...........................................................................................65 5.1 整体系统框架......................................................................................67 5.1.1 患在高密度运营下也日益增多。因此，引入 AI 大模型以实现智能 化、高效化的运营管理显得尤为重要。基于 AI 的大数据分析能 力，能够帮助运营方获取更为精准的客流预测，优化车辆调度方 案，提高整体运营效率。 在这一背景下，AI 大模型在城市轨道交通行业的应用方案应围 绕以下几个核心方面展开： 1. 客流预测与分析：利用 AI 算法对历史客流数据进行深度分 析，可以准确预测不同时间段、不同线路的客流变化趋势，进 运营成本控制：通过 AI 技术实现设备的智能监控与故障诊 断，降低维护成本及非计划停运的风险。 5. 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

此外，由于缺乏足够的标准化和系统化，铁路管理人员在培训 和移交工作时常常面临困扰。人员素质的差异、经验的差异等都直 接影响了管理工作的连续性和稳定性。 面对以上不足，现有的铁路管理模式急需进行全面的升级与改 善，以提升整体的安全性和效率。引入三维实景 AI 大模型技术， 将有助于解决这些短板，实现信息化、智能化管理，提升铁路管理 的科学决策能力。通过实现数据的自动采集与处理、增强多方信息 共享，铁路管理将能够更加精准地应对各种风险和挑战，确保铁路 等进行综合分析，为运营管理提供数据支持，帮助决策者进行 更有效的资源配置。 3. 改善服务质量 通过对沿线环境的态势感知，提升旅客出行体验，准确提供列 车通行信息和沿线景观介绍，增强客户的整体满意度。 4. 推动可持续发展 加强对沿线生态环境的监测，支持绿色出行政策，减小铁路运 输对环境的影响，推动铁路的可持续发展。 5. 实现智慧铁路生态系统 构建多层次的智慧铁路生态，整合各类数据，如气象、交通、 道、车站等）的详细测量。MLS 系统通过激光扫描与高分辨率摄影 相结合，能在相对较快的时间内获取高密度数据，确保模型的细节 得以保存。此外，使用全站仪等测量设备，对难以覆盖区域的数据 进行补充，这样可以提升模型的整体准确性。 安装固定监测设备也是一种有效的数据采集手段。通过在铁路 沿线的重要位置设置监测点，定期采集环境变化数据，包括地形、 植被生长状态及气候等信息。这些数据将提供长期的动态变化分 析，帮助构建更为真实的三维模型。

升了算力资源的调配效率；此外，模型技术与产业应用的双轮驱动， 进一步加速了算力向现实生产力的转化。 结合算力产业发展现状、趋势和重要影响因素，中国信通院进 一步完善综合算力指数体系，新增“模力”分指数，优化评价指标。 整体上，从算力、存力、运力、模力、环境等维度衡量我国各省级 行政区的综合算力发展情况，并通过算力分指数评估全国各城市的 算力发展水平。 综合算力指数，河北省、江苏省、广东省、浙江省、北京市等 位 引入生产环节，保障国家的科技话语权与产业安全。美国、日本等 发达国家和地区也持续加大在智算、超算等算力相关领域的投入， 力求巩固其领先地位。美国“网络与信息技术研发计划”(NITRD)人工 智能研发投资预算增长至 31 亿美元，占整体年预算的近三分之一， 相比于上一年提高 19.2%；2025 年 1 月，美国政府公布“星际之门” 国家级计划，预计将投入 5000 亿美元用于美国国内人工智能基础设 施建设。日本通过制定相应的法律法规来规范人工智能的应用和发 建设虽有进展，但仍存在基础设施建设不均衡、算力应用深度广度 不足、产业链各环节协同不畅等问题，算力拉动经济增长的潜力尚 未充分释放。 对全国进行综合算力指数分析，有助于客观全面分析当前我国 综合算力整体发展现状及发展潜力。通过全方位分析发展现状，为 我国制定更加科学合理的策略提供依据，实现有针对性地解决现有 瓶颈、有前瞻性地布局未来，为我国数字经济的可持续、高质量发 展注入持久动能。 综合算力指数

