处理海量数据，实现全域数据的横纵共享联动，提供 更准确的市场信息、改善旅游服务、优化资源配置并 提升游客体验，从而推动旅游产业的可持续发展。 3 基于大数据的全域旅游综合管理平台建设 3.1 设计思路 某区域在建设全域旅游示范区时发现，该区域存 在区域内文旅类数据冗余纷杂难以协同、相关人员难 以从海量数据中获取有效信息、各部门间缺乏信息交 互共享机制等问题，导致“有效数据”被淹没在大数据 中。 能，加快促进资源要素整合和文旅融合应用。同时， 基于文旅相关的数据资源，开展文旅大数据分析应 用，促进全域旅游和“旅游+互联网”新业态发展，全面 推动旅游产业的转型升级与可持续健康发展。 3.2 整体架构 某区域全域旅游综合管理平台的总体架构可概 括为一中心、四平台（见图 1）。一中心即智慧文旅大 数据中心，负责采集、交换各单位旅游信息元数据，经 对比清洗后，进行数据的统一汇聚和集中展示发布。 四

全息路 口 路口智能管控 数据共享交换 智能运维管理 …… 某区智算中心项目 日志管理 仿真管理 存储管理 …… 自动驾驶仿真评测 辅助决策子系统 车城协同 精细感知 上 层

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行业基线方案 密级级别： 内部公开 海康威视保密信息，未经授权禁止扩散 第 4 7 页 与时间、触发类别等。 6) 图像的电子放大功能：浏览图像时，选择电子放大功能，可以 对某区域的图像画面进行放大，放大到整个窗口。 7) 支持预览画面时的即时回放（即，在预览画面时，发现有异常 行为，值班人员可以立即回放刚才发生的情景录像）。 8) 可以在资源树上进行查找定位指定监控点名称，提高使用的方 回放时支持 1/2、1/4、1/8 倍数慢速回放、1/2/4/8 倍数快速回 放，并支持回放倍速锁定功能。 5) 在回放的过程中可以进行图像的电子放大功能：浏览图像时， 选择电子放大功能，可以对某区域的图像画面进行放大，放大到整个窗 口。 6) 当 8 倍速回放时，只解 I 帧，减轻计算机性能的压力，提高回 放效率。（1.5 新增） 7) 当多路录像同时回放时，支持同步回放和异步回放。

检测、趋势预测与根因分析，替代传统依赖人工经验的决策模式。 （2）智能资源调度：基于光层与电层的实时资源状态（如光层 空闲波长资源、电层服务器算力），AI 模型可动态优化资源分配策略。 例如，当电层某区域带宽需求激增时，系统自动调度空闲光波长建立 高速通道，实现电层业务向光层的负载分流；反之，当光层某段链路 负载过高时，通过电层的多路径路由技术均衡流量，避免光层单点压 力过大。这种双向协同调度机制，能充分发挥光层大容量、低时延与

管理效果。例如，某市水务局通过该仪表盘，快速定位了供水管网 中的漏水点，大幅降低了水资源浪费。 此外，DeepSeek 还通过区块链技术，建立了水资源交易平 台，提高了水资源交易的透明度和效率。在某区域试点中，该平台 成功促成了多笔跨区域水权交易，为水资源的市场化管理提供了新 思路。 6.2.1 项目背景 在某省的水资源管理项目中，面临的主要挑战是水资源分布不 均、季节性波动大，以及历史数据的不完整性。该地区的主要水源

如制度未落地）。巡检 后需形成闭环：用数字化工具（如安全管理APP）实时记录隐患，同 步推送整改责任人和时限（立即整改项当场处置，限期整改项挂账 追踪）；每周复盘巡检数据，分析高频隐患根源（如某区域反复线 路老化，需从规划层面更换阻燃线缆），并将典型问题转化为培训 案例（如“违规操作引发的小事故”纳入员工周安全会）；同时将巡 检完成率、整改率与绩效挂钩，倒逼责任落实。这种“查隐患-促整

预警机制：建立多级预警机制。在识别出潜在威胁时，系统能 迅速通知安保人员或相关部门，并提供具体的应对建议。 为了有效监测和分析事件，系统还可以设定事件评分机制，以 量化每一个指标的安全风险，例如，通过评分阈值来判断某区域的 紧急级别： 风险指标 评分范围 实施说明 人群行为偏离 0-100 80 分以上为高风险，需优先关注及处理 突发事件频率 0-50 事件频率高的区域标记为潜在威胁 社交媒体负面情绪 0-30

预警机制：建立多级预警机制。在识别出潜在威胁时，系统 能迅速通知安保人员或相关部门，并提供具体的应对建议。 为了有效监测和分析事件，系统还可以设定事件评分机制，以 量化每一个指标的安全风险，例如，通过评分阈值来判断某区域的 紧急级别： 风险指标 评分范围 实施说明 人群行为偏离 0-100 80 分以上为高风险，需优先关注及处理 突发事件频率 0-50 事件频率高的区域标记为潜在威胁 社交媒体负面情绪

可视化工具展示各种 指标的变化趋势，如下图所示，便于决策者与相关利益方快速理解 生态恢复的成效和不足之处。 最后，根据评估结果，相关部门可以制定针对性的生态恢复管 理措施。例如，如果评估发现某区域植被恢复不理想，可能需要加 强对特定物种的保护、优化水源管理或改善土壤质量。这种基于多 模态 AI 大模型的生态恢复效果评估方案，不仅为实际工作提供了 科学依据，还能有效促进恢复项目的成功实施和可持续发展。