3.1.2 摄像头与视觉处理......................................................................39 3.2 路径规划与控制算法...........................................................................41 3.2.1 碰撞避免策略........ 4.1.1 实时乘客需求分析......................................................................59 4.1.2 车辆调度算法.............................................................................61 4.2 智能票务系统........ 出行路线推荐系统..............................................................................83 5.2.1 最优路径算法.............................................................................86 5.2.2 用户个性化推荐.....

析 基础 。通过对大量实验数据和模拟计算数据的深入挖 掘， 科 研人员能够更准确地揭示材料性能与结构之间的内 在联系 ， 从而优化研发方案， 加速新材料的研发进程 。例 如， 利用机 器学习算法对海量材料数据进行分析， 能够快 速筛选出具有 潜在应用价值的材料配方和制备工艺， 缩短 研发周期 。在产 业应用阶段， 企业通过共享产业应用数 据， 能够及时洞察市 场需求的变化趋势， 获取产品在实际 深度探索构建具有高度精准性 和 泛化能力的新材料行业大模型 。该模型将集成材料科学 领域 的前沿知识和丰富经验， 为新材料模拟计算 、联合研 发 、试 制工艺优化等关键环节提供强大的数据支撑和先进 的智能 算法支持 。通过模型的应用， 有效缩短新材料研 发周期， 降 低研发成本， 提高研发效率和创新能力， 推动 新材料研发从 传统的试错模式向数据驱动的精准创新模式 转变 。预计在数 据空间建成后的 3 对大规模数据进行高效处理和分析 ， 挖掘数据背后的潜在价值， 为新材料研发和产业应用提 供有 力的数据支持。 数据清洗 ：运用多种数据清洗技术， 包括基于规则的清洗 方 法和基于机器学习的清洗算法， 对数据进行全面清洗 。 基于 规则的清洗方法通过设定一系列数据清洗规则， 如数 据取值 范围 、数据格式规范 、逻辑一致性规则等， 对数据 进行初步 筛选和清洗 。例如， 对于材料性能测试数据，

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， 受限于知识获取 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、算力与算法构成发展基石——数据驱动模型训练，算力支撑复杂计算，算法优化 技术路径，三者协同推动人工智能向更高阶形态演进。 虚拟现实 自动驾驶 生态 PyTorch TensorFlow MindScope 训练算法 无监督预训练 强化学习 前沿探索阶段 底层计算库： CUDA 、 CANN( 华为 ) 有监督微调 对比学习 * 互联网爬取、规模大 LLM 预训练 多维并行算法 状态监测、任务调度 语言通用模型： DeepSeek-R1

........................................................................................192 9.2.1 算法公平性................................................................................................ 律，并在毫秒级响应时间内完成交易决策。 当前 AI 量化交易系统的核心价值体现在三个维度：  风险控制精度提升：基于强化学习的动态仓位管理系统可使最 大回撤降低 40%-60%  策略迭代效率突破：遗传算法优化的神经网络策略研发周期从 传统数周缩短至 72 小时内  收益稳定性增强：集成学习模型在标普 500 指数上的年化波 动率较传统策略下降 35% 然而，该技术的实际应用仍面临关键可信度挑战。美国金融业 易所真实交易环境验证。例如，采用的动态特征选择算法可在保持 预测精度的前提下，将算力需求降低 60%，使中等规模基金也能以 合理成本部署 AI 系统。下文将具体阐述该方案的技术实现路径与 关键性能指标，为机构投资者提供即插即用的升级方案。 1.1 研究背景与意义 近年来，人工智能技术的快速发展为金融领域带来了革命性变 革，其中量化交易作为技术与金融结合的典型应用，正逐步从传统 统计模型向 AI 驱动的高级算法演进。全球量化交易市场规模已从

