互联网 + 智慧党建平台解决方案 1 方案简介 智慧党建平台  以“互联网 + 云计算 + 智慧党务”为核心，融合 AI 人工智能技术， 打造集党务公开、人才管理与培养、党员发展及管理、党建工 作展示、党员考核、沟通交流等多种功能于一体的综合型党建 党务平台。  依托该平台可实现线上线下各类组织活动的开展和管理，实现 党务工作全过程留痕，助力基层党务工作平台化、数据化、规 层党员学习更便捷、更有成效；  为党组织提供智慧党建工具，提升党务工作效率并 进行有效的监督管理；  为党组织提供大数据中心，助力领导决策，并工作 成果可视化呈现。 方案优势 数字技术与党务工作、党员教育的创新结合  有多模块、组件化的功能组件，支持直接接入应用， 帮助节省开发时间；  支持根据客户特殊需求，为客户提供定制功能开发， 协助党组织打造个性化、专有的智慧党建云平台。  结合应用单位需求，提供管家式运营服务。 方案优势 为党组织量身定制智慧党建平台 支持公有云部署（例如腾讯云 / 阿里云）、本地部署以 及私有云部署（例如政务云）等多种方案，客户根据 自身需求，灵活选用。 方案优势 多种部署方案 灵活选用 权威专家合作及把关 方案价值 对党组织的价值 智慧党建标杆 01 集党员管理、党务公开、党员 教育等多种功能的综合服务平 台，应用创新技术打造智慧党 建标杆。 专属运营服务

应急管理体系和能力是国家治理体系和治理能 力的重要组成部分，加强应急管理体系和能力建设， 对于防范化解重大安全风险、及时应对处置各类灾 害事故，保护人民群众生命财产安全和维护社会稳 定具有重要意义。智慧应急是应急管理信息化建设 的总体目标，强调要适应科技信息化发展大势，以信 息化推进应急管理现代化，提高监测预警、监管执 法、指挥决策、救援实战、社会动员等应急管理能力。 大语言模型是具有大规模参数的深度学习模 金（20BZZ037）, 广 东 省 哲 学 社 会 科 学 规 划 项 目 （GD24XGL075）资助 *通信作者简介 黄欢（1976— ）, 男, 湖南常德人, 硕士, 助理研究员。 基于大语言模型技术的智慧应急应用： 知识管理与应急大脑 龚 晶 1 黄 欢 2，* （1. 暨南大学 公共管理学院/应急管理学院，广州 510632；2. 暨南大学 党委政治保卫部/人民武装部，广州 510632） Applications 应急管理信息化建设中的应用，针对智慧应急中面临的建设困境以及业务系 统智能化水平的局限，提出了基于大语言模型技术重构智慧应急的知识管理模式，在此基础上构想能够协同创新、全域感知、 决策支持的应急大脑，从而实现整体业务系统智能化水平从感知智能到认知智能的提升。 关键词 大语言模型，智慧应急，知识管理，应急大脑 引用格式 龚晶，黄欢. 基于大语言模型技术的智慧应急应用：知识管理与应急大脑 [J]

总之，城市轨道交通行业的运营与维护通过引入 AI 大模型， 不仅能够提升效率和安全性，同时还能够减少运营成本。随着技术 的不断进步，预计这些智能化封装的方案将成为未来轨道交通系统 建设与运营的标配，推动智慧城市的发展。 8.1 系统日常监控 在城市轨道交通的运营与维护中，系统的日常监控是确保线路 安全、高效运营的关键环节。通过建立智能化的监控平台，运用 AI 技术对系统的运行状态进行实时分析，可以及时发现及处理潜在问 从而实现全方位的智能分析。例如，通过数据挖掘与分析，运维部 门能够实时掌握设备状态，提前进行故障预警和维护，这将减少设 备停运时间和维护成本。 AI 大模型的未来应用潜力不仅限于以上几个方面，它还涉及到 智慧城市的整体规划与建设。伴随城市化进程的加快，城市轨道交 通将逐步与城市的其他交通系统、基础设施实现深度融合。利用 AI 大模型，可以对城市交通进行全局优化，提升整体出行效率。 为了解释 AI 全系统，确保数据在传输与处理过程中的安全性。 通过这些切实可行的方案，城市轨道交通行业可望实现运营效 率的显著提升、乘客满意度的增加以及整体服务水平的改善。AI 大 模型的引入不仅是科技进步的体现，更是未来智慧城市建设的重要 一环，助力城市交通向更高效、更智能的方向迈进。 10.1 关键发现 在城市轨道交通行业，AI 大模型的应用为运营管理、服务优化 和安全提升等方面提供了新的解决方案。通过对现有技术和需求的

