生产制造端 硬件与基础软件 上游厂商 七十年代初，独立数据库公司的崛起推动全球数据库市场快速崛起。 1981年，IBM推出了面向大众市场的IBM PC及其配套软件，该 里程碑事件标志着全新软件时代的开启。 IBM推出IBM PC及其配套软件，标志着智能软件研发行业进入了一个全新的大众市场时代，推动了软件技术的普及与应用。 高速发展期 2001-01-01~2021-01-01 200 随人工智能的演进与 智能家居体系的优化，中国智能家居行业将持续发展。预计至2026年，中国智能家居市场的规模将攀升至453亿美元，同时，智能家居设备的年 出货量有望突破5.4亿台。同时，智能汽车及其相关技术在中国展现出强劲的增长态势，预计2025年中国智能汽车渗透率将达到82%，并计划在 2030年进一步提升至95%。鉴于智能汽车集成了自动驾驶辅助系统、智能导航及车联网服务等先进车载技术，车载智能软件的市场需求将持续上 应用 WPSAI，还推出了针对政务场景的大规模语言模型，能够实现公文撰写、智能润色、校对和排版等功能。 北京金山办公软件股份有限公司 法律声明 权利归属：头豹上关于页面内容的补充说明、描述，以及其中包含的头豹标识、版面设计、排版方式、文本、图片、图形等，相关知识产权归头豹所有，均受著作权法、商标法及 其它法律保护。 尊重原创：头豹上发布的内容（包括但不限于页面中呈现的数据、文字、图表、图

能够对 不同类型的事件进行快速判断与响应。例如，针对人群聚集、异常 运动或遗留物品等可疑行为，系统能够立即触发相应的警报，并动 态记录和标记此事件的相关视频片段。下表展示了几种主要事件类 型及其对应的处理逻辑： 事件类型 处理逻辑 人群聚集 识别人群密度，触发警报并实时向指挥中心发送数据 异常运动 对于超速、逆行等行为进行识别并发起告警 遗留物品 识别可疑遗留物品，自动标记并发送至安保人员查验 YOLO、SSD 等）会被用来识别和追踪视频中的行人、车辆等目 标。通过对检测到的目标进行过滤，只保留与事件相关的目标数 据，从而减少不必要的干扰。比如，若分析人群密集度，则可只关 注行人及其行为。 此外，数据缺失处理也是预处理的一部分。由于视频数据在传 输或存储过程中可能出现丢失，为此应采用插值法或其他数据填补 技术（如 K 邻近法）来估算丢失信息，确保视频数据的完整性和连 贯性。 SSD（Single Shot Multibox Detector）。这些模型能够实时识别视频中的目标，具有较高的准 确率和处理速度。 在事件识别方面，时序数据处理变得至关重要。循环神经网络 （RNN）及其变种长短时记忆网络（LSTM）可以很好地捕捉时间 序列数据中的依赖关系。此外，近年来基于 Transformer 架构的 模型，如 Vision Transformer（ViT），在处理时序视频数据方面

可以生成健康管理报告，并为患者提 供健康建议。 综上所述，当前 AI 生成式大模型的发展为医疗领域带来了新 的机遇，通过其在生成和分析多模态数据方面的能力，可以显著提 高医疗服务的效率和质量。随着技术的不断进步及其应用案例的增 多，未来 AI 生成式大模型将在医疗行业中发挥愈加重要的作用。 2.2.1 主流算法 当前，AI 生成式大模型的主要算法可以归纳为以下几类，这些 算法在自然语言处理、视觉生成、音乐创作等领域取得了显著成 生成的内容，及时推送营养建 议、运动规划、心理辅导等信息，帮助患者更好地管理自己的健 康。这种自动化、个性化的信息提供方式提升了患者的依从性，并 改善了其生活质量。 根据最新的市场研究，以下是各个应用案例的数量及其所占的 比例： 应用领域 案例数量 占比 医学图像分析 150 30% 临床决策支持系 统 120 25% 药物研发 100 20% 患者管理与教育 80 15% 其他 50 10% 虑的诊断方案，并在团队讨论中充当信息来源，确保每位医务人员 都能获得统一及最新的信息支持。对于团队协作的需求，医务人员 主要关注以下几个方面：  案例分析与讨论支持：AI 模型提供多种诊断假设及其可能性 评估，帮助团队进行有效讨论。  文档生成与资料共享：自动生成病例讨论的记录，确保信息有 效传播。 医务人员的培训和教育也是一个关键领域。AI 生成式大模型可 以用于持续教育，为医务人员提供个性化的学习材料和病例分析。

