•以绿色发展为核心，提 前感知并预防污染。 以人为本智慧化 体验 •缺乏用户体验关注，监 管大于服务； •智能化联动、可视化界 面提升用户体验。  智慧园区发展经历 1.0/2.0/3.0 模式，当前更注重以人为本；将计算机视觉、机器学习等人工智能技术深度融入智慧园区建设运营  智慧园区发展经历 1.0/2.0/3.0 模式，当前更注重以人为本；将计算机视觉、机器学习等人工智能技术深度融入智慧园区建设运营 融入智慧园区建设运营 01 计算力就是生产力 · 智算力就是创新力 4 智慧园 区 以人为本 产业生态 高速互联 智慧运营 全面感知 精准 服务 协同 办公 节能 环保 高效 管理 增值 创收 生态 融合 数字化技术 利用新一代 ICT 技术来感知、监测、分析、控制、整合园区各个关键环节的资源，实现对各种需求做出智慧响应，使园区整体运行具备自 我组织、自我运行、自我优化的能力。

统一的数据管理 主数据管理整体目标 整体业务变革和思路 统一平台：统一平台，统一入口，减少多系统重复录入工 作量，减少错误率； 统一管理：梳理业务执行流程，通过系统功能规范录入标 准，减少人为判断因素，提高准确率； 精细化管理：精细化数据管理，增加管理属性，为业务经 营分析提供好的数据基础； 专业化品类数据管理：梳理品类体系，关注特殊品类差异 性管理。 u 统一和规范的数据管理 统一和规范的数据管理，实现集团级数据共享和信息流打通的最终目的。 整体业务变革和思路 统一平台：统一平台，统一入口，减少多系统重复录入工 作量，减少错误率； 统一管理：梳理业务执行流程，通过系统功能规范录入标 准，减少人为判断因素，提高准确率； 精细化管理：精细化数据管理，增加管理属性，为业务经 营分析提供好的数据基础； 专业化品类数据管理：梳理品类体系，关注特殊品类差异 性管理。 主数据管理 主数据管理 统一和规范的数据管理，实现集团级数据共享和信息流打通的最终目的。 整体业务变革和思路 统一平台：统一平台，统一入口，减少多系统重复录入工 作量，减少错误率； 统一管理：梳理业务执行流程，通过系统功能规范录入标 准，减少人为判断因素，提高准确率； 精细化管理：精细化数据管理，增加管理属性，为业务经 营分析提供好的数据基础； 专业化品类数据管理：梳理品类体系，关注特殊品类差异 性管理。 主数据管理 主数据管理

集成商各聚生态 • 系统纵横联合、集成为主，智慧大 脑 / 城市大脑 • 依职能共享 • NB-IoT 、 5G • 大数据、人工智能、区块链 • 智慧城市平台和 OS 数据驱动 • 以人为本、统筹集约、注重成效 第三次浪潮 统筹推进期 （新型智慧城市） Source: 中国信通院 转型驱动 第四次浪潮 变革重构期 （后疫情、新基建） 2025 年 • 新型城镇化、疫情、新基建 式创新  引领多个行业智慧化的发展和演进，成为业界标杆  提升了城市治理的效能，成为科技创新引擎  第九届中国智慧城市发展水平评估全国第一 业务需求 • 科学决策，现代治理 • 以人为本，高效便捷 • 大众创业，万众创新 • 低碳绿色，永续发展 深圳政府管理服务指挥中心 深圳地铁 智慧城轨，高效运维 网络覆盖人、车、设备，实现全面感 知、监测与服务；集中、共享的城轨 线网中心平台；交通大脑实现主动预 中国领军智慧城区奖 核心亮点 • 统筹规划，“物联”顶设引领：携手华为做好总体框架设计， 共同整体解决方案 • 应用云化，“数联”开放共享：应用系统迁移上云，市区两 级政务云平台实现一体化 • 以人为本，“智联”深化应用：借助人工智能、大数据等信 息技术，实现城市管理服务的高效透明、灵活便捷 客 户价值 • 基础设施领域：应用上云率达 73% ，开放 960 余项政务数据资源 • 政务服务领域：

