划决策、旅游产品预订支付、 享受旅游、回顾和评价旅游等 方面方式的转变。 旅游营销方式的转变 通过旅游舆情监控和数据分析，制定对 应的营销主题；利用新媒体传播特性， 积累游客数据和旅游产品消费数据，逐 步形成自媒体营销平台。 旅游管理方式的转变 旅游行业监管从传统的被动处理、事 后管理向过程管理和实时管理转变 智慧旅游建设目标 智慧旅游 大数据收集 客源分析 人流统计 微信平 台 运用信息技术建设的智能个性化的移动互联网门户，为游客提供游前、游中、游后服务，满足游客个性化需求。 智慧旅游 – 游客服务门户 环幕影院体验 仿真漫游体验 AR 互动展示 多媒体沙盘投影展示 智慧管理 3DGIS 可视化管控平台，促进行业监管由被动、事后管理向过程、实时 管理转变 基于“一云多屏 多屏合一”的理念，以云 3DGIS 引擎及云数据中心为支撑，实现各系 报警输入 中心存储 控制输 出 前端存储 移动侦 测 个性化功能 图像抓拍 图像识别 电子地图 双向对讲 广播喊话 网闸穿越 环境监控 3G 网 关 系统 SDK 以计算机多媒体技术、 3DGIS 技术、网络通信技术、智能图像分析技术、数据挖掘技术等为基础，构建基于云 3DGIS 的智能视 频 监控系统。 智慧管理 – 智能视频监控 智慧管理 – 游客统计分析 精准营销

京东、天猫、国美、苏宁等电商平台的商品评价 • 百度贴吧、论坛、微博等社交媒体咨询、吐槽的帖子，咨询媒体舆情文章 • 呼叫中心、 在线客服、 CRM 、工单、舆情系统相互独立，前后台服务流程未能贯穿， 服务能力未能有效协同 • 用户资料、 互动记录、行为轨迹、用户需求、服务工单等数据未能有效整合与共享 建设全媒体互联网客服平台的挑战 多媒体服务渠道未统 接入 服务界面没有融合 动记录，个性化精准服务； 多维度精细化数据分析， 实时掌控用户运营情况 多渠道接入 web 、 WAP 、 APP 、 微 信、微博、电话、邮 件、 电商平台、百度、 社交 & 资讯媒体 智能路由 智能识别用户、智能路由 引擎，把最佳的用户分配 给最佳的客服 用户 用户 转化率 高效响应 智能应答、智能输入 知识共享 人机配合、高效协同 无缝集成 IM 、电话、邮

服务人员无地域限制，一根网线就搞定， 5000+ 服务坐席遍布 14 省 • 海量压力稳定应对，双十一总服务需求 808W • 单系统日均服务客服 380W 人次，服务承接弹力大 • 实时舆情监测，日监控 6000+ 媒体 / 网站，监控信息秒级处理 • 智能质检语音转文本准确率超过 96% 海量服务，举重若轻 面向未来，数据 + 智能 模块灵活，动态配置 • 服务系统按需购买，开通即用，按使用付费，轻资产高效支撑起伏不定的业务需求 实时数据 数据可视化 异常监控 90% 异常智能监 控 60% 自动化调 度 渠道升降级 。 。 。 渠道分流 小休管控 梯队助接 。 。 。 舆情监测覆盖纸媒在内的 6000+ 媒体 / 网站 舆情风险覆盖率 99% ， 风险预警准确率 80+% 模型 + 规则组合过滤 97.1% 实时派发需求 35 个 / 日 累计完结 1124 个 案例：体验数据驱动产品决策 数据 服务部署管理 实时调度管控 智能知识库 服务量预测 用户画像 VOC 分析反馈 全渠道质检 坐席绩效看板 多媒体培训 服务数据报表及分析 服务监控仪表盘 新客服代运营 专业客户经理 服务方案咨询 系统定制化 服务资源管理 服务运营管理 服务分析报告