五年中以超过 40%的年均增长率迅速扩张。预计到 2025 年，人工 智能市场规模将突破 5000 亿美元。与此同时，中国在人工智能领 域的投资也在持续加大，2022 年，中国人工智能产业的整体规模 已经超过 3500 亿元人民币，预计未来几年将保持强劲增长。 从技术层面来看，当前，大模型（如 GPT、BERT 等）作为深 度学习的重要突破，为各类应用提供了强大的支持。这些大模型以 个性化推荐系统：利用数据分析为用户提供个性化产品推荐。 提供此类服务的 SaaS 平台可以结合行业特点，开发特定功 能，以满足不同市场客户的独特需求。具体的功能需求可能包括数 据安全保障、多语言支持、可视化界面设计等。 整体看，大模型 SaaS 平台的市场机会巨大，而实现盈利的关 键在于如何深入了解客户需求、掌握行业趋势，以提供更具竞争力 及个性化的解决方案。同时，持续的技术创新与良好的用户体验也 将在塑造市场地位和赢得客户信任中发挥重要作用。 盟，以便在各自的领域共同发展。 第三类是新兴的 AI SaaS 平台供应商，这些公司通常专注于特 定的应用场景，如自然语言处理、图像识别等。这些以单一功能为 主打的产品虽然在市场上占有一席之地，但缺乏整体解决方案的整 合能力。我们可以借此机会，通过整合各类 AI 模型与应用，提供 一站式的解决方案，从而吸引更多用户。 与此同时，根据市场研究机构的数据，全球 AI 市场规模在过 去五年以超过 30%的年复合增长率增长，预计到

求 动态调整，集成昇腾软硬件，适配联通云、星罗平台并实现多系统对接；网络规模大，存储 需求因多模态模型激增；智算集群涉及多层级及大量联调，分布式并行训练对多机多卡同步 要求高，单点故障可能影响整体效率，因此对系统性能、稳定性及跨域协同要求更高，需保 障硬件高耦合下的系统质量与可靠运行。 为保障深圳智算项目高效推进，项目组组建集成交付联合作战室。中讯院智算交付团队 深度参与，与广东联通 深度参与，与广东联通算网基地紧密联动，同时有效协同监理、集成商、设备及平台厂商开 展联合办公，凭借专业实力有效支撑了集成交付全流程工作。项目交付流程分为四个关键环 节：一是需求确认，由联通明确建设内容与目标；二是方案编制，设计院完成整体建设方案 后，集成商据此制定集成实施方案，平台厂商同步提供技术支撑方案；三是集成实施，集成 商牵头组织设备上架、布线及系统部署，开展集群联调，确保各系统协同运行；四是交付验 收，组织全面联调测 验收并顺利移交运维，保障项目高质量落 地。 图 2 智算项目集成交付流程图 项目实施中，中讯院从多维度强化支撑保障：在智算 LLD 规划与评审支撑方面，深度参 与整体规划，输出涵盖计算、网络、存储等在内的全套技术方案，经过多轮评审与修订，持 续优化网络架构，有效提升系统性能与资源利用率；在线缆采购与布线施工支撑方面，牵头 开展 MPO 线缆采购分析，依据四大

在实施这一方案时，需注意确保数据隐私与安全，遵循相关法 律法规，建立完善的用户身份认证与数据保护机制。同时，随着技 术的进步与不断演化，定期对模型进行更新与迭代，保持其高效性 与准确性。 整体来看，基于 AI 大模型的视频智能挖掘应用方案，为提升 公共安全管理能力提供了新思路和切实可行的方案，通过智能化手 段有效应对日益复杂的安全挑战，为建设更安全、更和谐的社会环 境奠定了基础。 数据备份与恢复：定期对数据进行备份，确保在发生硬件故障 或数据丢失情况下，能够迅速恢复。 此外，这一数据存储与管理方案还应支持数据的自动化归档与 清理，针对超出保存期限的数据进行定期整理，以降低存储成本并 提高系统的整体性能。相关策略可如下表所示： 数据类别 存储年限 处理策略 实时视频数据 30 天 定期归档 事件相关视频数据 1 年 自动化清理和归档 分析结果 3 年 存储与加密 通过建立一个高效、结构化、安全的数据存储与管理体系，AI 用 智能推荐 根据用户行为推荐重要视频片段 无障碍设计 增加语音控制和视觉辅助工具 综上所述，通过构建用户友好性设计原则，系统能够更好地满 足公共安全人员的实际需求，提高工作效率，增强系统的整体使用 体验。 3. 技术架构设计 在公共安全领域引入 AI 大模型的视频智能挖掘应用方案的技 术架构设计应当从数据采集、预处理、模型训练与推理、结果展示 等多个维度进行全面考虑，确保系统的高效性、安全性以及可扩展

正则化系数 0.01 Dropout 概 率 0.5 为了进一步提升模型性能，引入了多任务学习机制，使模型能 够同时处理工程造价中的多个子任务，如成本预测、工程量估算等。 这种机制不仅提高了模型的整体效率，还增强了各个子任务之间的 协同效应。最终的模型经过多次迭代和优化，在测试集上达到了显 著的性能提升，能够为工程造价领域提供高效、准确的预测和分析 服务。 2.5 可扩展性与兼容性 DeepSeek-R1 在合同执行阶段，DeepSeek-R1 能够实时监控合同履行情况， 自动识别偏差并预警。通过将合同条款与项目实际进展数据对接， 模型可动态评估进度、成本和质量是否符合合同要求。例如，当某 分包商的施工进度滞后时，模型会分析其对整体工期的影响，并提 供调整建议，如增加资源投入或重新分配任务。同时，模型还能自 动生成履约报告，清晰展示合同执行中的关键指标（如工程量、付 款进度和变更记录），为管理层决策提供数据支持。 在合同变更管理方面，DeepSeek-R1 人员更好地理解项 目进展和资源配置情况，还为决策提供了有力的数据支持。 通过上述功能，DeepSeek-R1 在工程量清单编制中的应用不 仅提高了编制效率，还显著提升了清单的准确性和项目管理的整体 水平，为工程造价管理提供了强有力的技术支持。 4.1 自动识别与提取工程量数据 在工程量清单编制过程中，DeepSeek-R1 大模型通过其强大 的自然语言处理和图像识别能力，能够自动识别并提取从设计图纸、

