于理解和生成包括图片、音频、视频等多种类型的 数据。例如，Sora 采用 Tansformer 架构重建图片处理 的扩散模型（diffusion models），能更准确地理解视频 片段（patches）在向量空间的正确时空关系，从而生 成接近现实的合乎逻辑又平滑过渡视频[17]。这种多 模态数据处理能力能够形成一个综合的多模态知识 表示，促进多模态数据的理解和融合，从而让模型 具有跨模态知识挖掘和创新的潜能。如图 1 cn 2期 头、传感器、无人机、卫星等）的外部环境数据，基 于大语言模型的多模态数据处理技术，实现文本、 图像、视频等多模态数据的融合处理，分析和挖掘 数据间的潜在关联，识别出围绕各类风险的因果、 时空序列、逻辑等不同关系模式。随着应急大模型 中风险知识结构和内容的不断丰富和深入，感知系 统能够提供准确、及时的突发事件及其风险情境理 解，实现对风险的全面感知和实时监控。 思维系统：思维系统是应急大脑的决策引擎，能

；工单 记录完整度提升30%  在热点事件分析场景：处理90余万张工单，完 成12万个小区数据抽取，形成供水、供电、供 热等6类单位画像  热线数据报告：围绕投诉、求助、建议与举报信 息开展时空定位、问题萃取、颗粒缩放、精细诊 断等多维度分析，输出周期报告和专题报告 大模型赋能政务热线应用 n 联通数智公司联合辽宁产互等打造政务热线大模型，已落地辽宁、北京等多省市12345项目 -22-

能够更加准确地判断空气污染物的扩散情况，并提供相应的预警信 息。 在数据展现方面，建立可视化仪表盘，可以让管理者直观了解 各个区域的空气质量。这些数据不仅可以用于政府部门制定政策和 应急响应，还可以通过移动应用向公众推送实时空气质量信息，提 高市民对空气污染的认识和自我保护意识。 此外，通过分析交通流量数据，系统能够识别交通拥堵对空气 质量的影响，并提出优化交通管理的建议，例如在高污染时段限制 交通流量、重新规划公交线路等。 习算法分类 污染类型。 4. 预警机制：当污染物浓度达到某一阈值时，系统自动生成预警 信息，通知相关部门和公众。 应用展示层为用户提供友好的界面展示和交互功能，通过数据 可视化的方式展示实时空气质量监测数据、历史数据趋势以及未来 预测。用户可以通过 Web 端或移动端应用获取信息，实时更新的 空气质量指数（AQI）、热力图、监测点位置等信息将直观呈现。 综上所述，城市空气污染的智慧监测系统架构结合了先进的传 主要污染物识别：基于传感器数据，我们可以实时监测主要污 染物的浓度，如 PM2.5、PM10、NO2 和 SO2。分析结果表 明，PM2.5 的浓度在高峰时段（如早晨和傍晚）显著上升， 这与交通流量密切相关。  时空分布特征：通过 GIS 技术分析不同时段不同区域的空气 质量数据，我们发现污染物的空间分布有明显的地域特征，例 如商业中心和工业区的 PM2.5 浓度普遍高于居民区，尤其是 在风速较低的日子。

技术， 这些将有望加速人工智能从感知向认知的转变。这些技术成果还能够解决其他单项技术 领域（如自然语言处理和计算机视觉）所面临的瓶颈问题，例如视觉领域的盲区和遮挡 问题。此外，自动驾驶的激光点云、时空感知与测绘信息等更多类型的模态数据也将被 整合到大模型中。未来，政府、金融、制造、能源、医疗、零售等多个行业的智能化应 用将逐步转向多模态和跨模态的形式。

随后由 GPT-4 驱动的任务规划器进行处 理. 在随后的分析中, 视觉系统会根据任务计划重 新分析视频, 使用开放词汇表的对象检测器来确定 对象名称, 并关注手−对象关系以检测抓取和释放 的时刻. 这种时空定位允许视觉系统进一步收集对 机器人执行任务有价值的可供性数据 (如抓取类型、 路径点和身体姿势). 针对动物数据, Han 等[36] 提出了一个分层框 架, 旨在通过预训练模型和强化学习, 使四足机器

的智能监测系统将会更加高效和可靠。 2.2.1 深度学习模型 在铁路沿线实景三维 AI 大模型的应用中，深度学习模型扮演 着至关重要的角色。深度学习以其强大的特征学习和模式识别能 力，能够有效处理复杂的时空数据，适应不同场景下的任务需求。 在本方案中，我们将结合铁路沿线的特定需求，探讨深度学习模型 的具体应用，以及其在实际操作中的实现方式。 首先，要确定深度学习模型的主要任务，这些任务通常包括图