项目编号： 公共安全引入 AI 大模型视频智能挖掘 应 用 方 案 目 录 1. 引言...............................................................................................................5 1.1 背景介绍........................ .......................................................................7 1.2 AI 大模型在公共安全中的潜力.............................................................8 1.3 文章目的................................... .........................................................................................123 9.2 对公共安全领域的影响.....................................................................124 9.3 未来可能的技术创新.....

（GD24XGL075）资助 *通信作者简介 黄欢（1976— ）, 男, 湖南常德人, 硕士, 助理研究员。 基于大语言模型技术的智慧应急应用： 知识管理与应急大脑 龚 晶 1 黄 欢 2，* （1. 暨南大学 公共管理学院/应急管理学院，广州 510632；2. 暨南大学 党委政治保卫部/人民武装部，广州 510632） Applications of Large Language Models in the 知识， 这类重要的应急知识游离在系统之外，这也是制约 辅助决策功能的客观局限。 2.3 环境适应性挑战 应急管理实践需要应对自然环境、政治经济环 境、社会文化环境以及技术环境等多个方面带来的 对公共安全的威胁和挑战。当前系统缺乏适应外部 环境变化的能力，特别是在监测预警和救援处置应 用中，当面临新的、未知风险时，当处于复杂多变的 灾害（难）情境时，现有的业务系统往往表现不佳， 无法快速识别并积极应对潜在的风险和应急需求。 models 3 基于大语言模型的智慧应急大脑概念框架 3.1 基于大语言模型的应急知识管理模式 应急管理知识是一个更广阔的、跨学科的社会和 经济情境中创造出来的，涉及到自然灾害、事故灾 难、公共卫生、社会安全等多个领域，覆盖了从突发 事件预防、准备、响应到恢复的全过程[24]，既包括能 明码表示的显性知识，还包括隐性知识，也称默会知 识，例如，应急管理人员的个人经验、技能等长期实 践经验中积累的、难以明确表达的知识，这些知识可

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 挑战。例如，公共交通的高峰时段客流量剧增，导致了拥挤和不 便；车辆调度管理复杂，需实时响应动态变化的乘客需求；安全隐 患在高密度运营下也日益增多。因此，引入 AI 大模型以实现智能 化、高效化的运营管理显得尤为重要。基于 化。最终，建设更加智能、高效、便捷的城市轨道交通系统，满足 日益增长的城市出行需求，将是我们努力的方向。 1.1 城市轨道交通行业现状 城市轨道交通行业是现代城市公共交通系统的重要组成部分， 随着城市化进程的加快，城市轨道交通在解决城市交通拥堵、改善 公共运输效率、促进城市可持续发展等方面的重要性日益凸显。目 前，许多城市已构建了较为复杂的轨道交通网络，包括地铁、轻 轨、有轨电车等多种形式。然而，尽管行业发展迅速，仍面临着诸 特征的调度优化模型。  结果反馈：在实施调度方案的同时，实时将执行结果与预设目 标进行对比，不断调整优化模型，以提高调度的准确性。 这种方案的实施，将极大提升城市轨道交通系统的运作效率与 响应能力，从而使城市公共交通服务更加智能化、人性化。通过系 统性地融入 AI 大模型，城市轨道交通的调度管理将进入一个全新 的智能化时代，为构建现代化城市交通网络奠定坚实基础。 2.1.1 实时数据分析与决策支持

。自动生成的文 档不仅可以减轻医生的书写负担，还能够确保信息的标准化和一致 性。 最后，AI 生成式大模型还能够在公共卫生领域进行流行病学监 测和数据分析。通过分析大规模的医疗数据，模型可以实时预测疾 病的传播趋势，为公共卫生决策提供数据支持。这类应用在应对突 发公共卫生事件时尤为重要，可以为卫生部门制定防控策略提供依 据。 总之，AI 生成式大模型在医疗场景的应用前景广阔，能够在多 主要负责数据的采 集、存储和预处理；算法层负责模型的训练和优化；应用层则是最 终实现用户各种需求的接口。 其次，在数据准备阶段，应重点关注数据来源的多样性和质 量。可以考虑与医院、研究机构及公共卫生组织合作，获取高质量 的临床数据和医学图像。对于敏感患者数据，需严格遵循 HIPAA 和 GDPR 等隐私保护法规进行去标识化处理。应特别注意数据的标 签化，以便为模型提供清晰和一致的训练依据。 患者问卷和自我报告数据：通过设计合理的问卷，收集患者对 病情、治疗效果的主观评价和自我感受，这些数据能够为模型 提供患者视角的补充信息。 外部数据来源同样不可忽视，主要包括： 1. 公共卫生数据：依托国家或地区的数据共享平台，获取公共卫 生机构发布的健康统计数据、疾病流行病学信息等。 2. 学术研究成果：通过医学文献数据库获取相关领域内的研究成 果、病例分析、医学报告等，可以丰富模型训练的背景知识，