知识库的长期维护与更新。 1.4 项目团队及职责分工 本项目的团队由项目经理、数据工程师、算法工程师、AI 模型 训练师、质量保证专家和产品经理组成，确保项目在各个环节都能 高效推进并达到预期目标。项目经理负责整体项目的规划、进度管 理和资源协调，确保项目按时交付并符合预算要求。数据工程师负 责数据的采集、清洗和预处理，确保数据的完整性和质量，同时开 发和维护数据管道，以便为后续的模型训练提供可靠的数据支持。 定性，制定并执行测试计划，及时发现并解决潜在问题。产品经理 负责与业务方沟通，明确需求并将业务需求转化为技术实现方案， 确保项目输出的成果能够满足业务需求。 项目团队的具体职责分工如下：  项目经理：负责项目的整体规划、进度管理、资源协调和风险 管理，主持项目会议，跟踪项目进展，确保项目按时交付。  数据工程师：负责数据采集、清洗、预处理和存储，开发和维 护数据管道，确保数据的可用性和完整性。  通过上述步骤，可以设计出一个全面而有效的 AI 大模型训练 方案，不仅能够提高模型的性能，还能确保其在实际应用中的有效 性和可靠性。 3.1 模型选择与架构设计 在进行 AI 大模型的训练设计时，模型选择与架构设计是决定 整体性能的关键环节。首先，需要基于任务需求、数据规模及计算 资源进行模型选择。对于自然语言处理任务，常用的模型包括 GPT 系列、BERT、T5 等。这些模型在预训练和微调方面表现优异，能 够处理

...........................................................................................34 5.1 整体架构设计............................................................................................... 8%以内。 其次，交易执行效率将得到显著改善。DeepSeek 的实时分析 能力能够快速响应市场变化，优化订单执行路径，减少滑点和延 迟。预期订单执行时间缩短 30%，滑点降低 40%，从而提升整体 交易绩效。 在风险管理方面，DeepSeek 的多维度风险模型能够更准确地 识别和管理潜在风险。通过实时监控市场波动、持仓情况和外部因 素，系统能够动态调整风险敞口，确保在极端市场条件下的稳定 综上所述，DeepSeek 技术为股票量化交易提供了全面的解决 方案，从数据处理到策略执行，再到绩效评估，每一个环节都得到 了智能化支持。通过 DeepSeek 的应用，交易者可以更加高效地进 行投资决策，提升整体的投资回报率。 4.1 DeepSeek 核心技术介绍 DeepSeek 核心技术是一套基于深度学习和人工智能算法的高 效量化交易解决方案，旨在通过数据驱动的决策模型提升股票交易 的准确性和

于自然语言处理、图像生成、语音识别等多个领域，尤其在医疗场 景中展现出良好的应用潜力。通过海量医学文本、图像和结构化数 据进行训练，AI 生成式大模型能够理解并生成专业的医疗信息，辅 助医疗决策、提供个性化医疗服务、以及改善患者的整体体验。 首先，生成式大模型通过多层神经网络架构处理和分析复杂的 数据结构。例如，Transformer 架构已经被广泛应用于这一领域， 其自注意力机制使得模型能够高效地捕捉不同输入元素之间的关 物选择、剂量及 疗程，帮助医生做出更符合患者需求的决策。 3. 风险评估：利用患者的基础健康数据和历史病症，模型能够评 估患者在特定治疗方案下可能面临的风险，帮助医生在方案选 择时考虑患者的整体健康状况。 4. 实时文献检索：模型能够接入最新的医学文献及指南，在医生 需要时提供最新的研究成果和实践建议，确保临床决策基于当 前最佳证据。 此外，AI 生成式大模型在临床决策支持中的应用还伴随着一系 的分析结果 进行评价，并根据反馈不断优化模型，使其更加符合临床实际 需求。 在实际应用中，AI 生成式大模型不仅能够提高影像分析的效率 和准确性，还能够通过生成临床报告、病例分析及建议，提升整体 医疗服务质量。同时，通过实时的数据分析与更新，这种模型可以 适应快速变化的医学环境，实现个性化医疗。这些具体的方案和举 措为影像分析领域带来了新的机遇，能够促进医疗服务的智能化和 自动化进程。