应急管理体系和能力是国家治理体系和治理能 力的重要组成部分，加强应急管理体系和能力建设， 对于防范化解重大安全风险、及时应对处置各类灾 害事故，保护人民群众生命财产安全和维护社会稳 定具有重要意义。智慧应急是应急管理信息化建设 的总体目标，强调要适应科技信息化发展大势，以信 息化推进应急管理现代化，提高监测预警、监管执 法、指挥决策、救援实战、社会动员等应急管理能力。 大语言模型是具有大规模参数的深度学习模 型，通过对海量文本的训练习得语言的统计规律， 这些模型通过深度学习和海量数据训练，不仅推动了 自然语言处理技术的边界，也正在改变知识获取和创 新的模式，将对应急管理体系发展、能力要求以及实 践操作产生深远的影响。在技术进步的强大动力牵 引下，需要重新审视并优化应急管理信息化建设路 收稿日期 2023-10-19 录用日期 2024-01-12 国 家 社 会 科 学 基 金（20BZZ037）, 广 东 省 哲 学 社 会 科 学 规 划 项 目 （GD24XGL075）资助 11（2）: 217-224 摘 要 大语言模型不仅是人工智能领域自然语言处理方向的重大突破，也正在改变知识获取与知识创新的模式。在研究大语 言模型的知识获取与创新的原理之上，探讨了其在应急管理信息化建设中的应用，针对智慧应急中面临的建设困境以及业务系 统智能化水平的局限，提出了基于大语言模型技术重构智慧应急的知识管理模式，在此基础上构想能够协同创新、全域感知、 决策支持的应急大脑，从而实现

… … DeepSeek 等带来的新范式 大语言模型应用的科研案例 · 临近奇点： AGI 将带来颠覆 结论和展望 …… 长期以来，能源领域人工智能止步于信息化阶段，发展范式陷入困境 15/80 口能源领域智能化目前大多停留在数据采集和信息展示阶段，尽管研究成果丰富，但 实际应用有限，尤其难以突破落地应用的瓶颈 期待发展趋势 — - 现有发展趋势 极少，落地“最后一公里”很难 智个 能 化 程 度 → 时 间 范式困境主要原因一：场景多、碎片化、个性化，定制化开发成本高 口有限的人力、物力和财力去应对复杂而多变的需求，最终的平衡点大多位于信息化阶段 可再生能源热力系统 燃煤电厂 区域供冷站 公共建筑空调

智能软件研发行业规模的概况 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 技术自主可控，鼓励企业加大研发投入，增强国际竞争力，支 持智能软件在各行业的深度融合与应用。 政策性质 指导性政策 政策名称 《关于推动能源电子产业发展的指 导意见》 颁布主体 工业和信息化部、教育部、科技 部、人民银行、银保监会、能源局 生效日期 2023-01-01 影响 7 政策内容 加强面向新能源领域的关键信息技术产品开发和应用，主要包括适应新能源需求的电力电子、柔性

点发展方向，预测 2025 年的人工智能核心产业规模超过 3000 亿元。 表 2 国内政策推动人工智能发展 政府机构 文件名称 发布时间 具体内容 上海市经 济和信息化 委员会、上海 市发展和改 革委员会等 五部门 《上海市推动人工智能大模 型创新发展若干措施 （2023-2025 年）》 2023 年 10 月 实施大模型创新扶持计划。支持 100 款以上大规模 使用的智能终端产品，人工智能核心产业规模超过 4400 亿元；聚焦制造、教 育、养老等领域，打造 500 个以上应用场景，各行各业劳动生产率显著提升。 资料来源：上海市经济和信息化委员会，国务院，杭州市人民政府，广东省人民政府，中国政府网，新华社，海通证券研究所 中国人工智能市场份额稳定增长，未来 AI 实体项目增多利好智能体发展。根据 IDC 预测，国内人工智能市场规模预计在

