光照条件、天气变化等外部环境对视频图像的影响，从而增强系统 的适应能力。 此外，实时处理能力还需与大数据基础设施紧密集成，保证数 据分析不依赖于离线存储。系统应采用边缘计算的架构，将数据处 理和分析任务分配到接近数据源的边缘节点，这样可以降低传输延 迟，提高处理速度。 与此同时，系统要实现与其他安全监控和响应平台的无缝集 成，配合智能警务调度系统，以便于快速响应紧急情况。通过 API 降低数据处理的延迟，预处理步骤应当在边缘计算设备上运行，近 源处理减少数据传输的时间成本。 模型训练与推理层是架构的核心，此层将整合先进的 AI 大模 型，如卷积神经网络（CNN）、视频卷积长短期记忆网络 （ConvLSTM）等。这些模型应当在大规模标注数据集上进行训 练，涵盖各种公共安全事件的场景，如突发事件、人群聚集、异常 行为等。训练完成后，模型应部署到云端或边缘计算节点，实现实 时推理能力。应当设计一个基于 应用程序或移动应用程序，确保信息能够高 效到达各级管理人员。 以下是系统架构的详细描述：  数据采集层 o 实时视频流接入 o 多种格式支持  数据预处理层 o 降噪处理 o 图像裁剪和调整 o 边缘处理  模型训练与推理层 o 深度学习模型的使用 o 在线和离线推理 o GPU 集群支持  结果展示层 o 实时监控界面 o 事件回放和分析 o 可视化的大数据分析结果 通过

提示词：俯瞰无人机视角，海浪拍打着 比克瑟尔加雷岬海滩的崎岖悬崖。湛蓝 的海水激起白色的浪花，而落日的金色 光辉照亮了岩石海岸。远处有一个带灯 塔的小岛，悬崖边缘覆盖着绿色的灌木。 公路到海滩之间的陡峭落差极具戏剧性， 悬崖的边缘向海洋突出。画面捕捉了海 岸 线 的 原 始 之 美 以 及 太 平 洋 沿 岸 公 路 崎 岖壮丽的自然风光。 60/80 occe 物 交 世界模型 / 数字孪生： SORA 是世界模型吗 ? 63/80 面向未来智能化需求，历时八年花费干万，开发新一代数字孪生平台、 SCADA 和边缘控制器 以知识图谱为核心，贯通物理仿真、 Al 、故障诊断和群控，代码量逾百万行 支持冷、热、气 ( 汽 ) 大规模机理和数据驱动混合仿真 能够自动生成节能控制策略，并进一步自动生成 SCADA 群控软件，节能性好，且降低自控开发量 90% 以上 世界模型 / 数字孪生：浙江大学团队自研仿真平台的一点体 会 故障诊断模块 Al 建模 ( 脚本嵌入 ) 边缘控制器 领域知识 deepseek 数据驱动建模 数 字 孪 生 云 平 台 SCADA 群控软 件 现 场 群 控 平 台 简 介 65/80 中心 世界模型 /

络能够识别并优先处理特定类型的应用流量，确保对延迟敏感的应 用得到最佳的网络体验。网络切片通过网络资源的逻辑隔离，为不 同用户提供定制化的网络服务，满足特定业务的带宽、时延、安全 性需求。边缘 OTN 将光传输网络延伸至靠近用户的边缘位置，提升 用户访问算力的速度和质量。OSU 作为下一代 OTN 技术创新方向， 支持灵活弹性带宽，满足多元化数据传输需求。 算间网络高速、弹性、高可靠。骨干 IP+OTN 1+3+N” 数据中心空间体系，以太原为核心，大同、吕梁、阳泉为支撑，多 市协同发展。另外，山东综合算力指数表现优秀，2024 年启动省级 算力基础设施高质量发展行动，持续打造核心区、集聚区、边缘计 算节点“2+5+N”的全省一体化算力网络布局。 综合算力指数 14 来源：中国信息通信研究院 图 2 省级行政区综合算力指数 Top10 来源：中国信息通信研究院 图 3 省级行政区综合算力指数 密度；突破存储技术瓶颈，研发下一代高速存储介质及更高效的存 储管理软件。运力方面，构建“高带宽、低时延、全连接”的运力网 络，持续建设 400G/800G 及更高速骨干网；推动全光网络在算力中 心互联（DCI）和边缘侧应用的深度覆盖和性能提升。加速推进“算、 存、网”一体化协同发展，在规划、建设、运营层面充分考虑三者协 同，建立统一的资源视图和管理平台，探索发展算力网络，实现算 力资源智能调配。 （四）构建绿色低碳体系，加速基础设施绿色升级