度大，用电消耗大，缺少统一的多源数 据监测管理 • 缺少以需定供的空调运行控制，节 能运行算法策略执行，满足正常办 公使用下提升用能效率、节约用电 以及降低碳排放 • 需要专业人员协助进行管理落地 AI 智能诊断预测体系 • 缺少园区用能分项计量、分析诊断手 段，用电计量需要大量手抄记录并进 行统计并计算电费（非峰谷平电价） 数据 数据 算法 算法 执行 执行 低碳园区管理体系 低碳园区管理体系 基于现有智能化基础，搭建园区低碳运营管理体系 冷水机组 + 地源热泵 + 锅炉 + 多联机空调 照明 计量 冷热源 末端 风机盘管 公区照明、车库照明 分项计量、智能计费 IoT 智能硬件 AIoT 智能建筑操作系统 OS 物联中台 算法中台 业务中台 数据中台 环境 动环监测等 低碳咨询服务 低碳服务 数字孪生 IOC 低碳运营 低碳能源（屋面光伏） 低碳能源 基础云服务 / 本地服务支持 基础平台 方案落地场景 碳排核算 碳排定额 碳排预警 碳配额 碳资产 碳交易 能耗自动抄表 费用智能结算 计费管理 欠费自动通知 缴费自动上传 智能计费 智能抄表 支路运行标准 能耗模型梳理 诊断算法迭代 设备运行策略 设备运行节能方案 建筑管理节能方案 设备维保节能方案 数字专家 用能诊断策略 碳排管理策略 碳排数据分析 碳资产管理优化 节能低碳评价 管理节点和属性配置

0的硬件基石，由交换机和光模块构成，以四大核心能力为 AI 业务 筑牢算力传输根基。针对 AI 训练 “大带宽、突发性” 与推理 “高并发、低延迟” 的差 异化需求，它通过 FLB 均衡、Token 均衡算法实现 95% 以上吞吐效率，400ns 级低时 延（远优于业界 750ns 水平）精准匹配 AI 实时性诉求；在安全层面，构建 “态势感知 和多级加密” 防护体系，保障高价值训练数据与模型参数 0 安一体架构与AI策略算法，实现网络与安全 配置的统一分析、自动生成，变更准确率达 100%，杜绝人工配置错误；在业务层面，凭 借 Rubook 拖拽式编排工具与10+预置场景 API，无需代码开发即可完成流程对接，将业 务上线周期从数月压缩至周级；在运维层面，构建应网一体体系，不仅能主动感知应用质 量、一键定位端到端路径故障，实现分钟级排障，还能结合知识图谱与AI算法，提前发现5 大类4 与网络的深度联动；依托磐石高可靠架构的iReliable技术，结合光模块AI能力，可实现毫 秒级故障切换，网络可靠性提升10倍以上，确保业务7×24小时不中断；同时，通过训练 网络级负载均衡、推理调度算法，动态优化算力分配，避免节点过载或闲置，推动 AI训练 和推理性能整体提升10%以上，让算力从 “静态分布” 转向 “动态高效流动”。 10 4.1 AI 网元 4 4.1.1 绿色超宽

速生成工种的劳动合同及三级教育卡 无纸化合同 生成合同后，电子签章，完成合同签 应用价值 电子合同 人脸识别， 自动提取数据中心相关信息 数据强关联，复核人员安全教育、交底、 证件等信息 人脸查档 l 分布式算法精准定位，行动轨迹实时记录，加强作业人员管理，督促现场有序施工； l 人员轨迹后台同步，人员热度、工种分布图表呈现，预警工程进度，合理配置劳力； l 进入危险 / 重点区域、非工作时段进入工作区 塔机运行状态监 测 群塔作业安全预 警 吊钩可视辅助操 作 司机认证专人专 岗 运行状态监测 l 其他限位：风速、倾角、 驾驶员身份识别 群塔防碰撞 l 196 种碰撞算法，囊括各种碰 撞现象 l 满足平臂塔机、动臂塔机、 轨道式塔机间等多种碰撞场 景，技术先进 塔机安全监控系统：设备安全运行自动监测、负载性能监测、群塔作业防碰撞、区域保护 吊钩可视化 显示 器 控制主机 应用功能 吊重传感器 高度传感 器 塔机安全监测 幅度传感器 风速 仪 防碰撞算法自适应 在支持动臂 、 平臂 、 轨道及三种 塔机混合式防碰撞 187 种算法基础 上 ，新增塔高自适应算法 ， 实现群 塔高度适时场景在建 ， 大大增强防 碰撞算法场景 ， 防碰撞支持场景达 196 种； 安全防碰撞 应用场景 ：布置在塔吊机械设备上 ，让塔吊驾驶员在驾驶

