等）在多个领域展现了其强大的潜力，尤其是在医疗 场景中。医疗行业对高效、智能的技术需求日益增加，传统的医疗 服务往往面临着资源短缺、信息不对称和个性化医疗不足等挑战。 借助于生成式大模型，医疗行业可以有效改善这些问题，通过智能 化的工具和服务，提升诊疗效率和服务质量。 近年来，全球范围内的医疗数据爆炸性增长，其中包括电子病 历、医学影像、基因组数据等。这些数据蕴藏着巨大的价值，如果 能够通过先进的 医疗场景中的应用潜力。这包括对现有技术的评估以及对各类医疗 实践需求的深刻理解，以确保所选应用方向具有实用性和必要性。 其次，旨在搭建一个可供临床验证的 AI 生成式大模型框架， 实现医疗数据与模型输出之间的有效整合。通过与医疗工作者和技 术团队的合作，将数据处理流程、模型训练及生成结果的反馈机制 紧密结合，以确保模型在实际应用中的准确性和可靠性。 再者，本研究还将评估 AI 生成式大模型在提升医疗效率及改 可以用于患者病历的自动生成，在医生输入关键信息后，模型能够 输出完整的病历文档。这不仅提高了医疗工作的效率，还在一定程 度上减少了因人为因素造成的错误。此外，这类模型也可用于药物 研发，生成对特定患者群体有效的治疗方案，或通过分析历史数据 来发现潜在的新药物靶点。 在临床决策支持方面，AI 生成式大模型能够根据患者的病史和 症状生成诊断和治疗建议。通过实时分析患者的健康数据和医学文 献，模型可以

模型训练与优化：基于收集到的数据，构建深度学习模型，进 行有效的训练与优化。重点针对异常事件的识别，如暴力冲 突、事故发生等，训练模型时需考虑不同场景和光线条件的变 化。 3. 实时监控与预警：通过智能监控平台，实时分析各类视频数 据，并自动识别潜在的安全隐患。一旦监测到异常事件，系统 能够及时发出预警，通知相关管理部门快速响应。 4. 数据存储与回溯分析：对处理后的数据进行有效的存储，形成 可供后续分析与学习的数据库。同时，支持事后回溯，帮助分 可供后续分析与学习的数据库。同时，支持事后回溯，帮助分 析事件的发生原因与发展过程，为未来的安全管理提供依据。 5. 多部门协作与信息共享：建立跨部门的信息共享机制，确保公 共安全管理中各方的有效协作。通过共享视频监控数据、分析 报告等信息，提升应急管理的综合能力。 在实施这一方案时，需注意确保数据隐私与安全，遵循相关法 律法规，建立完善的用户身份认证与数据保护机制。同时，随着技 术的进步与不断演化 术的进步与不断演化，定期对模型进行更新与迭代，保持其高效性 与准确性。 整体来看，基于 AI 大模型的视频智能挖掘应用方案，为提升 公共安全管理能力提供了新思路和切实可行的方案，通过智能化手 段有效应对日益复杂的安全挑战，为建设更安全、更和谐的社会环 境奠定了基础。 1.1 背景介绍 随着社会的发展和城市化进程的加快，公共安全问题日益突 出。各类突发事件、公共安全事故频繁发生，给社会和人民生活带

模型训练与优化：基于收集到的数据，构建深度学习模型，进 行有效的训练与优化。重点针对异常事件的识别，如暴力冲 突、事故发生等，训练模型时需考虑不同场景和光线条件的变 化。 3. 实时监控与预警：通过智能监控平台，实时分析各类视频数 据，并自动识别潜在的安全隐患。一旦监测到异常事件，系统 能够及时发出预警，通知相关管理部门快速响应。 4. 数据存储与回溯分析：对处理后的数据进行有效的存储，形成 可供后 可供后续分析与学习的数据库。同时，支持事后回溯，帮助分 析事件的发生原因与发展过程，为未来的安全管理提供依据。 5. 多部门协作与信息共享：建立跨部门的信息共享机制，确保公 共安全管理中各方的有效协作。通过共享视频监控数据、分析 报告等信息，提升应急管理的综合能力。 在实施这一方案时，需注意确保数据隐私与安全，遵循相关法 律法规，建立完善的用户身份认证与数据保护机制。同时，随着技 术的进步与不断演化，定期对模型进行更新与迭代，保持其高效性 与准确性。 整体来看，基于 AI 大模型的视频智能挖掘应用方案，为提升 公共安全管理能力提供了新思路和切实可行的方案，通过智能化手 段有效应对日益复杂的安全挑战，为建设更安全、更和谐的社会环 境奠定了基础。 1.1 背景介绍 随着社会的发展和城市化进程的加快，公共安全问题日益突 出。各类突发事件、公共安全事故频繁发生，给社会和人民生活带