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 益。通过引入 AI 技术，政府和公共服务部门可以优化行政审批流 程、提升公共服务质量，甚至在某些领域实现智能化决策支持。 为了更清晰地展示目标客户群体及其需求，以下表格总结了不 同客户群体的主要需求和对应的商务 CRM、自动化营销、智能客服 定制化 CRM 系统、自动化营销工 具、智能客服 初创企业和高科技 公司 项目管理、市场分析 智能化项目管理工具、市场分析 AI 政府机构和公共服 务 行政审批优化、公共服务提升 智能审批系统、公共服务 AI 支持 通过精准定位这些目标客户群体，商务 AI 智能体能够针对不 同的需求和场景提供切实可行的解决方案，从而提升客户的市场竞 争力并为其创造显著的业务价值。

Analytics 合作，使用其 Talon 预测 分析系统。机器学习算法产生实时评分，以便更好地为理赔管理、定价、承 保等方面的决策提供信息。 保险公司应该不仅仅关注自己的数据集，还可以关注外部或公共的数据集， 才能实现持续的增长，开辟新的收入来源，推动商业模式的创新。 人工智能将帮助保险公司从大数据中获得更丰富的洞察力，甚至可能开辟新 的收入来源。55%的保险公司预计，利用人工智能进行数据分析，会给他们

平台作为技术创新的重要体现，展现出巨大的市场潜力和应 用前景。为了准确把握该领域的市场机会，必须细化目标市场的分 析。 首先，目标市场的主要组成部分包括大型企业、中小型企业 （SMB）、教育和研究机构以及政府和公共部门。每一个细分市场 都有其独特的需求和应用场景。大型企业通常需要强大的 AI 能力 来提升运营效率、支持决策和推动创新，而中小型企业则更关注成 本效益、可用性以及易用性，以便于快速部署和应用。 高校和研究机构在教学、科研及知识创新过程中也表现出对 AI 技术的强烈需求。这些机构需要强大的计算能力和丰富的 模型库，以支持不同研究课题和学生学习的需要，同时希望通 过开源或优价模式降低使用成本。  政府和公共部门 政府机构在提高公共服务效率、进行数据分析和决策支持等方 面越发依赖 AI 技术。它们需要安全性高、符合合规性的解决 方案来处理敏感数据，推动数字政府的发展。 市场规模方面，预计到 2025 年，全球人工智能市场将达到近 关键因素 大型企业 数据处理、深度学习、自动化 定制化解决方案、技术支持 中小型企业 成本效益、易用性 灵活的定价方案、用户友好 性 教育和研究机构 高性能计算、模型库 成本控制、技术创新 政府和公共部门 数据安全、合规性 安全解决方案、透明性 针对这些市场需求，我们的 SaaS 平台需要设计丰富的功能模 块、灵活的管理后台以及强大的支持服务，以适应不同客户的使用 场景。此外，不同市场所采用的营销策略也需相应调整，以便更好

Registry的SLA为最多一天不可 用 。 在 企 业 内 部 这 是 无 法 接 受 的。 内部数据安全需要 内部开发的 MCP Server 一般都 会和内部数据绑定，无法发不到 外部公共Registry，就像私有化的 maven仓库，docker registry， npm仓库一样，需要私有化部署 mcp registry 保证数据安全性 Nacos MCP Registry私有化部署支持

知识管理服务 机器人问答服务 语义分析服务 规则管理 服务监控 流程管理 API 服务探索 产品洞察 Row DB Column DB Fastar-Base HDFS 私有数据 公共信息 互联网信 BI Suits SMMC UAAP CSMC BDMP CSEC 息 1. 2. 3. 客户画像 投资产品分析 资产配置建议 1. 完善投资理财 8

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 城市 / 区域集中供冷 / 热 建筑供热 工厂能动系统 太阳能供热