50 3.1.7.大型交通枢纽（机场） 52 3.2.服务机器人助力细分产业实现可持续发展 54 3.2.1 酒店楼宇场景：节能降碳与隐私保护 54 3.2.2 工业场景：清洁减排与劳动福祉 55 3.2.3 医疗场景：卫生治理 55 3.2.4 零售场景：节能降耗与绿色清洁 56 3.2.5 养老场景：助老关怀与人性化服务 56 3.2.6 大型交通枢纽（机场）场景：公共服务与安全治理 图3-7：服务机器人智慧康养解决方案 行业概述 机场作为现代社会大型交通枢纽的代表性场所 承担着巨大的客流运输任务。它们不仅是城市 的重要门户，也是国家和地区经济活力的重要 指标。随着全球化不断发展，机场的客流量不 断增加， 对服务效率和质量提出了更高的要求。 2035年应用于大型交通枢纽的服务机器人规模 有望达到57.9亿美元。 行业痛点 客流量的增加为机场等交通枢纽服务带来了更 大压力，也出现了以下问题需要得到改善： 文化背景和出行需求差异较大，所有旅客的 个性化需求难以全部满足。 2. 人工服务效率低下：交通枢纽人流量大，人 工服务效率低下，旅客排队等待时间可能过 长，导致服务质量下降。 3. 安全隐患突出：交通枢纽是人员密集场所， 安全隐患突出，需要加强安全管理和应急处 置能力。 4. 环境卫生难以保障：交通枢纽人流量大，环 境卫生难以保障，容易恶化旅客出行体验。 解决方案 1. 智能导引：服务机器人接入多种AI大模型，可

推进大湾区城际客运公交化运营，推广“一票式” 联程和“一卡通”服务。 • 构建现代货运物流体系，加快发展铁水、公铁、空 铁、江河海联运和“一单制”联运服务。 • 加快广州－深圳国际性综合交通枢纽建设 • 推进城市轨道交通等各种运输方式的有效对接。 以“四纵四横一环”综合运输大通道为主骨架， 重 点 完成八项任务： 1. 建设高效密集轨道交通网，打造轨道上的京津冀。 2. 完善便捷通畅公路交通网。 城市交通一体化发展趋势与挑战 3 1 9 共筑“人悦其行，物优其流”的综合交通愿景 乘客流：个性化、一张脸 货物流：可视化、一张单 载具流：智能化、一张图 10 < < < > > > > > 交通枢纽 换乘换装、海陆空协同 航空 高速公路 轨道 水运 港口 感知 联接 综合交通（目标） 交通枢纽 （飞机场、高铁站、汽车站、城轨站…） 交通线路 （轨道、航路、公路、高速公路…） 城市交通 纵向接驳，智慧出行 城际交通 联程联运，快速高效 智能装备 （建设，运营） 运载工具

网络，通过对接各景区视频监控，拓展文 旅大数据应用范围，创新景区集疏运监测预警和旅游 交通精准信息服务，接入区域内主要景区、体育馆、文 化馆、图书馆及道路的视频资源。通过游客监测，实 现游客画像、游客流量监测分析、交通枢纽游客流量 分析等功能，实时掌握区域内人流/车流信息，一方面 在节假日高峰期疏导管控游客，避免交通拥堵等问题 的发生，另一方面以数据反哺大数据分析模型，为更 精准的数据预测奠定基础，形成数据分析-数据应用- 驾车游、消费偏好、有无子女等数据，建立精准的游客 认知。 b）游客流量监测分析。统计外埠游客每日流量， 分析客源地分布情况，监测主要景区和文化场馆的实 时流量以及时间变化趋势，为错峰限流、疫情防控提 供依据。 c）交通枢纽游客流量分析。分析进出站客流量， 研究游客的行为规律，通过大量的游客信令数据形成 并完善游客交通流量模型，为未来客流量预测提供数 据支持。 3.3.4 文旅公共服务平台 文旅公共服务平台利用多源海量数据构建游客

党校、科研实验室。。。 行政办公 政府机关、事业单位、公 检法机构 产业园区 工业园、物流园、产业孵 化基地、自贸区。。。 金融商业 银行、证券、购物中心、 大型商超。。 交通枢纽 机场、火车站、汽车 站。。。 医疗 医院、康养园。。。 企业总部 国企、私企 第 转 型 与 创 新 章 HD 智能工程中心 2017 年确定转型目标，从建筑智能化工程设计转入建筑机电