杂关 系。而 DeepSeek 技术则通过多层神经网络自动学习数据的内在规 律，有效解决了这一问题。例如，在评估借款人的信用风险时， DeepSeek 不仅能够分析其历史信用记录，还能结合社交媒体行为、 消费习惯等多源数据，形成更为全面的风险评估结果。 此外，DeepSeek 技术还具备强大的实时处理能力，能够快速 响应市场变化和突发风险事件。在贷款审批过程中，系统可以在几 秒钟内完 力和实际成效。该技术通过深度学习和自然语言处理（NLP）的结 合，能够高效处理和分析大量金融数据，从而提升贷款评估的准确 性和效率。首先，DeepSeek 在信用评分中的应用，通过分析借款 人的历史交易数据、社交媒体活动、以及其他非传统数据源，能够 更全面地评估借款人的信用状况。例如，某银行引入 DeepSeek 后， 其信用评分模型的准确率提升了 15%，同时减少了 20%的坏账率。 其次，DeepSeek 请中的异常行为，如欺诈行为或多重借贷。 其次，DeepSeek 利用机器学习的特征工程技术，自动从原始 数据中提取关键特征。这些特征能够显著提高模型的预测精度。例 如，通过分析借款人的历史交易记录、社交媒体行为等多维数据， DeepSeek 能够生成更加全面和精准的风险评估报告。 此外，DeepSeek 还采用了深度学习方法，特别是卷积神经网 络（CNN）和循环神经网络（RNN），来处理非结构化数据，如

1.1 视频监控设备 ............................................................................ 40 3.1.2 社交媒体与用户生成内容 .......................................................... 43 3.2 数据处理模块 ................. 大模型与现有监控系统结合，能更 快地从历史视频数据中检索到相关信息，为调查和事后分析提供便 利。 在数据整合方面，AI 大模型不仅仅局限于视频监控数据的分 析，还能够与其他类型的数据源进行融合，包括社交媒体、传感器 数据等，从而建立更全面的公共安全态势感知能力。通过多源信息 整合，公共安全部门能够更全面地理解复杂的安全环境，提高方案 设计的科学性与可行性。 推动公共安全领域的 AI 大模型应用还需明确以下几个重点： ，包括交 通监控摄像头、公共场所监控、重要活动现场监控等。这些视 频流通常以实时或非实时方式传输，具有较高的帧率和分辨 率，能够捕捉到丰富的场景信息。 2. 社交媒体平台：在事件发生后，社交媒体上会迅速涌现大量 相关视频和图像数据。这些数据不仅包含现场视频，还包括用 户的评论、位置标签等，有助于分析事件的性质和影响。 3. 无人机和卫星影像：无人机可以提供特定区域的高分辨率视

百度智能客服实施案例 —— 某电网智能知识库案例 文档知识： l 实现文档知识，问答知识等知识点检索，评论和 管理功能； l 支持文字，表格，图片，超链接等富媒体信息； 标准问 超链接 拓展问 图 表 图片 » 百度智能客服实施案例 —— 电网智能知识库应用案例 » 百度智能客服实施案例 —— 某电网智能知识库案例 档的次数； 智能客服产品 - 智能在线客 服 全媒体客服平台提供“一体 化”客服工作台 , 支持从 APP 、微信公众号、微博、 网页、呼叫中心等渠道接入 , 每个不同渠道有不同标识进 行识别。 百度智能在线客服 —— 全媒体接入 工作台汇集智能会话分配、富媒体消息 推送、常用语、机器人自动回复、满意

大文件下载加速 流媒体加速 全局调度 负载均衡 请求管理 缓存控制 7*24 售后高效支 撑 QoS 技术保障、 99.9%SLA 运维与售后 端到端上云服务，贯穿客户上云全过程 汽车行业 媒体行业 游戏行业 金融行业 辅助驾驶

