项目编号： 城市轨道交通行业 AI 大模型应用 设 计 方 案 目 录 1. 引言...............................................................................................................5 1.1 城市轨道交通行业现状.................... .................................................................................10 2. AI 大模型在城市轨道交通的应用场景........................................................12 2.1 运输调度优化........................ 在快速发展的城市化进程中，城市轨道交通作为现代城市交通 的骨干力量，其重要性愈发凸显。如何提升城市轨道交通的运营效 率、增强服务质量、降低运营成本，成为了行业亟需解决的关键问 题。近年来，人工智能（AI）技术的飞速发展为城市轨道交通行业 提供了新的解决方案。AI 大模型的应用不仅可以有效提升决策支持 能力，还能通过数据分析洞察乘客需求，从而优化服务。 随着城市轨道交通网络的不断扩展，运营管理面临越来越多的

..........................................177 10.2.1 城市轨道交通的应用..............................................................179 10.2.2 其他交通运输系统的集成.................................................... 乏全局观 与综合效益的分析。通过引入实景三维大模型技术，可以实现对铁 路沿线的全面可视化、动态分析，使得管理人员能够及时掌握沿线 情况，从而提高回应各类突发事件的能力。 最后，随着国家对智能交通系统及数字基础设施建设的重视， 人工智能和大数据的发展为铁路沿线数字化管理提供了技术支撑。 构建实景三维 AI 大模型，不仅能够为铁路运营提供科学决策依 据，还能为沿线经济、民生发展提供数据支持。 源配置与环境保护。 本项目希望通过技术的引入和整合，不仅提升铁路的运行安全 和效率，同时深化对铁路沿线环境的理解与管理，为未来的智慧铁 路建设奠定基础。 1.1 铁路运输的重要性 铁路运输作为现代交通体系的重要组成部分，对于国家的经济 发展、社会进步以及区域协调发展起着不可或缺的作用。首先，铁 路运输具有大容量和高效率的特点，能够在短时间内运输大量的货 物和乘客。在中国这样一个幅员辽阔、人口众多的国家，铁路的角

一、综合算力研究背景 （一）算力需求爆发式增长，全球竞争日益激烈 随着人工智能、大数据、工业互联网等新技术规模化应用，全 球算力需求呈现指数级增长。从智能工厂中精准控制生产设备的工 业机器人，到智能交通里实时规划路线的导航系统，再到个性化推 荐服务背后复杂的算法运算，各类数字化场景都高度依赖强大、稳 定且高效的算力支撑。特别是在智能化进程加速推进的背景下，智 算需求更呈现出一种持续攀升的强劲态势。据国际数据公司（IDC） 续扩大。《全国数据资源调查报告（2024 年）》显示，我国数据存 储总量持续增长，2024 年已达 2.09ZB，同比增长 20.81%。大数据、 人工智能等技术的广泛应用，以及智能制造、智慧交通等场景对海 量数据存储需求的释放，有力推动了存储需求的增加。 我国存储技术在容量、速度和可靠性等关键性能指标方面取得 显著提升。容量方面，通过不断优化存储架构和采用先进的存储介 质，单个存储 模型技术通过深度参与医学影像诊断、疾病预测与药物研发，辅助 医生提高诊断准确率，加快新药上市速度，从而提升医疗服务质量 和效率。在交通行业，大模型技术可以应用于交通流量预测和智能 调度，通过对交通流量数据的实时分析和预测，城市交通管理部门 能够优化信号灯控制，缓解交通拥堵，提高道路通行效率。在教育 领域，大模型技术推动个性化学习和智能教育平台的发展。 大模型等人工智能技术成为引领新一代产业变革的核心力量，

......................................134 1. 引言 随着社会经济的发展与城市化进程的加速，公共安全问题日趋 复杂化。各种突发事件的频发，如自然灾害、交通事故和公共卫生 事件等，给社会的安全管理带来了巨大的挑战。传统的公共安全监 控手段往往依赖于人工观察和经验判断，难以及时、准确地应对突 发情况。因此，亟需引入现代化的科技手段来提升公共安全管理的 在的安全 威胁。 首先，AI 大模型能够通过视频智能挖掘技术，对实时视频流进 行深度分析。这意味着公共安全部门可以实时监控城市的重点区 域，实现对人群密度、异常行为等情况的监测。在城市管理、交通 监控以及突发事件应对中，AI 大模型能够主动识别潜在的安全隐 患，从而为决策者提供及时而精准的信息支持。 其次，在事件检测与响应方面，AI 大模型在图像识别和事件推 理中表现出色。这些模型可以基于行为模式识别异常活动，比如聚 等，以确保与现有监控设备兼容。 o 智能事件检测：借助 AI 大模型，系统需要实时分析视频 内容，自动识别潜在的安全事件，如打斗、聚众、异常 行为等。模型应具备高准确率和低误报率，确保追踪如 盗窃、火灾、交通事故等事件的发生。 o 数据存储与管理：系统应具备强大的数据存储能力，能 够处理大规模视频数据，并保留相应的事件标签和元数 据。同时需具备数据管理功能，支持数据的分类、检索 和清理策略，以实现高效的存储利用。

