系统，能够自动诊断缺货和过剩库存，确定最优 补货策略，并将决策结果回传至源系统。目前， 这套系统已能统筹处理以往依赖人工的数千项 决策，显著提升了劳动生产率、分销效率和响应 时间。 这些前期取得的成功凸显了现代化的数据、 知识与智能体层（即“数字核心”）的价值，展现 出它们在规模化应用AI以及实现劳动生产率、资 本改善成本和整体业务增长方面实现跨越式提 升的重要性。“数字核心”正在推动该公司实现自 运营到持续优化等全方位的支持。我们的综合解决方案涵盖了流程重塑以发掘高价值机遇、构建现代 化数据基础、运用智能体架构，以及提升员工技能，从而推动可持续增长和卓越运营。 流程重塑以发掘高价值机遇：我们采用360度全方位流程重塑方法，帮助识别并优先处理特定流程 与用户画像，从而减少阻力、简化运营。 构建现代化数据基础：我们的团队将与您携手构建具备先进计算能力的数据基础设施，以支持快速 分析

..................................................................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 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 日益增长的城市出行需求，将是我们努力的方向。 1.1 城市轨道交通行业现状 城市轨道交通行业是现代城市公共交通系统的重要组成部分， 随着城市化进程的加快，城市轨道交通在解决城市交通拥堵、改善 公共运输效率、促进城市可持续发展等方面的重要性日益凸显。目 前，许多城市已构建了较为复杂的轨道交通网络，包括地铁、轻 年代初的地铁线路，面 临着设备老化、技术不足等问题。系统的老化不仅会导致故障频 发，还可能对乘客的安全隐患造成威胁。 为了应对这些挑战，各城市正在积极探索和应用新技术。其 中，人工智能（AI）作为现代科技的代表，对提高城市轨道交通的 管理效率和服务水平具有极大的潜力。AI 技术能够实现对客流预 测、设备监测、线路优化等多方面的智能化管理，有望在降低运营 成本、提升服务质量方面发挥重要作用。

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 型，通过对海量文本的训练习得语言的统计规律， 从而具有理解和生成自然语言的能力，实现人机之 Journal of Sys⁃ tem & Management, 2013, 22（5）: 708-714.（in Chinese） [20] 蔡立辉, 唐攀, 李伟权, 等 . 推进应急能力现代化的理论与 路径 [J]. 中国应急管理, 2022（7）: 24-31. CAI L H, TANG P, LI W Q, et al. Theories and paths for fa⁃ cilitating

中共中央，国务院 生效日期 2023-01-01 影响 7 政策内容 推动制造业高端化、智能化、绿色化发展，大力发展服务型制造。同时，加快大数据、网络、人工智能等新技术的深度应用，促进现代服务业与先进制造业、现代农 业融合发展。 政策解读 该政策旨在，推动智能软件研发行业提升产品质量和创新水平，强调标准化、安全性与用户体验，促进技术自主可控，鼓励企业加大研发投入，增强国际竞争力，支 持智能软件在各行业的深度融合与应用。

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 物和乘客。在中国这样一个幅员辽阔、人口众多的国家，铁路的角 在这种背景下，开发铁路沿线实景三维 AI 大模型的应用方案 显得尤为重要。该方案不仅将提高铁路运输的安全性与效率，还将 通过智能化服务为旅客提供更加便捷的出行体验，为货运企业提供 精准的物流解决方案，最终达到推动铁路运输现代化、智能化的目 标。 1.2 现有铁路管理模式的不足 在当前的铁路管理模式中，尽管已经运用了多种信息技术手 段，但仍然存在一些显著的不足。这些不足主要体现在管理效率、 数据共享、应急响应以及实时监控等多个方面。 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。 1.4 项目目标与愿景 本项目旨在通过构建铁路沿线实景三维 AI 大模型，提升铁路 沿线环境的监测和管理能力，以达到安全、经济和可持续发展的目 标。在全面落实国家交通发展战略、铁路现代化建设以及智能交通 系统的背景下，推动铁路沿线的数字化、智能化转型，成为项目的 核心使命。

解压缩等数据处 理与分析场景均具备针对性的优化措施，数据库场景的综合性能较上一代提升 17%。 单核可用更大 L� 缓存：至强 ® 6 性能核处理器的 L� 共享缓存高达 504MB，相比前代提升显著。 在现代数据库（如 MySQL、PostgreSQL、Redis）中，大量查询操作涉及对小数据块的随机访问。 更大的 L� 缓存意味着这些热数据可以更大概率“命中”缓存而不用落到主内存，减少访问延 迟。在单核查询时，可以直接从超大共享 以上的份额 *。 3、推理场景 推荐系统 推荐系统作为 AI 在商业领域的成熟应用，是电商、广告等多行业的核心技术支撑。随着数据量的激 增，精准洞察用户需求、实现高效匹配成为竞争关键。现代推荐系统融合深度学习与大数据分析技 术，构建起用户需求与内容展示间的精准连接，既为用户提供个性化服务，又增强企业产品曝光、驱 动业务增长。算法的创新带来模型与特征处理复杂度提升，对硬件算力提出更高要求。至强