打造自适应 AI 运维智慧体： 大语言模型在软件日志运维的实践 刘逸伦 华为 2012 实验室 本科毕业于南开大学 ，硕士毕业于美国佐治亚理工学院。研究方向包括 AI 智能运维 ，大模型质量评估以及大模型提示策略 ，在相关领域以第一作者、 通讯作者身份在 ICDE 、 ICSE 、 IWQoS 等顶级国际会议 / 期刊发表 10 余篇 论文。 刘逸伦 华为 2012 文本机器翻译实验室工程 宾 1. 软件日志运维观点 2. 自适应智慧体在运维领域面临的 Gap 3. 大模型 Prompt 引擎助力自适应运维智慧 体 4. 大模型知识迁移打造运维专精模型 5. 未来畅想 目录 CONTENTS PART 01 软件日志运维观点： 智能运维演进趋势是从任务数据驱动到自适应运维智慧体 (1) 日志是机器语言：大规模网络、软件系统在运行过程中每天会产生 预训练语言模型 日志语言理解 BigLog Da-Parser 第四代 原始日志和自然语言 文本 大语言模型 可解释性运维 LogPrompt 指令驱动 第五代 自适应运维智慧体：目标自适应、领域自适应、强交互性、可执行性。 。 。 表： LogAIBox 研究项⽬代际演进思路 [1]LogAnomaly: Unsupervised detection of sequential

人工智能技术在智能投顾中癿应用 神州泰岳 张瑞飞 金融资讯大数据服务 用智慧发现信息价值 Discover information 用智慧发现信息价值 Discover information 金融资讯大数据 利用人工智能分析挖掘技术，针对金融市场信息获取和分类需求，实现金融资讯大数据癿采集、检索、 路透、万得、彭博、 合作机构数据（保 险、证券等） …… 网页、社交媒体、 论坛 …… 第三斱数 据 文档、图片、影 音 …… 资金、财务、信 贷、员工…… 用智慧发现信息价值 Discover information 日志、交易报文 … … 宏观数据 GDP( 国内生产总值 ), 变劢率 ;CPI( 居民消费价格指数 ), 变劢 率 ;PPI( 工业生产价格指数 数据采集 数据采集范围可定制 用智慧发现信息价值 Discover information 数据范围 数据范围 Discove r 用智慧发现信息价值 information 大数据 ODS 存储区 内存网 格 （ Ignit e ） 数据

资料来源： OpenAI ，中泰证券研究 所 20 机构 应用场景 工商银行 网点运营、远程银行、运营管理、人力资源、智慧办公、智能研发等 农业银行 智能问答、智能客服、辅助编程、智能办公、智能风控等 中国银行 内部知识服务、辅助编码等 建设银行 智能客服、市场营销、投研报告、智慧办公、智能运营、智能风控等 交通银行 办公助手、客服问答等 邮储银行 研发测试、运营管理、客户营销、智能风控、消费者权益保护等 在生成式人工智能落地应用中大行发力更早。六大国有银行大力投入大模型技术体系研发的同时多场景探索大模型应用， 实现客服、办公、研发、运营等多个业务领域的应用创新。中小银行则多以单场景切入， 探索智能客服、智慧办公等通 用场景下的更多应用，如探索智慧办公场景下的宣传文案、智能周报、文章翻译、会议纪要等细分场景。 n 我们认为，随着 DeepSeek 开源降本， 中小银行有望加速部署应用，快速追赶与大行之间差距。 资料来源：信通院、中泰证券研究所

