1.1 视频监控设备.............................................................................36 3.1.2 社交媒体与用户生成内容..........................................................38 3.2 数据处理模块.................... 大模型与现有监控系统结合，能更 快地从历史视频数据中检索到相关信息，为调查和事后分析提供便 利。 在数据整合方面，AI 大模型不仅仅局限于视频监控数据的分 析，还能够与其他类型的数据源进行融合，包括社交媒体、传感器 数据等，从而建立更全面的公共安全态势感知能力。通过多源信息 整合，公共安全部门能够更全面地理解复杂的安全环境，提高方案 设计的科学性与可行性。 推动公共安全领域的 AI 大模型应用还需明确以下几个重点： 监控视频源：这些数据源来自于城市公共监控系统，包括交通 监控摄像头、公共场所监控、重要活动现场监控等。这些视频 流通常以实时或非实时方式传输，具有较高的帧率和分辨率， 能够捕捉到丰富的场景信息。 2. 社交媒体平台：在事件发生后，社交媒体上会迅速涌现大量相 关视频和图像数据。这些数据不仅包含现场视频，还包括用户 的评论、位置标签等，有助于分析事件的性质和影响。 3. 无人机和卫星影像：无人机可以提供特定区域的高分辨率视频

可用性和视觉效果。 交互设计是前端设计的重要组成部分。关键功能模块的设计需 要清晰、直观，用户应能够快速找到所需功能，并顺畅地进行操 作。以下是一些设计要点：  登录/注册界面的流畅性：应提供社交媒体快捷登录选项，并 允许用户使用邮箱注册，使得用户能够快速进入平台。  Dashboard 设计：要提供信息清晰，数据展示的仪表板，用 户一进入平台就能查看到重要指标和反馈。  工作流管理 过程应保证用户数据的安全性，采用 SSL 加密技术保护数据传输， 同时实现密码加密存储。 接着，用户登录功能应支持单点登录（SSO）和多因素认证 （MFA），以增强安全性。用户可以通过平台的界面进行登录，并 且实现通过社交媒体账号快捷登录的功能，提升用户的便利性。 权限管理是用户管理模块的另一个关键功能。系统需要设计权 限控制机制，按照功能和角色来分配权限。管理员可以通过界面创 “ ” “ ” “ ” 建不同的角色，例如 合理 配置爬虫的频率，以避免被封/IP 等限制。 2. API 调用：利用第三方服务提供的 API 接口定期拉取数据。这 种方式能够及时获得最新的信息，适合需要实时更新的领域。 例如，在社交媒体分析中，平台可以使用 Twitter API 或 Facebook Graph API 收集相关的用户行为数据。 3. 内部数据库：从企业自身的历史数据中提取所需的信息。这通 常涉及 SQL 查询或用

利用全斱位高敁癿大数据采集技术，提供多来源、多渠道、 多时敁、 多类型数据癿获取和收集工具 和 数据采集 手段，实现数据癿全面融合。 路透、万得、彭博、 合作机构数据（保 险、证券等） …… 网页、社交媒体、 论坛 …… 第三斱数 据 文档、图片、影 音 …… 资金、财务、信 贷、员工…… 用智慧发现信息价值 Discover information 日志、交易报文 … … RSS 论坛 采集平台 分析结果 用智慧发现信息价值 Discover information 百度 搜狗 公众号 公众号 搜索 引擎 媒体 媒体 1 、江苏阳光以无限售流通股 10,000 万 股 质押给恒丰银行无锡分行 2 、江苏阳光以法人股 3500 万股向中国 农 业银行江阴市支行贷款 4200 万元， 并向 江阴支行提供质押担保

管理方面也展现出巨大潜力。通过分析客户的历史行为数据和偏 好，银行可以为其量身定制金融产品和服务，提升客户满意度和忠 诚度。此外，DeepSeek 还能够优化银行的贷款审批流程。通过整 合多源数据（如征信记录、社交媒体数据等），DeepSeek 可以为 银行提供更全面的客户画像，从而更准确地评估贷款风险，减少不 良贷款率。 在风险管理领域，DeepSeek 的应用同样值得期待。通过对宏 观经济数据、市场波 了强大的文本分析和理解能力。通过先进的算法和模型，系统能够 自动处理和分析大量非结构化文本数据，如客户邮件、合同文件、 市场新闻和社交媒体评论等。具体应用包括情感分析、实体识别、 语义搜索和自动问答系统。 在情感分析方面，DeepSeek 能够实时监控社交媒体和新闻平 台，识别市场情绪波动，帮助银行及时调整投资策略。例如，系统 可以分析用户在推特上对某只股票的评论，判断是正面、负面还是 通过对客户交易数据的挖掘，能够识别客户 的消费习惯、偏好和潜在需求。例如，通过对历史交易数据的分 析，系统可以预测客户的消费趋势，并为银行提供个性化的产品推 荐方案。此外，系统还可以结合外部数据源（如社交媒体、市场动 态等），进一步丰富客户画像，帮助银行制定更精准的营销策略。 其次，在风险管理方面，DeepSeek 的数据挖掘技术能够实时 监测异常交易行为，识别潜在的欺诈风险。通过对交易模式的分

