业务统计 分析 深度 集团 V5 三期工程 © 公司机密 经过持续建设，集团已经建立了良好的管理决策分析体系支撑。但面向集团 领导的决策支持在其高效性、便捷性、智能性等方面仍待提升 各层面、视角的管理决策均需要充分的分析与数据支持。目前面向操作层的日常统计、面向管理层的 管理分析建设均取得一定成效，为高管层建设一个直观、简便、交互式的决策支持平台逐渐提上日 程。 信息技术的日新月异为智能型决策支持平台的建设创造了必备的条件 管理驾驶舱立足于管理决策平台之上，服务于集团高 层领导，主要具有以下特点： 关键决策 • 着眼于集团领导层关注的 关键性问题与决策点 • 符合集团战略管控体系的 管理分析深度要求 整体视角 • 立足于集团整体视角的分 析决策支持 • 跨越各类业务、各种能力 的综合分析决策平台 纵向回溯 • 与管理决策平台有效衔接 • 实现数据的同步获取，与 分析的回溯挖掘 灵活展现 • 运用先进技术，基于生动 增强供应链管理与服务，提升竞争力水平 4. 发展科技创新，促进生产力提高 5. 全面提升内部管理，实现管理精细集约化 集团 V5 三期工程 © 公司机密 在集团领导层面，为保障战略目标的实现，须从内外部多个视角密切关注外 部经济形势与集团发展动向，及时、有效决策与推动 围绕股东价值回报与战略目标实现，集团领导层一般主要关注公司的综合业绩表现，外部环境变化对 公司可能产生的影响，公司的内部运营发展状况等。

1200 亿 元 死亡失踪 117 人 ， 经济损失 154 亿 元 复杂环境下 ，低空智能感知面临“看不清” ，“看不准”和“看不全”的挑战 “ 看不全” “ 看不清” “ 看不准” 单机视角有限且存在遮挡 ，无法捕 捉目标在所有角度下的的特征 雨雪雾恶劣天气和低光照环境降低 了无人机对目标的感知清晰度 无人机高速飞行 ，场景动态变化， 降低了感知准确度 语义稀密 从下往上 深度与推理路径上差异巨大 ， 需要 跨层次泛化推理能力。 低空强投影与三维信息缺失 ， 需 要 理解姿态与视角差异 ，从二维观测 中构建空间推理能力。 这里是什么场景？ 变电设施间距多少？ 存在安全隐患吗？ 斜拍视角进行位置判断与空间度量 任务间推理路径差异化 俯拍视角进行目标感知与属性理解 四维度多种任务形式 空间难解 任务繁复 复杂环境下 ，低空具身智能面临“不可靠” / 反事实推理； 路线规划与动作输出； 仿 真 ➡ 现 实 泛 化 测 试 仿真感知推理 无人机第一视角场景理解 ， 对话问答 ， 以及任务规划。 仿真空间推理 在多个视角转换设定下 ， 进行定量空间推理。 Open3D-UAV EmbodiedCity 多源推理决策 引入多视角协同推理， 加入多源评估与协作决策。 UrbanVideo 2025.11 2025.02 ! 2022

且动态变化 ， 降低了感知准确 度 “ 看不全 ” 单机视角有限且存在遮挡 ，无法捕 捉目标在所有角度下的特征 复杂环境下 ，低空智能感知面临“看不清” ，“看不准”和“看不全”的挑战 “ 看不清 ” 雨雪雾恶劣天气和低光照环境降低 了无人机对目标的感知清晰度 “ 看不准” 低空感知模型进化难 “ 看不全” 多机跨视角感知难 “ 看不清” 复杂环境全天候感知难 低空感知 基础模型自主进化技术 水情监测 研究挑战 关键难题 技术创新 低空复杂环境 全天候感知技术 安防巡检 多机跨视角 协同感知技术 应急搜救 成果应用 四 未来工作 一 研究背景 · 二 · VisDrone 数据平台 三 低空感知 脑 历时 5 年全国 14 个城市采集 2000 万 + 图像 / 视频帧 2000 万 + 目标标注 能力弱、多源目标表观差异大、多 智能体协同交互难、空地跨视角差异显著等难题。 实现智能无人集群多智能体空空、 空地协同感知与进化 智能无人集群协同感知与进化难 海河天眼基座模型 智能无人集群协同感知开放数据平台 + 集群空空 / 空地协同平 台 数据与平台支撑 智能无人集群协同感知与进化技术 空地跨视角差异显著 多源目标表观差异大 通用表征学习能力弱 多智能体协同交互难

