通过构建拥有网络理政、城市交通、环境保护、城市安全、应急指挥等多项重要功能的城市大脑，对公安、交通、建设、水利、卫生、教育、 旅游、城管、安监、环保等城市治理数据的全面汇聚、叠加分析和深度利用，完成对城市异常的智能预警、关键问题的智慧决策、重大事件的 协同处置，使之成为城市的服务中心、治理中心和应急中心，为党和政府综合决策和应急指挥提供强大的信息内容保障、信息通信保障和信息 安全保障，实现社会治理体系的智慧化。 最佳实践系统截屏

人工智能发展。习近平总书记立足世界科技发展前沿，深刻洞察人工 智能的战略价值，强调其具有“溢出带动性很强的‘头雁’效应”， 明确指出“加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技 革命和产业变革战略机遇的关键问题”。作为典型通用技术，人工智 能已成为培育新质生产力的重要引擎。习近平总书记在中共中央政治 局第二十次集体学习时进一步强调，要立足新型举国体制优势，坚持 自立自强，突出应用导向，推动我国人工智能朝着有益、安全、公平 能赋能智慧旅游发展相关的课题研究。本课题研究将从人工智能对经 济社会发展的影响、人工智能目前在旅游领域的主要应用场景与应用 成熟度、“人工智能+旅游”生态系统构建、人工智能赋能智慧旅游 发展的关键问题及对策建议等方面展开，辅之以多项行业调研数据与 分析，尝试建构一套人工智能赋能智慧旅游发展的理论框架与未来行 业发展的全景视图，为以人工智能为核心的技术驱动旅游业高质量发 展提供坚实的理论支撑。

RMSprop 等自适应优化算法， 并设置合适的学习率衰减策略。 4. 批次训练与验证：将数据划分为训练集、验证集和测试集，通 过小批次训练提高训练效率，并利用验证集进行模型性能监 控。 训练过程中，关键问题包括过拟合和训练效率。针对过拟合， 采用 L2 正则化、Dropout 或数据增强等方法。对于训练效率，可 通过分布式训练和混合精度计算（如 FP16）来加速。 模型优化阶段，主要包括超参数调优和模型剪枝。超参数调优 的输入，从而支持多场景下的协同决策与自适应方案设计。 5.2 方案生成与选择 在自适应方案设计的方案生成与选择阶段，首先通过交通治理 AI 大模型对多源异构交通数据进行实时分析，识别出当前交通状况 中的关键问题节点。例如，通过实时流量监测与历史数据比对，模 型可以准确判断哪些路段存在拥堵风险，哪些交叉口存在信号配时 不合理的情况。基于这些分析结果，模型会自动生成多种可能的治 理方案，这些方案通常包括信号控制优化、交通流引导、路段限行 大模型在交通治理中的应用将更加广泛和深入，为城市交通 系统的智能化与高效化提供坚实支持。 9.2.1 数据安全与隐私保护 在交通治理 AI 大模型的开发与应用过程中，数据安全与隐私 保护是不可忽视的关键问题。交通数据通常包含大量的个人隐私信 息，如车辆轨迹、用户身份、出行习惯等，这些信息一旦泄露，可 能对个人隐私和社会安全造成严重威胁。因此，必须在数据采集、 存储、传输和处理的各个环节采取严格的安全措施。

结合，以时空为“ ” 索引 对多源异构数据进行时空化治理和融合，并借助知识工程和 AI 算法进行智 能分析、挖掘知识和辅助决策，可以很好地解决地理规律的复杂性、地理信息表达的多样性以及地 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 化城市运行管理经常被打破。城市治理场景向 平急结合 、敏态系统转变，治理重点向基层治理、精准精细、协同共 治转变，治理模式向跨区域、跨空间、跨人机物交互转变。如何在城市系统日益复杂的条件下实现高效、精准的治理 成为亟待解决的关键问题。数智技术加速重塑城市风险治理的底层逻辑，能够帮助城市更加全面、精准地洞察城市运 行状态和潜在风险，更加有序、高效地开展跨边界协同治理，从而在城市治理中更好实现关口前移、源头治理，避 “ ” 免