中泰证券股份有限公司（以下简称“本公司”）具有中国证券监督管理委员会许可的证券投资咨询业务资格。 本报 告仅供本公司的客户使用。本公司不会因接收人收到本报告而视其为客户。 n 本报告基于本公司及其研究人员认为可信的公开资料或实地调研资料，反映了作者的研究观点，力求独立、客 观和公正，结论不受任何第三方的授意或影响。本公司力求但不保证这些信息的准确性和完整性，且本报告中 告中的任何内容所引致的任何损失负 任何责任。 n 投资者应注意，在法律允许的情况下，本公司及其本公司的关联机构可能会持有报告中涉及的公司所发行的证 券并进行交易，并可能为这些公司正在提供或争取提供投资银行、财务顾问和金融产品等各种金融服务。本公 司及其本公司的关联机构或个人可能在本报告公开发布之前已经使用或了解其中的信息。 n 本报告版权归“中泰证券股份

社会保险的保障程度相对较低 , 但覆盖面广 , 适用于大多数人群。商业保险则根据个人需求和风险承受能力 , 提供不同程度和类型的保 障 , 具 有较高的灵活性。 5. 管理机构 : 社会保险由国家政府职能部门及其社会保险机构主管 , 具有强制性和公办性质。商业保险则由保险公司主办 , 属于市场化、私营性质。 总的来说 , 社会保险和商业保险在保障对象、性质、目的、保费负担者和管理机构等方面都存在明显区别。对于个人而言 不投不保 " 的原则确定理赔标准。 8. 时间性 : 社会保险是国家稳定的、连续性的制度 , 而商业保险是一次性、短期的企业行为。 9. 法律基础 : 社会保险由劳动法及其配套法规来立法 , 而商业保险则由经济法、商业保险法及其配套法规来立法。 总体来说 , 社会保险和商业保险在性质、目的、建立基础、管理体制、对象、保障范围、资金来源、待遇计发、时间性和法律基础等方面存在差异。 社会保险和商业保险的区别？

的建 议与操作方案。 首先，本文将介绍城市轨道交通行业的基本情况以及面临的主 要挑战。这些挑战包括实时数据处理不足、乘客流量波动、设备维 护不及时等。接着，我们将详细探讨 AI 大模型的定义及其在其他 行业的成功应用案例，从而为城市轨道交通的应用奠定理论基础。 在结构上，本文将分为以下几个部分： 1. 行业分析：全面回顾当前城市轨道交通的运营现状、市场环境 和技术发展趋势。 2. 数据收集：实时获取列车位置、运行速度、到站时间以及客流 量等信息。 2. 数据处理：使用数据清洗和预处理技术，去除噪声和异常值， 确保数据的准确性。 3. 实时分析：利用 AI 大模型进行数据挖掘，识别高峰时段、设 备故障及其他突发事件。 4. 决策支持：生成信息可视化结果，呈现多种调度方案，包括列 车增发、调整发车频率、分配空闲车辆等。 5. 方案评估：使用模拟工具分析各方案的优缺点，评估对乘客流 动和系统整体性能的影响。 其次，在实际应用中，可以将设备分为不同的类，例如机车、 信号设备、供电系统以及轨道等。每类设备基于其不同的工作环境 和故障特征，采用相应的数据特征和算法进行建模和分析。以下为 不同类设备的主要故障类型及其监测指标： 设备类型 主要故障类型 监测指标 机车 电机故障、制动失效 温度、振动、声音等数据 信号设备 信号失灵、延时 通信延迟、信号强度、数据包丢失 供电系统 电压波动、设备短路 电流、电压、负荷情况

.................................................................169 1. 引言 在过去几年中，人工智能（AI）技术的飞速发展及其在各行各 业的广泛应用，推动了企业对大型模型（大模型）解决方案的日益 需求。随着深度学习和自然语言处理技术的突破，许多企业意识 到，通过利用大模型，可以显著提高产品的智能化水平，提升效 率， 别等应 用，适合多种行业如客服、教育和医疗。  计算机视觉：可用于监控、自动驾驶及医学影像分析等领域， 需求不断增长。  机器学习/深度学习：支持预测分析、推荐系统等，用于金 融、零售及其他行业的数据驱动决策。 最后，从地域特征来看，市场细分也存在显著差异。北美和欧 洲地区在人工智能应用上较为成熟，企业对于 AI 技术的接受度 高；而亚太地区，尤其是中国、日本、印度，正迅速追赶，市场潜 外，平台也应用户自定义评测标准，以适应不同业务需求。 6. 实验管理与追溯：为便于管理和回退，平台应保存每次模型评 测的历史记录，用户可以随时查询模型的历次评测结果，进行 版本对比。 评测模块在实现时，可参考下表来定义评测流程及其对应的功 能： 功能模块 描述 模型上传 用户上传需要评测的模型 数据集选 择 用户选择或上传用于评测的数据集 指标设置 用户设置需要评测的指标 自动评测 系统根据设置自动进行评测

