的安全，设置严格的用户权限管理，防止未经授权的访问。 再者，数据可用性风险指数据在需要时不可用或难以获取的情 况。这可能是由