要知道从玉泉校区到紫金港校区如何最快出行，首先得 知道有几种交通路线： 1. 89 路公交车，共 17 站，需步行 2 分钟，共用时 50 分 钟 2. 地铁 10 号线转 2 号线，这样就是 2 站 +5 站，共 7 站， 需 步行 20 分钟，共用时 43 分钟 3. 地铁 3 号线转 7149 路公交车，这样就是 3 站 +11 站， 共 14 站，需步行 11 分钟，共用时 有些问题，人也很难快速写出思维链，比如： 依靠大模型自己生成思维链并求解 求是小学组织去距离 90 公里的博 物馆春游， 全班同学 8:00 从学 校 坐大巴车出发 。 班主任老师 因为 有事情， 8: 10 自己自驾小 车以大 巴车快 1/3 的速度追赶 ， 结果比大 巴车提前 20 分钟到。 问： （ 1 ）大巴和小车的速度各是多少？ （ 2 ）班主任老师追上大巴的地点 距离博物馆还有多远？ 面向产业 创新业务场景 ， 提供了包括产业知识问答 、 产业报告生成 、 产业技术分析 、 产业文档理解等能力 ， 向上为企业 、 园 区 、 政 府 等 产 业 认 知 决 策 需 求 机 构 提 供 专 业 产 业 知 识 服 务 。 客 户 可 私 有 化 部 署 ， 也 可 根 据 需 求 替 换 模 型 基 座 和 场景数据 ， 快速输出定制化模型能力 ， 此外可根据客户

· · · · · · · · · 101 太保项目总体技术框架· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 102 车险出单“星驰”系统· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 107 企微运维机器人· · · · · · · 供强大的AI推理性能和便捷的接入方式。 （5）端侧算力发展 端侧大模型定义为运行在设备端的大规模人工智能模型，这些模型通常部署在本地 设备上，如智能手机、物联网设备（IoT）、个人电脑（PC）、机器人、车机等设备。与传统的云 端大模型相比，端侧大模型的参数量更小，因此可以在设备端直接使用端侧算力进行运行， 无需依赖云端算力。端侧大模型在成本、能耗、可靠性、隐私和个性化方面相比云端推理具 有显著优 了MoE架构，通过将不同的任务分配给不同的专家子网络，实现了用更少的计算量和内存 需求来实现同样的智能水平。 （4）端侧模型 端侧大模型作为人工智能领域的重要分支，其核心优势在于能够直接部署于智能手 机、个人电脑等终端设备之上，为用户提供高度个性化且即时响应的智能服务体验。鉴于 端侧环境的资源有限性，模型的设计与训练阶段需深度融合模型压缩与优化策略，以应对 性能与效率之间的挑战。通过先进的知识蒸

为具体展示 AI 大模型在城市轨道交通中的应用场景，可以列 举以下几个关键应用：  旅客流量预测与管理：通过历史数据和实时数据的结合，利用 AI 大模型预测特定时间段的客流量，并根据预测结果调整列 车发车频率和停靠站。  列车调度与运营优化：运用 AI 大模型分析列车运行数据，优 化列车的调度计划，以保证在客流高峰期的高效运营。  故障检测与维护策略：基于 AI 大模型的自学习能力，可以实 噪声和异常值， 确保数据的准确性。 3. 实时分析：利用 AI 大模型进行数据挖掘，识别高峰时段、设 备故障及其他突发事件。 4. 决策支持：生成信息可视化结果，呈现多种调度方案，包括列 车增发、调整发车频率、分配空闲车辆等。 5. 方案评估：使用模拟工具分析各方案的优缺点，评估对乘客流 动和系统整体性能的影响。 6. 执行操作：依据评估结果，调度员实时调整列车进出、停靠策 略，提高服务水平。 在城市轨道交通中，设备故障预测与维护的有效实施依赖于高 效的监测系统的构建。为实现对设备运行状态的实时监测与故障预 警，建议从以下几个方面入手建立综合性的监测系统。 首先，监测系统应涵盖轨道交通设备的关键组成部分，包括列 车、轨道、信号系统、供电系统及其他辅助设备。通过在这些关键 节点上安装传感器，收集设备的实时数据，例如温度、振动、压 力、电流等。 其次，监测系统需具备数据采集和传输能力。建议采用边缘计 算设备

相较之下，自主化系统虽包含一定程度的自 动化，但其内涵远不止于此。它们由自主化AI驱 动，可在无需人工干预的情况下自主决策并执 行任务。例如，已在部分城市投入使用的全自动 驾驶汽车，具备自主驾驶能力，并能完全掌控车 辆，几乎不需要驾驶员介入。 8 实现自主智能供应链 实现自主智能供应链 9 The journey towards autonomy implies a true transformation 度上赋能所有这些活动（见图5）。目前，大多 数能力仍处于较低的自动化和决策自主化水平， 但在诸如“生产制造”“质量与生产控制”以 及“客户与现场支持”等集群中存在特例。在 这些领域，自动化已展现出强劲势头。例如，汽 车制造商依赖机器人装配线，利用AI驱动的精 准控制来提高生产速度并减少错误。 回顾国内供应链近十年的发展历程，大部 分龙头企业通过ERP的实施落地，在当时已具 备线上化、自动化能力，从而推动企业向数字 利用事件和预测算法实现自动化维修计划，并通过人机增强支持高效的任务执行、备件订购和 行动建议。 • 通过问题解决方案、风险分析和基于经验教训得出的行动建议，使人工驱动活动得以增强。 • 高度自动化的仓库运营，采用先进的自动导引车（AGV）进行拣选、存储、包装和装载。中央控制中心 管理流程、检测问题并提供行动建议。 • 14 28 19 38 19 38 19 36 20 40 22 45 24 48 24 45