化运营，提升场馆运营效率，降低运营成本，实现场馆管理从粗放管理到精细化运营的转变。 现场观赛体验方面：通过 5G、移动 APP、新一代视频技术等手段，实现在线购票选座、智慧导航服务、现场 多视角观赛等场景体验升级，全方位增强观众现场观赛体验。 体育场馆智慧化标准体系建设指南 - 4 - （三）分类 1. 体育场馆分类 广义上的体育场馆分为对社会公众开放并提供各类服务的体育场、体育馆，体育教学训练所需的田径棚、风雨 在多元化的媒体环境下，视频的呈现形式和内容正趋于多样化。现场体验是场馆的核心价值，现场的真人、气氛、 感官感受使得无需太多视觉细节就能充分调动现场观众的激动情绪，带来深刻感受。智慧场馆已经通过 8K VR 直播、 全景拍摄、多视角、自由视角、XR 等沉浸式技术，尝试为观众开辟第二现场，提供线上观赛和虚拟现场体验。 非现场观看时，主播或导演需要展示更多的现场细节和更丰富的音视频内容，来加深临场气氛，调动观看者的 情绪。因此，第二 争取更多的观众和提升用户付费意愿，各种新颖 的视角被陆续引入到直播之中。ESPN APP 为比赛提供了多种视角的观看形式，例如“All-22”提供了鸟瞰视角， 让 22 名球员在任何时刻都在镜头内；Techcast Global 提供了多达 12 个不同的摄像角度，而为了提供多视角的内容， 场馆内部设置了 100 个摄像头，为观众提供自由视角观看方式，达到超越亲临比赛现场的效果。 当前全球

以与 AIGC 进行自然而流畅的交流， 就像两个人在交谈一样。 AIGC 能够保存先前的对话记录，并在此基础上生成新的回应。这意 味着用户可以和 AIGC 逐步深入地探讨一个问题，不断获得新的信息和视角。 问题追问 当用户的问题不够清晰或不够具体时， AIGC 会进一步追问用户以获取更多信息。用户可以根据 AIGC 的追问进行补充说明，以便 AIGC 能够更好地理解问题并给出准确的回答。例如，如果用 人机混合 人和机器混合在一起，形成一种增强智能。这种智能不但比机器更聪明，而且比人 更聪明，能够解决更多问题。 智能自主系统 人工智能 2 .0 应该从原有的机器人的圈子里跳出来，以一个新的视角来看待新的自动化和智能 化结合的行为。未来的人工智能将会拥有比人类更强大的功能和更广泛的应用，人工智能将具 有人类所有的功能和表现形式。 人工智能未来发展 多智能体系统， 即用人工智能方法组织很多人和计算机联合去完 人机混合 人和机器混合在一起，形成一种增强智能。这种智能不但比机器更聪明，而且 比人更聪明，能够解决更多问题。 未来发展 人工智能 2.0 应该从原有的机器人的圈子里跳出来，以一个新的视角来看待新 的 自动化和智能化结合的行为。未来的人工智能将会拥有比人类更强大的功能 和更广泛的应用，人工智能将具有人类所有的功能和表现形式。 智能自主系统 未来发展

精准营销 个性化定制 智能生产系统 个性定制 精准营销 智能服务 众包众创众筹 协同设计 协同制造 / 云制造 柔韧性制造 C2M 智能商业系统 工业视角： 渐进、改良、升级 互联网视角： 变革、颠覆、重构 两种视角的工业互联 收率提升；工艺创 绿色、低碳；国 新，提升产品附加 家对节能减排的 值 ； 设备互 联与 诊 监管日益加强 断，要求最佳工况

2.2.1.3.1.1.8 辖区警情轮询 轮询显示各辖区 各类型的警情数量弹框。 2.2.1.3.1.1.9 辖区警情下钻/返回 系统支持将视角切换成辖区的下级所属单位，查看对应各地的警情数情况， 统计结果随之变化，支持返回上级单位视角。 2.2.1.3.1.2 警力概况 2.2.1.3.1.2.1 值班领导 展示本单位值班领导信息。显示值班领导名称。 14 XX 县公安局“情指行”一体化实战平台建设方案 6 辖区警力轮询 轮询显示各辖区 各类型的警力数量弹框。 2.2.1.3.1.2.7 辖区警力下钻/返回 系统支持将视角切换成辖区的下级所属单位，查看对应各地的警力数情况， 15 XX 县公安局“情指行”一体化实战平台建设方案 统计结果随之变化，支持返回上级单位视角。 2.2.1.3.2 警情指挥 2.2.1.3.2.1 警情列表 2.2.1.3.2.1.1 警情列表展示 默认显示 可根据选择的单位，在地图上跳转到对应的辖区位置，并显示对应的辖区 范围。 2.2.1.3.6.1.2 辖区选择资源联动 选择对应辖区，警情及图层资源随之切换。 2.2.1.3.6.1.3 辖区视角保存 可保存当前选中单位的的辖区视图，当重新进入该页面时，显示当前保存 的辖区边界等视图。 2.2.1.3.6.2 资源搜索 2.2.1.3.6.2.1 警力搜索 支持输入关键字可查询警力信息，并可在地图上展示位置。