实用，还必须考虑系统的扩展性， 系统容量应该有 可持续发展的考虑。 ? 稳定性原则 从系统结构、技术措施、设备性能、系统管理、厂商技术支持及维修能力等 方面保障系统的可靠性和稳定性。 ? 易操作原则 强调以人为本的设计思想， 适应多功能、 外向型的需求， 对于来自内外的各 种信息进行收集、处理、存储、传输、检索、查询，为实际使用者和管理者提供 有效的信息服务和充分的决策依据，为用户和管理人员提供安全、舒适、方便、 内分机、 管理主机、 网络交换机等 IP 设备的运行情况。 基于标准的 TCP/IP 协议，可对所 有的在网设备进行远程升级， 可用时钟同步功能对所有设备进行时间的统一设置， 确保每台分机没有人为设置时间而引起误差的可能。给住户带来了极大的便利。 具有网络安全技术，保障系统安全，实现重要数据、配置信息的备份操作。提供 标准的数据接口，为整个园区智能化系统的集成提供扩展。 在小区园区管理

选出关键信息，并生成针对性的稽查方案。例如，在处理企业税务 申报数据时，平台可以通过对比历史数据和行业基准，快速识别出 异常申报行为，并生成详细的稽查报告。这种智能化的处理方式不 仅提高了稽查效率，还降低了人为错误的风险。 此外，DeepSeek 还支持与其他税务系统的无缝对接，确保数 据的实时更新和同步。例如，当新的税务政策出台时，平台可以自 动调整分析模型，以适应新的稽查需求。这种灵活的适应性使得 传统税务稽查方法在应对现代复杂税务环境时逐渐显露出诸多 局限性。首先，传统的稽查手段主要依赖于人工核查和经验判断， 这在面对海量税务数据时显得效率低下。税务稽查人员需要逐条核 对发票、凭证和申报表，耗时且容易出现人为错误。例如，某省税 务机关的统计数据显示，传统稽查方法在处理一家中型企业的税务 数据时，平均需要 20 个工作日，而其中 60%的时间用于数据核对 和整理。这种低效的处理方式不仅增加了税务机关的工作负担，也 建精准的风险预警模型，帮助稽查部门提前采取行动。 - 稽查流程的自动化与标准化：传统稽查流程依赖人工操作，效率 低且容易出错。DeepSeek 技术能够实现稽查流程的自动化和标准 化，减少人为干预，提升整体工作效率。 其次，DeepSeek 技术在税务稽查领域的应用也带来了巨大的 机遇： - 提升稽查效率：通过智能化的数据处理和分析，DeepSeek 技术 能够显著缩短稽查周期，使稽查人员能够更快地完成案件处理。

主动学习迭代，就获得了硬度提升显著的合金。 4.高通量机器人验证：传统化工材料的研发，科学家需要从成千上万种化合物的效果进行筛 选，可能需要研究人员手动对每个化合物进行测试，这不仅耗时耗力，而且可能会因为人为 因素出现遗漏或错误。而高通量筛选技术可以在短时间内对大量化合物进行自动测试，例如 阿姆斯特丹大学开发了一种集成人工智能机器学习单元的机器人 RoboChem，一周内， RoboChem 可以优化大约 请务必阅读报告末页的重要声明 11 / 29 行业研究|行业深度研究 级精度，也就是从头计算的精度水平。这不仅大幅提升了模拟的准确性，还打破了传 统经典模拟中为防止体系崩溃而设置的人为约束，让模拟结果更贴近真实的生物体 系，为分子动力学模拟开辟了全新路径。 图表8：AI 2BMD 系统流程示意图 资料来源：《Ab initio characterization of 1.4 高通量机器人验证：大幅提升新产品的研发速度 传统化工材料的研发，科学家需要从成千上万种化合物的效果进行筛选，可能需要研 究人员手动对每个化合物进行测试，这不仅耗时耗力，而且可能会因为人为因素出现 遗漏或错误。而高通量机器人验证可以在短时间内对大量化合物进行自动测试、检测 性能，且能更深入地了解新化合物的反应机理和各种变量之间复杂的相互作用。 当前利物浦大学和阿姆斯特丹大学的

Service，出行即服务）。 人工智能在交通领域业务应用白皮书 20 也是交通数据的提供者。整合是指基于具体出行需求统筹安排不同交 通的方式，并实现支付体系的一体化。服务是指以人为本，提供高效 便捷、舒适安全、无缝衔接的全链条出行服务。绿色是指鼓励引导大 众使用公共交通出行，减少私人机动化出行，实现节能减排。 （二）合作式智能交通将成为发展重点 合作式智能交通是近年来国际智能交通界关注的重要方向，它将 PDA（Personal Digital Assistant，个人数字助理）设备、地磁、视频桩等，然而这些技术都 有其内在缺陷，比如咪表、地磁+PDA 易受环境干扰，不可视且采集 信息少；视频桩容易被人为破坏，施工难度大，对车辆停放要求严， 无法满足道路停车环境越来越复杂的趋势。随着本轮人工智能技术的 快速发展，更加智能、更加精细的高位视频技术应运而生。 6.2 技术方案 1）系统架构 突出。根据 世界卫生组织的调查26，全球每年有超过百万人因道路交通事故死亡， 超过上千万人受到非致命伤害，道路交通伤害给个人、家庭和整个国 家都带来了巨大经济损失。其中，绝大部分道路交通事故是人为因素 导致的。 近年来伴随着新能源汽车的发展，人工智能技术的突破性进展， 整个汽车领域正在开启一场智能化革命。智能驾驶已成为人工智能和 交通融合度最高、关注度最高的领域，以企业为主体、以市场为主导