...............................................140 1. 引言 在当今全球面临着环境保护和可持续发展压力的背景下，生态 环境问题日益显著，亟需有效的解决方案。随着人工智能技术的迅 猛发展，多模态 AI 大模型作为一种强大的数据处理工具，具备了 对复杂生态环境数据的分析与处理能力。将这种智能技术应用于生 态环保领域，不仅能提升决策效率，还能加快对环境问题的响应速 大模型可以融合来自多个数据源的信 息，例如遥感影像、传感器数据、社交媒体信息等，实现数据的深 度理解和分析。这种多模态信息的整合，能够为环境保护提供更全 面的视角，识别出潜在的环境风险，并对其进行有效评估与预测。 应用方案可以概括为以下几点： 1. 数据整合与处理：通过构建统一的数据平台，整合来自不同源 的数据，包括空气质量监测、土壤检测、生态卫星遥感等。 2. 模型训练与优化：基于整合后的数据，采用多模态 实时监测与预警：利用训练好的模型，开发实时监测系统，能 够实时分析数据，发出环境质量报警，快速反应。 4. 生态决策支持：通过 AI 分析的结果，提供科学的决策支持， 帮助政府和环保机构制定更有效的环境政策、规划和行动方 案。 5. 公共参与与教育：搭建公众参与平台，利用 AI 生成的可视化 生态环境数据，为公众提供教育和参与的机会，增强社会对生 态环保的重视。 随着生态环境保护需求的不断增加，采用多模态

设备预测性维护：通过物联网技术收集设备运行数据，并应用 深度学习预测设备故障，提前进行维修，降低停机时间。 4. 质量控制与监测：利用计算机视觉与数据分析技术，对生产过 程中的产品质量进行实时监测，及时发现和纠正问题，有效降 低不合格率。 5. 市场需求预测：结合历史销售数据与市场趋势，通过时间序列 分析与模型预测，优化库存管理与出货策略。 实施这些 AI 大模型应用方案，将对钢铁行业的各个环节产生 深远影 可以 自动识别裂纹、凹陷和其他缺陷，大幅提高检测精度和效率。 另外，AI 在预测性维护方面也有广泛的应用潜力。钢铁生产设 备的故障会导致停产和经济损失，而传统的维护方式往往是定期检 修，无法有效应对突发故障。通过分析设备的运行数据，AI 能够预 测设备潜在故障，帮助企业在故障发生之前进行维护，从而显著降 低停机时间，提升生产效率。 此外，AI 还可以助力钢铁行业可持续发展。随着环保法规日益 够在故障发生前进行 预警，减少停产时间。质量控制方面，探讨 AI 大模型在产品质量 检测中的应用，通过图像识别与其他智能技术，提升检验精度和速 度。最后，在供应链管理上，分析 AI 大模型如何有效整合多方数 据，提高供应链的响应速度及抗风险能力。 接下来，本文将按照以下结构展开讨论： 1. 钢铁生产流程概述：阐述钢铁生产的基本流程和环节，指出数 据采集的关键节点。 2. AI 大模

包括政 府、企业、社会组织与公众。各方应共同制定数据共享政策，建立 健全数据共享标准体系，划定数据使用及共享的边界，提高数据使 用效率。通过建立数据资产管理系统，实现对数据资源的清晰梳理 和有效分类，确保数据的可用性、可共享性和安全性。 以下是省级可信数据空间建设方案的几个核心要素：  数据标准化：制定统一的数据标准和格式，提高数据的兼容性 和使用效率。  数据治理机制：建立数据资产的管理和使用框架，加强数据质 共享、开放、可信的区域性数据生态系统。该系统不仅能够促进政 府部门间的协同工作，提高行政效率，还有助于企业、研究机构等 社会主体参与数据共享和合作创新，进而提升整体社会经济的活跃 度。这一方案的实施，将有效打破信息孤岛，推动数据资源的整合 与流通，形成一个互利共赢的数据共享新局面。 值得注意的是，随着数据隐私保护和安全问题的日益凸显，如 何在保证数据安全性的前提下实现数据的共享与利用，是设计省级 济社会的数 字化转型，提升治理效率和服务质量。 在具体定义上，省级可信数据空间应当具备以下几个核心要 素： 1. 可信性：数据空间中的数据需要经过评估和认证，确保其来源 可靠，数据内容真实有效。通过建立完善的数据质量管理体系 和数据标准，确保数据的准确性和完整性。 2. 安全性：数据空间的安全管理是保障数据可信的重要组成部 分。通过技术手段如数据加密、访问控制和审计日志等，确保