5. 推动铁路沿线的绿色管理，通过智能化手段实现更为高效的资 源配置与环境保护。 本项目希望通过技术的引入和整合，不仅提升铁路的运行安全 和效率，同时深化对铁路沿线环境的理解与管理，为未来的智慧铁 路建设奠定基础。 1.1 铁路运输的重要性 铁路运输作为现代交通体系的重要组成部分，对于国家的经济 发展、社会进步以及区域协调发展起着不可或缺的作用。首先，铁 路运输具有大容量和高效率的特点，能够在短时间内运输大量的货 这种智能分析能力不仅可以支持日常的维护和检修，还能加强对突 发事件的应急处理能力。通过对历史数据进行学习，AI 模型能够逐 步提高其预测和判断的准确性，减少人工干预的需求，降低人力成 本。 此外，实景三维 AI 大模型在支持智慧交通体系建设方面表现 出色。通过与其他交通设施（如信号系统、监控摄像头等）的联 动，实景三维模型能够实现对铁路运营的实时监控和管理，提升列 车调度的智能化水平。借助于数据融合技术，铁路部门能够实现对 备的微小变形和损坏，从而提前进行维护，防止事故的发生。 总结而言，实景三维 AI 大模型的优势体现在以下几个方面：  高精度三维环境建模，实现全面数字化管理  智能分析能力提高工作效率，降低人力成本  支持智慧交通建设，优化运输调度  动态监测与预警，提高安全保障水平  深度学习技术提升设备维护的前瞻性与精准性 通过这些优势的综合运用，实景三维 AI 大模型将成为促进铁 路沿线智能化、现代化的重要助力。

度和广度 渗透到各产业领域，区域间的数字经济发展差距却愈发凸显。东部 沿海地区凭借深厚且完备的产业基础、超前的科技创新能力以及发 达的基础设施网络，得以率先深度应用数字化技术，在智能制造、 智慧物流、数字金融等新兴领域取得了显著成效。而中西部地区在 产业数字化转型的道路上相对滞后。尽管国家已出台了多项政策支 持中西部地区的数字经济发展，但由于起步晚、底子薄，这些地区 在人才储备、技术 40%，存力规模持 续扩大。《全国数据资源调查报告（2024 年）》显示，我国数据存 储总量持续增长，2024 年已达 2.09ZB，同比增长 20.81%。大数据、 人工智能等技术的广泛应用，以及智能制造、智慧交通等场景对海 量数据存储需求的释放，有力推动了存储需求的增加。 我国存储技术在容量、速度和可靠性等关键性能指标方面取得 显著提升。容量方面，通过不断优化存储架构和采用先进的存储介 质，单个 中小企业和科研机构的算力获取成本。二是健全标准体系，推动边 缘智能、算力网络、绿色低碳等关键领域的标准研究与制定，促进 产业健康发展和技术收敛。三是促进算力赋能千行百业，鼓励企业 开展基于算力的新业务、新模式创新，如智能制造、智慧医疗、智 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

通过利用机器与环境、人以及数据进行交互，这项技术可以提高人类和机器 的能力，使之远远超出了它们各自工作时的能力。 而人工智能的实际应用则要更进一步，它意味着结合智能技术和人类智慧， 并应用于商业的每一个流程，帮助企业解决最复杂的挑战，开辟新市场或者 创造全新的收入来源。 如果保险公司将人工智能重点应用于人力资源、工作流程和数据管理方面， 那么他们将从中获得最大效益。

应链的优化和管理，降低运营成本。在服务业中，大模型则主要应用于智能客服和个性化 服务等方面。通过大模型技术，企业可以构建智能化的客服系统和服务平台，提升服务质 量和客户满意度。 （5）智慧城市与媒体娱乐 大模型还在智慧城市建设和媒体娱乐领域展现出广泛的应用前景。在智慧城市建设 中，大模型通过数据分析和预测优化城市管理和服务流程；在媒体娱乐领域，大模型则用 于智能推荐系统、内容生成等方面为用户提供更加个性化和精准的服务体验。 槛，推进了机 器人落地各行业场景应用。 （2）产业应用 具身智能在多个领域得到了广泛应用，包括智能制造、智能家居、智慧医疗等。例如， 在智能制造领域，搭载大模型的机器人能够完成高精度、高效率的生产任务；在智能家居 领域，具身智能技术使得家电设备更加智能化、便捷化；在智慧医疗领域，具身智能机器人 能够辅助医生进行手术、护理等工作。 1.1.4.2 具身智能崭露头角 �� 随着大模 应用场景：由非决策类场景向决策类场景过渡 保险业务的核心在于精准定价、风险度量与未来预测，这些环节无一不依赖于复杂的 数据分析与精准判断。以o1为代表的具备推理能力的大模型，将充分发挥大模型在智慧涌 现与复杂信息处理方面的独特优势，为保险产品定价提供更加科学的依据，使风险度量更 加精准，预测能力显著提升。 更为重要的是，随着推理能力的不断提升，大模型正逐步从非决策类场景迈向决策类 场