理暂行条例〉空中交通管理有关事项 的通知（征求意见稿） 》 国家空中交通管理委员会办公室相关部门起草 ，主要围绕快递物流 、空中巡线等运用广泛的行业和领域，体系设计和 细化固定空域常态飞行 、管道空域、特殊间隔等标准规范，最大程度减少空域资源对行业发展的限制 2023 年 11 月 2 日 《中华人民共和国空域管理条例（征 求意见稿） 》 国家空中交通管理委员会办公室相关部门共同起草 科技企业，主要面向民航空中交通管理、城市道路交通管理以及城市治 理等行业的信息化需求，提供以指挥控制技术为核心的指挥信息系统 整 体解决方案和系列产品。 公司产品多属于大型复杂系统或集成产品，在规划、设计、研发、生产 、 测试过程中涉及众多相关领域的专业知识、流程规范、规章制度等，经 过多年发展，公司依靠自主核心技术，构建了多元化产品体系 ，实现 了 面向民航空中交通管理、城市道路交通管理、城市治理等多个细分 面向民航空中交通管理、城市道路交通管理、城市治理等多个细分 领域 的应用与产业化落地，具备解决复杂需求和应用场景的整体方案 设计能 力，具备定制化的产品研制开发能力，拥有丰富的成功市场实践 与案例。 携手蓝凌软件构建统一知识管理平台，让公司技术经验、研发知识、案 例、规章制度等集中管理、高效分享，大大提升了知识赋能创新的效率。 企业大脑 .A I 赋能低空经济白皮 书 White Paper on AI

同时，经过中央及地方政府、交通主管部门的积极引导，交通运 营单位及传统交通企业的不断迭代，ICT 领域科技企业的持续开拓， 人工智能技术在交通领域的多个场景得到应用，目前人工智能在交通 领域的应用主要集中在出行服务、载运工具、交通管理、交通规划、 基础设施等领域。 1. 出行服务 人工智能技术在出行服务领域的使用有助于消除交通信息的不 对称性，更有效地匹配出行资源的供需关系。人工智能在出行服务领 域应用的关注度较高，融合度也相对较高。 不过智能驾驶整体尚不成熟，主要处于封闭场景试点验证或技术升级 阶段。 3. 交通管理 人工智能在交通管理中的应用主要涉及交通信息的采集、处理和 发布，调控交通资源动态供需关系，提升交通资源的时空利用率，保 障交通运输的安全。人工智能在交通管理领域应用的关注度高，融合 度也较高。 当前智慧交通管理主要集中在交通监测、交通调控以及综合类应 用。交通监测包括机非人识别、路况感知、违法取证等应用，得益于 动态性，算法在大范围使用时对路网通行的改善尚需全方位评估。 城市交通大脑是指综合运用云计算、大数据、人工智能等跨领域 技术，实现城市级交通数据融合、实时分析和全局优化，构建精准掌 控、智能管理、个性服务的城市交通管理服务平台。杭州、深圳、合 肥等城市均已投入建设使用，同时全国多个城市将交通大脑建设排上 日程，考虑到跨部门协同、跨领域合作，以及城市交通的复杂多变特 性，该技术的应用仍处在由感知向认知、控制演进的过程。

的高 效信息系统。我们认为，车路云一体化脱胎于车联网，未来有望在业务和管理两大层面发 挥作用：1）业务：从中短期的“有人驾驶安全辅助”功能到远期的“高阶智能驾驶”；2） 管理：赋能政府部门进行智慧交通管理，提高道路组织效率及利用效率，实现全局最优。 我国目前选择车路云一体化这一路线，原因在于：1）从技术水平来看，我国芯片、算法较 发达国家有差距，仅靠单车智能追赶不易；2）从基础设施禀赋及国情来看，我国 华泰研究 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 7 科技 车路云一体化有望实现业务、管理两方面作用 我们认为，车路云一体化有望在驾驶业务和交通管理两大领域发挥重要作用。1）业务层面， 从中短期的“有人驾驶安全辅助”到远期的“高阶智能驾驶”，由于全面的高阶智能驾驶并 非一蹴而就，我国的道路交通将长期处于“无人驾驶+有人驾驶”混合的过渡阶段，在这一 路云一体化有望助力实现 全天候、全场景的高阶智能驾驶，与此同时，智能驾驶相关的生活娱乐应用也将持续丰富 化，人们有望享受到高水平的智慧出行服务；2）管理层面，车路云一体化有望赋能政府部 门进行智慧交通管理，通过对交通状态的高动态监测，政府部门有望实现对城市交通流的 高效率组织及道路资源的高效率使用，实现全局交通优化并降低交通事故率。 图表3： 车路云一体化的两大作用 资料来源：中国信科《C-V2X