智能软件研发行业市场规模历史变化的原因如下： 智能软件研发行业市场规模未来变化的原因主要包括： 7 政策名称 《关于推动未来产业创新发展的实 施意见》 颁布主体 工业和信息化部、教育部、科技 部、交通运输部、文化和旅游部、 国务院国资委、中国科学院 生效日期 2024-01-01 影响 8 政策内容 探索以区块链为核心技术、以数据为关键要素，构建下一代互联网创新应用和数字化生态。面向 培育新兴产业生态，提升行业整体竞 争力和自主创新能力，助力数字化转型。 政策性质 指导性政策 政策名称 《关于推进IPv6技术演进和应用创 新发展的实施意见》 颁布主体 发改委、工信部、交通运输部、中 国人民银行、国务院国有资产监督 管理委员会、国家能源局、教育 部、国家互联网信息办公室 生效日期 2023-01-01 影响 8 政策内容 初步形成以IPv6演进技术为核心的 信设备销售；雷达及配套设备制造；雷达、无线电导航设备 专业修理；数字视频监控系统制造；数字视频监控系统销 售；云计算设备制造；云计算装备技术服务；云计算设备销 售；数据处理和存储支持服务；信息系统运行维护服务；轨 道交通运营管理系统开发；互联网数据服务；大数据服务； 数字技术服务；工业控制计算机及系统制造；工业控制计算 机及系统销售；工业自动控制系统装置制造；工业自动控制 系统装置销售；电子元器件与机电组件设备制造；电子元器

提高答案的准确性和 深度。 OpenAI-o 系列推理模 型 逐步思考 ，并分解复杂的问 题 相较于 GPT-4o o1 大幅提 升 要知道从玉泉校区到紫金港校区如何最快出行，首先得 知道有几种交通路线： 1. 89 路公交车，共 17 站，需步行 2 分钟，共用时 50 分 钟 2. 地铁 10 号线转 2 号线，这样就是 2 站 +5 站，共 7 站， 需 步行 20 分钟 3. 地铁 3 号线转 7149 路公交车，这样就是 3 站 +11 站， 共 14 站，需步行 11 分钟，共用时 50 分钟 4. 还可以 …… 这样综合看起来，最快的交通方案应该 2 ，共用时 43 分 钟 什么是思维链 (CoT) 从浙大玉泉校区到紫金港校区如何最快出行？ 地铁 10 号线黄龙体育中心站 -> 文三 路 -> 学院路（转 2 号线） -> 古翠路 操作系统等 现在 ：主导权和卡脖子争夺 过去 ：分段互补合作模 式 终端 制造 技术标准 核心专利 核心器件 高端设备 基础支撑保障 供应风险 政府决策需求 企业创新需求 航空航天、轨道交通、新材料、新能源、电子信息等战略产业、未来产业对产 业信息智能分析提出重大需求，呈现广泛、持续增长的发展态势。 产业发展决策：广阔的社会需求 关键核心技术突破 创新链产业链融合 科技创新体系优化

根据身份属性来生成回复 对话机器人的个性化 - 身份属 性 [Qian 2018] . 行程路线 . 厦门半天的行程路线 . 求推荐厦门 3 到 7 日景点游线路 . 交通出行 . 到云水谣什么交通方式最方 便 . 去鼓浪屿快艇上岛的费用？ . 景点问答 . 去日光岩看日出需要买门票 吗 . 寂庄花园开放时间？ . 酒店住宿 . 晚上到厦门本站住哪里方便 第 二天去鼓浪屿？

慧办公、智能研发等 农业银行 智能问答、智能客服、辅助编程、智能办公、智能风控等 中国银行 内部知识服务、辅助编码等 建设银行 智能客服、市场营销、投研报告、智慧办公、智能运营、智能风控等 交通银行 办公助手、客服问答等 邮储银行 研发测试、运营管理、客户营销、智能风控、消费者权益保护等 中信银行 落地代码生成、智能操作等 平安银行 零售风控、零售贷款审批、运营管理、消保降诉、汽车金融等

分层 Agent 分层 Agent 类似于复杂的组织结构，具有不同的决策层 次。系统中的不同 Agent 拥有不同的专业领域，这使它 们在处理复杂的多步骤任务时更加高效。 空中交通管制系统、自主仓储 机器人 机器人 Agent 增加了性能元素，这些人工智能 Agent 的实体通常配备 有摄像头或触摸传感器等传感器。这种 Agent 在危险或 重复性很高的任务中尤其有用--让人工智能 Agent 系统 每个 Agent 都是半自主运行的，但其设计目的是与其他 Agent 互动，形成一个动态的生态系统，从个体行为中产 生集体行为。对于这种 Agent 程序来说，协作是关键。 交通管理系统、用于能源管理 的智能电网、供应链与物流 资料来源：botpress，海通证券研究所 2.1 自动化类：微软智能体 AutoGen 微软研发的 AutoGen 是一

划，以最大程度降低成本并满足工程需求。 2.4 模型训练与优化 在 DeepSeek-R1 大模型的训练与优化过程中，采用了分布式 训练架构，结合大规模的工程造价数据集进行迭代训练。数据集涵 盖了建筑、市政、交通等多个领域的实际工程案例，包括工程量清 单、材料价格、人工成本等关键信息。为了提高模型的泛化能力， 训练数据经过严格的清洗和标注，确保其准确性与一致性。训练过 程中，采用了混合精度计算技术，显著提高了训练效率，同时降低