......................................................................................82 5.1 故障预测与监测..................................................................................84 5.1.1 运营数据分析. 5.2 安全评估与预警系统...........................................................................89 5.2.1 实时监测与报警机制..................................................................91 5.2.2 安全隐患评估流程.......... 9.2.1 应急预案制定...........................................................................165 9.2.2 风险监测与调整机制................................................................167 10. 未来发展与扩展..............

2.2 设备故障预测与维护...........................................................................20 2.2.1 监测系统的构建.........................................................................22 2.2.2 故障模式识别与预警.. 104 7.3.1 选定试点城市与项目................................................................107 7.3.2 试点实施与监测.......................................................................109 8. 运营与维护............... 服务质量提升：通过分析乘客反馈数据及行为信息，优化服务 流程与设施布局，提高乘客满意度。 4. 运营成本控制：通过 AI 技术实现设备的智能监控与故障诊 断，降低维护成本及非计划停运的风险。 5. 安全监测与预警：构建基于大数据的安全监测系统，实时监测 设备运行状态，并对异常情况进行自动报警，提升整体安全 性。 总的来看，AI 大模型在城市轨道交通行业的应用不仅是一种技 术革新，更是推动行业进步的重要力量。通过将 AI

..........................................................................................102 7.1 监测与评估.......................................................................................104 7.1.1 行有效的训练与优化。重点针对异常事件的识别，如暴力冲 突、事故发生等，训练模型时需考虑不同场景和光线条件的变 化。 3. 实时监控与预警：通过智能监控平台，实时分析各类视频数 据，并自动识别潜在的安全隐患。一旦监测到异常事件，系统 能够及时发出预警，通知相关管理部门快速响应。 4. 数据存储与回溯分析：对处理后的数据进行有效的存储，形成 可供后续分析与学习的数据库。同时，支持事后回溯，帮助分 析事件的 影响，导致社会治安形势日益复杂。为应对这一挑战，各地纷纷加 大对公共安全设施的投资，努力提升防治能力。 利用 AI 技术进行视频监控，可以针对以下几个核心问题提供 切实可行的解决方案： 1. 实时监测与智能分析：借助 AI 视频分析技术，实现对公共区 域的智能监控，及时识别异常行为，提升安全防范能力。 2. 事件预测与预警：通过历史数据的学习与分析，AI 可以精准 预测潜在的安全风险，并及时发出预警信息。

1 个性化医疗.................................................................................31 3.1.2 健康监测.....................................................................................33 3.2 医务人员需求 医学文献的自动生成与更新，便于医生获取最新资讯  影像学数据的智能分析，辅助影像科医生做出诊断  健康监测与预警系统，实现对慢性病患者的实时跟踪 在实际应用过程中，还需强调数据安全与隐私保护。医疗行业 涉及大量的个人健康信息，如何确保这些数据在被模型处理时不被 泄露，是实现这些应用的前提。此外，对模型进行持续的监测与评 估，确保生成结果的科学性与可靠性，也是医疗应用成功的重要因 素。 综上所述，生 范，促进患者信任与社会接受度。本研究希望通过对以下几个关键 点的讨论，提供切实可行的解决方案：  确定 AI 生成式大模型的应用需求与优先级  设计标准化数据输入与模型训练流程  监测应用效果并制定评价标准  探索伦理合规路径与风险管理策略 因此，本研究不仅仅是对 AI 生成式大模型技术的探索，更是 希望为其在医疗领域的实际应用提供一个系统化的解决方案，以推 动科技与医疗的深度融合，实现更好的健康管理。

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 包括风险隐患、应急避难场所、应急物资、应急部 门、救援队伍等应急业务对象的主题数据库，以及 监测预警、安全生产、监管执法、指挥救援、社会动 员等重点业务的专题数据库。包括结构化数据、半 结构化数据和非结构化数据。 知识库层：为应急管理业务应用智能化提供知 识服务，主要存储管理法律法规、典型案例、应急预 案、方法和模型等应急知识。 业务应用层：覆盖应急管理全过程，包括监测预 警、社会动员、监管执法、救援处置等应急管理全场 景应用。 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， 无法快速识别并积极应对潜在的风险和应急需求。 虽然也引入了一些模型和算法解决一些特定场景的

分析师：霍也佳 模式名称： PPP 模式 --- 研报名称：牵手国开行， PPP 巨头起航 数据分析 用智慧发现信息价值 Discover information 金融资讯功能模块 企业搜索 舆情监测 用智慧发现信息价值 Discover information 系统管理 专题分析 简报 资讯 用智慧发现信息价值 Discover information 首页搜索 热点信息个性推荐，搜索结果统计分析 Discover information 关注领域重点舆情监测，提供可视化 图表及展示列表 信息列表：舆情热点资讯展示，并提供多 种分析标签展示判断。 信息图表：针对舆情信息平台提供多种癿 分析指标图表展示，把数据癿分析结果进 行可视化展示。 订阅推送：对搜索癿分析结果进行订阅推 送，通过邮件癿形式把分析结果发送给用 户。 舆情监测 用智慧发现信息价值 Discover information

