划决策、旅游产品预订支付、 享受旅游、回顾和评价旅游等 方面方式的转变。 旅游营销方式的转变 通过旅游舆情监控和数据分析，制定对 应的营销主题；利用新媒体传播特性， 积累游客数据和旅游产品消费数据，逐 步形成自媒体营销平台。 旅游管理方式的转变 旅游行业监管从传统的被动处理、事 后管理向过程管理和实时管理转变 智慧旅游建设目标 智慧旅游 大数据收集 客源分析 人流统计 微信平 台 运用信息技术建设的智能个性化的移动互联网门户，为游客提供游前、游中、游后服务，满足游客个性化需求。 智慧旅游 – 游客服务门户 环幕影院体验 仿真漫游体验 AR 互动展示 多媒体沙盘投影展示 智慧管理 3DGIS 可视化管控平台，促进行业监管由被动、事后管理向过程、实时 管理转变 基于“一云多屏 多屏合一”的理念，以云 3DGIS 引擎及云数据中心为支撑，实现各系 报警输入 中心存储 控制输 出 前端存储 移动侦 测 个性化功能 图像抓拍 图像识别 电子地图 双向对讲 广播喊话 网闸穿越 环境监控 3G 网 关 系统 SDK 以计算机多媒体技术、 3DGIS 技术、网络通信技术、智能图像分析技术、数据挖掘技术等为基础，构建基于云 3DGIS 的智能视 频 监控系统。 智慧管理 – 智能视频监控 智慧管理 – 游客统计分析 精准营销

[2]研报：《汽车电子系列报告之二：高阶辅助驾驶走向标配，自动驾驶域前景 广阔》，未注明发布者，参考页码6。 [3]新闻：《全球第一，他才是顶流车型们的“安全密码”》，媒体名称未注明 ，发布时间2025-12-10。 [4]新闻：《告别双手方向盘？L3商用倒计时，三条主线掘金》，媒体名称未注 明，发布时间2025-11-26。 [5]政策：《公路工程设施支持自动驾驶技术指南》（JTG/T2430―2023），交 通运输部，生效时间未注明。 ， 媒体名称未提供，2025-12-10。 [2]新闻：《向高同行！地平线集结全球产业链，破解智驾规模化落地难题》， 媒体名称未提供，2025-12-10。 [3]研报：《汽车电子系列报告之二：高阶辅助驾驶走向标配，自动驾驶域前景 广阔》，发布者未提供，参考页码18。 [4]新闻：《【报告】2025智能驾驶行业深度分析：市场现状、竞争格局、发展 展望及相关公司深度梳理》，媒体名称未提供，2025-12-10。 主流！ 》，方得网，2025-11-28。 [5]新闻：《博世商用车集团战略升维：以全栈融合技术，引领商用车高效智能 新时代》，未注明媒体，2025-12-09。 [6]新闻：《启明星16.88万元起！福田汽车领跑新能源商用车新时代》，未注 明媒体，2025-12-20。 [7]政策：《交通运输部关于发布〈公路工程设施支持自动驾驶技术指南〉的公 告》，交通运输部，2023年发布。 资料来源：华经产业研究院

京东、天猫、国美、苏宁等电商平台的商品评价 • 百度贴吧、论坛、微博等社交媒体咨询、吐槽的帖子，咨询媒体舆情文章 • 呼叫中心、 在线客服、 CRM 、工单、舆情系统相互独立，前后台服务流程未能贯穿， 服务能力未能有效协同 • 用户资料、 互动记录、行为轨迹、用户需求、服务工单等数据未能有效整合与共享 建设全媒体互联网客服平台的挑战 多媒体服务渠道未统 接入 服务界面没有融合 动记录，个性化精准服务； 多维度精细化数据分析， 实时掌控用户运营情况 多渠道接入 web 、 WAP 、 APP 、 微 信、微博、电话、邮 件、 电商平台、百度、 社交 & 资讯媒体 智能路由 智能识别用户、智能路由 引擎，把最佳的用户分配 给最佳的客服 用户 用户 转化率 高效响应 智能应答、智能输入 知识共享 人机配合、高效协同 无缝集成 IM 、电话、邮

