人员和从业者提供实用的参考，助力基层公共安全管理的智能化转 型。 2. 系统需求分析 “ 在 公共安全引入 AI ” 大模型视频智能挖掘应用方案 的系统需求 分析中，我们首先需要明确系统的目标和功能需求，该系统旨在通 过 AI 大模型对公共安全领域的视频监控数据进行智能分析与挖 掘，以提升公共安全事件的响应能力和预防水平。 系统的主要需求可分为以下几个部分： 1. 功能需求 o 实时性：系统需要支持实时数据处理，事件检测的延迟 应控制在可接受的范围内，例如不超过 5 秒。同时，对 于历史数据的处理能力，要求在数小时内完成缓存数据 的分析。 o 准确性：确保 AI 大模型在事件检测中的准确性和鲁棒 性，目标是达到 95%以上的准确率，尽量减少误报和漏 报情况。 o 可扩展性：系统应具备良好的可扩展性，以便于后续增 加新的模型、处理更多的视频源或提升存储能力。 o 安全性：数据传输和存储过程应确保安全性，包括数据 据进行预处理，包括去噪、解码和帧提取等操作，以确保后续分析 的准确性。 其次，智能分析与挖掘是系统的核心功能。该功能包括以下几 个子功能：  目标检测与跟踪：通过深度学习模型识别视频中的人、车等目 标，并对其进行实时跟踪。  行为识别：能够分析目标的行为模式，识别出可疑行为或异常 事件，例如打斗、盗窃或聚众斗殴等。  事件抽取：从视频中提取出事件信息，生成事件摘要，包括时 间、地点、涉及人员等关键信息。

...........................................................................................14 2.1 目标市场确定......................................................................................17 2.1.1 必备条件。 最后，本文将通过实际案例、市场调查结果以及定量分析，插 入以下的表格，来阐明大模型 SaaS 平台的市场潜力与发展前景： 项目 数量/比例 市场需求增长率 25%年增长率 目标用户群体数 量 5000+企业 开发者参与度 60%开发者愿意使 用 资金投入 预计 1000 万人民 币 通过以上分析，本文希望能够为企业和开发者提供一个全面、 详细的指导，帮助他 求等。根据统计数据，全球人工智能软件市场预计在未来五年内将 以超过 25%的年复合增长率增长，这为大模型 SaaS 平台的开发提 供了广阔的市场空间。 在 AI 行业中，大模型 SaaS 平台的目标客户主要包括但不限于 中小企业、金融机构、医疗健康、教育和电商等各类行业。中小企 业希望通过成本相对较低的 SaaS 服务，降低技术门槛，实现智能 化转型；金融机构和医疗健康行业则需要依赖大模型提升风控、数

..........................................................................................8 1.2 项目目标...............................................................................................9 1 策、自动化处理和数据分析的需求。该方案基于先进的人工智能技 术，结合深度学习、强化学习以及自然语言处理等核心技术，能够 实现对多样化数据的实时处理与智能化分析，从而提升企业的运营 效率与决策质量。 项目的核心目标是通过模块化设计和可配置策略，为企业提供 定制化的智能体开发服务。智能体将具备自主学习能力，能够根据 业务需求动态调整其行为模式，并支持多任务并行处理。此外，方 案特别注重系统的可扩展性和兼容性，确保智能体能够无缝集成到 智能制造领域，某企业利用 DeepSeek 方案在三个月内完成了智能 生产调度系统的开发，生产效率提升了 20%。这不仅体现了方案的 实际价值，也为智能体技术在更多行业的推广提供了有力支持。 1.2 项目目标 本项目的核心目标是开发一款高度智能、灵活可扩展的 DeepSeek 智能体，旨在满足多场景下的智能化需求，提升业务处 理效率与用户体验。通过对先进深度学习算法与大数据分析技术的 深度整合，构建一个具备自主学习、动态优化与高效执行能力的智

发展，这个概念又被重 新拾起。大模型成为了智能体目前最完美的载体，有望完成从概念到实际应用的 蜕变。用户在 Agent（智能体）模式中给 AI 设臵目标和身份，并提供 Prompt（提 示词）。AI 自主拆分任务、使用工具、完成工作，用户仅负责设立目标、提供工具 资源和监督结果。  赋能两类实体领域，成本与效益的博弈：AI Agent 目前的应用大多都在概念层面， 但随着大模型竞争加快、政策鼓励研发投入、更多企业参与 着大模型的快速发展，这个概念又被重新拾起。大模型成为了智能体目前最完美的载体， 有望完成从概念到实际应用的蜕变。 用户在 Agent（智能体）模式中给 AI 设臵目标和身份，并提供 Prompt（提示词）。 AI 自主拆分任务、使用工具、完成工作，用户仅负责设立目标、提供工具资源和监督结 果。OpenAI 定义的智能体具有长期和短期记忆、自主规划、工具使用和自动执行任务 的能力，能提高工作效率和用户体验。另外，智能体也分为单智能体和多智能体。单智 完成流程后，用户需要对内容结果 进行调整并自主结束工作。Agent 智能体模式的 AI 参与度更高，但也不是完全由 AI 代 理。用户需要给 AI 设计一个目标和身份，以及需要使用的工具。配上更为复杂的 Prompt， AI 能自主进行任务拆分，使用工具并结束任务。用户只负责设立目标、提供资源、监督 结果。 图1 人类与 AI 的交互模式 资料来源：腾讯研究院，海通证券研究所 以 LLM 为核心，四模块铸造

