交通专家大模型解决 方 案 建设交管新质生产力 ， 重构智能应用新模式 2024 年 9 月 目 录 二、 解决方 案 三、 场景应 用 一、 现状背 景 CONTENTS 01 现状背景 大模型能力突破 大算力： 硬件快速发展， 使得训练更高参数量 、 更复 杂的大模型成为可能 大数据： 大量标注数据和交通实时数据， 为大模型提 供丰富的数据基础 大模型： 大模型表现出更高的准确性 大模型表现出更高的准确性 、 更强的泛化能 力和更复杂的任务处理能力 ● 语言能力： 具备自然语言理解与组织能力， 能 极 大 降低 人 与 机 器 的 沟 通成本 ● 思维能力： 具备多维度分析能力， 对交通数据 进 行更准确的分析 、 预测 、 模式识别等 ● 学习能力： 大模型可以根据历史和实时数据进 行 学习， 并能够持续优化交通能力 赋能新质生产力 小模型初具成效 2022 年至 今） 信息化时代 （ 2010-2016 ） 大模型技术落地可行性 交通理解 交通决策 非灵长类动物 灵长类动物 非灵长类动物 灵长类动物 灵长类动物 48.2g 69.8g 2848g 377g 1232g 大模型参数超越人类神经元量级 ， 具备智力基础 智力基础加上专业学习 -> 解决专业问题 大模型参数量已超过千亿 ， 具备人类相当的智力基础和解决专业问题的可行性。

智能机器人 数据上线，标准流程 数字孪生，辅助决策 数智算法，智能决 策 现实的业务流程在计算机及其网络系统里固 化，从部门各岗位联动、到工程项目与企业 联动、到产业上下游，政企联动。 代表： OA EPR 项目管理系统 行业背 景 | 行业趋势 经验驱动 数据驱动 数字化 信息化 智能化 行业背景 | 吊钩可视化 临边防护 升降机监控 基坑监测 卸料平台 高支模监测 智慧消防 安全教育 智能隐患识别 塔吊激光定位 物信融合 数据平台 保障体系 “ 数智”底座 总体架构（ 3+8+X ， 3 大底座、 8 大场景、 X 个应用，打造数字孪生工 地） 智慧工地平台 中心管理 数据看板 视频联网 远程巡检 会议管理 AR 实 景 驾 驶舱 广播管理 OA 系统 面板自定义 多风格切换 实时告警 告警弹出 告警分析 中心管理 | 项目数据看板 - 一张图、 全景式 总览 数据汇聚 中心管理 更强融合 基于 AR 技术和物理点位融 合 更易感知 从平面 GIS ，到立体实景 更佳体验 多画面切换，融合呈现 中心管理 |AR 数字工地 - 数字化的手段洞察物理世界 中心管理 区 项目视频中心 塔吊全景

2025年中国智能养老机器人行业概览： 从老有所养到老有所乐，智能重构养 老体验 China Intelligent Aging Robot Industry 中国インテリジェントエイジングロボット産業 报告提供的任何内容（包括但不限于数据、文字、图表、图像等）均系头豹研究院独有的高度机密性 文件（在报告中另行标明出处者除外）。未经头豹研究院事先书面许可，任何人不得以任何方式擅自 复制、再造、 在政策环境多维驱动下，多部委协同构建从技术 研发到场景应用、产业生态的完整体系，聚焦老 龄化社会需求，通过标准规范引领产业高质量发 展，推动智能养老机器人深度融入养老服务体系， 成为应对人口老龄化挑战的重要科技支撑。本报 告将对可穿戴健康监测设备的定义、产业链、竞 争格局情况进行分析，以期对市场未来发展方向 做出研判。 ◼ 技术与需求互动，驱动行业向全周期渗透。 智能养老机器人行业将加速向全周期照护领域 渗透，呈现三大发展主线：一是多模态感知技 渗透，呈现三大发展主线：一是多模态感知技 术融合AI算法，推动设备从单一功能向系统解 决方案升级；二是医疗器械认证将成为市场竞 争的关键门槛；三是服务生态构建与数据价值 挖掘形成新的商业壁垒。 ◼ 细分领域发展阶段不同致差异化竞争，“三 位一体” 优势企业更具持续竞争力。 当前中国智能养老机器人市场呈现差异化竞争 态势：在技术门槛较高的康复机器人领域，傅 利叶智能等专业企业凭借医疗级解决方案占据 主导地位；护理机器人市场则由部分头部企业

现为以下几个方面： 首先，人员密集场所的管理难度大。节假日和旅游高峰期，景 区客流量激增，传统的人工巡逻和监控难以全面覆盖，容易产生监 管盲区。例如，某 5A 级景区在国庆期间日接待量超过 10 万人次， 但安保人员仅有 200 人，安防压力巨大。 其次，突发事件应急处理效率低。传统安防系统对异常事件的 识别和响应存在滞后性，从发现到处置往往需要 10 分钟以上，无 法满足及时性的要求。某景区统计数据显示，2022 化的技术集成，实现景区安全的智能化、高效化和可扩展化管理。 系统采用分布式架构，基于云计算、边缘计算和物联网技术，结合 AI 算法和大数据分析能力，构建一个全方位、实时响应的安防体 系。系统分为感知层、传输层、数据处理层和应用层四大部分，各 层之间通过标准接口实现高效协同。 感知层作为系统的基础，主要由高清摄像头、红外传感器、无 人机、RFID 设备等前端采集设备组成，负责实时采集景区内的图 像、视频、声音和环境数据。为确保覆盖全面，设备布局根据景区 到长期趋势分析的多层次安全管理。 应用层提供用户界面和业务功能模块，包括实时监控、异常行 为检测、应急预案管理、游客流量分析和安防设备状态监测等功 能。系统支持多终端访问，管理人员可通过 PC、移动设备或指挥 中心大屏实时查看景区安全状态，并根据系统提示快速做出决策。 为确保系统的可扩展性和兼容性，总体架构采用模块化设计， 支持后续功能的灵活添加和硬件设备的无缝接入。同时，系统遵循 信息安全标准，通过数据加密、身份认证和访问控制等措施，保障

