先行投入建设 ，政府通过购买服务并设立绩效考核机制 ，降低政 府 财政投资的风险。 智慧社区——合作 模式 智慧社区——合作模式 - 税收就业本地化 社 区 税收落在本地 ， 增加本地人员就业 2 本地化运营 3 本地化推广 1 本地化运维 n 集团支撑团队 n 本地项目团队 1 理解分 析 2 建设内 容 3 实施路 径

高效规范的项目实施能力 • 完善的服务保障能力 积累了丰富的旅游行业建设、实施 经验和成功案例，拥有一批专为本 地化客户服务的研发团队，并充分 利用市场渠道、政府资源等本地化 优势，帮助客户快速实现 技术 + 咨询 + 实施服务 行业优势 本地化实施能力 我们的优势 THANK YOU FOR WATCHING 感谢聆听

打电话行为检测 周界翻越检测 人体检测、人员数量检测 • • 跌倒检测 奔跑检测 烟火识别 • • • 脱岗检测 工帽识别 工装识别 • • 火焰检测 烟雾检测 通过现场视频采集和本地化视频分析 ，可对加油区员工行为规范进行实时判断 ，确保员工规范操作 ; 对人员风险 行为及风险事件实时监控 ， 对风险事件进行实时预警， 解决人力巡视无法全方位、持续不断的监管难点 。 平台推送油站处置 机 从存储 、计算 、 传输、 连接和 访 问等多 重环节 ， 保障数 据安全 和 人员隐 私安全 ， 保证数 据处理 过 程的保 密性 、 完 整性 、可 用 性。 线下场所 线上平台 数据本地化处理 数据加密传输 结构化呈现 / 统计分析 线上数据无法还原为线下对象信息 连接： 用户访问支持多权限管理 局域网私域数据不离场 传输： 数据传输支持 htpps 加密 计算： 对象数据特征值化处理

成本优势：零施工、零改造、零死角； 保障优势：依托金融保险工具，实现双重保障； 模式优势：坚持以本地化服务为本，促进项目的可持续发展。 万物可盼 服务内容 7×24 小时网管监控 本地化运维服务 及时升级服务 新需求开发 技术支持 北京升哲“以客户为中心，

心 统一外部 接口 用户端 (H5) 平台出售 客户自有 系统出售 协议 不包含硬件 资产永久， 维保按年收 取 本地化部署， 信息数据高 度私有，生 态构建拓展 能力强 配置详见清单 说明：本方案考虑交通枢纽（国企）对信息数据的安全性要求，全部按本地化私有化规划，以赋能枢纽拓展建设生态。因此，本 方案不适合、不建议采用租赁或 SaaS 合作模式。 丨深圳机场丨 丨浦东机场丨

市容环境、安全隐患)的实时、全面、深度感知。 智能派 单系统可基于大模型理解事件描述并精准匹配处置部 门和资源,提升事件处置效率。 例如,安徽省肥西县城 管局完成 DeepSeek 大模型本地化部署,实现智能化监 管与违规行为识别,实时监控渣土运输车辆的运行轨 迹,识别违规行为( 如违规倾倒、未按规定路线行驶 等),并自动生成整改建议。 三是应急指挥与决策支持:在自然灾害、公共卫生 大模型赋能智慧城市典型案例 5. 1 城市治理体系现代化 大模型聚焦提升政府决策与公共管理效能,推动 城市治理模式从“被动响应”向“主动干预”转型。 阜阳市太和县建设“民生诉求智能分派系统”,通 过本地化部署 DeepSeek 大模型,自动解析 12345 热 线、信访等多源诉求文本,结合 6. 4 亿条县数据中心记 录生成责任单位工单,在金融服务领域,通过大模型辅 助决策,使“金农信

2035 年 ) 》） 、党的“十九 大”精神以及新型智慧城市建设等指导性文件，针对 XX 区本地化城市发展建 设中的问题、需求和发展重点，建设智慧 XX 。 智慧顶层设计，接地气见成效 在充分调研分析的基础上，参考国内其他地区新型智慧城市建设的成功 经验，围绕着 XX 区发展建设的本地化需求与特点，进行智慧 XX 顶层设计总 体规划工作，在“生态桥”、“街乡吹哨”、“农科创”、“互联网

GIS 平台（室内外一体化） 瓦 面 室内部 件语义 编辑 3.3 三维 GIS 平台（可视化分析应用） 通视分析 室内外一体化表达 地上下一体化剖切 多方案对比 3.4 系统特色 本地化服务： 28 个分公司、上百家代理商网络，确保服 务 及时、高效；； 紧贴国家要求：系统开发采用 2015 国家最新的标准； 理念：双向共享，数据及时、准确、完整；

应用方面，绝大多数均为涉旅的 IT 科技类公司协助 其在通用大模型基础上进行的二次研发。以黄山景区为例，其所开发 的智能体由黄山与阿里联合投资运营的企业途马科技研发。该智能体 基于支付宝的底座模型进行了本地化数据的导入，并作为服务游客咨 询的智能体入口，与黄山本身的官网平台进行了有机融合。 为深入了解旅游行业对 AI 大模型的应用，课题组联合环球旅讯 对 100 余家旅游企业 AI 应用情况进行了问卷调研。主要结论如下： 口端。通 用大模型可满足文旅领域基础信息查询需求。互联网中能找到答案的 一般性查询，主要依赖通用大模型和智能体，预计可解决用户 80% 以上的信息需求。而在文化和旅游特定场景下，深入、专业、本地化 的查询与服务，更适合由垂类大模型或各文旅机构智能体提供，这部 分信息需求约占 20%。这种格局类似人们在抖音和小红书上查找旅游 攻略，而涉及门票预订、游览讲解、项目排队时间查询等具体、本地 AI 与旅游结合的合作交流平台。一是借助文化和旅游部 智慧旅游解决方案征集、智慧旅游展示交流活动、智慧旅游供需对接 活动等平台，扩展大模型企业与旅游行业合作交流的深度广度，在数 据开放共享、本地化知识库应用、数模融合等方面加强通用技术企业 与旅游行业的结合；二是鼓励行业 OTA 和智慧旅游企业从业务需求、 游客习惯偏好等市场化因素出发积极创新人工智能在旅游行业的高 频应用场景，不断优化

政策支持 （省、市 发文） • 招标要求 • 评优评奖 （动态考 核、标化星级工地） 集成服务商 • 网络建设 （ 5G 、物 联网） • 服务保障 （本地化 服务机构） • 考核培训 （专业人 才） 软硬件厂商 • 技术标准 （省技术 标准编制） • 平台协议 （ 4 个对 接协议） • 功能要求