AI创新应用等领域的创新优势，不仅可以为自身拓展新的广阔发展空间，也为全球市场带来新的 发展机遇与变革动力。 互联网创新推动全球市场繁荣：国内云服务商在互联网创新方面的成果优势，一方面体现在 业务的示范效应，例如在电商、社交媒体、在线教育、远程办公等互联网服务领域，国内云 服务商具有丰富的融合开发和运营经验，可以通过国际合作与交流，输出到全球市场。另一 方面也体现在丰富的技术融合经验，即基于自身的互联网创新业务推动云计算服务能力的发 指令集开发的软件能够在 ECS g�i 上无缝运行， 无需重写代码，方便开发者利用 SIMD 指令集的优势进行应用优化。 英特尔在 SIMD 指令集方面持续创新，从 AVX 到 AMX、VNNI 等，在多媒体处理、量化交易、科学计算 和人工智能等广泛领域被开发者所使用，推动计算架构从 “标量时代” 向 “向量时代” 跃迁。 2、训练场景 至强 ® 6 性能核处理器的 Chiplet 架构集成 3 个计算单元与 业发展机遇和趋势，提供全球化、区域性和本地化的专业意见。在IDC超过50年的发展历史中， 众多企业客户借助IDC的战略分析实现了其关键业务目标。IDC是IDG旗下子公司，IDG是全球领 先的媒体出版、会展服务及研究咨询公司。 IDC China IDC中国（北京）：中国北京市东城区北三环东路36号环球贸易中心E座901室 邮编：100013 +��.��.����.���� Twitter:

够贯穿整个企业价值链。从市场营销到财务管理，从人力资源管理 到产品研发，AI 智能体都能够通过智能化的数据处理和分析，帮助 企业实现精细化管理和创新驱动。例如，在市场营销中，AI 智能 体可以通过社交媒体数据分析，识别潜在客户群体，并精准投放广 告，从而提高市场推广的效率和效果。 在设计和实施商务 AI 智能体应用服务方案时，需要充分考虑 企业的实际需求和资源条件。以下是一些关键的设计原则和实施步 智能体能够通过数据分析预测客户 需求，制定精准的营销策略。例如，智能推荐系统可以根据用户的 历史行为和偏好，推荐最可能购买的商品，从而提高转化率。此 外， AI 智能体还可以通过自动化电子邮件营销、社交媒体管理等方式， 优化营销活动的执行效率。 供应链管理是另一个重要的应用场景。AI 智能体可以通过分析 历史数据、实时市场信息和供应链各环节的运营情况，预测未来的 需求波动，优化库存管理，减少库存积压和缺货风险。例如，零售 务优化建议。该模块主要包含数据采集、数据清洗、数据存储、数 据分析和可视化展示五大功能单元。首先，数据采集单元通过多源 异构数据接口，实时获取企业内部系统（如 ERP、CRM、SCM） 以及外部市场数据（如行业报告、社交媒体数据），确保数据的全 面性和时效性。其次，数据清洗单元采用自动化规则和机器学习算 法，对原始数据进行去重、纠错、补全和格式化处理，确保数据质 量。在数据存储单元，系统采用分布式数据库和云存储技术，对海

