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 物联网普及： 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。

.......................................................................................28 2.3.2 算法模型开发................................................................................................. 数据处理层是系统的中枢，由高性能服务器和云计算平台组 成，负责对感知层采集的原始数据进行存储、清洗和分析。数据处 理层采用了分布式存储和大数据处理技术，能够高效处理海量数 据。同时，AI 算法引擎在这一层进行运行，包括深度学习模型、图 像识别算法和自然语言处理技术，用于实时分析视频流、检测异常 事件并生成警报。数据处理层还具备自我学习和优化的能力，能够 根据历史数据和用户反馈不断优化算法，提高识别的准确性和响应 速度。 数据处理层是系统的核心，包括边缘计算节点和云端服务器。 边缘计算节点部署在景区关键区域，用于实时处理本地数据，减少 云端传输压力，并提供快速响应能力。云端服务器负责大规模数据 的存储、分析和模型训练，支持深度学习、目标检测、行为分析等 AI 算法的运行。通过边缘与云端的协同，系统能够实现从实时预警 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

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.................................................................................................................................................34 3.3.1 模型选择与训练..............

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............................. ...................................54 3. AI 大模型构建.............................................................................................55 3.1 模型架构设计........................................... 3.1.3 输出层设计.................................................................................63 3.2 模型训练与优化..................................................................................65 3.2.1 训练数据集构建

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 由 AI 人工智能助力产业发展动能变革 ..........................................................................13 2 概念模型 2.1 AI CITY 概念内涵 ..................................................................... 15 2.2 AI ............................................................................................19 2. 大模型中心 ................................................................................................

......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................................

展 示 碰撞 检查 BIM 模型 建立 动画 交底 变更 管理 软件 平台 统一 支架 设计 重要 部位 VR 交 底 与运 维软 件结 合 BI M 标准 设立 BI M 人员 培训 管理 平台 设备 管理 3.1 BIM 应用总则 编制项目 BIM 技术统一实施方案及各专业模型创建标准等保证整个园区 BIM 模型的统一性。 CBIM® 建设协同管理平台 建设协同管理平台 通过建设协同管理平台实现所有参建方的数据的协同与 共享。 通过数据整合 我 的项 模板 成 果查 看 与维 护 最终的交付模型成为未 来的城市数字化管理的 数据基础。 3.2 设计阶段 BIM 应用 采用 CBIM 协同平台作为项目的设计 BIM 协同平台。 3.2 设计阶段 BIM 应用 制定单体所需各种样板族库 ，保证各单体使用族库的统一。 同时族库将作为雄安新区 BIM 叠 层 墙 3.3 施工阶段 BIM 应用 设计模型移交施工总包后 ，施工总包开展深化设计并进行模型的综合协调。 在 45 天内 ，共计审核 25 次 ， 累计解 决问题 534 项。 园区模型数据总量统计 土建 202M 钢结构 1407M 外装 1801M 内装 915M 机电 2278M 场地模型 655M 管廊模型 386M 集成房 屋 2640M 综合协调问题数量统计

出）全过程的差别化管理措施，对园区楼宇基础设施效能投入产出进行进 行统计分析和查询。为园区产业结构转型升级、招商引资、企业发展扶持 等政策的制定和调整，提供量化决策依据。 7 经济运行模型 业务模式优化 业务分析 关键业务监控 关键业务模型化（实时） 企业运营综合 评价（月度） 产业类型 所属区域 企业性质 税收 吸纳劳动力 土地占用 能源消耗 污染排放 地区 GDP 增长 （年度） 出口 大数据分析 大数据预测 信 息 数 据 知 识 应 用 16 行业大数据应用面对的挑战 硬件无法跟进 数据规模的 指数级增长 过于分散和原 始成为大数据 应用的障碍 复杂数据算法 与业务模型 衔接 诸多大数据并 行计算架构的 选择 大数据应用实 现路径： 从哪里开始？ 专业人才匮乏 17 CONTENT 1 当政务应用遇到大数据 2 退而结网，打造大数据湖泊 3 Hadoop Zookeeper Hadoop Oozie ETL 任 务 调 度 Elastic Logstash 数据仓库 数据集市 多维数据库存储 数据标签库 模型设计 模型训练 模型发布 模型管理 应用模型 算法模型 接口整合（ thrift ） Smart BI / 并行基础架构 / 算法 / 业务场景 Data Service / DaaS IDC / 数据来源 / 数据存储

..........100 6.8.6 外业数据采集（全景、航飞街景、人工外业采集）.............................................112 6.8.7 模型等级要求............................................................................................... 阅。 6.6.6.4 井下水位智能监控 通过安装井下水位智能监控终端，强化井下水位动态采集手段，采用适用于 工作在复杂环境的投入压力式高精度液位监测设备，建立、优化防涝监测预警体 系和经验模型，制定应急预案，明确预警等级及相应的措施和处置程序，着力提 升市政部门应对排水内涝事件的信息化管控能力，减少因为城市内涝等问题导致 的生命财产损失。 6.6.6.5 泥沙沉积量监测 1）监测设备 根据智慧城市要求，进行精细化建模，参考 XX 区三维一张图内容，建筑位 置与结构依托于现有的倾斜模型成果，最大程度满足了精度和结构。 6.8.2.1 制作内容 6.8.2.1.1 建筑要素模型内容 是指永久性建筑，含台阶、雨棚、阳台、飘窗、永久性装饰、人字型屋顶、 屋顶架子（方柱状或圆柱形）、柱子等建筑物附属物。 6.8.2.1.2 地面要素模型表现内容 除建筑物、交通、水系、植被之外的自然或人工修筑所占场地进行建模，具

业务能力提升、资源配置的开放式平台，构建水务行业生态体系的核心。其本质 是通过构建精准、实时、高效的数据采集互联体系，建立面向工业大数据存储、 集成、访问、分析、管理的开发环境，实现工业技术、经验、知识的模型化、标 准化、软件化、复用化，不断优化研发设计、生产制造、运营管理等资源配置效 率，形成资源富集、多方参与、合作共赢、协同演进的水务行业新生态。 3. 项目目标 通过云计算、大数据和人工智能等新一代的互联网 全面融入北控水务在运营管理上的成熟理念和丰富经验，利用人工智能和大数据、 云平台等先进技术，配套建设、应用集智能感知、智能预警、智能调度、智能处 置和智能服务等智慧化功能于一体智慧水务运管系统；通过将水务机理模型和大 数据科学相结合，深入发掘海量工业数据，揭示传统技术方式难以展现的关联关 系，提升整体数据分析能力，为有效处理复杂运管问题提供新的手段，实现水厂 智能预测和决策支持、工艺优化、精确控制、无人值守等功能提供平台支撑。 层在通用 PaaS 层之上叠加工业模型、数据管理、大数据处理、 工业数据分析、工业微服务等创新功能，构建可扩展的开放式云操作系统。工 业 PaaS 层主要有以下三个功能：一是提供工业数据管理能力，将数据科学与工 业机理结合，帮助水务企业构建工业数据分析能力，实现数据价值挖掘；二是 将大量的工业技术原理、行业知识、基础工艺、模型工具等规则化、软件化、 模型化，封装成为微服务组件，可重复使用；三是构建应用开发环境，借助微