题，确保 数据的准确性和完整性。 数据标准化：通过建立统一的数据标准和规范，将不同来 源的数据转换为统一的格式和结构，便于后续的数据分析 和应用。 数据质量监控：建立数据质量监控机制，实时监测数据质 量，及时发现和解决数据问题，确保数据治理的持续性和 有效性。 知识抽取 通过大模型的语义理解和推理能力， 将不同来源的知识进行融合，消除知 识冲突，丰富知识图谱的内容和深度。 知识融合 通过大模型整合银行内部及外部的 多源异构数据，包括交易记录、客 户行为、信用评分等，构建全面、 动态的风险评估模型，提升风控的 精准性和实时性。 实时反欺诈预警 利用大模型的深度学习能力，实时 监测异常交易行为，如高频交易、 异地登录等，结合历史欺诈案例进 行模式识别，及时发出预警并采取 干预措施，有效降低欺诈风险。 自适应模型优化 大模型具备自我学习和优化的能力， 能够根据不断变化的欺诈手段和风 ，优化资产配置，提升投资回报率。 摩根大通 AI 架构应用 汇丰银行利用大模型技术重构了其客户关系管理系统，通过智能化的客户行为分析，提供个性 化的金融服务。该银行还利用 AI 模型进行反欺诈监测，显著降低了金融欺诈风险。 汇丰银行 AI 架构创新 江苏银行在企业架构中引入大模型技术，优化了其信贷审批流程。通过 AI 模型的自动化处理，该银行显著缩 短了贷款审批时间，提升了客户满意度。同时，

技术创新、算力应用、产业基础等方面的制约算力发展的条件，促 进充分发挥各地区的比较优势，提升算力的整体效能。同时，推动 算力结构多元配置，构建通算、智算和超算占比合理、协同高效的 基础设施架构。中国算力平台监测数据显示，截至 2025 年 6 月底， 我国在用算力中心机架总规模达 1085 万标准机架，智能算力规模达 788 EFLOPS（FP16）。 另一方面，算力技术创新推动算力水平提升。芯片技术方面， 破性进展，为我国 算力产业的应用拓展提供有力支持。 综合算力指数 6 （二）存储规模与性能结构不断突破 近年来，中国数据存储总量呈现高速增长态势，存力基础设施 建设成效显著。中国算力平台监测数据显示，截至 2025 年 6 月底， 全国存力规模达 1680 EB，相比于 2023 年增长约 40%，存力规模持 续扩大。《全国数据资源调查报告（2024 年）》显示，我国数据存 储总量持续增长，2024 显著提升。容量方面，通过不断优化存储架构和采用先进的存储介 质，单个存储设备的容量得到了大幅提升。企业级硬盘的容量已经 突破了数十 TB，甚至更高，闪存存储的容量也在持续增加。中国算 力平台监测数据显示，截至 2025 年 3 月底，外置闪存占比超过 28%， 能够满足日益增长的业务复杂性场景需求。性能方面，高速缓存技 术、固态硬盘（SSD）技术的广泛应用，非易失性内存快速存储 （N

倍 - 交易流水异常检测响应时间缩短至分 钟级 - 报告初稿生成效率提高 70%，减少人工校对工作量 风险控制强化 构建动态风险识别模型，覆盖传统审计盲区。重点实现： 1. 实时 监测企业财务数据波动，自动触发预警阈值（如单笔交易超过注册 资本 10% ） 2. 通过 NLP 解析合同条款与会计准则差异，识别潜在 合规风险 3. 建立多维度关联分析引擎，发现隐蔽的舞弊模式（见 和同类案例参考。测试数据显示，该方案可使异常交易发现效率提 升 6.8 倍，同时将人工复核工作量减少 43%。 4.2 风险预警与评估 在风险预警与评估模块中，DeepSeek 智能体通过实时监测审 计数据流，结合预设规则与机器学习模型，动态识别异常指标与潜 在风险点。系统内置行业风险特征库（如金融业的资金池异常波 动、制造业的成本畸高订单），通过多维度交叉验证（横向同业对 比、纵向 在模拟生产环境中测得关键指标： 场景 QP S 平均响应时间 错误率 单文档分析 48 210ms 0.02% 跨年度数据比 对 15 680ms 0.15% 场景 QP S 平均响应时间 错误率 实时风险监测 12 0 90ms 0.01% 安全合规措施 1. 数据传输层： - 全链路 TLS 1.3 加密 - 基于审 计署规范的字段级脱敏方案 2. 模型安全： - 部署私有化模型权重仓

要集成日志管 理和监控工具。如 ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）栈可 以用于日志收集与分析，Prometheus 和 Grafana 可以用于系统性 能监测。 最后，后端设计还需考虑 API 的设计，需提供直观且易于使用 的 API 文档，确保开发者能够快速集成和使用平台的功能。可采用 OpenAPI 规范来描述 API 接口，便于前端与后端的协作。 激活或禁用用户账号。系统应配备相应的接口，方便进行用户数据 的导入与导出，便于数据分析或迁移。 为了提高用户管理的可见性，系统应支持用户活动日志的记录 与查询，包括登录时间、操作记录、权限变更等。此功能对于异常 行为的监测和审计至关重要。 最后，为了提升模块的可用性，建议设计用户友好的界面，以 简化用户管理的操作流程。模块应支持多语言切换，满足不同地区 用户的需求，确保用户在不同文化背景下都能顺利使用平台。 服务质量。此外，借助业务智能工具对数据进行可视化分析，提供 决策支持，这对于平台运营和用户需求洞察都是相当重要的。 为了能够详尽监测和管理数据处理的整个流程，本方案还建议 实现实时数据流监控系统。该系统利用 Apache Kafka 或者 Apache Flink 进行流数据处理，实时监测数据的流入与流出，及时 发现和处理数据异常。 在整体数据处理过程中，以下技术架构将有助于提升处理效率 和系统稳定性：