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 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。 宜居性、可达性，将有助于更好地理解哪些人工智能应用可以帮助 实现这些目标、何时应使用以及哪些优势需要支持。这将使各部能 够为采购管理编制清单。 04 为实验和试点提供政策配套空间，协调公私部门 立场文件 人工智能 如何能使政策制定者有效监管和使用人工智能在交 通领域？ 交通监督与控制、执法、采购流程和人员管理）。最后，当局也 可能使用人工智能来提升对公民和相关方的服务交付（例如许可 证申请和交付、审批处理、费用支付或信息提供）。

通过解析大模型与智慧城市的深 度融合机制,重点探讨大模型对城市治理体系现代化、公共服务智能化、产业经济高效化的赋能作用,分 析其关键驱动因素如算法创新、算力支撑、数据要素流通及政策环境,旨在为城市管理者和政策制定者 提供前瞻性参考和实践指引。 关键词:大模型;智慧城市;数据要素;城市治理 中图分类号:F49;F299. 2;TP18 文献标志码:A 引用格式:魏天呈, 郭真, 杨云龙 事材料多次重复填报导致审核速度慢、政府部门面对 应急事件响应不及时等诸多问题,大数据价值未得到 深度挖掘,严重制约了智慧城市建设水平。 本文通过剖析大模型赋能智慧城市的必要性,为 城市管理者和政策制定者提供“人工智能时代” 下大 模型城市赋能体系的建设思路,探讨大模型与智慧城 ·91· ���E�����0 市相结合的 3 种典型场景,提出未来智慧城市发展与 大模型结合的持续发展策略。

（4）卫星技术矿山应用案例分析：总结国内外典型案例，提炼成功经验。 （5）矿山卫星技术应用发展趋势与前景：探讨技术、产业和政策发展方向。 （6）结论与建议：总结研究成果并提出政策建议。 通过本白皮书，希望为矿业从业者、政策制定者、技术开发者及潜在投资者提 供指导性参考，为推动矿业的智能化升级贡献力量。 “白皮书目标群体研读推荐”见下表： 卫星技术矿山应用白皮书（2025） 3 表 1 白皮书目标群体研读推荐 用经验。在实施过程中，注重数据资源的整合与利用，推动卫星数据与现有生产系 统的有机融合。同时，建议关注人才培养和团队建设，提升员工对新兴技术的理解 和运用能力，为技术创新应用提供持续支撑。 6.2.2 对政策制定者的建议 政策制定者可以考虑通过多种方式支持卫星技术在矿业领域的发展。建议研究 制定相关的产业扶持政策，如税收优惠、专项补贴等，激励企业采用先进技术。在 标准建设方面，可以推动建立统一的技术规范和数据标准，促进行业健康发展。同

数据收集与分析，相关部门可以及时了解低空地区的污染物排放情 况，从而对现有环保政策进行评估和调整。例如，各类气体（如 PM2.5、PM10、NOx、SO2 等）的浓度可以直接影响发放新企业 或改建的决策。在此过程中，政策制定者能够利用监测数据进行合 理规划，提高环保政策的针对性和有效性。 其次，低空环境监测对于保障公众健康具有直接意义。研究表 明，长时间暴露在污染的低空环境中容易引起呼吸道疾病、心血管 疾病等健康 在低空环保监测网络中，数据可视化平台的设计是实现数据有 效利用和决策支持的重要组成部分。该平台需要具备友好的用户界 面、实时数据展示、丰富的数据分析功能，以及多种数据交互方 式，以满足不同用户的需求，包括政策制定者、研究人员、公众 等。 首先，数据可视化平台应具备多个功能模块，包括数据展示、 分析与统计、预警系统、报告生成和用户交互等。主界面应清晰展 示各类监测数据的实时状态，例如下一表格所示的监测指标及其对 够全面监测空气质量、噪声污染、以及其他环境影响因素，从而为 政策的制定与实施提供坚实的基础。 通过实时监测数据，政策制定者可以明确当地环境问题的严重 程度，识别潜在的污染源，并评估现行政策的有效性。例如，若监 测数据表明某一区域的 PM2.5 浓度长期偏高，政策制定者可以考 虑制定新的减排标准或强化现有行业的排放控制措施。此外，通过 建立监测数据的历史数据库，分析不同政策实施前后的环境变化，

题——如价格战、60天账期、出海合 规——的回应和洞察。 此外，这本蓝皮书还高屋建瓴，对 汽车行业的可持续发展整体面临的主 要挑战，以及未来五年的核心趋势，进 行了前瞻性分析；并分别为主机厂、供 应商、政策制定者/行业组织提供了ESG 行动建议。 近年来，中国汽车企业的ESG管理 在不断提升，这一点可以从国内外主流 的ESG评级机构，如MSCI、商道融绿 等的评级结果得到佐证。但是，可持续 发展是一道没有尽头的漫长旅程。任重 从“可选项”深化为“必选项”，并正从合规遵循阶段迈向价值创造的新纪元。面对当前 的结构性挑战，产业各方需以系统思维构建协同共生的新生态，将挑战转化为高质量发展 的重要引擎。以下将从趋势前瞻入手，分别针对主机厂、供应商、政策制定者与行业组织 提出具有可操作性的行动建议。 » 趋势前瞻：可持续发展成为核心竞争力 面向“十五五”，中国汽车产业《节能与新能源汽车技术路线图3.0》已然绘制。《路 线图》明确提出，“电动化 企业，组建技术联盟或采购联盟，共同摊薄研发成本，提升对上游的议价能力。积极 参与行业组织主导的标准制定与最佳实践分享，在提升自身能见度的同时，推动形成 更符合产业实际、更公平的规则体系。 » 给政策制定者及行业组织的建议：构建支撑高质量发展的产业生态 政府与行业组织应着眼于长效机制的建立，为整个产业的绿色转型提供坚实的基础设 施和良好环境。 · 建议完善标准体系与基础设施，降低全社会合规成本。当务之急是加快制定与国际接

