项目编号： 铁路沿线实景三维 AI 大模型 应 用 方 案 目 录 1. 项目背景与目标............................................................................................6 1.1 铁路运输的重要性...................................... ...7 1.2 现有铁路管理模式的不足.....................................................................9 1.3 实景三维 AI 大模型的优势..................................................................11 1.4 项目目标与愿景........ .........................................................................................14 2.1 实景三维建模技术..............................................................................16 2.1.1 数据采集方法.

数字管理员，实现 AI 智能提醒、 AI 智能问 答、 AI 智能批单、会议语音智能转文字纪 要等功能。 特色功能模块建设 平台功能 可接入地方红色教育虚拟展厅，供受众参观学习，或通过全景实拍及三维建 模技术进行虚拟展厅建设，针对单位党建成果进行全面、直观、生动的展示。  可通过网页、微信、 VR 眼镜、 AR 党建沙盘等多渠道观看和体验  虚拟展厅程序后续可拓展延伸，打造元宇宙党建展厅

embedded radiance field, LERF)[110], 并在1 440 × 1 080 像素分辨率下比 LERF 快 199 倍. 文献 [111] 利用 3D 高斯作为唯一的三维表示形 式进行 SLAM, 实现了精确建图、高效跟踪、映射和 高质量渲染, 显著提高了实时 SLAM 系统能够捕捉 的物体材料的多样性和真实感, 并且在单目和 RGB- D 情况下都取得了最先进的性能 VoxPoser[52] 利用大语言模型和视觉语言模型 提取环境可供性, 并合成机器人轨迹, 用于实现对 大量日常操作任务的灵活、零样本执行. 该方法中 的大语言模型通过编写代码与视觉语言模型进行互 动, 生成三维价值地图并用于生成机器人轨迹 (如 图 4 所示). 其中, Affordance map 与 Avoidance map 是两种关键的 3D 价值地图类型. Affordance map 凸显出机器人最容易执行对应动作的区域 对提取的特征进 行调节, 使得模型能够根据给定的文本指令动态调 整其对图像的理解, 随后特征经过 tokenlearner 模 块生成特征, 最后送入 Transformer 并输出离散动 作指令: 末端执行器的三维坐标、欧拉角、夹爪的开 合、底座的运动以及状态指示. 实验显示了 RT-1 出色的可扩展性、泛化能力、鲁棒性和学习能力, 且 得益于高效的模型架构, RT-1 能够在 3 Hz 的频率 下实时运行.

的审计专用微调版本，响应需包含法规条款引用 知识图谱构建 采用动态权重图谱技术，实体关系权重按审计周期自动更新。典型 节点配置示例： - 企业节点：工商信息+财务指标+ 处罚记录 - 交易 节点：金额/时间/ 关联方三维特征 - 规则节点：ISA 准则+内部控制 条款 算法部署采用模块化容器设计，各组件通过 gRPC 协议通信， 整体架构满足审计级数据隔离要求（ISO 27001 认证环境）。模型 迭代周期控制在 实现上下文关联问答功能，支持连续追问的会话保持时长不低 于 15 分钟  开发答案溯源功能，所有回复自动关联法规条文和审计准则编 号 5. 可视化监控中心  设计风险热力图，按科目/金额/频率三维度展示异常分布  开发审计进度看板，实时显示程序完成度、发现问题数等 6 项 关键指标  实现多维度数据钻取功能，支持从报表层穿透至凭证级明细 6. 系统管理模块  建立基于 RBAC ———-|———-| | 热补丁 | 实时 | 自动推送 | 2 小时 | | 标准版 | 月度 | 人工验证 | 24 小时 | 系统性能优化将建立三维监控体系，通过埋点采集审计任务处 理时长、内存占用峰值、并发处理能力等指标。计划在 2024 年实 现单节点处理能力从当前 200 份/小时提升至 350 份/小时，重点突 破 PDF 非结构化数据解析耗时瓶颈。

化，适合用于连续帧数据分析。在公共安全场景下，如异常行为检 测，LSTM 可以通过长时间内的行为模式来判断某一行为是否异 常。 视频分类网络（例如 3D CNN）结合了时间和空间信息，通过 对多个连续帧进行三维卷积操作，从而实现对视频内容的高效理 解。这种模型能够处理快速变化的场景，更好地适应复杂的公共安 全监控需求。 在选择具体的深度学习模型时，需要考虑以下几个因素： 1. 数据量与质量：确保有足够的高质量数据进行训练，从而提高