捷地进行课后反思，学生通过观看相关 课程音视频资料，实现课程难点的琢磨 反思。 资源管理—直播 / 点 播 多导播画面 学生跟踪 智能分析摄像机支持 板书特写 教师 4K 深眸摄像机支 持 多媒体信号 教师跟踪 教师全景 学生全景 经典荟萃 将优秀老师的课程整合在一起，形成“经典专辑”，作为学校资源建设的 亮 点。 课程质量 名师课程专门录制，保证画面、声音完美，对各个学科的知识点讲解到位， 分析维 度 阅读 书写 听讲 举手 起立 趴桌子 玩手机 走下讲台 板书 多媒体讲授 课堂行为分析—师生行为种类 3 种教师行为 7 种学生行为 课堂行为分析—班级行为统计分析 课堂行为分析—班级行为对比分析 班级名称 行 为 次 数 课堂行为分析—班级行为趋势分析

道保持、碰撞预警、 紧急制动等功能，顾名思义辅助驾驶只能提供一部分辅助功能，无法 完全替代驾驶员，驾驶员仍然需要高度关注路况。智慧座舱包括智能 语音交互、驾驶员监测、多媒体娱乐等功能，其中智能语音交互被大 量用于多媒体娱乐、行车导航等功能，驾驶员监测则在“两客一危5”、 网约车等场景得到推广。 此外，汽车智能驾驶（此处主要指高等级6自动驾驶技术）近年 来尤其受到资本市场的热捧，学界和产业界也开展了大量研发工作， 频图像，识别驾驶员身份及状态的技术服务，尤其是疲劳驾驶、分神 驾驶，以及打电话、抽烟等异常行为，已在两客一危车辆及网约车等 营运车辆上推广使用。 车载语音助手是指使用智能语音语义技术的车载人机交互方式， 主要用于媒体娱乐、智能导航、车辆控制等需求，与物理按键和多点 触控相比，其在便利性和安全性上有较大优势。经过后装市场的多年 积淀，前装车载语音助手设备也越来越多地出现在造车新势力及传统 车企推出的新车型中。 （一）标准规范滞后于产品化 随着交通行业电子化智能化成为产业增长和发展的重要引擎，不 仅传统交通企业积极拥抱新技术，科技巨头也纷纷跨界进入交通领域。 近年来，人工智能等新兴技术在交通领域的应用不断深化，如媒体曝 光度很高的车路协同、自动驾驶、城市交通大脑等，这些新应用、新 业务还缺乏有体系的标准规范和统一的评测标准。 统一标准跟不上产品化节奏，会造成诸多影响。一方面，标准化 是实现交通功能的前

度从“五年研发、三年改款”的工业时代，快进到 12-18 个月的中国新势力节奏。 汽车渠道也从单一的销售功能，变成了城市“公共空间”、品牌“文化空间”、车主“共 享空间”。车主从面对单一销售顾问，到面对全网媒体、博主和直播间的“家人们”。 1 人买车，全网帮忙。 从桑塔纳国产化到新能源超车，中国汽车产业用三十年完成了一场跃迁。这场 跃迁只是刚刚开始，远未结束。2025 年，在 AI 技术加持下，汽车营销将不再 长约 188%，汽车类目日均笔记数同比增长约 72%——蓬勃发 展的垂媒、短视频和社交平台，汽车用户的线上触点数量将指 数级增长。 这种跨平台、多终端的触点离散化，使得用户数据散落于电商 平台、社交媒体、CRM 系统等数十个独立数据库中。不同平 台的数据标准差异及系统间的技术壁垒，导致用户行为数据、 兴趣标签、交易记录难以有效打通。车企难以构建全景式用户 画像，精准营销无从谈起。 数据来源：QuestMobile 小时智能应答，通过情感分析优化沟通体验； 线索管理与转化阶段，AI 技术将贯穿潜客触达至成 交全链路，为线索分层分级，实现资源和高潜力线 索的最优分配 ; 数据分析与策略优化阶段，机器学习算法打通用户 行为、社交媒体舆情与市场趋势，构建动态用户画 像； ...... 这场变革恰如硬币两面：一面是数字化与 AI 大模型 赋予的动力，另一面是组织惯性织就的阻力。谁能 率先打破部门墙、构建数据驱动的敏捷体系，谁就