95% 15% 乘客等待时间 10 分钟 8 分钟 20% 运营成本 100 万 元/月 90 万元/月 10% 此外，DeepSeek 技术还具备高度可扩展性和兼容性，能够与 现有的交通管理系统无缝对接，支持多种数据格式和协议。其云端 部署方式降低了本地硬件需求，同时提供 API 接口，便于与其他智 能交通系统（如智能信号灯、共享出行平台等）进行数据交互和协 同优化。 总之，DeepSeek 覆盖；通过深度学习算法对数据进行清洗和去噪，提高数据质量。 - 模型训练与优化：基于历史数据训练预测模型，并采用在线学习 技术不断优化模型性能，以适应动态变化的环境。 - 系统集成与部署：将 DeepSeek 技术与现有交通管理系统无缝集 成，确保数据的实时传输与处理；通过云端部署实现系统的灵活扩 展和高可用性。 最后，成本效益分析也是需求分析中不可忽视的部分。尽管引 入 DeepSeek 技术需要一定的初期投入，但其带来的长期效益显 响应速度和效率，还能最大限度地减少突发事件对乘客出行的影 响，增强整个系统的可靠性和安全性。 ## 3.4 系统集成 在将 DeepSeek 技术引入城市公共交通运营的系统集成过程中，首 要任务是确保其与现有交通管理系统（TMS）的无缝对接。这包括 数据接口的标准化开发，确保 DeepSeek 的算法能够实时接入交通 流量数据、车辆位置信息、乘客流量统计等关键数据。通过 API 网 关的配置，实现数据的双向流动，使得

在对公共交通资源数据进行高效的管理和维护的基础上，搭建“城市公共车联网”综合服务 平台，部署交通信息网络，通过车载系统、GPS、GIS 等系统，整合公共交通各类特种车辆运 行状态、车内的信息、乘客流量信息、交通信息等，为城市交通管理提供导航、提示、救援、 指挥疏导服务。 具体目标如下： 1) 通过对运行车辆的动态监测，分析车流量，结合可调动储备量，联动交通指挥系统（改进 现有逻辑运算模式）、乘客分布信息、物资配送信息，实现公共车辆动态调度； 资金筹措方案 本项目总投资 5420 万元，其中： 1、政府资金 4340 万元； 2、企业自筹资金 1080 万元。 7. 效益分析 7.1 社会效益 城市公共车联网综合服务平台对城市交通管理可以带来以下好处： 1) 提高行车安全，维护行车秩序 2) 增加公路交通容量，减少道路拥堵 3) 降低行车成本，提高行车效能 此外，城市公共车联网综合服务平台涉及道路建设、交通管制、通信、电子、汽车、汽车

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 性，还有助于运营效率的提高和维护成本的降低，最终实现智能 化、高效能的城市轨道交通管理。 2.3 客户服务智能化 在城市轨道交通行业，客户服务的智能化是提升用户体验和运 营效率的重要方向。AI 大模型可以在多个层面有效地优化客户服 务，涵盖从客户查询到投诉处理的整个服务链。在这一场景下，AI 本，还能显著提升乘客的满意度，进而提升城市轨道交通系统的整 体运行效率与韧性。在未来的应用中，可以通过不断学习和调整， 使得系统适应不断变化的交通需求和运营环境，从而实现智能化的 城市轨道交通管理。 4.2 训练流程与技术 在城市轨道交通行业 AI 大模型应用方案中，模型选择与训练 是确保系统有效性和可靠性的关键环节。本节将详细介绍训练流程 与技术的具体内容。 训练流程主要包括数据收集与预处理、模型选择、模型训练、 不仅提升了运营效率、降低了成本，还极大改善了乘客的出行体 验。结合这些实践，未来可以进一步探讨以下几个方向：  加强与物联网设备的整合，实现全面实时数据收集。  拓展与智能城市系统的联动，提升整体交通管理的智能化水 平。  在安全监测方面，结合图像识别技术进行车站监控，增强安全 防范能力。 总之，AI 大模型在城市轨道交通行业的实践，不仅对当前的运 营管理带来了显著的提升，同时也为未来的智能交通系统奠定了坚

人民日报, 2023-04-27(017). [8] 交通运输部道路运输司 . 世界主要城市公共交通[M]. 北京: 人民交通出版社, 2010. [9] 交通运输部道路运输司 . 城市公共交通管理概论[M]. 北京: 人民交通出版社, 2011: 21-26. [10] 白同舟, 刘雪杰, 林旭, 等 . “十四五”时期城市交通转 型发展的若干问题[J]. 城市交通, 2022

协同建设一体化综合交通体系 • 共建轨道上的长三角。构建快速轨道交通网，公 交 化客运服务。 • 提升省际公路通达能力。 • 合力打造世界级机场群。 • 协同推进港口航道建设。 • 推进一体化智能化交通管理。 深化客货运输领域协同监管、信息交换共享、大数据 分析等合作。积极开展车联网和车路协同技术创新 试 点。全面推行长三角地区联网售票一网通、交通 一卡 通。 2020 年 4 月，国家发展改革委、交通运输部印发

模型技术通过深度参与医学影像诊断、疾病预测与药物研发，辅助 医生提高诊断准确率，加快新药上市速度，从而提升医疗服务质量 和效率。在交通行业，大模型技术可以应用于交通流量预测和智能 调度，通过对交通流量数据的实时分析和预测，城市交通管理部门 能够优化信号灯控制，缓解交通拥堵，提高道路通行效率。在教育 领域，大模型技术推动个性化学习和智能教育平台的发展。 大模型等人工智能技术成为引领新一代产业变革的核心力量， 未来，智算将

Agent 系统 每个 Agent 都是半自主运行的，但其设计目的是与其他 Agent 互动，形成一个动态的生态系统，从个体行为中产 生集体行为。对于这种 Agent 程序来说，协作是关键。 交通管理系统、用于能源管理 的智能电网、供应链与物流 资料来源：botpress，海通证券研究所 2.1 自动化类：微软智能体 AutoGen 微软研发的 AutoGen 是一种