对于防范化解重大安全风险、及时应对处置各类灾 害事故，保护人民群众生命财产安全和维护社会稳 定具有重要意义。智慧应急是应急管理信息化建设 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 Journal of Sys⁃ tem & Management, 2013, 22（5）: 708-714.（in Chinese） [20] 蔡立辉, 唐攀, 李伟权, 等 . 推进应急能力现代化的理论与 路径 [J]. 中国应急管理, 2022（7）: 24-31. CAI L H, TANG P, LI W Q, et al. Theories and paths for fa⁃ cilitating

系统，能够自动诊断缺货和过剩库存，确定最优 补货策略，并将决策结果回传至源系统。目前， 这套系统已能统筹处理以往依赖人工的数千项 决策，显著提升了劳动生产率、分销效率和响应 时间。 这些前期取得的成功凸显了现代化的数据、 知识与智能体层（即“数字核心”）的价值，展现 出它们在规模化应用AI以及实现劳动生产率、资 本改善成本和整体业务增长方面实现跨越式提 升的重要性。“数字核心”正在推动该公司实现自 化数据基础、运用智能体架构，以及提升员工技能，从而推动可持续增长和卓越运营。 流程重塑以发掘高价值机遇：我们采用360度全方位流程重塑方法，帮助识别并优先处理特定流程 与用户画像，从而减少阻力、简化运营。 构建现代化数据基础：我们的团队将与您携手构建具备先进计算能力的数据基础设施，以支持快速 分析、数字孪生和物联网应用，从而实现便捷的数据共享和主动的故障排除。 运用智能体式架构：运用埃森哲专有的智能体，我们

大模型 “ 大小模型协同”的智能体框架 任 务 规 划 工 具 模 块 记忆模块 典型应用场景 省级四链融合决策应用实践：浙江省产业一链通 浙江省产业一链通从“产业链治理现代化 ”重大改革出发 ，着眼解决标志性产业 链“优势不突出、链条不完整、循环不畅通、转移非正常”等问题 ，形成强链、补 链、 畅链、 固链四大业务举措。 • 企业用户 6.3 万家 • 累计访问量

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，但仍然存在一些显著的不足。这些不足主要体现在管理效率、 数据共享、应急响应以及实时监控等多个方面。 深度学习技术提升设备维护的前瞻性与精准性 通过这些优势的综合运用，实景三维 AI 大模型将成为促进铁 路沿线智能化、现代化的重要助力。 1.4 项目目标与愿景 本项目旨在通过构建铁路沿线实景三维 AI 大模型，提升铁路 沿线环境的监测和管理能力，以达到安全、经济和可持续发展的目 标。在全面落实国家交通发展战略、铁路现代化建设以及智能交通 系统的背景下，推动铁路沿线的数字化、智能化转型，成为项目的 核心使命。 技术，为沿线旅游提供个 性化推介与导览服务，促进沿线经济发展。 未来，铁路沿线实景三维 AI 大模型的发展将朝着更为智能、 高效、可持续的方向迈进，通过不断的技术创新与模式优化，推动 铁路事业的现代化进程。在这一过程中，关键在于各方的合作与共 建，通过资源共享，实现多方共赢。 10.1 技术迭代与升级 在铁路沿线实景三维 AI 大模型的应用方案中，技术的迭代与 升级是确保系统持续有效、适应不断变化需求的关键环节。未来的

复杂化。各种突发事件的频发，如自然灾害、交通事故和公共卫生 事件等，给社会的安全管理带来了巨大的挑战。传统的公共安全监 控手段往往依赖于人工观察和经验判断，难以及时、准确地应对突 发情况。因此，亟需引入现代化的科技手段来提升公共安全管理的 效率和准确性。 人工智能（AI）技术的迅速发展，尤其是大模型技术的成熟， 使得视频内容的智能挖掘成为可能。通过对视频监控数据的深度学 习和分析，AI 大模型能够实现对大量影像数据的实时处理和决策支 和谐的社会环 境。 最后，未来公共安全领域将朝着智能化、系统化的方向发 展。AI 大模型的应用是提升公共安全管理效率的重要途径，期待这 一技术在实际运用中发挥更大的作用，助力城市安全管理的现代化 进程。 1.2 AI 大模型在公共安全中的潜力 在当今信息技术飞速发展的背景下，人工智能特别是大模型技 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 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 展，公共安全面临的挑战日益增多。在这种背景下，传统的监控与 安全管理手段显得力不从心，亟需引入现代化技术手段以提高防范 和应对能力。 我们将在文章中详细阐述如何利用 AI 大模型，通过智能视频 分析技术来实现对公共场所的实时监控与异常事件的自动识别。具 体而言，本文的目的包括以下几个方面：