程通常分为数据收集、特征工程、模型训练与预测等步骤。 首先，数据收集阶段需要从多个渠道获取客流数据和相关属 性。包括但不限于：  站点历史客流量  时间特征（如工作日、周末、节假日）  社交媒体数据（如活动或突发新闻）  天气数据  其他交通方式的数据（如公交、出租车流量） 在特征工程阶段，需对收集到的数据进行清洗和归一化，以提 取对预测客流量有影响的特征。这些特征可能包括过去时间段的客 快速的服 务。 虚拟客服助手利用自然语言处理（NLP）、机器学习和知识图 谱等技术，可以实现 24 小时不间断在线服务。这种助手能够通过 多种交流渠道与用户互动，包括官方网站、移动应用、社交媒体 等。对于乘客提出的问题，虚拟客服助手可以快速识别并提供相应 的回答，帮助乘客解决票务咨询、线路信息查询、时刻表查询等基 本需求。 例如，在高峰期间，乘客可能会频繁询问有关列车运行时刻的 用户数据，系统可针对不同乘客的需求，提供个性化的出行建议。 这种个性化服务通过用户历史行为的学习，优化乘客体验，增强客 户粘性。 为了确保系统的有效性，以下是一些关键实施步骤： 1. 数据收集：收集用户的问答记录、社交媒体反映、乘客反馈意 见等数据，为模型提供丰富的训练材料。 2. 模型训练：利用收集的数据进行大模型训练，优化自然语言理 解和生成能力，确保系统能够理解复杂的用户意图。 3. 多渠道接入：智能问答系统应支持多种接入方式，如官网、手

挑战，国内已相 继开源了多个中文预训练数据集，诸如CCI 2.0、SkyPile-150B、IndustryCorpus、Tele-AI 以及MAP-CC等，这些数据集广泛覆盖了网页、书籍、官方媒体等多种信息源，经过不同程 度的清洗与去重处理，为中文语言模型的训练提供了数据基础。今年6月，智源研究院推出 的IndustryCorpus 1.0多行业中英双语数据集及InfinityInstruct千万级指令微调数据集， 性化 服务等方面。通过大模型技术，企业可以构建智能化的客服系统和服务平台，提升服务质 量和客户满意度。 （5）智慧城市与媒体娱乐 大模型还在智慧城市建设和媒体娱乐领域展现出广泛的应用前景。在智慧城市建设 中，大模型通过数据分析和预测优化城市管理和服务流程；在媒体娱乐领域，大模型则用 于智能推荐系统、内容生成等方面为用户提供更加个性化和精准的服务体验。 最近一年大模型技术在各行各业的应 区块链：区块链技术在保险行业的应用有助于提高数据透明度和安全性，简化理赔流 程，并可能降低欺诈风险。 （2）业务模式的创新 从传统销售到数字营销：保险公司正逐渐从传统的销售模式转向数字营销，利用社交 媒体、搜索引擎和在线平台吸引潜在客户。 产品创新：随着消费者需求的多样化，保险公司推出了更加灵活和定制化的保险产 品，如按里程收费的车险、按需购买的旅行保险等。 2.3.1 保险业数智化转型是一个全方位多层级的渐进过程

手动操作呢？ • 如果你只有一个大模型，使用它回复邮件的过程大致如下： 用大模型写邮件 大语言模型（ LLM ） 可以接受输入 ， 可以分析 & 推理、 规划任务、 输 出文字 \ 代码 \ 媒体。 然而 ， 其无法像人类一样 ， 拥有运用各种 工具与物 理世界互动 ， 以及拥有人类的记忆能力。 智能体 (AI Agent) • LLM ：接受输入、思考、规划任务、输出 • 人类： LLM

设计整合的患者管理系统，能自动收集和分析患者的输入信 息，提供个性化服务。  实施以 AI 为基础的症状自评工具，帮助患者根据自己的症状 判断是否需要进一步就医。  提供多渠道的咨询服务，包括网页、手机应用程序及社交媒体 平台，以提升患者的便利性。 通过这些具体措施，AI 生成式大模型将在健康教育和患者沟通 领域发挥出巨大的潜力，实现更高效的医疗服务和更优质的患者体 验。 4.3.2 定制化健康信息推送 提高健康管理效果：相关数据显示，定制化的健康提示能够有 效提高患者对健康建议的遵从度，并减少医疗服务的就诊频 率。 此外，定制化健康信息推送可通过不同的渠道进行传播，包括 在线健康平台、移动应用、社交媒体等，不同的平台可以达到不同 的患者群体，实现信息的广泛覆盖和有效传播。 在实施过程中，可以通过数据分析评估推送效果，利用数据反 馈调整推送策略，优化用户体验。同时，医院和健康服务机构应该 提 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， 提高模型的科学性。 3. 社交媒体和在线健康平台数据：分析网民在社交媒体和在线健 康平台上发表的健康相关信息，如症状、治疗经历、对药物的 评价等，这可以帮助理解患者的真实需求和反馈。 4. 第三方数据服务机构：与专业数据提供商合作，购买相关的医