项目编号： 智慧交通行业治理 AI 大模型多场景协同 决策与自适应 设 计 方 案 目 录 1. 交通治理 AI 大模型概述...............................................................................7 1.1 AI 大模型的基本概念............................. .....17 1.2.2 多场景协同的必要性..................................................................20 1.3 自适应方案设计的目标.......................................................................22 1.3.1 提高交通效率..... ......................................107 5. 自适应方案设计........................................................................................109 5.1 自适应性分析方法..........................................

环境（温度，湿度，防水防尘，防酸碱等）要求高 • 有线网络稀少。有线部署成本高 • 远端点取电都可能有问题。 o 非常少 / 甚至没有现场 IT 技术人员支持 o 无缝覆盖，无论是室内还是室外 • 可以动态适应覆盖环境的动态变化 • 可绕过金属障碍物，实现非可视覆盖 o 可靠、稳定一致的连接和性能 • 无论是机动还是步行连接 • 可以降低非 WIFI （机械设备）干扰对性能的影响 o 安装、部署 生产、仓储和货仓的无线环境是动态变化的。 传统 WIFI 无法适应环境的动态变化 5. 部署复杂，工程和管理成本高 6. 无法支持视频监控，语音等多媒体应用 无缝覆盖，性能可靠稳定 为生产、仓储物流设计的智能 WI-FI 网络 不只是更智能的 RF  可扩展的容量 简单 , 自愈的智能 Smart Mesh; 无线有线混合 MESH 可在不损失带宽的前提下级联 AP 扩大覆盖 自适应天线阵列 SmartCast  更好的覆盖、性能和可靠性  动态自适应为每个数据包 选择最佳的传输路径，实 时避免干扰  更高的容量  动态自适应智能天线可用更有效的使用空 分复用，增加实际吞吐量  更低的每 Bit 成本  相同区域和用户数，投资成本低  完善的端到端远程管理  更快速部署安装推向市场，见效快 BeamFlex 可以动态适应变化的环境  BeamFlex 天线动态确定

组织与优化理论、技术的不断提高，交通信号控制理论和技术也在 不断的发展，先后经历了单点控制、干线控制和区域控制等，控制 方法也从最原始的纯手动控制到自动控制，从定时控制到多时段控 制，以及到现在的半感应控制、感应控制及自适应控制等。交通信 号控制技术的发展路线路，如下图所示。 交通信号控制技术路线图 2 1.1.1 国外交通信号控制系统发展现状 1868 年，英国伦敦安装了世界上第一组交通信号灯。1914 年 Offset Optimization Technique,绿信比- 周期长-相位差优化技术）是 TRL 与 PEEK 公司、西门子公司合作研 制的“在线 TRANSYT 系统”,是一种方案生成式自适应区域协调控制系 3 统。SCOOT 系统首先通过车辆检测器采集交通信息并进行分析,然 后利用交通模型和优化程序配合生成最佳配时方案,最后送入路口信 号机予以实施。 SCOOT 系统的主要特点有：（1）实用性强，受出行分布、出 系统 SCATS(Sydney Coordinated Area Traffic System)系统是澳大 利亚新南威尔士州道路交通局（RTA）于 20 世纪 70 年代末研究成 功的一种实时自适应区域协调控制系统。系统事先利用脱机计算的 方式为每个路口设定 4 个绿信比方案、5 个内部相位差方案和 5 个 外部相位差方案,把周期、绿信比和相位差分别作为独立的参数进行 优选。 SCATS

传统通信香农极限， 为未来 6G 网络多模态信息的智简传输提供了全新的技术路径。 因此，本白皮书聚焦 6G 智简信息传输及使能技术，旨在构建适用于语义通 信的新型传输理论框架，设计端到端的自适应多模态语义通信系统，并研发动态 匹配与更新的语义知识库技术，为语义通信网络的高效和可靠运行提供理论和模 型基础，进而构建多模态业务适配的智简信息传输保障使能技术体系，支撑智简 传输系统未来可能的工程落地。 ......................... 14 4. 多模态智简传输技术.......................................... 15 4.1 多模态自适应语义通信 ..................................... 15 4.1.1 基于层的图像语义通信系统......................... 15 4.1 与编码规范；其次，在动态适应性方面，现有技术难以实现多源多端的语义知识 库对齐，缺少有效的自适应同步机制；此外，在传输控制层面，面向多样化业务 需求的智能精细化管控能力有待提升；最后，在系统融合方面，语义传输与传统 语法传输的资源分配和业务传输保障策略尚未实现有效协同。 针对这些挑战，需要从理论方法和使能技术两个维度进行突破：一方面要构 建新型智简传输理论框架，探索多模态自适应传输技术路径；另一方面需研究智