GRID 11 ■ 现有“源随荷动”的刚性调度模式，难以应对新能源高渗透率场景下电力安全消纳问题 ■ 亟需构建以电力专用人工智能技术为核心、源网荷储柔性动态平衡的电力调度 “超级大脑” 调度运行算法和系统面临分钟级时间窗口计算挑战 ——— — 大规模———— ———— 多任务一 口 全域感知 口 方 式 调 整 口 资源调节 研发更快 ( 小时→ 透明电网需要强大的软件系统这个 “超级大脑”对海量的数据进行管理，这是核心。 镜像 / 数字孪生信息物理电网， 基于数据建立的物理电网系统在数字空间的映射。基于物 理电网中的传感器和智能设备的数据，应用强大的算力算法构建电网运行导航决策系统。 线 路 厂 站 设 备 数字孪生电网： 主网 + 配电网 + 微电网一全息镜像系统 18 数字数据 镜像孪生体 外观形态 + 拓扑关联关系 中国南方电网 CHINA SOUTHERN POWER GRID ■ 多模态技术融合：采用多模态深度学习技术，融合图像识别、自然语言处理和时间序列 分 析等多种 AI 算法，可自动读取实时和历史数据，实现对关键设备的精准诊断。 ■ 算力与算法优化：硬件采用全国产 GPU 算力集群，提升大模型训练效率；软件层面构建 电 力行业调度知识库，采用“大小模型”协同机制，即“大模型 + 机理模型”融合方式，发挥

......................................74 6.2 数据分析工具与算法...........................................................................77 6.2.1 实时分析算法......................................................  实时监测：及时获取环境数据，及时反映环境状况，维护社会 公共安全。  数据整合：将不同来源的数据整合，形成全面的环境监测数据 库，以支持后续分析。  智能预警：基于大数据分析和智能算法，对可能的环境威胁进 行提前预警，提高响应效率。  公众参与：通过开放数据平台，鼓励公众参与环境监测，增强 社会对环境保护的意识。 为了支持上述目标，本方案将建设多个监测单元，它们分别负 4G/5G、LoRa、NB-IoT 等，以保证数据传输的即时性和稳定性。 数据处理平台通过对采集到的数据进行分析、存储与可视化， 提供环境状态的预警与评估机制。该平台可以利用大数据分析与人 工智能算法，自动识别环境异常变化，并生成相应的报告，供政府 部门和公众查询。 针对用户需求，终端系统可以提供多种交互窗口，包括 Web 应用程序、移动应用和第三方信息接口。通过这些接口，用户能够 方便

据收集、清理、分析、安全存储和转移的成本。在可能的情况下 ，当局应努力使法规既可机器读取又可人类阅读，通过将法规转 换为算法系统可使用的机器可读代码来实现。为行业利益相关者 定义一组最低限度的数据进行匿名标准报告。 算法。 一个用于算法问责的治理框架应确保算法系统能够按 预期运行。在问责框架下，负责部署算法系统的人员对其决策 应承担法律后果。这一方面将尤其对于准备在路上部署自动化/ 自动驾驶汽车至关重要，这将需要与包括保险业在内的多个社 系统安全性和可靠 性的反脆弱运营管理框架。 照片： © 2025 Shutterstock / Mopic 人工智能如何提高交通系统的安全性和可靠性有哪些措施？ itf (2019), \"在算法时代治理交通\", 国际运输论坛政策文件 , 第82号, 经济合作与发展组织出版, 巴黎, h ttps://doi.org/10.1787/eec0b9aa-en . 05 组织国家间关于人工智能创新监管实践的知识转移