�����0 ��� 大模型赋能智慧城市建设的路径与策略研究 魏天呈 郭真 杨云龙 (中国联合网络通信有限公司智能城市研究院,北京 100080) 摘要:近年来,人工智能技术特别是大模型(Large Language Models, LLMs)的突破性进展,正深刻重塑 全球产业格局和社会治理模式。 作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力,大模型凭借其强大的 通用理解、生成、推理和交互能力 通用理解、生成、推理和交互能力,为智慧城市构建开辟了全新路径。 通过解析大模型与智慧城市的深 度融合机制,重点探讨大模型对城市治理体系现代化、公共服务智能化、产业经济高效化的赋能作用,分 析其关键驱动因素如算法创新、算力支撑、数据要素流通及政策环境,旨在为城市管理者和政策制定者 提供前瞻性参考和实践指引。 关键词:大模型;智慧城市;数据要素;城市治理 中图分类号:F49;F299. 2;TP18 郭真, 杨云龙 . 大模型赋能智慧城市建设的路径与策略研究[J]. 信息通信技术与 政策, 2025,51(8):91-96. DOI:10. 12267/ j. issn. 2096-5931. 2025. 08. 013 0 引言 在《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的 通知》进一步明确将大模型列为重点发展方向后,大模 型在城市治理、产业升级、民生服务等领域的创新应用

项目编号： 智慧城市民意速办 AI 大模型应用 建 设 方 案 目 录 1. 项目背景与目标............................................................................................................................................... .........................................................................................9 1.3 AI 大模型的应用潜力............................................................................................. ........................................................................................32 3.3 AI 大模型核心模块..............................................................................................

项目编号： 智慧交通行业治理 AI 大模型多场景协同 决策与自适应 设 计 方 案 目 录 1. 交通治理 AI 大模型概述...............................................................................7 1.1 AI 大模型的基本概念............................. ....51 2.3.2 数据安全与隐私保护..................................................................54 3. AI 大模型构建.............................................................................................55 ..................................................................................207 9.1 交通治理 AI 大模型的成就................................................................209 9.1.1 提高交通效率..............

基于位置数据的民航商旅实践与展望 携手腾讯地图构建大交通 AI 决策新引 擎 王磊 航班管家数据商业部总经理 集团介绍 活力集团是中国知名的综合智能出行服务平台，依托“航班管家 ”与“高铁管家 ”两大旗舰应用，将航空、铁路、网约车等多元交通方式无缝整合， 为用户提供从行前规划、途中管理到行后支持的全链路一站式出行服务。 我们的核心服务覆盖旅行全场景，包括行程规划与预订、值机选座、延误查询、机场导航及酒店住宿等。截至 日，我们的服务已 覆 盖 220 多个国家和地区的 5,100 多个机场、全国 3,500 多个火车站，并为超过 80 万家酒店提供预订服务，致力于成为用户最信赖的出行伙伴。 数据商业服务 我们专注于大交通出行领域的数据服务，致力于为行业提供专业、全面的数据产品与技术解决方案。依托集团强大的数据底座，并携手民航空管局旗下民航 电信公司，独家获取权威的航班动态数据，以此为核心基石，构建了覆盖民航基础 -79.2% -86.8% -91.6% -91.8% -93.0% 高铁 4-6 小时 高铁 2-4 小时 兰 州 天 水 石 家 庄 信 阳 银 川 成 都 延 安 大 同 盐 城 西 宁 淮 安 重 庆 济 南 2025 年暑运西 安 咸阳 出港通航点航班降幅分布 铁路对民航市场的冲击 -100.0%

及地 理数据的不完备性等关键问题。 “ 以 模型+ ” 知识 智能驱动的 AI CITY 不是简单地在城市叠加技术元素，而是以 AI 为核心，融合联 接、计算、云、区块链等新一代信息技术，构建从感知智能到认知智能的全新技术体系，直接通过 由 AI 驱动的、具备对话能力的、多模态的智能体界面与之互动，打造数据驱动、具有深度学习能 力的城市级一体化智能协同体系，将推动城市走向更高效、更可持续、更有温度的新时代。 .............................................................................................19 2. 大模型中心 ............................................................................................... ....... 38 6 创新实践 6.1 东莞市：城市人工智能大模型中心 ..........................................40 6.2 广州市花都区：新型工业化数字服务平台 ...............................45 6.3 “ ” 宜兴市： 天机镜 大模型 .................................

.......1 （二）实践突破：AI 浪潮引发算力需求快速膨胀.................................................. 2 （三）产业生态：国内 AI 大模型生态呈现井喷式发展......................................... 4 （四）经济动能：AI 赋能百行千业新质生产力加速形成................... .................................... 14 （一）底层开源大模型............................................................................................. 14 （二）通用大模型应用........................................... .................................................. 15 （三）垂直领域大模型应用..................................................................................... 15 （四）旅游行业企业 AI 应用..............................