人工智能+智慧交通领域应用方案 目 录 1. 引言...............................................................................................................5 1.1 人工智能在交通领域的重要性...................................... 未来趋势与挑战........................................................................................131 8.1 人工智能与交通领域的未来发展......................................................133 8.2 技术应用的社会接受度.............. .............................143 1. 引言 在当今快速发展的科技环境中，人工智能（AI）正逐渐成为推 动各个领域革新的关键技术之一。交通领域作为国民经济的重要组 成部分，面临着日益增长的出行需求、交通拥堵、环境污染及安全 隐患等挑战。因此，将人工智能技术与交通领域的深度融合，能够 有效提高交通系统的效率、安全性与可持续性。 AI 在交通领域的应用主要包括智能交通管理系统、自动驾驶技

人工智能技术在地铁运营场景中 的典型应用 中国人工智能产业发展联盟 交通+人工智能深度融合委员会 2020年8月 1 版权声明 本研究报告版权属于中国人工智能产业发展联盟，并受 法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本报告文字或者 观点的，应注明“来源：中国人工智能产业发展联盟”。违反 上述声明者，编者将追究其相关法律责任。 2 目 录 版权声明................ ............................................................................................. 1 一、人工智能赋能地铁的新浪潮......................................................................................... ..................................... 3 （二）人工智能持续快速发展............................................................................................ 4 （1）人工智能技术概述.......................................

则允许某些人工智能解决方案，这将使政府能够测试预期的监管是 否涵盖了现实生活中的影响（例如旧金山的自动驾驶汽车试验和挪 威沿海的自主船舶）。试点项目和试验可以作为包容性社会对话的 基础，汇集不同利益相关者的集体谈判和研究投入。 以及人工智能在交通中的应用。 针对性法规应确保人工智能在交 通领域的应用符合用户和社会的需求。需要将人工智能技术的优势 与其他可能性和现有解决方案进行比较，以确定人工智能在哪些方 些方 面表现更优。虽然行人面部检测和利用人工智能系统实现更好的视 觉识别可能有助于自动驾驶汽车提升其“感知”周围环境的能力，但 当局需要平衡道路使用者安全与其隐私权和肖像权的重要性。 结果。 交通主管部门可以使用人工智能系统来支持三个以部门为 中心的成果。首先，人工智能输入可用于规划（例如，了解网络中 流量发生的地点）、预测或为规划目的创建更相关的场景（例如， 开发模型和预测）或进行基础设施评估。交通主管部门可以使用人 主管部门可以使用人 工智能来简化其运营（例如，目标维护） 尽管人工智能潜力巨大，但其部署也将带来一系列社会经济、制度 和政治挑战。本文包含十条建议，供政策制定者参考，以包容、公 平、透明、安全和负责任的方式设计、使用和监管交通运输领域的 人工智能。 01 明确交通政策要实现的社会目标，评估人工智能如何帮助实 现这些目标，部署人工智能技术的清单采购和使用。 明确界定交 通部等机构旨在实现的社会目标，例如环境可持续性、经济效率、

电力人工智能多模态大模型 创新技术与应用 1 、研究背景 2 、关键技术 3 、应用案例 4 、未来展望 目 录 人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科 学；其在历史上经过多个发展时期，形成了不同的技术流派； 深度学习是目前主流。 1950s—1970s 1970s 中期 1980s-2000s 大模型时期 人工智能领域迭代迅速、多种技术流派蓬勃发展，在多个领域已有广泛应用。 背景 1—— 人工智能的概念及发 展 依赖统计学和人工 设计特征构造算法； 代表算法： 支持向量机 (SVM) 决策树 朴素贝叶斯算法 神经网络在多个领 域取得初步应用； 代表算法： 卷积神经网络 循环神经网络 图神经网络 聚焦知识工程 与专家系统构建， 通过人工整理知 识库驱动决策， 以符号逻辑为 核心，依赖人工 规则与推理系统 ( 如 专家系统 ), 强解 释性但泛化 能力 弱。 基于海量数据与 大规模预训练； 代表算法： DeepSeek 系列 Qwen 系列 GPT 系列 通过模型组合提升 预测精度； 代表算法： 随机森林 梯度提升决策树 神经网络 ) 深度学习机器学习人工智 能 4/37 在人工智能领域，数据、算力与算法构成发