为确保算法的最佳性能，这些 AI 模型需要不断地进行训练和 验证，利用大量的历史数据和实时数据相结合进行模型的迭代优 化。在落地实施过程中，部署这些算法的技术团队应具备强大的数 据处理能力，并利用云计算和边缘计算的力量，确保数据处理的实 时性和高效性。 下面是一个概念图示，展示了 AI 算法在铁路沿线监测的核心 应用框架： 通过以上的技术方案设计和算法应用，铁路沿线实景三维 AI 大模型可以在 首先，数据采集层负责通过多种传感器和设备收集铁路沿线的 实时数据。这些设备可包括高清摄像头、激光雷达、温度传感器以 及环境监测仪器，数据采集不仅包括视频图像，还包括环境状态、 轨道状态等多种信息。所有的数据将通过边缘计算系统进行初步处 理，以提高后续数据传输的效率，并减少网络带宽的占用。 在数据处理层，收集到的数据将被传输至中央处理单元 （CPU）或云端进行深度学习模型的训练和数据分析。在数据处理 过程 通过 标准接口进行通信，确保了系统的可扩展性和可维护性。如表 1 所 示，不同层次的功能模块和责任分配明确，为系统的高效运行奠定 了基础。 层次 功能模块 主要职责 数据采集层 硬件设备、边缘计算设备 采集实时数据，进行初步数据处理 数据处理层 数据清洗、特征提取模块 清洗和转换数据，为模型训练做好准备 模型推理层 AI 模型管理和推理模块 执行 AI 推理，生成决策信息 应用层 用户接口、报告生成模块

，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，以便在设备附近进行初步的数据处理，快速筛选出异常信 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： 警系统能够实现高效、智能的故障管理。这些系统可以实现 24/7 不间断监测，及时识别出设备的异常状态，较大程度上降低了设备 故障对运营的影响。 在实际应用过程中，还可以考虑引入以下技术：  边缘计算：在设备附近进行数据处理，减少延迟，提高实时 性。  数据可视化：通过可视化工具展示运行状态和故障预警信息， 帮助维护人员快速理解和处理问题。 此方案的实施不仅将增强城市轨道交通系统的稳定性和安全 和人脸识别技术等。这些技术不仅能够统计进出车站的人流量，还 可以实时分析人流密度情况，进而为乘客安全管理与服务优化提供 依据。 为了确保数据的准确性与可靠性，需建立完备的数据传输与存 储架构。采用边缘计算的方式，在传感器附近进行初步数据处理， 减少传输延迟，并降低网络带宽压力。经过预处理的数据再传输至 云端或本地数据中心进行深度分析。这种模式能够实时、快速响应 异常情况，为 AI 模型的决策提供时效性支持。

优秀实践分析 04 4.1 小鹏汽车 4.2 微帧科技 4.3 嘎嘎射击 4.4 蚂蚁集团ZOLOZ 前言 IDC分析师认为：全球AI基础设施革新的浪潮中， 算力需求的爆发正在驱动云计算与边缘计算深 度融合，行业定制化与智能化服务加速渗透，成本优化与绿色计算将成为竞争的关键。未来，基 础设施的核心矛盾将从“资源供给”转向“效率与价值平衡”，技术迭代将围绕“弹性算力调 度”“数据主权 产品及其配套的全球化、体系化服务能力，将为中 国企业的国际化战略提供以下强大保障： 全球部署：除上述全球数据中心和可用区资源外，阿里云还拥有超 3200 个边缘节点提供本地 化就近部署能力，资源可灵活弹性扩展，满足对网络时延要求高的场景，可为中国企业遍布全球 的分支机构或生产基地等提供边缘计算资源和网络接入。2025 年，阿里云已在海外投资新建多 个中心区域，涉及欧洲、南美、北美、东南亚等地域，这些数据中心即将陆续开服，为中国企业当

个人敏感信息 的数据，我们采用了差分隐私技术，通过对数据添加噪声的方式， 确保在数据分析过程中无法追溯到具体个人。 针对 AI 模型的隐私保护，我们采用了联邦学习框架，允许数 据在本地设备或边缘节点上进行处理，而无需将原始数据传输到中 央服务器。这不仅减少了数据泄露的风险，还确保了数据的本地化 合规。此外，我们定期进行隐私影响评估（PIA），识别潜在的隐 私风险，并采取相应的缓解措施。 误、网络中 断或数据缺失等，检验系统的容错能力和恢复机制。 为提升测试效率，测试团队将采用自动化测试工具进行回归测 试，确保每次代码更新后核心功能不受影响。同时，人工测试将专 注于复杂场景和边缘案例，以确保系统的鲁棒性。测试过程中将记 录所有测试结果，包括成功案例和失败案例，并对失败案例进行详 细分析，定位问题根源并反馈至开发团队进行修复。 以下为功能测试的关键测试点： - 自然语 智能体能够在不断的数据流中自我优化， 提高决策的准确性和效率。例如，在供应链管理中，AI 可以通过学 习历史数据和实时市场动态，自动调整库存水平，降低运营成本。 此外，边缘计算和物联网（IoT）的融合将为商务 AI 智能体提 供更强大的实时处理能力。通过将计算任务分散到网络的边缘设 备，AI 智能体可以在本地快速处理数据，减少延迟，提高响应速 度。这对于需要即时反馈的应用场景，如智能客服和实时数据分 析，具有重要的意义。