车等新型出行方式的影响，城市交通结构变化显 著，公共交通客运量和分担率持续下滑[5]。在社会 经济高质量转型发展及新一轮产业科技变革背景 下，公共交通系统正处于全面革新的发展阶段， 应突出以人为本的理念，全面推进公共交通的体 系架构、运营组织、服务模式向一体化、智慧化、 协同化转型发展，满足乘客对于公共交通出行的 多方面需求与期望，为人们提供高效便捷、安全 舒适、经济环保的出行体验[6]。 公共交通作为典型的公共产品，随着人民日益 增长的多样化、个性化、品质化出行需求的驱动， 公共交通系统不再单纯追求基础设施、公共交通网 络的服务能力指标（方式分担率、站点覆盖率、线 网密度等），更加注重“以人为本”的服务理念。 公共交通系统转型发展应以高品质公共交通出行体 验为导向，以可感知、可预见、可视化为发展目 标，建立面向乘客的公共交通评价指标体系和考核 机制[13-14]，助力打造人民满意的公共交通出行服务。

障旅游产品质量；通过精准营 销、投诉快速反馈机制、服务满意度网络评价等方式保证 旅游服务水平。通过差异化竞争，关注用户体验发掘自身特长， 不断开展产品和服务模 式创新提升对游客吸引力。实现旅游行业业受益最大化。 以人为本，重点关注游客旅游体验 智慧旅游注重旅游体验的人性化，游客在旅游过程中，可通过各种接入方式，全程无差别享受信息化服务。服务设计内 容时更多考虑游客的感受和需要。获取服务的方式更多样化，增加服务的互动性和实时性。 报警点。系统安装在景点的监控摄像 机附近，每个报警柱可以实现应急按钮报警、语音求助对讲和求助报警人视频图像上传，便于景区管理部门更直观了解所 发生的情况。 智慧服务 以人为本、主客共享”为游客提供“全过程、一站式、个性化”的旅游综合 信息服务 基于“利用云计算、混合现实、 3DGIS 、移动通信、身份识别等技术，构建“一云多屏”的智慧旅游服务平台。游客主动感知旅游

再者，水利工程管理效率低下。由于各地水利设施分布广泛， 管理系统往往分散且不互通，导致信息孤岛现象严重。这种信息不 对称不仅增加了协调和管理的难度，还影响了应急响应的及时性和 有效性。此外，传统管理模式依赖人力，容易出现人为失误，增加 了管理成本和运营风险。 最后，智能化水平亟待提升。随着物联网、大数据等技术的发 展，水利工程的智能化需求日益迫切。然而，当前许多水利设施仍 停留在传统的手动或半自动化操作阶段，缺乏智能化的监测、控制 数据清洗是水利工程数据分析与挖掘过程中至关重要的环节， 旨在提高数据的质量和可靠性，为后续的分析工作奠定坚实的基 础。在实际操作中，数据清洗主要包括以下几个步骤： 首先，识别和修复数据中的错误值。由于传感器故障、数据传 输问题或人为操作失误，原始数据中常会出现异常值或错误值。这 些错误值可能表现为超出合理范围的数值、重复记录或缺失值。通 过设定合理的阈值范围，系统可以自动检测并标记这些异常数据。 例如，对于水位数据，历史记录显示正常范围为 资源系统的影响，辅助决策制定。 此外，系统支持模块化扩展，可根据具体需求集成更多功能， 如洪水预警、干旱预测等。通过 DeepSeek 的应用，水资源管理效 率提升了约 30%，同时显著降低了因人为决策失误导致的水资源浪 费和生态破坏风险。 6.2.3 实施效果 在引入 DeepSeek 技术后，水资源管理系统的实施效果显著提 升，具体体现在以下几个方面：首先，通过 DeepSeek 的智能分析