新型电力系统需要人工智能 李立涅 2025.12.08 大湾区科学论坛 中国南方电网 CHINA SOUTHERN POWER GRID 引言 一、新型电力系统需要人工智能 二、电力人工智能的现状 三、电力人工智能的研究和思考 -- 我们的工作 结语 中国南方电网 CHINA SOUTHERN POWER GRID 目录 1 能源革命 2014 年 6 6 一、新型电力系统需要人工智能 中国南方电网 CHINA SOUTHERN POWER GRID 7 电力人工智能 (AI EPS) (AI Electric Power System) 是专业大模型， 能够满足物理规律、电力系统技术准则， 实现电力系统生产智能应用 理论与技术是构建新型电力系统的重大需求 新型电力系统需要人工智能 中国南方电网 CHINA 新型电力系统需要人工智能 中国南方电网 CHINA SOUTHERN POWER GRID 展提供 人工智 型电力 9 可以“无条件”接受新能源 新能源为主体 能源供给侧脱碳 系统有“无限大”的功率、“无限多”的能量 系统的功率的动态平衡、能量的动态平衡：动态平衡理论 电力系统新理念：电压稳定、频率稳定、功角稳定 -- 电力电量平衡 新型电力系统需要人工智能 以新能源为主体的新型电力系统

人工智能在电力需求侧仿真与预测中的若千应用 景锐 ( 副教授 ) 厦门大学能源学院 目录 1 在仿真中应用 2 在预测中应用 2 3 背景意义 全球变暖， 2024 年为有记录以来全球最热年，为舒适与健康不得不消耗大量能源 ! 《电力系统调节能力 优化专项行动实施方 案 (2025-2027 年 ) 》 目标：在需求侧建设相当于 5%

团队独立完成，结果仅供相关机构参考。由研究团队负责对报告内容的解释。 由于时间和专业水平所限，错漏之处敬请批评指正。 前 言 步入“十五五”开局之年，数字技术革命呈现出加速演进的强劲 势头。在数据要素市场化改革持续深化、人工智能大模型实现规范应 用、政务数据共享体系不断完善等一系列关键领域取得重大突破的有 力带动下，政府数字化转型成功步入“深度融合、智能驱动”的全新 阶段。国家高度关注数字治理能力的提升，从技术创新、制度构建、 梁八柱” 的稳固体系，后者有效化解“数据烟囱”“重复建设”等突出难题； 10 月，《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划 的建议》明确提出“深入推进数字中国建设”，有力推动数据、人工 智能与数字化治理深度融合，为数字政府建设指明了清晰的发展方向。 在中国社会发展新阶段来临之际，在促进高质量发展和构建新发 展格局的总体指引下，数字政府建设应当主动把握机遇、积极应对挑 年，我国数字政府政策体系围绕数据要素市场化、人工智 能应用规范化、政务服务智能化等核心领域达成系统性突破（如图 1）。 《数字中国建设 2025 年行动方案》明确将数据要素市场化改革作为 主线，提高数字政务智能化与基础设施水平；《政务数据共享条例》 以制度创新为核心，构建四梁八柱式体系，系统性破解政务数据难题； 《政务领域人工智能大模型部署应用指引》提出有序推进人工智能大 模型在政务领域的部署与应用；国家标准《数字政府架构框架》覆盖

�N����7� �����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 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 潜能加速释放 [1-2]。 中国电子信息产业发展研究院于 2025 年 4 月发布的《中国人工智能区域竞争力研究报 告》数据显示,2024 年中国人工智能产业规模已突破 7 000 亿元,其中大模型相关应用贡献显著。 家互联网信息办公室消息,截至 2025 年 6 月,中国已 经有 433 款大模型完成备案,上线提供服务。 从已公 开的备案信息来看,备案的公司类型丰富多样,涵盖了 互联网科技巨头、科研机构、专业人工智能企业、传统 行业转型企业等。 至顶智库结合各地政府官网等权威渠道统计 [4], 2025 年 2—3 月,DeepSeek 模型已在我国东部、中部、 西部和东北地区的 72 个省级或市级政府部门部署。

构建工地现场智能监控和控制体 系 依托最新技术手段 建设目标 人员安全意识薄弱 进度实时追踪难 施工现场监管难 机械设备管理难 降低人工成本 人员管理困难 安全质量问题 智能监管 人工计算慢 绘制、修改不 便 保存交互困难 人工智能 实时、持续监 控 云平台数据共 计算力强 图纸修改方 便 存储交互方 管理升级 智慧建造时代 计算机时代 手绘时代 人脸识别进出 工人进出管控 ● 人员考勤数据同步对接住建实名制平台、公司平台 , 为工人工资发放提供数据 支持 l 管理功能 分区管理、考勤记录、工资发放 l 门禁功能 实现进出人员实名制管控 生活区人员门禁通道 施工区人员考勤通道 劳务实名制系统 进入人员通道 开闸通行 人工复核 语音报警 正常 异常 无感测温 无感考勤 方案设计 u 智能考勤 + 认证清除模式（断电、开门、延时） 施工电梯监控系统 云平台 驾驶员身份识别 人数识别 黑匣子记录功能 无线传输 高度采集 载重检测 广角摄像头集成 AI 算法，精准快速统 计 司机人工统计升降机承载人数 前端识别，快速处理 AI 算法，提高准确率 语音提醒，超员截停 统计汇总，实现闭环 AI 升降机人员安全预警 AI 机械操作预 警 司机疲劳识别 机管大师