o 建设和运营费用高昂，需长期投入。  大客流： o 高峰期客流量剧增，部分线网超负荷运转。  设施老化： o 部分老旧设施影响安全与服务质量。  技术滞后： o 老旧系统难以满足现代化需求。 通过信息技术与 AI 技术的深度融合，未来城市轨道交通行业 有望实现智能化转型，从而优化资源配置、提升乘客体验，并促进 可持续发展。 1.2 AI 大模型的定义与应用背景 在当今快 这种方案的实施，将极大提升城市轨道交通系统的运作效率与 响应能力，从而使城市公共交通服务更加智能化、人性化。通过系 统性地融入 AI 大模型，城市轨道交通的调度管理将进入一个全新 的智能化时代，为构建现代化城市交通网络奠定坚实基础。 2.1.1 实时数据分析与决策支持 在城市轨道交通行业中，实时数据分析与决策支持是运输调度 优化的重要组成部分。这一过程旨在通过收集、处理和分析各类实 时数据，提 Hadoop，以 支持大规模数据的存储和查询。  数据分析：运用数据分析平台（如 Apache Spark）对数据进 行深入分析，挖掘数据价值，支持业务决策。 最后，以上硬件与软件环境的设计方案，结合现代化的 AI 技 术，确保城市轨道交通行业能够高效、稳定地运行 AI 大模型，提 高运营管理的智能化水平。合理的资源配置和优化的架构设计，将 实现对城市交通体系的实时监控与智能调度，最终提升服务质量和

综上所述，工程造价行业正处于技术变革和业务模式创新的关 键时期。通过引入先进的人工智能技术，如 DeepSeek-R1 大模型， 可以有效解决行业面临的诸多挑战，推动工程造价管理的智能化和 现代化进程，最终实现行业效率和服务质量的全面提升。 1.4 应用 DeepSeek-R1 的意义 随着建筑行业的快速发展和项目复杂性的增加，传统的工程造 价方法在效率、准确性和灵活性方面逐渐显露出不足。应用 型的灵活性，还降低了系统升级和维护的复杂度。 其次，DeepSeek-R1 大模型支持多种数据格式和协议，能够 无缝对接现有的工程造价管理系统。无论是传统的 Excel 表格、 CSV 文件，还是现代化的 BIM（建筑信息模型）数据，模型都能高 效处理。此外，模型还兼容多种数据库系统，包括 SQL Server、Oracle 和 MongoDB，确保用户能够在不改变现有 IT 架 构的情况下快速部署和应用。

的安全性和业务的连续性，为智能体的稳定运行奠定坚实基础。 7. 前端开发 在 DeepSeek 智能体开发的前端部分，首要任务是设计一个直 观、响应迅速的用户界面，确保用户能够轻松地与智能体进行交 互。前端开发应基于现代化的前端框架，如 React 或 Vue.js，这些 框架提供了丰富的组件库和良好的生态系统，能够高效地构建复杂 的用户界面。 为了实现最佳的用户体验，前端开发需要遵循以下几个关键原 则： 

最 终目标是让Amelia能够与客户直接互动。通过Amelia和其他人工智能程序的配合使用， 好事达保险已经缩短了通话时间并提高了首次通话解决率。 好事达保险当前正致力于实现公司与客户互动的现代化，目标是将更多的互动转移 至自动化渠道，如聊天机器人。他们认为人工智能将在未来几年内继续发展和变革，技术 将变得更加强大，而Amelia和其他人工智能服务将面向越来越多的客户，人类员工则可以 更专注于案例的管理和客户体验的人性化。