工具可分为以下几类： 1. Web 爬虫工具：适用于从互联网上抓取公开数据。常用的工 具包括 Scrapy、BeautifulSoup、Selenium 等。Scrapy 适用 于大规模数据抓取，支持异步处理和分布式扩展； BeautifulSoup 适用于解析 HTML 和 XML 文档，适合小规模 数据抓取；Selenium 则适用于动态网页数据的抓取，能够模 拟用户操作获取 JavaScript JavaScript 生成的内容。 2. API 接口调用工具：对于提供 API 接口的数据源，可使用 Postman、Requests 等工具进行数据采集。Postman 适用 于调试和测试 API 接口，而 Requests 库则适用于编写 Python 脚本进行自动化数据采集。通过 API 接口获取的数据 通常为结构化数据，易于后续处理。 3. 数据库导出工具：对于存储在数据库中的数据，可使用 PDF、Word、Excel 等文档，可使用 Pandas、OpenPyXL、PDFPlumber 等工具进行解 析。Pandas 适用于处理 CSV 和 Excel 文件，OpenPyXL 专门 用于 Excel 文件的操作，而 PDFPlumber 则适用于从 PDF 文 档中提取文本和表格数据。 5. 日志采集工具：对于系统或应用生成的日志数据，可使用 Fluentd、Logstash

智能体的期望等。调研范围应涵盖不同行业、不同规模的企业以及 个人用户，以确保数据的全面性和代表性。 其次，选择调研方法。可以采用多种调研方法，如问卷调查、 深度访谈、焦点小组讨论等。问卷调查适用于收集大量用户的反 馈，深度访谈则有助于深入了解个别用户的详细需求和痛点。根据 项目预算和时间安排，选择合适的调研方法组合。 接下来，设计调研工具。例如，设计一份结构化的问卷，涵盖 用户基本 进行优化。在框架选择 上，TensorFlow 和 PyTorch 均适用于深度学习模型的开发，但 PyTorch 因其动态计算图和更灵活的调试能力，更适合快速迭代和 实验。 对于数据处理和存储，Apache Spark 和大数据生态系统（如 Hadoop）是处理大规模数据的理想选择，而 Redis 和 MongoDB 则分别适用于高速缓存和非结构化数据的存储。在模型部署方面， Docker 的结合能够提供高效、稳定的容器化部署 方案，同时支持自动扩展和负载均衡。 在 API 和微服务架构中，RESTful API 和 GraphQL 各有优 势。RESTful API 适合简单、标准化的接口，而 GraphQL 则适用于 需要灵活查询的场景。为了确保系统的安全性，OAuth 2.0 和 JWT（JSON Web Token）是身份验证和授权的可靠选择。 此外，版本控制工具如 Git 是必不可少的，而 CI/CD（持续集

加密、访问控制及审计日志等功能，以满足公共安全领 域对数据的高安全要求。 3. 实施环境需求 系统应当支持在多种实施环境下运行，包括但不限于： o 本地部署：能够在本地服务器上进行部署和运作，适用 于需要严格控制数据的安全性及隐私的场合。 o 云端服务：支持云端服务模式，便于资源的动态分配和 扩展，用户可根据需要选择合适的服务。 4. 技术架构需求 系统的技术架构应具备以下特点： 于安保人员的监控调度。  便于集成：支持各种视频管理软件和 AI 分析工具，适合与智 能监控系统相结合。 模拟摄像头相较于网络摄像头，成本较低，维护简单，但在画 质和功能上有所限制。通常适用于对视频质量要求不高、预算有限 的场合。 云台摄像头的特点在于其可以进行自动或手动的 360 度旋转， 能够覆盖大面积区域，适合于交通枢纽、公共广场等场合的动态监 控。其常见特点包括：  应复杂的监 控场景。  自动巡航功能：通过设定路径，实现自动巡视，提高监控效 率。 此外，热成像设备在公共安全领域也扮演越来越重要的角色， 尤其适用于夜间监控和低能见度环境。其特点有：  温度量测：可实时监测目标的温度变化，适用于火灾预警和人 群异常检测。  显示对比度：能够在极端光线条件下仍保持正常工作。 除了设备类型的选择，在布局设计上，需要根据监控区域的实 际需求，

蒸馏模 型 任务式建模 数据构建 模型评测 数据构建 数据构建 无关数据过滤剔除 R1 问题清 洗 在线服务 - - ~ TI 平台的 DeepSeek 实践 全行业适用、让 DeepSeek 更好用 TI 平台 × DeepSeek 面向实战的精调部署平台 全周期均可切入使用 痛点 不知道怎么基于 R1 蒸馏模 型 开源框架繁多，不知道怎么选 TI 平台内置最佳实践流程，只需导 入文档 / 问答对，即可达到更稳 定 和精确的知识问答效果。适用 于 企业知识服务、产品咨询等严 肃 问答场景。 Agent 模式 “AI 指挥官 ” Agent 模式由大模型进行任务 自 主规划和工具调用（ function- call ），可实现高效应用搭建。 适用于有灵活回复或快速搭建 需 求的服务问答场景。 要稳定选标准模式，要定制选工作流，要尝鲜选