(Embodied Intelligence) , 是一种基于物理身体进行感知和行动的智能系统。 它通过实体智能体与环境的动态交互，获取信息、理解问题、做出决策，并实现行动，从而产生 智能行为和适应性。 > 具身智能是人工智能与机器人学交叉的前沿领域，其核心在于将感知、行动与认知深度融合。 ■ 具身智能的基本概念 □ 什么是“具身” >“ 具身“是一个很小众的名词，通常都出现在哲学、认知科学领域。 科研意义：具身智能是通用人工智能未来的发展方向。它推动人工智能从虚拟世界走向物理现实，从专用 任 务迈向通用智能，有助于我们深入理解智能的本质。 应用意义：具身智能技术能够提升机器人、自动化设备的智能化水平，增强其环境适应性和任务执行能力， 从而在服务、医疗、教育等多个行业实现广泛应用。 ■ 具身智能的基本概念 □ 具身智能的政策支持 发布时间 发布单位 具身智能的发展演进 □ 具身智能的五个阶段 > 无智能阶段：只能执行简单的预设任务，缺乏自主性和适应性； 基础智能阶段：开始具备基本的感知能力，能够对外界环境做出简单的反应； > 中等智能阶段：能够进行更复杂的感知和处理任务，如图像识别和语音识别； > 高度智能阶段：展现出较高的自主性和适应性，能够进行自我学习和优化，执行复杂的任务； > 超级智能阶段：理论上将具备超越人类的智能水平，能够进行创新和自我意识的决策。

5.1.2 多轮对话设计.............................................................................85 5.2 自适应学习系统..................................................................................87 5.2.1 学习风格分析 的学习资源和材料。 在实施以上目标的过程中，我们需要考虑数据的安全性和隐私 保护，确保在收集和使用学生数据时符合法律法规。同时，教师的 专业发展也是成功实施 AI 教育模型的关键，培训教师适应这种新 兴技术，使其能够有效地与这一工具互动，也是本项目的重要组成 部分。 根据当前市场调研，教育行业越来越倾向于融合人工智能，以 便在提升学习效果的同时，降低个别学生的学习障碍。 市场需求: 面的方式掌 握学生的学习情况。 AI 大模型还能够分析教育内容的相关性与适用性，在课程推荐 和学习资源分配中发挥关键作用。基于 AI 的推荐系统，可以及时 更新学习资料和推荐最合适的课程，以适应不断变化的教育需求。 上述优势可以总结为以下几点：  个性化学习：根据学生的个人情况设计定制化学习计划。  实时互动：提供智能助手以支持即时问题解答。  自动化评估：实现作业和考试的自动批改，提升评估的客观性

升而增加 具身智能产业链分析——上游自动驾驶载具传感器 汽车不同自动驾驶等级下智能化系统对应车载设备数量 来源：专家访谈，头豹研究院 ◼ 具身智能强调智能体通过载体与环境的交互实现自主决策和适应性行为，对于载具而言，自动驾驶技术 在L3及以上等层级中，逐步展现出与具身智能相关的特征。 ◼ 以载具中的汽车为例，在自动驾驶汽车迈向具身智能的过程中，智能驾驶系统、智能座舱系统、智能动 力系 ”多模态感知实现毫米级抓取 精度。这一系统直接体现了具身智能的核心理念——通过本体与环境的动态交互和感知-决策-执行的深 度融合，使机器人突破传统“程序化动作”局限，在复杂场景中展现类人化的自主适应能力。 驱动器 汇川技术、禾川科技、蓝海华腾等 无框力矩电机 禾川科技、步科股份、昊志机电 谐波/行星减速器 谐波：绿的谐波、丰立智能、双环传动； 行星：中大力德 力矩传感器 柯力传感、宇立仪器、坤为科技等 取（如家庭场景中的物体抓取），通过仿真合成数据预训练提升泛化能力。 RDT 清华TSAIL团队 清华大学智能产业研究院（TSAIL）的强化学习框架，通过仿真训练机器人动作策 略，支持多模态感知与动态环境适应，用于复杂操作任务（如灵巧手操作）。 Master 2000 有鹿机器人 有鹿机器人开发的多模态机器人控制模型，整合视觉、语言、运动数据，支持家 庭服务机器人（如清洁、配送）的多任务执行，强调低成本与易部署性。