定义可扩展性、信任和负责任的人工智能采用的隐藏促进因素 结论：基础决定未来 前方的三条道路以及为什么坚实的基础决定了你选择哪一条 4. 公司正在重新思考无法扩展的短期、技术优先的人工智能战略 组织如何从早期错误中学习 航空、零售、媒体、医疗保健和科技行业的部门预测，以及人工智能如何重塑运营、创新和 人才 3 转化与现代化的区别被模糊了。许多 2026趋势报告：数据与人工智能 简介：大（的）脱节 2026趋势报告：数据与人工智能 非真正的人工智能问题，而是数据权限和治理的失败。在准备人工智能时 ，强大的治理框架需要成为优先事项。 2 组织正从广泛的实验转向具体的高价值用例 该模式在各行业重复出现。航空公司需要数据共享平台，以实现与第三方实 体的合作。在媒体和娱乐行业，投资将人工智能与强大的数据管理相结合， 能够带来切实的成果，包括超个性化的客户体验、内容与受众趋势的先进分 析，以及新的盈利机会。 数据是人工智能运行 的燃料，公司需要专 注于他们的数据，并 航空公司：快速实验成为强制要求 媒体：逆转隔离趋势 科技领域：工程师需求回归 由于航空公司的竞争激烈、复杂且受到严格监管，快速实验将成为常态。 拥抱这一变革的公司将领先于竞争对手。 需要更多技术工程师。预测人工智能将取代业务流程外包的说法被证明是错 误的，软件开发也是如此。人工智能生成代码的能力不会消除工程师的需求 。 在媒体中存在着试图扭转媒体消费孤立趋势的兴趣。流媒体以其著名的方 式摧毁了人们

服务人员无地域限制，一根网线就搞定， 5000+ 服务坐席遍布 14 省 • 海量压力稳定应对，双十一总服务需求 808W • 单系统日均服务客服 380W 人次，服务承接弹力大 • 实时舆情监测，日监控 6000+ 媒体 / 网站，监控信息秒级处理 • 智能质检语音转文本准确率超过 96% 海量服务，举重若轻 面向未来，数据 + 智能 模块灵活，动态配置 • 服务系统按需购买，开通即用，按使用付费，轻资产高效支撑起伏不定的业务需求 实时数据 数据可视化 异常监控 90% 异常智能监 控 60% 自动化调 度 渠道升降级 。 。 。 渠道分流 小休管控 梯队助接 。 。 。 舆情监测覆盖纸媒在内的 6000+ 媒体 / 网站 舆情风险覆盖率 99% ， 风险预警准确率 80+% 模型 + 规则组合过滤 97.1% 实时派发需求 35 个 / 日 累计完结 1124 个 案例：体验数据驱动产品决策 数据 服务部署管理 实时调度管控 智能知识库 服务量预测 用户画像 VOC 分析反馈 全渠道质检 坐席绩效看板 多媒体培训 服务数据报表及分析 服务监控仪表盘 新客服代运营 专业客户经理 服务方案咨询 系统定制化 服务资源管理 服务运营管理 服务分析报告

定位 服务器 调度 服务器 网络管 理 流媒体 服务器 存储 服务器 报警 联动 数据库 服务器 业务管 理 PC 监控 GPS 定位 应用管理 移动监控 网络管理 指挥中心 系统监控视频组成  本地 / 远程实时监视与控制  本地 / 远程存储、查询、回放  电子地图，报警联动，快速定位  流媒体分发和级联  告警统计分析  分组管理及轮巡 、移动等技术的可视化、移动化指挥  大数据分析辅助，实现实战指挥科学化、智能化 “ 自媒体”广告机 独立安全 WIFI 高清 IPTV + + + 高清电视机 自媒体页面定制 高速 WIFI ：独立路由、独立带宽、可管可控，安全上网。 高清节目： IPTV 高清、回看等大片功能。 高效宣传：“打造自媒体”，创新服务举措。 成本降低：节省一次性 WiFi 建设投入，节省电视机，机顶盒、路由器采购成本及维护成本。 置信息，查看人员地理 位置和状态， 24 小时轨 迹回放 一键发起语音或视频通 话，高清晰低流量 ,, 不 占用通话时长 高清图像信息拍照，上 传至调度台，调度台可 分发他人 基于网络的即时传送文 字、多媒体、语音 通过对讲组列表，自由 选择单呼成员对象 指挥调度 层级管理 对群组成员进行对 讲 / 视频 / 信息等实时 通话，还可定位 72 小时 轨迹回放 基于用户、群组、部门 的管理：创建、查看、

