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）。

数据隐私和安全问题日益突出，如何在保障学生隐私的前提下合理 使用教育数据，成为亟待解决的问题。此外，人工智能技术的应用 还涉及到教育公平问题，如何确保不同地区、不同学校的学生都能 享受到人工智能带来的教育红利，也是政策制定者需要重点考虑的 问题。 为了更好地推动中小学人工智能应用，本文将从政策角度出 发，分析当前国内外中小学人工智能应用的政策现状，探讨其面临 的挑战与机遇，并提出相应的政策建议。具体而言，本文将从以下 挑战。例如，如何确保人工智能技术的公平性，避免因技术差异导 致的教育资源分配不均？如何平衡人工智能与教师角色的关系，避 免教师被技术取代？这些问题不仅需要技术层面的解决方案，还需 要政策制定者、教育工作者和社会各界的共同努力。  政策支持不足：许多地区尚未出台明确的人工智能教育政策， 导致学校在应用人工智能技术时缺乏指导。  技术门槛高：人工智能技术的复杂性和高成本使得许多学校难 出适合我国国情的政策建议，推动人工智能技术在中小学教育中的 广泛应用，提升教育质量与效率。 具体而言，本研究的意义体现在以下几个方面：  政策制定的科学依据：通过系统分析人工智能技术在中小学教 育中的应用现状与问题，为政策制定者提供数据支持与理论依 据，确保政策的科学性与可行性。  教育质量的提升：人工智能技术的应用能够优化教学资源配 置，提升教学效率，促进个性化学习，从而全面提升中小学教 育质量。  教育公

年）以“沙 盒监管”完成规则验证，到中 期（2028—2029 年）以“标 准统一”打通跨域互联，再到 远期（2030 年）以“平台一 体化”实现全域融合的推进 路径。 本报告面向政策制定者、产业投资者与行业参与者提供可对标、可考核、可复制的行动方案，力 求在坚守安全底线内实现产业高质量发展，使低空经济最终成为国家综合立体交通体系和新质生产力 的重要战略支撑。 三 是 深 ..................................................................................... 41 9.1 对政策制定者：聚焦四大优先行动 .................................................................................. 42 9 ”。EASA 将空域管理能力解构成一系 列标准化的数字服务（如身份识别、地理围栏、交通信息等），由经过认证的、相互竞争 的私营服务提供商（USSP）市场化地提供给用户。政府主要扮演监管者和标准制定者。 此模式旨在通过市场竞争激发创新、提升服务效率。其潜在的教训和风险在于，若监管 不力，可能导致服务质量参差不齐、恶性价格战，以及因各家 USSP 技术标准不一而形 成新的“数据孤岛”，反而增加了系统的复杂性和脆弱性。

u 千变公司典型客户有重庆市城乡建委及下属 30 多个区县建委、青海省 住建厅。 n 重庆市城乡建设委员会“智慧工地”市级统一平台唯一中标商 ； n 重庆市”智慧工地”建设技术标准制定者 ; n 重庆市城乡建设委员会“智慧工地”建设组织机构办公室成员； n 重庆市两江新区“智慧工地” 央视焦点访谈采访平台供应商； 千变科技 ---- “ 智慧工地”重庆市级总平台商 u 千变 1+1>2 的智慧工地新生态。 l 2017 年 11 月通过重庆市建委良好的渠道关系了解到重庆千变科技有限公司是 重庆市建委智慧工地市级平台的唯一中标平台商，是重庆市建委智慧工地标准 制定者，该公司是一家基于建筑行业信息化的一家重庆本地的互联网公司。 重庆千变科技有限公司 l 2018 年 1-3 月重庆联通与重庆千变科技通过多轮交流及技 术对接等多方问题沟通下，逐渐在智慧工地区县平台端与

级或机构级的教师人工智能能力框架或培 训项目；为教师教育者设计和规划人工智 能培训课程提供操作框架；以及建立一个 基准评估矩阵，用于评估教师的人工智能 能力和专业学习情况。因此，该框架适用 于政策制定者。 The AI CFT 目标针对需要将人工智能应 用于核心学科领域以促进学习的教师。它 并非设计用于专门教授高级人工智能知识 和技能的教师。尽管下面呈现的五个方面 和三个掌握级别可以为定义人工智能教师 AI 方法 人工智能工具不应取代教育中教师 的合法责任。教师应在使用人工智 能进行教学以及引导学生使用人工 智能方面保持对其教育决策的责任 。为了使教师在实际操作层面承担 责任，一个前提条件是政策制定者 、教师教育机构和学校需承担起准 备和支持教师正确使用人工智能的 责任。 以人类为中心的人工智能教育方法至关重 要——这种方法促进关键的伦理和实践原 则，有助于在整个AI系统生命周期中调节 和引导所有利益相关方的行为。这些关于 过联合国教科文组织（UNESCO）逐步阐 述形成。 关于人工智能伦理的建议 (20 22 a ) 以及各种政策指导工具 ， 包括 人 工智能与教育的北京共识 （ 教科文组织 ， 2019 年) ， 人工智能与教育 ： 对政 策制定者的指导 （ 联合国教科文组织 ， 2022 年 b ), and 教育和研究中的生成 AI 指南 （ 联合国 教科文组织 ， 2023 年 b 这一方法涵盖 了四项核心原则：人工智能的设计与使用

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。

录 13 基础地 理数据 林业专题数据 遥感数据 产品 2 集团智慧林业核心能力与技术 - 掌握空间数据资源采集、处理资源 集团智慧林业核心能力与技术 - 空间信息及林业信息化标准制定者 2 主持、参与多项林业信息化相关国家标准、行业标准编制。  基于业务 / 数据驱 动的林业信息化平 台架构设计技术  基于“一张图”的林业 数据整合技术  森林烟火智能识

系统的潜在的安全设计问题。其灵活的布置方案以及安全 保护上的潜力，能够为将来的工商业储能系统设计方案提 供方向。 C&I ESS行业的成功取决于积极的安全创新、更严格的 法规以及制造商、政策制定者和最终用户之间的合作。随着 系统变得越来越大和越来越复杂，整合安全设计原则将确 保该行业成为可靠、低风险的能源转型推动者。不优先考虑 安全可能会破坏市场信心和需要更长时间的脱碳日程。 18

持务实、创新的企业精神真诚为客户服务。通过不断创新商业模 式，以一流技术卓越服务于各级政府单位及企、事业单位。 “ 优化完善、创新变革、转型升级”的 XXX 科技，矢志成为令人尊敬的综合信息化应用行业的标 准制定者、产品提供者和方案解决者！ 01 公司概况 02 公司版图 03 公司荣誉 04 精品案例 28 IE 公司 环境 2003 年 ~ 2010 年

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，