空间融合不同符号世界信息的潜能，利用高维空间 的多模态知识表示，能促进不同符号世界信息的理 解、交流和融合，提供在一个更全面、完整、系统的 218 www.jc2.org.cn 2期 认知结构下对现实世界的事物，及其规律的新发现和 深入理解，从而推动知识结构的不断迭代与演进。 图1 基于大语言模型技术的多模态数据挖掘 Fig. 1 Multi-modal data mining based on large language 不 同类型的知识在同一个数值向量空间进行分析成为 可能，打破了传统知识壁垒，有利于知识的连接和 融合，促进了应急知识的创新。相比较于知识的符 号化表示，数值表示的知识能反映更复杂、更细微 的事物本质及其变化规律，能通过数值空间的向量 操作来完成特定知识任务，这使得应急知识的应用 能超越过往经验。根据新的应用场景进行适应性调 整，对于理解和处理复杂的应急管理情境至关重要， 能极大地促进应急知识的应用场景创新[26]。 图像、视频等多模态数据的融合处理，分析和挖掘 数据间的潜在关联，识别出围绕各类风险的因果、 时空序列、逻辑等不同关系模式。随着应急大模型 中风险知识结构和内容的不断丰富和深入，感知系 统能够提供准确、及时的突发事件及其风险情境理 解，实现对风险的全面感知和实时监控。 思维系统：思维系统是应急大脑的决策引擎，能 够进行深层的需求理解和复杂的逻辑推理，特别是面 对时效性较高、且问题空间不明确的灾害情境，能够 针对具体问题进行分析和判断，结合大语言模型的思

通过合理运用上述软件工具，结合专业的建模流程，可以在铁 路沿线快速、高效地构建精确的三维模型，进而为后续的人工智能 应用打下坚实的基础。 为了更直观地总结这些工具的特点与应用，下面的表格列出了 主要建模软件及其相应特点： 软 件/工 具 类型 主要功能 优势 Cyclon e 激光扫描 软件 点云处理与建模 高精度处理，适合复杂环境 软 件/工 具 类型 主要功能 优势 ReCap 在铁路沿线实景三维 AI 大模型应用方案中，人工智能算法的 应用至关重要。这些算法不仅提升了数据处理的效率，也为实际的 安全监测和管理提供了强有力的支持。以下将详细讨论若干关健的 人工智能算法及其在铁路沿线的具体应用。 首先，图像识别和处理算法是铁路沿线监测的重要组成部分。 通过计算机视觉技术，监控摄像头捕获的图像可以被自动化分析， 从而识别出潜在的安全隐患，如轨道上的障碍物、设备损坏、人员 着至关重要的角色。深度学习以其强大的特征学习和模式识别能 力，能够有效处理复杂的时空数据，适应不同场景下的任务需求。 在本方案中，我们将结合铁路沿线的特定需求，探讨深度学习模型 的具体应用，以及其在实际操作中的实现方式。 首先，要确定深度学习模型的主要任务，这些任务通常包括图 像识别、目标检测、语音识别以及视频分析等。针对铁路沿线三维 环境数据，我们特别关注以下几个方面的应用： 1.

数据准确率提升至 99% 以上 - 缺失值处理率达到 98% - 重复数据 删除率不低于 95%。 其次，构建知识图谱与实体关系网络。通过自动化工具和人工 校验相结合的方式，从清洗后的数据中提取实体及其关系，形成结 构化的知识图谱。知识图谱的构建将支持多维度查询和推理，为 AI 模型提供丰富的上下文信息。知识图谱的关键性能指标包括： - 实 体识别准确率达到 95% 以上 - 关系抽取准确率达到 用这些数据。首先，标注任务的设计应紧密结合业务需求，明确标 注的目标和范围。例如，在文本分类任务中，需要预先定义分类标 签体系，确保标签之间互斥且覆盖全面。对于实体识别任务，则需 确定需要识别的实体类型及其边界规则。 标注过程中，应建立统一的标注规范，确保不同标注人员之间 的一致性。标注规范应详细说明各类标签的定义、标注示例以及特 殊情况处理方式。为提高标注效率，可采用半自动化工具辅助标 注。 务场景和数据类型进行定制化设计，同时兼顾一致性和可扩展性。 以下是制定标注标准的具体步骤和内容： 1. 明确标注对象和类别 根据知识库的数据类型（如文本、图像、语音等），确定需要 标注的对象及其类别。例如，在文本数据中，可能涉及实体识 别、情感分类、意图识别等任务；在图像数据中，可能涉及目 标检测、图像分类等任务。每个类别应定义清晰的边界和特 征，避免类别之间的模糊性。 2. 定义标注规则