化运营管理水平，助力公司“建设一流水利工程、打造优秀现代企业”。 （3）解决的主要问题 数字孪生大藤峡项目的实施解决了水利行业在工程建设、运行管 理、防洪调度、水资源调配、安全监测等方面的多个关键问题。在防 汛与水量调度的精细化管理上解决传统的防汛信息分散、数据汇集效 数字孪生城市技术应用典型实践案例汇编（2024 年） 17 率低的问题，通过构建防汛与水量调度“四预”平台，实现态势感知、 3%，原纸损耗从原 8%减低 至 2.8%，累计可为企业带来经济效益 800 万元/年。 2．应用场景 本项目作为维达集团先进试点示范项目，通过与企业组建专项专 家团队，全面分析企业生产加工中的关键问题，运用数字孪生技术， 结合“数据+模型”的集成分析和智能优化决策能力，构建行业级场景 应用，旨在优化解决行业核心痛点问题，赋能企业实现精益数智化管 理。 项目共对接包括企业资源计划管理（ERP）在内的 过程中的安 全保障。 综上所述，江苏双星新材智慧工厂的建设是在国家制造强国战略 和科技革命背景下，为了满足企业智能化转型和综合管控需求，解决 生产效率、成本控制、数字化转型及环保安全管理等关键问题而采取 的重要举措。 2．应用场景 江苏双星新材智慧工厂应用案例遵循《中国制造 2025》的战略 蓝图，以《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》及《“十 四五”工业绿色发展规划》为指引，旨在“全面升级工厂智能化管理水

能或场景 - 专项反馈：针对重大事件或系统更新后即时收集 为提升反馈收集的效率与准确性，可采用自动化工具对数据进 行初步处理，包括关键词提取、情绪分析、问题分类等，同时引入 人工审核机制，确保关键问题的识别与优先级排序。最终，所有反 馈数据将存储至统一的数据库中，形成完备的反馈日志，为后续的 模型优化与功能迭代提供数据支持。通过动态调整反馈收集策略， 确保系统能够持续满足用户需求，提升智慧城市服务的整体水平。 的协同分析，从 而进一步提升民意速办的精准度和覆盖面。 最后，AI 大模型的可解释性也将成为技术发展的重点。随着模 型复杂度的增加，如何确保其决策过程透明、可理解，将成为智慧 城市应用中的关键问题。未来，模型将通过引入可解释性模块，向 市民和决策者展示其分析过程和结果依据，从而增强公众对智慧城 市系统的信任感。  多模态融合能力提升  边缘计算与云端协同优化  自我学习与自适应能力增强

物联网的普及：随着传感器技术的进步，未来水务系统将更加 智能化，实时数据采集和框架将覆盖水务管理的各个环节。 3. 数据安全保障：随着数据量的激增，如何保护客户隐私、确保 数据安全将成为数字化转型中的关键问题。 4. 政策和标准的制定：相关政策和行业标准的建立将为水务数字 化转型指明方向，同时也为企业的技术应用提供保障。 5. 跨行业合作：水务公司可以与科技公司、科研机构以及其他行 业展开深入

能够互连互通。 3、提升数据融合研判能力 实时感知可以提供各单个地域、当前时段和特定业务领域的感知信息。各 类原始集成汇聚的已经由交通信息资源池完成，但要透彻感知城市交通运行的 主体特征、关键问题及趋势预测，必须构建基于交通信息资源云中心提供的强 大的数据分析处理能力，通过多种业务模型，合纵连横各领域、各地域、各时 段交通信息，结合实时数据与历史数据，分析研判城市交通规律，从信息研判 在社会经济高速发展的今天，在数据为王的互联网时代，交通领域正面临 着异常严峻的挑战。传统的交通管理信息系统难以满足当前复杂的交通需求， 如何通过大数据构建合理高效的城市交通管理体系已经成为交通管理者当前迫 切需要解决的关键问题。我公司依托 Hadoop 分布式存储系统，通过多年的实战 应用积累，构架了一套基于交通的有效地实时采集、处理和分析的系统架构与 实现方法，目前已在城市治安防控中发挥着日益重大的作用。 2.3

是要能揭示各业务系统间相互联系和相互制约关系。 36 xxx 智慧城市技术建议书 （2）系统统一入口，实现单点登录、全网漫游，用户访问系统 作一次身份认证。 （3）从沟通信息断层连通这一关键问题入手。沟通信息断层的 主要应用部分包括：基于 SOA 架构，将需整合业务系统封装成 Web Service；通过数据共享交换平台功能中的数据链接、数据采集、数 据引入等，方便灵活地将各种信息数据集成、交换、共享。

是要能揭示各业务系统间相互联系和相互制约关系。 33 XX 市智慧城市管控中心项目可行性研究报告 （2）系统统一入口，实现单点登录、全网漫游，用户访问系统 作一次身份认证。 （3）从沟通信息断层连通这一关键问题入手。沟通信息断层的 主要应用部分包括：基于 SOA 架构，将需整合业务系统封装成 Web Service；通过数据共享交换平台功能中的数据链接、数据采集、数 据引入等，方便灵活地将各种信息数据集成、交换、共享。