目标市场选择 全球数字经济呈现多极化、区域特色鲜明的发展格局。不同区域基于其产业结构、监管环境、人口结构和基础设施水平， 形成了差异化的数字生态。北美与欧洲：作为成熟市场，是技术输出和合规标准的制定者；亚洲：是全球数字经济的增长 引擎，兼具技术创新与模式创新的活力；拉美、中东/北非：是充满潜力的新兴市场，金融科技和电子商务正快速普及； 大洋洲：是高度成熟但独特的利基市场，适合特定赛道切入。 区域

部门。这一机 制确保了及时响应和干预措施的实施，从而降低了环境破坏的风 险。 在治理决策支持方面，多模态 AI 通过整合来自社交媒体、新 闻报道、科学文献和环境监测数据的信息，能够帮助政策制定者更 全面地了解公众的环保关注点及反馈。这一应用不仅能够提高环境 政策的透明度与公众参与感，还能够通过数据挖掘发现治理中的问 题与挑战。 此外，在生态恢复过程中，多模态 AI 能够提供优化方案。利 化、智能化和动态化，不仅能及时应对突发污染事件，还能为常规 水质管理提供长期数据支持与决策依据，以促进水体生态环境的可 持续性发展。 6.2.3 政策建议 为了提高水体质量评估的效率与准确性，建议政策制定者采取 以下措施： 首先，加大资金投入，强化生态监测站点的建设与运营。这些 监测站点应覆盖主要河流、湖泊和水库，采用先进的智能传感器和 无人机巡检技术，实时获取水体质量数据，确保数据的及时性与全 告，并提供决策支 持。 展示层则负责将分析结果以用户友好的方式展现。利用可视化 技术，将复杂的数据和分析结果转化为图表、地图以及实时监控面 板，方便用户进行直观的理解和操作。这一层将为政策制定者、环 保工作者及公众提供便利的信息获取渠道，提升系统的用户体验。 为了支持上述功能，系统设计中还需考虑以下几点：  系统应具有良好的可扩展性，以便未来可以根据需求实时接入 新的数据源和分析模块。

立即启动“无悔之举”：以情报驱动决策 .............................. 82 7.1.3 投资于敏捷性，而非特定算法：构建面向未来的架构 ......... 83 7.2 对政策制定者与监管机构的建议 ..................................................... 84 7.2.1 细化实施路径，强化战略执行力 ........... 运转， 以适应 任何外部环境的变化。在实践中，这意味着推 动技术团队采用抽象的加密 API、支持混合 X.509 证书的 PKI，以及能够 在协议层安全协商算法的现代通信协议。 7.2 对政策制定者与监管机构的建议 抗量子 迁移是 一项 关乎国 家安全、经济稳定和技术主权的系统性工 程。 政策制 定者与 监管机 构的角色，是为所有组织的“迁移引擎 ”扫清 障碍 ，并提 供强大 的外部“顺风 展，将其打造为数据要素流通的安全底座，从 而不仅解决安全问题，更创造经济增量。 7.2.2 推动标准协调，减少全球合规摩擦 在全 球化的 数字 经济中 ，标准的碎片化将带来巨大的经济成本和安 全风险。政策制定者的关键职责是充当桥梁，最大限度地减少技术壁垒。 积极参与并促进国际标准对话：面对以美国 NIST 为代表的标准体系 与中 国追求 独立自 主标准 体系并存的“大分流”趋势，应通过外交和技 术交

于大型活动等预约飞行执行存在高度不确定性，且对商务飞行业务存在较强限制。 基础设施不足：大部分地区尤其是城市场景下的垂直起降点、充电设施等配套不 足，成为制约低空飞行的关键因素。 针对这些问题，政策制定者可采取以下对策： 加快低空空域管理改革：根据无人驾驶航空器"低慢小"特征，进一步优化低空空 域分类管控模式；推广落实在监视空域和报告空域采用"飞行报备"管理模式。 强化空域协同化管理：推动成立

用的定价、推荐、分控系统都有人工智能和运筹学的交融。 为了做出最优（经济的或其他的） 决策 ，决策相关理论将概率理论和效用理论结合起来 ， 为在不确定情况 下 （在概率描述能适当呈现决策制定者所处环境的情况下） 做出决策提供了一个形式化且完整的框架但自 20 世纪 90 年代以来 ，决策逐步深入人工智能系统研究 ， 经济学、 博弈论、 运筹学、 人工智能等多领域学科思想融合 ， 让计算机智能处理海量数据