而大幅度降 低设 备对环境适应性方面的依赖性。 车底扫描设备俯视图 车底成像设备现场照片 4.1.3.6.6 系统功能 系统采用彩色 CCD 动态扫描技术方式成像，自动检测通过车辆，视角大于 175 度，生成的车辆底盘图像分辨率大于 5000 万像素，实时显示出高清晰完 整 的通过车辆规则底盘图像，输出图像无压缩，采用不小于 22 寸高清晰液晶 显示 58 器可更方便快 15m 18m 21m 24m 监控水平距离 监控区域宽度 俯视角度 安装高度 地面 像机高度和俯视角度主要是避免一前一后人员经过通道时，人脸重叠产生遮 挡，同时需要照顾不同高矮人员经过时能正常抓拍。 摄像机安装高度 h 和安装水平距离 d 之间可参考下图公示来确定。 安装高度参考值：h=1 可承载质 量更重的物体，结构更稳固，亦可与滚轮实现完美的硬与硬结合，从而实现了滑 172 动的轻巧与更高的精确度。 172 · 控制台离屏幕 太近 浪费太多可 用空间 最上层屏幕 视角欠佳且 颈椎疲劳 · 底座太高或控 制台座椅过低 · 底座太低或控 制台座椅太高 · 控制台离屏幕 太 远 造成操作员 颈椎疲劳 造成屏幕的 遮 挡 安装后微调定位 支持安装后高度和水平微调功

Unloading 缴税 OUT 2 3 旅检智能管理 • 旅检口岸现场固定摄像头有监控死角； • 原单兵执法记录仪功能少（只录像、 无 嫌疑旅客智能报警），缺乏第一视角； • 拦截水客不够及时和准确 ， 容易遗 漏， 现场关员缺乏快速与指挥中心联动 能力； • 执行过程音视频留据存在遗漏，无法有 效保护执行人员和旅客。 25 海关通道 卫生检疫 2 告警 / 人脸图 像 3 智能单兵提示 1 视频流上 传 1 视频流上 传 解决痛点： 1. AR 眼镜补充固定摄像头盲点，同时解决双手，并以第一视角画面回传 2. 经过识别后，需要重点查缉的旅客照片可推送至智能眼镜端，便于一线关员对比照片并找寻对应旅客 3. 遇到异常或突发事件， AR 眼镜可作为媒介，申请后端辅助和机动指挥 构成要素：

设施、敏捷运营和全场景服务, 构建网络全生命周期的自动化和智能化能力, 为垂直行业和消费者提 供更优质的客户体验. 在用户视角, 自智网络全面提升数字化体验, 实现开通零等待 (zero wait)、业 务零故障 (zero fault)、服务零接触 (zero touch). 在运维视角, 全面推进数智化转型, 实现网络自配置 (self-configuration)、自修复 (self-healing)、自优化 数字孪生技术凭借其高保真虚拟映射与实时仿真能力, 已成为 UAV 控制与资源分配 的核心支撑技术. 然而, 现有研究多聚焦于单一任务场景下的技术应用, 如轨迹规划或能耗优化, 缺乏 面向全域低空资源的系统性协同视角. 因此, 亟须构建全域一体化数字孪生平台, 通过统一调度虚实 资源、贯通多源数据与模型, 深度释放平台潜能, 实现低空资源的高效智能管控. 最后, 为了满足网络资源的快速弹性调度, 网络资源虚拟化技术将网络管理策略与固有的物理设 在 B5G/6G 网络领域积累了丰富研 究成果, 但面向以 UAV 网络为核心的低空智联网, 相关研究仍处于起步阶段, 现有工作呈现碎片化特 征, 缺乏系统性架构支撑. 为此, 本文基于低空全域管理视角, 构建数字孪生驱动的低空智联网自智管 控架构, 旨在实现低空域资源的一体化智能协同管理. 2 数字孪生驱动的低空智联网自智管控架构 低空智联网的智能化内涵与自智网络的核心理念深度契合, 其本质是通过