近年来，随着我国铁路运输业的快速发展，沿线的基础设施和 周边环境的管理与维护显得尤为重要。优秀的铁路沿线管理不仅能 够提高运输效率，保障安全，还能够促进沿线经济的发展。因此， 本项目旨在通过构建一个实景三维 AI 大模型，提升铁路沿线的管 理能力与服务水平。 该项目的背景主要基于以下几点： 首先，铁路沿线环境复杂多变，涉及到的设施包括轨道、信 号、桥梁、隧道等多种结构，周围环境也包括居民区、商业区等， 这些因 构建实景三维 AI 大模型，不仅能够为铁路运营提供科学决策依 据，还能为沿线经济、民生发展提供数据支持。 基于上述背景，本项目计划实现以下目标： 1. 构建全景三维模型，涵盖铁路沿线的所有基础设施和环境要 素，实现对各类资源的可视化管理。 2. 通过 AI 算法，分析沿线数据，实现对铁路状态的实时监控和 预测，提升突发情况的应对能力。 3. 打造一套智能化的决策支持系统，通过大数据分析，为铁路沿 实现与现有铁路管理系统的无缝对接，提升数据利用效率，实 现资源的共享与协同。 5. 推动铁路沿线的绿色管理，通过智能化手段实现更为高效的资 源配置与环境保护。 本项目希望通过技术的引入和整合，不仅提升铁路的运行安全 和效率，同时深化对铁路沿线环境的理解与管理，为未来的智慧铁 路建设奠定基础。 1.1 铁路运输的重要性 铁路运输作为现代交通体系的重要组成部分，对于国家的经济 发展、社会进

者则逐渐发展出了具身智能的概念. 现在, 具身智 能一般指拥有物理实体, 且可以与物理环境进行信 息、能量交换的智能系统[2]. 虽然在过去的几十年 间, 离身智能取得了令人瞩目的成就, 但对于解决 真实世界的问题来说, “具身”的实现仍然是必要的, 与强调从经验中学习并泛化的离身智能方法相比, 具身智能更强调与环境的交互, 只有拥有物理身体 才能与世界进行互动, 更好地解决现实问题[3]. 当 前 的模型统称为基础模型, 意即可作为大量下游任务 训练基础的模型 (目前一般认为基础模型即大模型, 后文将不对二者作区分). 由于涉及到物理环境, 机 器人深度学习模型往往面临数据获取难度大、训练 的模型泛化性差的困境, 传统机器人往往仅能处理 单一任务, 无法灵活面对复杂的真实环境. 而基础 模型用来自互联网的大量文本、图片数据进行预训 练, 往往包含各种主题与应用场景, 能学习到丰富 的表示与知识, 具有解决各类任务的潜能 础模型训练数据的丰富模态也可以满足具身智能对 各类传感器信息的处理需求. 无论是视觉信息、听 觉信息, 还是其他类型的感知数据, 基础模型都能 够为具身智能提供全面和准确的理解. 在实际应用 中, 这意味着具身智能能够更好地适应环境变化, 理解各种操作对象, 解决各种复杂问题. 大模型的强大理解能力也能为具身智能带来与 人类无障碍沟通的能力, 能更有效且准确地理解用 户需求, 而大模型的长对话能力也使其具有处理复 杂任务的能力

要标尺，相关研究工作意义深远。 随着 AI 在千行百业加速渗透，算力赋能数字经济社会的效能，不仅仅取决 于算力、存力、运力以及发展环境本身，模型能力也成为决定人工智能深度赋 能的关键。因此，中国信通院研究团队持续优化综合算力指标体系，在往年基 础上，增加模型能力的呈现，从算力、存力、运力、模力、环境多个维度，更 加准确剖析我国算力产业发展态势。 《2025 综合算力指数》为我们提供了一个全面而系统的视角来洞察我国算 进一步加速了算力向现实生产力的转化。 结合算力产业发展现状、趋势和重要影响因素，中国信通院进 一步完善综合算力指数体系，新增“模力”分指数，优化评价指标。 整体上，从算力、存力、运力、模力、环境等维度衡量我国各省级 行政区的综合算力发展情况，并通过算力分指数评估全国各城市的 算力发展水平。 综合算力指数，河北省、江苏省、广东省、浙江省、北京市等 位居全国前列。其中，算力分指数方面，河北省、浙江省、江苏省 省、江苏省 等全国领先；存力分指数方面，广东省、江苏省、河北省等表现优 综合算力指数 秀；运力分指数方面，浙江省、上海市、江苏省等相对靠前；模力 分指数中，北京市、广东省、浙江省等表现出色。环境分指数中， 青海省、内蒙古自治区、河北省等表现杰出。城市算力分指数中， 廊坊市、张家口市、大同市、广州市、杭州市等位居前列。 我国算力产业发展已取得一定进展，但产业数字化转型进程仍 面临诸多