在结构上，本文将分为以下几个部分： 1. 行业分析：全面回顾当前城市轨道交通的运营现状、市场环境 和技术发展趋势。 2. AI 大模型概述：介绍什么是 AI 大模型，其核心技术、优势及 适用场景。 3. 应用场景：具体列出 AI 大模型在城市轨道交通中的潜在应 用，包括但不限于以下几个方面： o 预测性维护：通过数据分析预测设备故障，提升设备的 维护效率。 o 乘客流量预测：利用历史数据和实时传感器数据，预测 总结来说，通过引入 AI 大模型进行设备故障预测与维护，城 市轨道交通行业能够实现智能化运维，降低事故风险，提高设备使 用效率，保障乘客的安全与舒适。随着技术的发展，未来可以进一 步增强模型的准确性和适用性，使之覆盖更多类型的设备和多变的 运行环境，从而为城市轨道交通的可持续发展奠定基础。 2.2.1 监测系统的构建 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 后续的模型训练和推理提供良好的基础。 首先，数据清洗的首要步骤是识别并处理缺失值。缺失数据可 能影响模型的预测能力，因此需要根据具体情况采取相应措施。常 用的方法包括： 1. 删除缺失值：适用于数据缺失比例较小的情况。 2. 插补缺失值：使用均值、中位数、众数等进行填补，或采用基 于相似观测值的插补方法。 3. 建立模型预测缺失值：通过机器学习算法预测缺失数据，尤其 当缺失数据的比例较高时，这种方法更具有效性。

隐私保护：在医疗领域，患者数据的隐私性至关重要。生成式 模型可以生成不包含真实患者信息的合成数据，帮助提升研究 和开发能力，同时保护患者隐私。 4. 多样化输出：生成式模型能够提供多样性的输出，使得生成结 果具有广泛适用性，满足不同患者的个性化需求。 5. 自我学习能力：借助自动化的学习方式，生成式模型能够不断 从新数据中学习，提高生成结果的质量与真实感。 这些特点使得生成式模型在医疗场景中的应用变得日益重要， 生成式大模型的技术发展主要体现在以下几个方面： 1. 模型规模的扩大：从 GPT-2 到 GPT-3，甚至到后续的更大型 号，模型参数数量的增加使其在知识和上下文理解上显著增 强。这导致生成的文本更加流畅和自然，适用于医疗记录、患 者交流和医学文献的生成。 2. 多模态能力的提升：近年来的研究表明，将文本和图像数据结 合使用的模型（如 DALL-E 和 CLIP）能够同时理解和生成多种 形式的信息。这对于医疗图像分析和报告生成等应用具有重要 综上，当前 AI 生成式大模型的发展格局展示了多样化的主流 算法，各具特点且适用于不同的应用场景。这些算法的进步推动了 医疗领域的创新应用，为医疗数据的处理、分析和生成提供了强大 的技术支撑。同时，在选择特定算法应用于医疗场景时，应根据具 体需求、数据类型和生成目标进行综合考量，以实现最佳效果。 算法类别 主要特点 适用场景 Transforme r 自注意力机制，长文本处理能力强 自然语言处理、对话系统、医疗

并通过交叉验 证等方法评估模型性能。  部署与监测：将训练好的模型部署到系统中，进行实时监测与 反馈，适时调整模型策略。 表格 1 展示了各种深度学习模型在铁路沿线应用中的适用性对 比： 模型类型 适用任务 优势 缺点 卷积神经网络 （CNN） 图像识别和分 类 高效的空间特征提取能 力 对图像质量依赖较强 循环神经网络 （RNN） 时间序列分析 优越的时间依赖建模能 YOLO 目标检测 实时处理，精度高 对小物体检测效果一般 自编码器 异常检测 无监督学习，适应性强 对数据特征依赖较大 综上所述，深度学习模型在铁路沿线实景三维 AI 大模型的应 用中，具有广泛的适用性和强大的表现力，能够有效提升铁路运营 的安全性和效率。通过不断优化模型和完善数据处理流程，本方案 旨在为铁路行业提供高效、可靠的智能解决方案。 2.2.2 数据处理与分析 在铁路沿线的实景三维 致的。针对缺失值的处理，我们可以采用以下策略：  删除法：直接删除包含缺失值的记录，适用于缺失值比例较低 的情况。  均值/中值填补：对数值型数据，可以用均值或中值填补缺失 值，适用于分布较为正态的数据。  插值法：对于时间序列数据，利用前后值进行线性插值，也是 一种常见的填补方法。  模型填补法：通过机器学习模型预测缺失值，尤其适用于复杂 的数据结构。 在完成数据清洗后，我们需要对数据进行转换和标准化，以便