....6 1.2 AI 大模型的定义与应用背景.................................................................8 1.3 本文目标与结构..................................................................................10 2. AI 大模型在城市轨道交通的应用场景 通过对以上应用的深入实施，城市轨道交通行业可以显著提升 服务水平和运营效率。借助 AI 大模型的强大功能，行业内还可以 实现智能化、精细化的管理，为未来的城市交通发展提供坚实的技 术保障。 1.3 本文目标与结构 本文旨在分析并指导城市轨道交通行业如何有效应用 AI 大模 型，以提升运营效率、优化乘客体验和增强决策支持。通过对行业 现状的深入研究和案例分析，我们希望明确 AI 大模型在轨道交通 号并通过无线网络将数据上传至云平台进行集中分析。最终用户可 以通过移动端或 PC 端系统及时获取数据反馈。 构建监测系统的基本步骤如下： 1. 确定监测目标：根据设备的关键性和故障率评估，明确需要重 点监测的设备和部件。 2. 选择传感器：根据监测目标选择适合的传感器类型，如加速度 传感器、温度传感器等，确保其能够在复杂环境下稳定工作。 3. 安装与布局：制定合理的传感器安装方案，确保传感器能够有

..........................................................................................8 1.2 项目目标.............................................................................................10 1.3 理，打造高质量的知识库，为后续的 AI 模型训练提供坚实的基 础。同时，结合先进的深度学习技术和规模化计算资源，设计高效 的模型训练流程，确保模型在准确性、泛化能力和计算效率方面达 到预期目标。项目的实施将涵盖以下关键步骤：  数据采集与整合：从内部系统、公开数据集以及第三方数据源 中获取数据，确保数据的多样性和覆盖度。  数据清洗与预处理：通过去重、缺失值填充、异常值处理等操 如 Kubernetes、Spark），以确保方案的灵活性和可扩展性。同时， 项目将注重数据安全与隐私保护，通过数据脱敏、加密传输和访问 控制等手段，确保数据处理过程中的合规性。 项目的最终目标是为企业提供一套高效、可靠的知识库数据处 理及 AI 大模型训练方案，助力其在智能化转型中占据竞争优势。 通过本项目的实施，企业将能够显著提升数据处理能力和模型训练 效率，为后续的智能化应用开发和部署打下坚实的基础。

..........................................................................................7 1.2 项目目标...............................................................................................9 1 ........................................................................................91 10.1 测试目标...........................................................................................93 10.2 大模型，作为一种先进的 AI 技术，能够处理结构化 和非结构化数据，提供精准的预测和决策支持。 项目的主要目标包括提高客户服务质量、优化风险管理、增强 反欺诈能力以及提升整体运营效率。为了实现这些目标，我们将采 取以下步骤：  首先，进行需求分析和系统现状评估，明确模型的部署目标和 预期效果。  其次，设计和实施数据集成方案，确保模型的训练数据既全面 又具备高质量。  接着，开发并部署

BLIP (Bootstrapping language-image pre-train- ing)[10]、BLIP2[11]、GPT4-V[12] 等视觉−语言大模型则 能对图片进行图像分割[13]、目标检测[14]、视觉问答 (Visual question answering, VQA)[15]; DINO (De- tection transformer with improved denoising 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, 并规划长期目标. 这些特点都使得 具身智能有别于传统的仅面向单一任务, 或同质任 务的传统机器人, 使其具有更强的自主性与适应性. 人形机器人的突出优势就是其通用性, 而大模型带 来的认知能力则是形成通用性的关键[20] 定位特征、预训练的视觉−语言特征和音频−语言特 征与 3D 重建相结合, 将多模态大模型的开放词汇 查询能力融合进环境的 3D 体素网格中, 使得机器 人系统能够基于多模态查询 (如文本描述、图像或 地标的音频片段) 在地图中索引目标. Act3D[92] 则提出了一种基于 Transformer 的 3D 特征场模型, 使用大规模预训练的 2D 特征提取 器 (如 CLIP[17] 或 ResNet50[104]) 来处理多视角的

............................................................................................7 1.2 目标与范围................................................................................................ ...........................................................................................20 3.1 目标客户群体............................................................................................... 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 骤：  需求分析：明确企业在业务流程中的痛点和需求，确定 AI 智 能体的应用场景和目标。  技术选型：选择适合企业需求的 AI 技术和工具，如深度学习 框架、自然语言处理引擎等。  数据准备：收集和整理企业历史数据，确保数据的质量和完 整性，为 AI 智能体的训练和优化提供基础。

项目编号： 铁路沿线实景三维 AI 大模型 应 用 方 案 目 录 1. 项目背景与目标............................................................................................6 1.1 铁路运输的重要性...................................... ..9 1.3 实景三维 AI 大模型的优势..................................................................11 1.4 项目目标与愿景..................................................................................12 2. 技术方案概述. 185 11.2 未来展望与机会分析......................................................................186 1. 项目背景与目标 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