.......................................................................................106 11.1 部署环境准备..................................................................................107 11.2 系统部署. 能体框架。项目将重点解决以下几方面问题：首先，实现智能体在 多模态数据（包括文本、图像、音频等）下的精确感知与理解能 力；其次，优化智能体在不同业务场景中的决策逻辑，使其能够快 速适应复杂环境；最后，开发高效的资源调度机制，确保智能体在 低延迟与高并发环境下的稳定运行。 为实现上述目标，项目将分为三个阶段推进： - 第一阶段：完成智能体基础框架的搭建，包括数据采集、预处理 模块以及核心算法的初步实现，确保智能体具备基本的多模态数据 处理能力。 - 第二阶段：优化智能体的决策引擎，引入强化学习与迁移学习技 术，提升其在复杂场景中的适应性，并通过模拟测试验证其性能。 - 第三阶段：完成智能体的资源调度与部署优化，确保其在实际生 产环境中能够高效运行，并通过用户反馈持续迭代优化。 此外，项目还将重点关注以下性能指标： - 智能体的多模态数据识别准确率：目标达到 95%以上。 - 决策响应时间：在复杂场景下不超过 200 毫秒。

术，正在为公共安全领域带来深远的影响。AI 大模型在数据处理和 分析能力上具有显著优势，能够从海量视频监控数据中提取有价值 的信息，提高公共安全管理的效率和准确性。对比传统的数据分析 技术，AI 大模型能够在复杂环境中更准确地识别和预测潜在的安全 威胁。 首先，AI 大模型能够通过视频智能挖掘技术，对实时视频流进 行深度分析。这意味着公共安全部门可以实时监控城市的重点区 域，实现对人群密度、异常行为等情况的监测。在城市管理、交通 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：  加强数据治理，确保数据隐私与安全。  推动跨部门合作，整合资源，提高数据共享的效率。  进行算法模型的定期更新与优化，提升其对新兴安全威胁的应 对能力。 通过以上措施的实施，公共安全能够更好地利用 AI 大模型的 潜力，形成一种快速、灵活且智能的安全管理模式，为社会公众提 供更安全的生活环境。 1.3 文章目的 本文旨在探索在公共安全领域中引入 AI 大模型的必要性和可 行性，尤其通过视频智能挖掘技术来增强安全事件的监测、分析和 响应能力。在当前社会，随着城市化进程的加速和科技的迅猛发

.......70 5.1.2 后端数据处理与模型服务..........................................................72 5.2 硬件与软件环境..................................................................................74 5.2.1 服务器配置与选择 1 国际经验借鉴...........................................................................130 9.1.2 政策与市场环境影响................................................................132 9.2 AI 大模型未来应用潜力............ 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. AI 大模型概述：介绍什么是 AI 大模型，其核心技术、优势及 适用场景。 3. 应用场景：具体列出 AI 大模型在城市轨道交通中的潜在应 用，包括但不限于以下几个方面：

