术革新，更是推动行业进步的重要力量。通过将 AI 技术与传统轨 道交通运营管理深度融合，可以为提升城市轨道交通的高效性、安 全性和服务质量提供强有力的支持，为城市出行带来革命性的变 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 在城市轨道交通行业，AI 大模型的应用背景主要体现在以下几 个方面： 1. 客运需求的激增：随着城市人口的增加和城市化进程的加快， 轨道交通的客运需求日益增长。需要通过 AI 大模型来分析和 预测乘客的出行需求，以优化运力调度资源。 2. 安全管理的复杂性：城市轨道交通涉及多个系统和设施，如何 确保系统的安全稳定运行是一个重大挑战。AI 大模型能够通 过对大量传感器数据的实时分析，识别潜在的安全隐患，提前 提升服务效率和 质量。 4. 可持续发展的需求：在当前全球倡导可持续发展的趋势下，城 市轨道交通必须采取更科学的运营方式。AI 大模型通过优化 调度和能耗管理，能够显著降低运营成本，推动绿色出行。 为具体展示 AI 大模型在城市轨道交通中的应用场景，可以列 举以下几个关键应用：  旅客流量预测与管理：通过历史数据和实时数据的结合，利用 AI 大模型预测特定时间段的客流量，并根据预测结果调整列

逐步分解复杂的问题 ， 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 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 -> 丰 潭路 - > 文新路 -> 三坝 -> 虾龙圩 -> 步行 … 桌子上放着 50

低碳环保的运输模式支持可持续发展战略 在这种背景下，开发铁路沿线实景三维 AI 大模型的应用方案 显得尤为重要。该方案不仅将提高铁路运输的安全性与效率，还将 通过智能化服务为旅客提供更加便捷的出行体验，为货运企业提供 精准的物流解决方案，最终达到推动铁路运输现代化、智能化的目 标。 1.2 现有铁路管理模式的不足 在当前的铁路管理模式中，尽管已经运用了多种信息技术手 段，但仍然存在 等进行综合分析，为运营管理提供数据支持，帮助决策者进行 更有效的资源配置。 3. 改善服务质量 通过对沿线环境的态势感知，提升旅客出行体验，准确提供列 车通行信息和沿线景观介绍，增强客户的整体满意度。 4. 推动可持续发展 加强对沿线生态环境的监测，支持绿色出行政策，减小铁路运 输对环境的影响，推动铁路的可持续发展。 5. 实现智慧铁路生态系统 构建多层次的智慧铁路生态，整合各类数据，如气象、交通、 此外，乘客体验方面，该模型也提供了丰富的信息服务。借助 三维实景模型，铁路运营公司在车站及沿线开设了数字导航系统。 乘客通过 APP 可以实时获取行驶路线、站内设施分布以及周边环境 的信息，不仅提高了出行的便捷性，同时增强了乘客的安全感和满 意度。在试点区域内，乘客的整体满意度提升了 23%。 综合以上实际应用案例，我们可以总结出三维 AI 大模型在铁 路沿线的应用达到了以下几方面的效果： 1

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上下游资讯 • + 行业企业风险系数 • + 上下游风险指数 • + 企业风险系数平均值 2 、行业风险分析：根据行业舆情资讯、行业上下游信息等，通过模型处理计算出行业风险指数，作为行业风险的风向标， 及 行业风险指数（月） 时发现行业风险变化。 行业风险模型 标准化处理 模型处理 用智慧发现信息价值 Discover information 地区风险指数：

模型训练与优化：通过历史视频数据对 AI 模型进行训练，使 用标注数据帮助模型学习识别不同类型的异常事件，并不断优 化算法以提升识别率。 5. 实时检测系统：建立一个实时检测框架，系统能够持续处理视 频流数据，立即识别出行为异常的人员或情况。 6. 告警机制：一旦系统检测到异常事件，将通过预设的告警机制 向安全管理人员发送警报，以便及时采取措施。 为了增强系统的准确性及减少误报，系统将在多维度上进行分 析，包括以下几种技术手段： 件 下降了 30%，并提高了师生的满意度。 在金融行业的犯罪预防方面，一些银行也开始利用 AI 大模型 对营业厅和 ATM 机周边的监控视频进行智能分析，重点识别可疑 行为。通过模型对客户进出行为的分析，系统能够实时检测到是否 存在尾随、抢劫等行为，并及时通知安保人员进行干预。银行的数 据显示，在实施该系统后，相关犯罪率下降了 40%，大大提高了顾 客的信任度。 以上案例表明，AI