能体能够整合图片、语音等异构数据，提高任务处理效率，并解决跨行业、跨领 域的问题。技术方面，智能体具备长期和短期记忆、自主规划、工具使用和自动 执行任务的能力。这些能力不仅能提高工作效率，还能为用户提供更好的体验。 单智能体通过试错学习适用于简单任务，而多智能体则在复杂环境中通过合作或 竞争调整最佳策略。当前，智能体主要应用在自动化和情感需求等领域，但商业 化进程仍面临成本挑战，特别是在智能体交互过程中出现的错误循环和高 token 执行复杂任务、能够使用 工具等四个特点。1）记忆模块：智能体像人类一样，能留存学到的知识以及交互习惯 等，这样的机制能让智能体在处理重复工作时调用以前的经验，从而避免用户进行大量 重复交互。短期记忆适用于所有上下文的学习，类似平常我们与 ChatGPT 沟通的模式； 长期记忆则保留知识和交互回忆，例如智能体在特定行业积累的大量数据和经验，则能 提供更专业、更具深度和个性化的回答，提升用户体验。2）规划模块：将复杂任务分 会评估和规划行动，以实现它们的目 标。与其他类型的智能 Agent 不同的是，它们能够将前 瞻性和战略规划结合起来，朝着特定的结果前进。 扫地机器人、项目管理软件、 电子游戏 基于模型的 Agent 适用于并非总是可见或可预测的信息时。这个模型会根 据环境中传入的数据不断更新，因此人工智能 Agent 可 以对环境中未见的部分进行推断，并预测未来的状况。 自动驾驶技术、自动灌溉、智 能家居

行阶段实现 凭证抽查的智能分层抽样，某试点项目证明可使抽样量减少 45%同 时保持 95%的置信水平；在报告阶段支持自动生成管理层建议书初 稿，包含可操作建议点数量平均提升 3 倍。该技术特别适用于年审 期间的高强度作业，实测显示审计团队在连续工作时长超过 8 小时 后，AI 辅助下的工作错误率仍能控制在 2%以下，显著低于人工操 作的 7%基准值。 流程优化效果可通过以下 mermaid 性及非平衡性（如异常样本占比低）的特点，因此模型需具备特征 自动提取、样本权重调节及可解释性能力。以下是关键实施步骤： 基础模型选型 优先采用集成学习与深度学习相结合的混合架 构。随机森林与 XGBoost 适用于结构化审计数据（如财务凭证、 交易流水），其优势在于内置特征重要性评估，可自动识别关键审 计指标。对于非结构化数据（如合同文本、会议纪要），采用 BERT+BiLSTM 的复合模型，利用预训练语言模型捕捉语义特征， 数据量下，隐性关联识别的召回率达到 82%，误报率控制在 5%以 内。 底稿生成模块基于 NLG 技术自动输出审计调整建议、管理建 议书等文档，支持三种输出模式： 1. 标准模板自动化填充（适用 于常规事项） 2. 关键事项重点标注（高风险事项用黄底红字突 出） 3. 多版本差异对比（自动生成调整前后数据对照表） 实时交互模块通过自然语言接口响应审计人员的动态查询， ” ”

力上，更是展现出卓越的成效。 合成数据的应用，不仅有效克服了现实世界数据在获取难度、规模限制及多样性不足 等方面的挑战，更为开发出更加健壮、可靠且公平的大模型奠定了坚实基础。具体而言，合 成数据尤其适用于那些数据稀缺或难以直接获取的特定领域。此外，合成数据还能根据具 体需求进行定制化设计，如确保不同类别数据的平衡表示，进一步提升模型的泛化能力。 同时，合成数据还有助于缓解数据隐私保护的压力，通过创建匿名化或去标识化的数据 上述三种路线之一或结合使用： 直接使用大模型服务适用于不涉及数据安全的场景，可通过引入开源大模型或租赁 商业化的大模型服务，在非敏感场景下进行低成本的场景探索和应用。如营销文案生成、 编程辅助等。 工程化适配这种路线涉及对大模型进行本地化部署和训练，结合自主研发，优化算法 以适应特定的业务需求。当前，保险的销售、理赔、服务等核心场景都适用此路线，如销售 辅助、复杂风险评估、智能客服等。 1 多层次大模型构建 �� 不同尺寸的大模型具有不同的性能及成本。相对来说，千亿级模型具备卓越性能，但 成本及数据需求高；百亿级模型则在保持较高性能的同时，成本更为可控；而更小尺寸的 模型则适用于特定任务，部署灵活且成本最低。因此，在具体应用选型时，保险公司应根据 自身实际情况，评估业务需求复杂度、可获取的数据量、现有计算资源及成本效益，权衡利 弊，选择最适合自身需求的大模型尺寸。