........................................................................................104 9.1 部署环境准备....................................................................................106 9.2 系统安装与配置 具备异常检测能力，当模型的考评结果偏离预期范围时，系统 能够及时发出预警并生成诊断报告。 此外，为提高考评的客观性和可重复性，系统应引入标准化考 评流程。例如，在每次考评任务开始前，系统应自动执行数据预处 理、环境配置等准备工作，确保考评条件的一致性。同时，系统应 支持多用户协作考评，允许多个用户同时参与同一考评任务，并通 过权限管理机制确保数据安全和考评过程的透明性。 最后，系统应提供灵活的考评结果导出功能，支持将考评结果 。 最后，系统应具备良好的兼容性和可移植性。硬件方面，系统 应支持主流服务器品牌和型号；软件方面，应兼容 Windows、Linux 等主流操作系统。在云环境部署时，系统应支持 公有云、私有云和混合云等多种部署模式，确保在不同环境下均能 稳定运行。 2.2.1 性能需求 为确保人工智能数据训练考评系统在实际应用中能够高效稳定 运行，系统性能需求需得到充分满足。首先，系统应具备高并发处

2 模型推理服务部署..............................................................................97 4.2.1 部署环境搭建.............................................................................99 4.2.2 服务性能优化.... 开数据集入手，如政府机构、科研院所、国际组织等发布的开放数 据。这些数据通常经过严格的质量审核，具有较高的可信度和权威 性。例如，世界银行、联合国、美国国家统计局等机构提供的经 济、社会、环境等多领域数据，能够为知识库提供丰富的基础信 息。 其次，行业报告和白皮书是另一个重要的外部数据来源。许多 咨询公司、研究机构和行业协会定期发布行业研究报告，涵盖从技 术趋势到市场分析的多维度信息。这些报告通常基于大量调研数 在知识库数据处理与 AI 大模型训练中，数据安全与权限管理 是确保数据完整性、保密性和可用性的关键环节。首先，数据安全 需要从多个层面进行全面防护。在物理层面，数据中心应配备严格 的访问控制、监控系统和环境安全措施，如防火、防水和防电磁干 扰等。在网络层面，采用防火墙、入侵检测系统（IDS）和虚拟专 用网络（VPN）等技术，防止未经授权的访问和数据泄露。在数据 层面，通过加密技术对静态数据和传输中的数据进行保护，确保数

解和生 成自然语言的能力，让人与机器在知识层面的有效交 互成为可能。基于大语言模型技术的人机协同创新 模式，将人的认知优势与计算机的计算与存储优势整 合起来，让人可以在更高层次、更广泛视角研究外部 环境，加深对客观世界规律的认识，并在人机交互中 将知识转移到机器上，提高机器智能 [18]。 2 智慧应急面临的挑战 应急管理信息化建设通过促进信息技术与应急 管理业务深度融合，为应急管理实战提供支撑保障。 [19]，需 要 随 事件不断发生、发展的态势，针对具体问题情境作 出决策时，系统通常以数据统计分析、智能计算模 型算法等形式提供辅助决策功能，对于决策者来说， 这些远不足以应对其可能面临的复杂多变灾难环境 下的决策需求，即解决复杂问题的能力。 从决策问题的本质来分，常规决策面临的是问 题空间明确的结构化问题，临机决策则是模糊不清 的非结构化（或半结构化）问题 [20]。如图 3所示，问题 空间明确的常规决策是理性分析的过程，即：分析评 管理模式不适用无法言明的、复杂的隐性应急知识， 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，

.......................................................................................101 11.1 部署环境.........................................................................................103 11.2 部署步骤 模型在银行系统中的部署仍面临诸多挑战，包括数据安全、模型性 能优化、系统集成和合规性等问题。 为应对这些挑战，本项目旨在设计一种切实可行的 Deepseek 大模型部署方案，确保其能够在银行环境中高效、稳定、安全地运 行。该方案将结合银行的实际业务需求和技术架构，从以下几个方 面展开：首先，明确大模型在银行系统中的核心应用场景，包括但 不限于客户服务、风险管理和运营优化；其次，设计高可用、高性 体 包括以下几个方面：首先，针对银行系统的实际需求，进行 Deepseek 大模型的定制化调优，确保模型在金融领域的准确性和 高效性；其次，设计并实施模型的部署方案，包括硬件资源配置、 软件环境搭建以及模型参数优化，确保模型能够稳定、高效地运 行；第三，完成与银行现有系统的无缝集成，确保数据流的顺畅和 安全性，同时开发相应的 API 接口，便于其他系统调用；第四，建 立完善的监控和维