针对高考、中考、义务教育阶段招生等不同类型 的招生工作，整合招生政策、院校信息、专业设置、 历年录取数据等信息，为考生和家长提供智能咨询服 务，解答招生政策、志愿填报、院校专业等方面的问 题，帮助考生做出合理的升学选择。 7.5.2 技术方案 基于 DeepSeek 大模型开发智能招生咨询机器 人，通过对招生政策文件、院校招生简章、专业介绍 等文本数据的学习，构建招生知识图谱。智能咨询机 成绩、兴趣爱好、职业规划等因素，结合历年录取数 据和院校专业信息，为考生推荐合适的院校和专业， 并生成志愿填报方案。考生和家长可以通过平台与咨 询机器人进行互动，调整志愿填报方案，提高志愿填 报的合理性和成功率。 7.5.3 预期效果 招生咨询响应时间缩短至秒级，咨询准确率达到 95% 以上。减轻招生部门的工作压力，提高招生咨 询服务的效率和质量，帮助考生和家长更好地了解招 生政策和院校专业信息，做出科学的升学决策。

建了覆盖民航基础数据服务、专业咨询分析服务及高效数据分析平台的全方位服务体系。 我们的数据解决方案已深度赋能民航、 OTA/TMC 、物流、保险、金融租赁等商业机构，以及交通、文旅等政府部门与高等院校，服务客户超 150 家。 案例一：航空业智能化升级实践 在国内某机场搭建的 ADSB+ACARS 设备 针对关键空域设置电子围栏，实时追踪飞行器轨迹，并判断其与围栏的相对位置。一旦发生穿越行为，

极性 不高，造成人才本地留存率处于低位，致使出现“培养—流 失—再短缺”的恶性循环。三是本土化人才培育体系与县域 产业需求存在机制性脱节，产教融合深度不足。作为县域技 能人才培养主阵地的职业院校，其专业设置调整滞后于数字 产业发展节奏，教学内容与产业实际发展的契合度和衔接性 有待提高，亟需加快对“人工智能+县域农业”“跨境电商+县 域特色产品”“数字治理+基层服务”等县域新兴产业场景定 县域短期服务的数字人才，给予交通补贴、项目分红等激励， 重点引进电商操盘手、智能装备调试专家等急需人才。二是 深化产教融合，培育本土化数字技能人才。构建“县域职教 中心+龙头企业+实训基地”培养体系，在百色、河池等县域 推动职业院校与本地数字企业共建实训基地，开设数字农业 技术、工业互联网应用、直播电商等定向专业，定期举办广 西县域数字技能大赛等活动，以赛促学，选拔优秀人才纳入 广西县域数字经济发展评估报告（2025 年）

化生产能力。 武威市凉州区无人机产业园：位于甘肃省武威市凉州区，项目总投资 3.48 亿元， 重点建设无人机装配生产线及研发中心。全面投产后，将联合西北工业大学、南京理 工大学、西安交通大学等院校和科研机构，生产以"山海重明"为主导品牌的多旋翼、 固定翼、复合翼及垂直起降类无人机，预计年销售额达 2.75 亿元，提供约 300 个就业 版权所有：天域飞行·侵权必究 作者微信：13804783205 军民融合与技术转化： 传统航空企业转型园区注重军民融合和技术转化，通过将军用技术转化为民用， 拓展低空经济市场。如中航工业在深圳设立面向低空经济的复合材料原材料和结构件 专业化合资公司，加强与科研院校和科研机构合作，吸纳优秀科研人才，贴近响应低 版权所有：天域飞行·侵权必究 作者微信：13804783205 14 空经济圈生态客户需求。 中航高科在深圳与中航制造、长盛科技共同出资设立深圳轻快世界，面向以

拓展应用场景：在现有应用场景基础上，探索无人机 在城市测绘、电力巡检、环境监测等领域的应用，每 年新增 2-3 个示范项目，打造 “全场景覆盖” 的低空经 济生态圈。 4. 注重人才培养：与本地职业院校合作开设 “低空飞行服 务” 定向班，年培养 50 名专业技术人才；引进国内外 低空经济领域高端人才，给予安家补贴、项目奖励等， 构建多层次人才梯队。 通过本项目的实施，xx 市有望成为全国低空经济发展的标

广州市通过制定运维服务管理办法、服务目录及管理细则，实现运维 服务标准化管理、规范化实施和体系化运作，形成全市信息基础设施 运维“一盘棋”。同时推动成立广州市信息化运维服务协会，借此吸 引近百家行业龙头、信息运维企业、设备服务商及院校积极参与数字 广州建设，形成带动上下游产业集聚发展的“一条链”。 （4）厦门：IRS 构建数字资产全周期管理 厦门市以一体化数字资产管理平台（IRS）为核心，着力构建科 学完善的数字

研发投入、市场推广效果等因素进行分配。 依托全国数据标准化技术委员会技术文件和可信数 据空间发展联盟团体标准，加强标准引领，促进规 范 化管理。地方政府或行业组织，应鼓励数据空间建 设单位、运营机构、科研院校等积极参与可信数据空 间 相关国家标准、行业标准和地方标准制定。 3.3 搭建数据生态服务中心 建立可信数据空间的数据市场，应用市场，需求大厅 等，以需求导向进行场景挖掘，供需对接，数据供给；

据采集方式，提高数据采集效率。 11.3.2 夯实模型构建基础，强化重点模型培育 一是综合考虑地理、气候、运输等因素建立风力资源模 拟、集群影响分布、虚拟风场设计等模型，降低设计与建设 的不可确定性。 二是与高等院校、科研院所加强合作， 针对 风机螺旋载荷、叶片结冰预警、轴承寿命预测等建立重点应 用模型库， 三是培育积累能源错峰分布、集群效率提升等管 理模型，加快运营管理经验沉淀并实现模型的标签化管理、

建议，创建一种 共建共享的氛围。 再者，教育和培训的普及也至关重要。针对不同年龄层和技术 背景的人群开展相关教育与培训，不仅可以提高公众对新技术的认 知水平，还能减少恐惧感。建立与高校和职业院校的合作关系，开 设与智能交通相关的课程，让学生在学习中熟悉并接受这些新兴技 术，从而推动社会整体接受度的提升。 在推广过程中，必须重视文化因素的影响，尤其是在多元化的 社会中。不同文化背景下，公众对技术的态度可能存在显著差异。