决策，就可以利用机器人流程自动化来执行操作。此外，它还可以节省成本， 为智能自动化的进一步发展提供资金。 案例研究——智能的“第一时间损失通知”(i-FNOL)：想象一下，在早上的通勤 途中，你调收音机的时候与另一辆车相撞，你可以拨打保险公司的索赔热线， 寻求相关人员的帮助，并完成基本的 FNOL 报告。索赔顾问会确认事故的责 任方，并要求你通过手机上的应用程序上传事故的照片。 该系统可以利

成 本。 此外，实景三维 AI 大模型在支持智慧交通体系建设方面表现 出色。通过与其他交通设施（如信号系统、监控摄像头等）的联 动，实景三维模型能够实现对铁路运营的实时监控和管理，提升列 车调度的智能化水平。借助于数据融合技术，铁路部门能够实现对 整个运输网络的最优调度，提高列车的准点率和运输效率。 在保障安全方面，实景三维 AI 大模型能够进行动态监测，实 时识别违章行为和危险因素。例如，利用图像识别技术，系统能够 算法，对铁路沿线的环境、设施、流量 等进行综合分析，为运营管理提供数据支持，帮助决策者进行 更有效的资源配置。 3. 改善服务质量 通过对沿线环境的态势感知，提升旅客出行体验，准确提供列 车通行信息和沿线景观介绍，增强客户的整体满意度。 4. 推动可持续发展 加强对沿线生态环境的监测，支持绿色出行政策，减小铁路运 输对环境的影响，推动铁路的可持续发展。 5. 实现智慧铁路生态系统 方案依托于高精度的传感器与先进的数据处理技术，能够实现快 速、准确的建模。 首先，该技术涉及到数据的采集，主要采用激光雷达 （LiDAR）、高清摄像机与无人机等设备进行数据收集。激光雷达 可以通过发射激光获取目标物体表面的三维坐标数据，而高清摄像 机则提供丰富的光学信息，二者相辅相成，提高了建模的准确性和 完整性。无人机的使用则有助于在短时间内覆盖大片区域，特别适 合于复杂地形和人力难以到达的地区。

emergency management system 龚晶等：基于大语言模型技术的智慧应急应用：知识管理与应急大脑 219 www.jc2.org.cn 11卷 指 挥 与 控 制 学 报 机 决 策（improvisational decision-making） [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， 虽然也引入了一些模型和算法解决一些特定场景的 问题，但整体而言仍属于打补丁式的被动应对，缺 乏系统的、持续的学习机制来增强应变能力。 2.4 人机协作不足 人的优势包括创造力、认知力、价值判断等，机 器的优势在于计算能力、存储能力等，系统智能的 提升在于将人的能力与机器的能力有效整合[18]。系 统中人机协作的效率和效果仍然受到人机协作的自 然度、信息处理能力、交互系统智能水平、工作流程 等方面的制约，缺乏有效的机制将人的优势与机器 等方面的制约，缺乏有效的机制将人的优势与机器 的优势整合起来。 2.5 智能层次局限 通过引入大数据、人工智能技术系统智能化水 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

测、碳排溯源与节能优化的闭环 辅 助 决 策 与 趋 势 预 测 大模型驱动的数据预测能够提 前预 警 潜在风险，为决策层提 供精准、科学 的策略参考，助力管理优化 人 机 智 能 协 同 互 动 通过大模型驱动对话，实现业务咨询反 馈的迅捷与精准，员工能够自动检索和 获取相关业务知识 自 动 化 报 告 编 制 实现巡检报告 、能耗 评估及故障追 新范式的本质：替代了人类专家的角色，把人从开发链条中移出 24/30 口重要意义：人的智力和工作时长，与芯片算力和运算时长之间建立了转换关系 ! Al 智 力 工业 4.0 人、机、物 互联互通 服务的互联网 门车 的 皙箱中网 智 芎 T 厂 ◎ 物品的互联网 今天 Eh 文 人的智力 工业 3.0 应用电子信息技术， 进一步提高自动化

随着云部署成为主流，企业和用户对数据安全性的要求不断提升。英特尔早在第四代至强 ® 处理器 中就引入了英特尔 ® 信任域扩展技术 （英特尔 ® TDX），它基于硬件的可信执行环境，通过创建硬件 隔离的虚拟机（信任域）来保护敏感数据和应用程序，防止未经授权的访问。异构系统的广泛应用，数 据安全需求也延伸至 GPU 等加速器。为应对这一挑战，英特尔在至强 ®6 处理器中推出了 TDX Connect 技术，实现 都能提供端到端的保护。它确保用户数 据在云平台处理的全流程始终受到硬件级防护，兼顾安全性与高效性，有效隔离主机操作系统、虚拟 机管理器和底层固件等系统软件对用户数据的越权访问，同时确保数据在高速 I/O 链路中传输的安 全。ECS g�i 中深度集成了 TDX 技术，推出了面向机密计算场景的虚拟机产品。这些实例利用 TDX 提供的硬件级隔离能力，构建了真正意义上的“信任域”，确保客户在云端运行的应用和数据，即使在 支持对应用、流量、安全、存储、可观测等进行统一管控。 �� 优秀实践分析 04 4.1小鹏汽车 在智能驾驶的竞速赛道上，数据是驱动进化的核心燃料。小鹏汽车，作为中国智能电动汽车的先锋， 其海量车机视频数据的实时处理与分析能力，直接决定了算法迭代与用户体验优化的速度。面对日 均 PB 级数据的切分、转码等预处理挑战，小鹏汽车选择与阿里云弹性计算深度合作，基于第九代企 业级实例 ECS g�i，构建了高效、稳定的数据处理基座。