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， 使得视频内容的智能挖掘成为可能。通过对视频监控数据的深度学 习和分析，AI 大模型 境奠定了基础。 1.1 背景介绍 随着社会的发展和城市化进程的加快，公共安全问题日益突 出。各类突发事件、公共安全事故频繁发生，给社会和人民生活带 来了沉重的负担。传统的安全管理手段已难以满足现代社会对快速 反应、精准应对的需求。与此同时，信息技术的迅猛发展，特别是 人工智能（AI）技术的崛起，为公共安全领域提供了新的解决方 案。 人工智能大模型的应用，尤其是在视频智能挖掘方面，展现了 、和谐的社会环 境。 最后，未来公共安全领域将朝着智能化、系统化的方向发 展。AI 大模型的应用是提升公共安全管理效率的重要途径，期待这 一技术在实际运用中发挥更大的作用，助力城市安全管理的现代化 进程。 1.2 AI 大模型在公共安全中的潜力 在当今信息技术飞速发展的背景下，人工智能特别是大模型技 术，正在为公共安全领域带来深远的影响。AI 大模型在数据处理和 分析能力上具有显

大模型 “ 大小模型协同”的智能体框架 任 务 规 划 工 具 模 块 记忆模块 典型应用场景 省级四链融合决策应用实践：浙江省产业一链通 浙江省产业一链通从“产业链治理现代化 ”重大改革出发 ，着眼解决标志性产业 链“优势不突出、链条不完整、循环不畅通、转移非正常”等问题 ，形成强链、补 链、 畅链、 固链四大业务举措。 • 企业用户 6.3 万家 •

调协作和信息共享，使得各种资源能够更好地整合发挥，推动生态 环境持续改善。 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 总的来说，传统诊断方法的不足主要体现在以下几个方面：  依赖人工与经验，导致主观性强。  数据采集和分析效率低，无法实时反映情况。  缺乏对多要素综合分析的能力。  技术装备落后，难以满足现代监测要求。 在这些挑战面前，亟需引入更先进的技术与智慧化解决方案， 以提高生态环保领域的诊断能力与效率。通过整合多模态人工智能 技术，能够在数据处理、实时监测、综合分析等多个方面克服传统 方 复杂多变的生态环境中，做出更快速且科学的决策。这将推动生态 环保工作的创新与发展，向可持续发展的目标迈进。 3.1 多模态学习的定义 多模态学习是指一种能够处理和融合来自多种数据源的信息的 学习方法。在现代人工智能的发展中，单一模态的信息来源往往无 法满足复杂应用场景的需要，因此引入多模态学习成为一种重要趋 势。多模态学习通过将不同类型的数据（如图像、文本、音频等） 整合到同一个模型中，能够有效提升模型对信息的理解和推理能

合理配置和使用。这将是未来医疗服务发展的重要方向。通过以上 需求的综合分析，可以明确 AI 在患者管理中扮演着至关重要的角 色，是提升医疗质量与效率的动力源泉。 3.1.1 个性化医疗 在现代医疗中，个性化医疗的理念逐渐向深入发展，旨在根据 患者的独特特征和需求提供量身定制的医疗服务。这一理念的实现 不仅能够提升治疗效果，还能优化资源配置，降低医疗成本。个性 化医疗涉及对患者的基因、生活方式、环境因素以及特定生理状况 总之，AI 生成式大模型在医疗场景的应用前景广阔，能够在多 个领域有效提升医疗服务的质量和效率。随着技术的不断发展，我 们有理由相信，这些模型将成为未来医疗行业的重要助力。 4.1 临床决策支持 在现代医疗实践中，临床决策支持系统（CDSS）扮演着至关 重要的角色，AI 生成式大模型的引入为这一领域带来了全新的机 遇。通过对大量临床病例、指南和研究数据的学习，AI 生成式大模 型能够辅助医务 升了医疗服务质量。然而，为了确保这一技术的有效性和安全性， 仍需要进行充分的临床验证和监管，以保证医生在日常工作中可以 放心使用这些工具，从而实现最优的患者护理。 4.1.2 治疗方案推荐 在现代医疗体系中，临床决策支持的智能化水平逐渐上升，AI 生成式大模型作为一种新兴技术，能够在治疗方案推荐方面发挥重 要作用。利用大数据和深度学习算法，AI 模型可以分析海量的医疗 数据，结合患者的