≥95%，支持中英等 20 种语言的实时翻译，覆盖 90%以上的常见 咨询场景；其次，将平均响应时间压缩至 0.8 秒以内，显著改善用 户体验；最后，通过模块化设计适配不同公共服务场景（如文化场 馆、交通枢纽），降低部署成本 30%以上。 关键技术指标对比如下： 指标 传统方案 DeepSeek 方 案 语义理解准确 率 78%- 85% 95% ≥ 多语言支持 5 ≤ 种 20 种 GDPR 及中国网络安全法要求，采用 联邦学习技术实现用户隐私保护。 2. 方案概述 智能语音讲解公共服务应用基于 DeepSeek 大模型方案，旨在 通过先进的多模态交互技术，为博物馆、景区、交通枢纽等公共场 所提供高自然度、低延迟的智能语音服务。该方案以 DeepSeek- V3 大语言模型为核心引擎，结合语音合成（TTS）、语音识别 （ASR）及知识图谱技术，构建端到端的智能化讲解系统。系统部 资源占用率：多模态 并行时的 CPU 负载（8 核设备上<65%） 系统预留 API 扩展接口，支持接入新型输出设备如全息投影、 触觉反馈装置等。每次版本迭代会更新多模态组合策略库，目前已 预置博物馆导览、交通枢纽指引、应急广播等 12 种场景模板，可 根据 GPS 定位自动调用最优输出方案。 4.3.1 语音合成（TTS）选型 在智能语音讲解系统的多模态输出集成中，语音合成（TTS） 模块的选型直

架。工程项目的全过程审计需要系统化的规划和多维度的评估体系，这使 SCOPE 模型在复杂工程项目的系统性审计中具有广泛应用价值。 应用场景：重大工程项目全过程审计 1. 情境（Scenario）：大型综合交通枢纽项目全过程审计需求 2. 复杂情况（Complications）：项目周期长、参与方多、资金量大、技术复杂 3. 目标（Objective）：确保项目各阶段合规高效运行，实现项目总体目标

15。东部沿海省份，如浙江、江苏、上海等， 在算间网络方面依然占据优势。这些地区算力中心分布密集，网络 带宽大，能够实现算力中心之间高效互联，满足大规模数据传输和 算力调度的需求。另外，四川、安徽等交通枢纽省份优势凸显，地 理位置优越，通信网络覆盖广泛，能够有效连接东西部地区的算力 中心，促进数据的流通和算力协同，在算间网络方面也表现出色。 综合算力指数 27 来源：中国信息通信研究院 图

图12 | 中国出行eVTOL市场规模 2.2.1 城市空中快线 在公共出行中，机场与高铁接驳将成为出行eVTOL的关键应用场景。凭借时效性、经 济性与体验升级的显著优势，出行eVTOL有望重塑跨交通枢纽的接驳模式（参阅图13）。 • 时效性：出行eVTOL的核心价值在于规避一线城市高峰期的地面拥堵。以北京国贸区 域前往大兴机场的行程为例，乘坐出行eVTOL仅需15–20分钟，而搭乘出租车或地铁

模拟摄像头相较于网络摄像头，成本较低，维护简单，但在画 质和功能上有所限制。通常适用于对视频质量要求不高、预算有限 的场合。 云台摄像头的特点在于其可以进行自动或手动的 360 度旋转， 能够覆盖大面积区域，适合于交通枢纽、公共广场等场合的动态监 控。其常见特点包括：  全方位视角：可实现水平和垂直的全方位旋转，适应复杂的监 控场景。  自动巡航功能：通过设定路径，实现自动巡视，提高监控效 率。 此 的威胁模式。例如，当检测到某一地区的异常行为增多时，模型将 自动调整预测策略，以强化该区域相关的安全监控。 在实施潜在威胁预测时，可以采取以下步骤：  实时监测部署：在关键区域（如公共场所、交通枢纽等）部署 高清摄像头，并与 AI 分析系统连接。  动态模型更新：根据实时数据反馈，定期更新和训练预测模 型，尤其是在发生大规模事件（如节庆、体育赛事）之前。  风险评估报告：定期生成潜在威胁风险评估报告，提供给相关

模拟摄像头相较于网络摄像头，成本较低，维护简单，但在画 质和功能上有所限制。通常适用于对视频质量要求不高、预算有限 的场合。 云台摄像头的特点在于其可以进行自动或手动的 360 度旋 转， 能够覆盖大面积区域，适合于交通枢纽、公共广场等场合的 动态监 控。其常见特点包括： . 全方位视角：可实现水平和垂直的全方位旋转，适应复杂的监 控场景。 . 自动巡航功能：通过设定路径，实现自动巡视，提高监控效 的威胁模式。例如，当检测到某一地区的异常行为增多时，模型将 自动调整预测策略，以强化该区域相关的安全监控。 在实施潜在威胁预测时，可以采取以下步骤： . 实时监测部署：在关键区域（如公共场所、交通枢纽等）部 署高清摄像头，并与 AI 分析系统连接。 . 动态模型更新：根据实时数据反馈，定期更新和训练预测模 型，尤其是在发生大规模事件（如节庆、体育赛事）之前。 . 风险评