.........................................................................................75 4.2 模型适应性评估................................................................................................ 大模型能够整合多源农业数据，包括气象数据、土壤数据、作物生 长数据等，通过深度学习算法进行综合分析，为农作物的生长预 测、病虫害预警、产量估算等提供科学依据。其次，该模型能够通 过不断学习和自我优化，适应不同农业环境和作物种类的需求，实 现定制化的农业管理方案。例如，在精准灌溉方面，DeepSeek 大 模型可以根据土壤湿度、作物需水量和气象预报数据，动态调整灌 溉策略，从而提高水资源利用效率，减少资源浪费。此外，在病虫 能播种、智能施肥、智能收割等，提高生产效率。 总之，DeepSeek 大模型在农业中的应用不仅能够提高生产效 率和资源利用效率，还能够减少环境影响，推动农业向智能化、可 持续化方向发展。通过微调方案的实施，该模型将更好地适应不同 农业场景的需求，为农业生产带来显著的经济和社会效益。 1.2.1 大模型技术概述 近年来，大模型技术在各行业的应用中展现了其强大的潜力， 尤其是在农业领域，其潜力更是不可忽视。大模型，尤其是基于深

电力线载波通信信道环境具有噪声干扰强时变性、负载变化随机波动的特征，现有宽带载波通信出于传输距离、 兼容性等方面考虑，仅允许全台区使用单一通信频段，频段资源利用率低。新一代载波技术各通信节点间可以根据信道 情况自适应选择合适的通信频段，并允许利用全频段进行通信，以提升通信速率。新一代载波可选通信频段见表 4-1。 4.1.1.2 实现方案 在新一代载波技术中，要充分挖掘低压台区载波信道可用的频段资源，增加 0 0.781 ～ 11.963MHz 通信频段，提 供一种具备提供更高通信带宽和更高通信速率的能力的选择。在上下级通信质量好的电表设备间、配电房设备间、分 支箱设备间及表箱设备间可以根据信道情况，自适应选择使用 0.781 ～ 11.963MHz 的高速通信频段，并结合后文的 OFDMA 的频段资源最优调度策略，实现对频段资源的充分利用，提升低压台区的载波通信速率。 4.1.1.3 带来的效益 2、更强抗干扰能力：高带宽特性降低了突发干扰影响，同时支持快速数据重传机制，可保障通信成功率超过 99.9%。 3、更远距离覆盖：点对点通信距离达 500 米以上，组网中继覆盖范围可扩展至几公里，适应大规模配电网场景。 4、更健壮的通信网络：结合网络管理手段，具备自配置、自修复、自优化的运维能力，为多业务部门提供零等待、 零接触、零故障的网络服务。 （二）全面支撑低压侧配电网各类业务应用：

机等感知技术的进步，使具身物理本体能够实现毫米 级环境感知 ［2］；强化学习、模仿学习、自适应控制等人 工智能算法的发展，让具身智能在虚拟仿真环境中通 过大量试错优化策略，并将经验无缝迁移至真实场 景 ［3］；Vision-Language-Action 大模型的出现，进一步增 强了具身智能的泛化能力，使其能够适应不同的应用 场景 ［4］；分布式协同技术则构建了多智能体协作网络， 提升了群体智能的规模效应 强化学习与自适应控制技术 强化学习是一种通过具身智能物理本体与环境 进行交互，根据环境反馈的奖励信号来学习最优策略 的机器学习方法。在具身智能中，强化学习被广泛应 用于决策和控制，使机器人能够在不断试错的过程中 学习如何在不同环境下做出最优决策，以实现目标任 务。自适应控制技术则使机器人能够根据环境的变 化实时调整自身的控制策略，以保持良好的性能和稳 定性。通过强化学习与自适应控制技术的结合，具身 智能机器人能够在复杂多变的环境中进行自主学习 和适应，实现更加灵活、智能的行为。 2.3 具身大模型 具身大模型是具身智能的核心技术之一，它通过 对大规模数据的学习和训练，使具身智能 agent具备强 大的语言理解、视觉感知和决策能力。具身大模型能 够将语言、视觉、行动等多种模态的信息进行融合和 处理，实现对复杂任务的理解和执行。同时，具身大 模型还具有良好的泛化能力，能够在不同的应用场景 中进行快速适应和学习，为具身智能的发展提供了有