于技术实现，还需要通过用户测试和反馈不断迭代改进。 最后，技术约束和资源限制也是需求分析的重要内容。开发团 队需评估现有技术栈、硬件资源以及开发周期的限制，确保项目在 规定的时间内高质量交付。例如，如果智能体需要在边缘设备上运 行，则需考虑模型的轻量化设计以及离线处理能力；如果项目预算 有限，则需在功能和性能之间做出权衡。 以下是一个简单的需求优先级评估示例： 需求类别 具体需求 优先 级 备注 功能性需求 功能性需求 自然语言处理 高 支持多语言、深度语义理 解 非功能性需求 系统响应时间≤500ms 高 实时交互场景要求 用户体验需求 对话流自然流畅 中 需用户测试优化 技术约束 支持边缘设备运行 中 模型轻量化设计 通过以上分析，可以为后续的设计和开发提供清晰的指导，确 保智能体开发过程中的每一步都围绕需求展开，最终实现项目目 标。 2.1 用户需求调研 在进行智能体开发的初期阶段，用户需求调研是至关重要的一 和知识蒸 馏等技术，可以在不显著损失模型性能的前提下，压缩模型规模， 提高推理速度。在推理阶段，利用模型量化技术，将浮点权重转换 为定点表示，能够大幅减少计算量和内存需求，适用于资源受限的 边缘设备。 为了验证优化效果，需要建立完善的性能评估体系。通过基准 测试和真实场景下的性能监控，量化算法优化的效果。例如，记录 优化前后的执行时间、内存占用和资源利用率等指标，确保优化措 施的实际收益。

6.3.1 响应速度提升策略 在审计智能体的响应速度优化中，我们采用分层策略，通过基 础设施优化、算法调优和资源调度三方面实现毫秒级响应。以下是 具体实施方案： 基础设施层优化 1. 采用边缘计算架构，在区域数据中心部署轻量化模型实例，减少 网络传输延迟。实测数据显示，本地化部署可使 API 响应时间从 1200ms 降至 400ms 以下。 2. 使用 FP16 量化技术压缩模型体积，在 篡改账本。典型应用场景包括： - 跨境审计中的多方数据验证 - 上 市公司季报审计的实时存证 - 供应链金融审计的贸易背景溯源 物联网(IoT)的实时审计数据流 在制造业审计场景中，通过部署边缘计算节点整合设备传感器数据 与 DeepSeek 分析引擎，可构建动态风险监测系统。某汽车零部件 企业的试点数据显示，通过采集生产线设备的以下实时参数，使存 货盘点误差率降低 62% ： | 1Hz ） - 协议转 换（MQTT/OPC UA 转 RESTful API ） - 字段映射（将设备原始数 据对应到审计科目） 需注意部署时需满足《网络安全法》三级等保要求，建议采用 边缘计算架构，在工厂本地完成数据脱敏（移除设备序列号等 PII 信息）后再上传至审计分析平台。 10.3 持续优化与升级计划 随着审计智能体在业务场景中的深入应用，持续优化与升级将 成为保障系统长期价值的关键。以下为具体实施路径：

图像中的运动伪影，通过 AI 模型能够有效地进行去 噪，提高图像质量。 其次，特征提取是医学图像分析中的核心步骤。利用深度学习 算法，AI 生成式大模型可以自动提取高维特征，而无需人工设计。 这些特征包括边缘、纹理和形状等信息，能够为后续的分割和分类 提供强大的支持。通过训练多个卷积神经网络，AI 能够实现对不同 组织和病变的精确识别。 图像分割是医学图像分析的另一重要环节，旨在将图像中的目 标 后期实施量化与剪枝技术。这样可以在保持模型精度的基础上，减 少模型的计算复杂度和内存占用。此外，对模型进行蒸馏化 （Knowledge Distillation）同样可以有效提高小型模型的性能， 增强在边缘设备上的应用能力。 总体来看，模型训练与优化应遵循以下几个步骤： 1. 数据准备：收集并清洗高质量的多模态医疗数据。 2. 预训练模型：在较大且通用的数据集上进行初步训练。 3. 微调模型：根据特定的医疗场景进行针对性训练。