要深化大数据、人工智能等技术的研发与应用，通过实施“人工智能+”行动，着力打造具有 国际竞争力的数字产业集群，这一举措标志着人工智能已成为国家发展战略的重要组成 部分。 为进一步规范和引导人工智能产业的发展，工业和信息化部、中央网信办、国家发展 改革委、国家标准委等四部门联合启动了国家人工智能产业综合标准化体系的建设工作。 经过多轮征求意见与修订，该体系于7月2日正式发布，旨在显著提升标准与产业科技创新 的联 家标准和行业标准，加速构建引领人工智能产 业高质量发展的标准体系。这一系列标准的制定与实施，不仅为行业提供了清晰的技术指 引，也为企业的创新发展奠定了坚实基础。 2024年1月18日，工业和信息化部发布了《关于推动未来产业创新发展的实施意见》， 该意见聚焦新兴产业与未来产业的标准化工作，特别针对“新一代信息技术”和“生成式人 工智能”等领域，提出了具体的标准研制和应用推广要求，旨在通过标准化手段促进技术 与各行各业的深度融合，部署了包括“数据要素×智能制造”在内的12项重点行动，特别支 持通用及垂直领域人工智能大模型的训练与发展，为人工智能产业的创新发展注入了新 的动力。 值得一提的是，2024年6月5日，工业和信息化部等四部门再次联合印发了《国家人工 智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》，该指南进一步细化了未来两年的工作目标 与任务，不仅重申了提升标准与产业科技创新联动水平、制定新标准、推动标准实施等目

付和使用的新常态。 根据市场研究机构的统计，全球 SaaS 市场在过去几年中持续增 长，预计到 2025 年将达到极具规模的水平，年复合增长率 （CAGR）超过 20%。这一方面是由于企业在信息化和自动化方面 投入增加，另一方面也是因为 SaaS 平台具备灵活性、可扩展性和 成本效益，能够满足不同行业和规模企业的需求。 当前，SaaS 平台有以下几个显著趋势： 1. 行业化细分：随着市场的成熟，越来越多的 助，更能通 过我们的专业知识和行业见解，逐渐形成对品牌的信任感。在这样 的基础上，客户转化率将显著提升，为 SaaS 平台的长期发展打下 坚实基础。 6.3.2 网络推广 在当前数字化和信息化迅猛发展的背景下，网络推广成为了人 工智能行业大模型 SaaS 平台营销策略中不可或缺的一部分。通过 有效的网络推广手段，不仅能够提高品牌的曝光率，还能够吸引潜 在客户，并实现转化。以下是针对网络推广的详细方案。

都直 接影响了管理工作的连续性和稳定性。 面对以上不足，现有的铁路管理模式急需进行全面的升级与改 善，以提升整体的安全性和效率。引入三维实景 AI 大模型技术， 将有助于解决这些短板，实现信息化、智能化管理，提升铁路管理 的科学决策能力。通过实现数据的自动采集与处理、增强多方信息 共享，铁路管理将能够更加精准地应对各种风险和挑战，确保铁路 系统的安全与高效运行。 1.3 实景三维 AI 大模型的运营与维护过程中，技术问 题的快速响应机制是确保系统稳定运行的关键。为此，建立一套完 整的技术问题响应机制至关重要，主要包括以下几个方面： 首先，建立专业的技术支持团队，团队成员需具备丰富的铁路 信息化、人工智能及三维建模方面的专业知识和实践经验。团队应 包括以下角色：  项目经理：负责整体协调与沟通，确保快速响应。  技术支持工程师：对系统进行实时监控，快速识别和处理技术 问题。 

CRM（客户关系管理）系统、自动化营销工具以及 智能客服解决方案，帮助其在有限的资源下实现高效运营。 此外，初创企业和高科技公司也是商务 AI 智能体的潜在客 户。这类企业通常处于快速成长期，对信息化的需求尤为迫切。商 务 AI 智能体可以帮助初创企业快速搭建智能化业务系统，尤其是 在项目管理和市场分析方面提供支持，助力其快速响应市场变化。 最后，政府机构和公共服务部门也可以从商务 AI 智能体中受

定制化的智能体开发服务。智能体将具备自主学习能力，能够根据 业务需求动态调整其行为模式，并支持多任务并行处理。此外，方 案特别注重系统的可扩展性和兼容性，确保智能体能够无缝集成到 现有的企业信息化系统中，降低实施成本。 在技术架构方面，DeepSeek 智能体开发通用方案采用分层设 计，主要包括数据感知层、智能决策层和结果输出层。数据感知层 负责从多种数据源中采集信息，包括结构化数据、非结构化数据以

城市规模与轨道交通发展水平：选择那些在轨道交通领域已经 具备一定基础的城市，如北京、上海、广州等。这些城市的轨 道交通网络相对成熟，能够提供丰富的数据支持。 2. 技术基础设施：考虑城市在信息化建设、数字化转型方面的技 术基础，特别是大数据平台和云计算能力的建设情况。这将直 接影响 AI 大模型的部署和运行效率。 3. 数据可获取性：确保所选城市的数据采集能力强，包括客流 量、运行