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， 从而具有理解和生成自然语言的能力，实现人机之 间的有效通信。自2018年双向编码表示模型（bidirec⁃ tional encoder representations from transformer，BERT） 平得到了较大提高，例如，视频识别技术应用在安 全监管中实现的安全生产风险智能监测预警，无人 机及快速建模技术在应急救援中实现的灾害环境智 能感知等。这些技术侧重外部世界数据的收集和处 理，加强了系统的视觉、听觉和触觉等感知能力，使 得应急系统能够及时捕捉外部环境变化。按照机器 智能水平由低到高的 4 个层次：数据智能、感知智 能、认知智能和自主智能[22]，应急系统的智能水平达 到了感知智能这一层次。 从认知智能层次来看，当前系统思维能力不足，

围 权重 评分标准 数据完整性 0-10 30% 数据完整无缺失得 10 分，每缺失 1 项扣 1 分。 数据准确性 0-10 40% 数据准确无误得 10 分，每发现 1 处错误扣 2 分。 数据多样性 0-10 20% 数据分布均匀且多样得 10 分，单一分布得 5 分以 下。 数据时效性 0-10 10% 数据更新及时得 10 分，滞后 1 个月扣 2 分。 通过以上步骤和方法，自动考评方法能够显著提高考评效率和

我国上架率较高的省份为新疆维吾尔自治区、浙江省、河南省、 山西省、江苏省、内蒙古自治区、云南省、甘肃省、黑龙江省、辽 宁省，具体情况详见图 9。其中，浙江、山西、江苏、内蒙古四地 在用标准机架数量处于全国前列且上架率高，“建得快、用得满”。 江苏、浙江凭借密集的互联网及制造业企业持续释放算力需求，山 西、内蒙古则依托京津冀外溢需求和冷源、能源优势，实现供需高 效匹配。相比之下，河北、广东、贵州、上海等地机架规模可观， 、湖南省、 湖北省，具体情况详见图 19。北京生态能力全国领先，作为全国科 技创新中心，拥有众多科研机构、高校和科技企业，为模型生态的 发展提供了丰富的资源和良好的环境。广东生态能力优势明显，得 益于其发达的经济、完善的产业配套以及良好的创新创业环境，吸 引众多企业参与模型的应用和生态建设，形成了较为完善的模型生 态环境。 综合算力指数 31 来源：中国信息通信研究院 图 19

数据采集 互联网 数据 行内结构化 数据 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

任务算力消耗与百亿级参数模型不在同一量级 • DS 最惊艳的R1版，一次推理多在10-20秒，更适合 代码、数学、复杂规划等场景，很难响应B端高实时 业务应用场景 • 让DS高效学会私域知识，尚未明显突破，利用DS 蒸馏得 到百亿参数模型，对于从头预训练模型优势还有待观测 -29- 目录 Contents 02 03 01 04 05 -30- 认识大模型的局限性 幻觉问题 知识实时更新能力差

Actor C*k Can actian percept AG Human Intelligence … LLMs 卷积神经网络创始人 Yann LeCun 2018 图灵奖得 主 世界模型 / 数字孪生：形成迭代闭环，这是 Al 获得生命的关键所在 ! 59/80 生命 1.0 生命 2.0 反馈： GPT 输出的文字和文字答案之间的差

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 展和进步，例如综合运用云网络、分布式云架构、负载均衡、CDN等技术，保障全球用户获 得流畅的访问体验。 �� 跨境电商形成市场综合服务优势：一些国内大型云服务商具备丰富的跨境电商业务运营经 验，可以整合跨境物流、支付等环节的资源，为跨境电商企业提供一站式的解决方案。在信 息服务

完成数据预处理后，接下来进行特征提取，旨在从大量原始数 据中提取出有意义的信息，以便于后续的建模。特征提取可以通过 以下几种方式进行：  图像特征提取：使用卷积神经网络（CNN）提取视频监控获 得的图像中的物体特征，识别出列车、车辆及障碍物。  时序特征分析：对传感器采集的时序数据进行傅里叶变换或小 波变换，提取出频域特征。  深度学习特征学习：利用深度学习模型自动从原始数据中学习 的适应能力。生成的三维效果清晰地展现了山体滑坡风险点及 植被覆盖情况，为铁路沿线的安全监测提供了依据。 3. 乡村铁路：在乡村环境下，模型能够捕捉到乡村道路、田地及 水体等自然元素。效果展示中，铁路与乡村景观的融合程度得 以体现，极大增强了对乡村铁路沿线生态环境保护的认识。 在上述案例中，我们还通过以下指标评估模型的效果：  对比精度：模型生成三维效果与实际场景的匹配度（95%）  处理速度：三维效果生成时间平均为每公里 好基础。随着技术的不断进步，我们可以预见未来在这一领域将会 有更多的创新应用，将三维 AI 模型与其他智能交通系统联动，实 现更广泛的自动化与智能化。 展望未来，铁路沿线实景三维 AI 大模型的应用前景广阔，值 得期待的方向包括： 1. 进一步提升模型的精度和实时性。 2. 扩展到更大范围的区域监控，形成全国范围内的铁路监测网 络。 3. 集成其他智能交通技术，如自轨道管理系统、智能故障诊断 等。

表格或数据库文件，快速完成大量清单项的分类 与编码工作。模型会自动处理这些数据，并生成相应的分类和编码 结果，极大地节省了人力和时间成本。 在实际应用中，DeepSeek-R1 的智能分类与编码功能已经得 到了广泛验证。例如，在某大型建筑工程项目的工程量清单编制中， DeepSeek-R1 成功将数千个清单项准确分类并编码，错误率低于 1%，显著提高了清单编制的效率和准确性。 总之，DeepSeek-R1 造价领域的应用将迎来更加广阔的发展前景。首先，模型的计算能 力将随着硬件技术的提升而显著增强，特别是在 GPU 和 TPU 等专 用计算硬件的支持下，模型的训练和推理速度将大幅提升，从而使 得实时数据处理和预测成为可能。这将极大地提高工程造价的精确 性和时效性，尤其是在大型复杂项目中，能够快速响应市场变化和 项目需求。 其次，数据融合技术的进步将为 DeepSeek-R1 提供更加丰富

其次，模型的可解释性也是导致失败的重要因素。在医疗行 业，医务人员需要理解决策的依据，才能对 AI 生成的结果进行信 “ ” 任和验证。然而，很多深度学习模型作为 黑箱 缺乏可解释性，使 得医生难以理解模型的推理过程，这就导致了 AI 系统的抵制和误 用。为此，开发具有良好可解释性的模型以及建立有效的解释机制 显得尤为重要。可以考虑使用模型-对照模型（比如用简单模型验 证复杂模型的结果）的方法来提高对模型结果的理解。 程中，社会各界的共同参与和努力将是达成负责任的技术应用的关 键。 10. 结论 AI 生成式大模型在医疗场景的应用展现出广阔的前景。在本研 究中，通过对不同医疗领域的需求分析和技术可行性研究，我们得 出以下几个关键结论，表明该技术在实际医疗应用中的可行性与安 全性。 首先，AI 生成式大模型能够有效辅助医生在疾病诊断、治疗方 案设计以及患者沟通等环节，提升工作效率和诊疗质量。例如，在 影像学诊断中，AI