杂关 系。而 DeepSeek 技术则通过多层神经网络自动学习数据的内在规 律，有效解决了这一问题。例如，在评估借款人的信用风险时， DeepSeek 不仅能够分析其历史信用记录，还能结合社交媒体行为、 消费习惯等多源数据，形成更为全面的风险评估结果。 此外，DeepSeek 技术还具备强大的实时处理能力，能够快速 响应市场变化和突发风险事件。在贷款审批过程中，系统可以在几 秒钟内完 力和实际成效。该技术通过深度学习和自然语言处理（NLP）的结 合，能够高效处理和分析大量金融数据，从而提升贷款评估的准确 性和效率。首先，DeepSeek 在信用评分中的应用，通过分析借款 人的历史交易数据、社交媒体活动、以及其他非传统数据源，能够 更全面地评估借款人的信用状况。例如，某银行引入 DeepSeek 后， 其信用评分模型的准确率提升了 15%，同时减少了 20%的坏账率。 其次，DeepSeek 请中的异常行为，如欺诈行为或多重借贷。 其次，DeepSeek 利用机器学习的特征工程技术，自动从原始 数据中提取关键特征。这些特征能够显著提高模型的预测精度。例 如，通过分析借款人的历史交易记录、社交媒体行为等多维数据， DeepSeek 能够生成更加全面和精准的风险评估报告。 此外，DeepSeek 还采用了深度学习方法，特别是卷积神经网 络（CNN）和循环神经网络（RNN），来处理非结构化数据，如

1.1 视频监控设备 ............................................................................ 40 3.1.2 社交媒体与用户生成内容 .......................................................... 43 3.2 数据处理模块 ................. 大模型与现有监控系统结合，能更 快地从历史视频数据中检索到相关信息，为调查和事后分析提供便 利。 在数据整合方面，AI 大模型不仅仅局限于视频监控数据的分 析，还能够与其他类型的数据源进行融合，包括社交媒体、传感器 数据等，从而建立更全面的公共安全态势感知能力。通过多源信息 整合，公共安全部门能够更全面地理解复杂的安全环境，提高方案 设计的科学性与可行性。 推动公共安全领域的 AI 大模型应用还需明确以下几个重点： ，包括交 通监控摄像头、公共场所监控、重要活动现场监控等。这些视 频流通常以实时或非实时方式传输，具有较高的帧率和分辨 率，能够捕捉到丰富的场景信息。 2. 社交媒体平台：在事件发生后，社交媒体上会迅速涌现大量 相关视频和图像数据。这些数据不仅包含现场视频，还包括用 户的评论、位置标签等，有助于分析事件的性质和影响。 3. 无人机和卫星影像：无人机可以提供特定区域的高分辨率视

1.1 视频监控设备.............................................................................36 3.1.2 社交媒体与用户生成内容..........................................................38 3.2 数据处理模块.................... 大模型与现有监控系统结合，能更 快地从历史视频数据中检索到相关信息，为调查和事后分析提供便 利。 在数据整合方面，AI 大模型不仅仅局限于视频监控数据的分 析，还能够与其他类型的数据源进行融合，包括社交媒体、传感器 数据等，从而建立更全面的公共安全态势感知能力。通过多源信息 整合，公共安全部门能够更全面地理解复杂的安全环境，提高方案 设计的科学性与可行性。 推动公共安全领域的 AI 大模型应用还需明确以下几个重点： 监控视频源：这些数据源来自于城市公共监控系统，包括交通 监控摄像头、公共场所监控、重要活动现场监控等。这些视频 流通常以实时或非实时方式传输，具有较高的帧率和分辨率， 能够捕捉到丰富的场景信息。 2. 社交媒体平台：在事件发生后，社交媒体上会迅速涌现大量相 关视频和图像数据。这些数据不仅包含现场视频，还包括用户 的评论、位置标签等，有助于分析事件的性质和影响。 3. 无人机和卫星影像：无人机可以提供特定区域的高分辨率视频

可用性和视觉效果。 交互设计是前端设计的重要组成部分。关键功能模块的设计需 要清晰、直观，用户应能够快速找到所需功能，并顺畅地进行操 作。以下是一些设计要点：  登录/注册界面的流畅性：应提供社交媒体快捷登录选项，并 允许用户使用邮箱注册，使得用户能够快速进入平台。  Dashboard 设计：要提供信息清晰，数据展示的仪表板，用 户一进入平台就能查看到重要指标和反馈。  工作流管理 过程应保证用户数据的安全性，采用 SSL 加密技术保护数据传输， 同时实现密码加密存储。 接着，用户登录功能应支持单点登录（SSO）和多因素认证 （MFA），以增强安全性。用户可以通过平台的界面进行登录，并 且实现通过社交媒体账号快捷登录的功能，提升用户的便利性。 权限管理是用户管理模块的另一个关键功能。系统需要设计权 限控制机制，按照功能和角色来分配权限。管理员可以通过界面创 “ ” “ ” “ ” 建不同的角色，例如 合理 配置爬虫的频率，以避免被封/IP 等限制。 2. API 调用：利用第三方服务提供的 API 接口定期拉取数据。这 种方式能够及时获得最新的信息，适合需要实时更新的领域。 例如，在社交媒体分析中，平台可以使用 Twitter API 或 Facebook Graph API 收集相关的用户行为数据。 3. 内部数据库：从企业自身的历史数据中提取所需的信息。这通 常涉及 SQL 查询或用