相较于第一版，《指南》第二版主要变化包括：新增了 102 款产品，涵盖 27 类网络安全专 用产品；对 74 款变更了安全认证或安全检测结果证明的产品信息进行了更新；删除了 95 款计 算机信息系统安全专用产品销售许可证超过有效期的产品。未来，CCIA 将定期对《指南》进行 更新和完善，以便用户单位能够及时获取最新的网络安全专用产品信息。 本册为《指南》上册，共收录了 58 家企业提供的 200 款产品，涉及数据备份与恢复产品、 证和安全检测任务机构名录》。 二、自 2023 年 7 月 1 日起，停止颁发《计算机信息系统安全专用产品销售许可证》（简称 销售许可证），产品生产者无需申领。此前已经获得销售许可证的产品在有效期内可继续销售或 者提供。 三、自 2023 年 7 月 1 日起，停止执行《关于调整信息安全产品强制性认证实施要求的公告》 （原国家质检总局、财政部、国家认证认可监督管理委员会 2009 年第 成的影响的能力令各类传统的灾备技术黯然失色。数据备份与恢复一体机这种分层次恢复的能 力可以准确定位应对灾难的解决方案，做到快速有效的恢复。 网络安全专用产品安全认证或安全检测结果证明 网络安全专用产品安全检测证书 ★安全检测机构名称：公安部安全与警用电子产品质量检测中心（公安部第一研究所） ★证书编号：24YS00366-A ★有效期：2024 年 03 月 29 日至 2026 年 03 月 29 日 所属品牌：天地和兴

升国家的运输效 率做出了重要贡献。 铁路运输的重要性还体现在其安全、环保的特性上。铁路作为 固定轨道交通，具有较高的行驶稳定性及安全性，事故发生的概率 较低。此外，铁路运输相较于公路交通能够有效降低碳排放，有助 于实现可持续发展目标。根据相关研究，铁路运输每运输一吨货物 所产生的碳排放量仅为公路运输的五分之一，这无疑为应对全球气 候变化提供了重要支持。 在日益复杂的全球物流和供应链体系中，铁路运输不仅可以满 数据共享、应急响应以及实时监控等多个方面。 首先，现有的铁路管理模式往往依赖于传统的人工操作和各类 独立的信息系统，这使得数据处理的效率受到制约。在许多情况 下，各部门之间的信息孤岛现象严重，导致数据无法实现有效共 享，信息传递的时效性和准确性都难以保证。这种低效的信息流转 不仅增加了管理成本，还可能因信息滞后性而导致决策失误。 其次，针对突发事件的应急响应能力不足也是现有管理模式的 一大短板。在事 患，提升对自然灾害、非法侵入等事件的响应速度，确保铁路 运营的安全性。 2. 优化资源配置与决策支持 利用大数据分析和 AI 算法，对铁路沿线的环境、设施、流量 等进行综合分析，为运营管理提供数据支持，帮助决策者进行 更有效的资源配置。 3. 改善服务质量 通过对沿线环境的态势感知，提升旅客出行体验，准确提供列 车通行信息和沿线景观介绍，增强客户的整体满意度。 4. 推动可持续发展 加强对沿线生态环境的监测，支持绿色出行政策，减小铁路运

的骨干力量，其重要性愈发凸显。如何提升城市轨道交通的运营效 率、增强服务质量、降低运营成本，成为了行业亟需解决的关键问 题。近年来，人工智能（AI）技术的飞速发展为城市轨道交通行业 提供了新的解决方案。AI 大模型的应用不仅可以有效提升决策支持 能力，还能通过数据分析洞察乘客需求，从而优化服务。 随着城市轨道交通网络的不断扩展，运营管理面临越来越多的 挑战。例如，公共交通的高峰时段客流量剧增，导致了拥挤和不 便；车辆调 大模型在城市轨道交通行业的应用方案应围 绕以下几个核心方面展开： 1. 客流预测与分析：利用 AI 算法对历史客流数据进行深度分 析，可以准确预测不同时间段、不同线路的客流变化趋势，进 而为运营管理提供有效支持。 2. 车辆调度优化：基于实时数据和预测信息，构建高效的车辆调 度模型，以减少因车辆不足或过多造成的资源浪费，提升列车 准点率。 3. 服务质量提升：通过分析乘客反馈数据及行为信息，优化服务 服务水平和运营效率。借助 AI 大模型的强大功能，行业内还可以 实现智能化、精细化的管理，为未来的城市交通发展提供坚实的技 术保障。 1.3 本文目标与结构 本文旨在分析并指导城市轨道交通行业如何有效应用 AI 大模 型，以提升运营效率、优化乘客体验和增强决策支持。通过对行业 现状的深入研究和案例分析，我们希望明确 AI 大模型在轨道交通 中的具体应用方向，制定一系列可行的实施步骤，并提供切实的建

相较于第一版，《指南》第二版主要变化包括：新增了 102 款产品，涵盖 27 类网络安全专 用产品；对 74 款变更了安全认证或安全检测结果证明的产品信息进行了更新；删除了 95 款计 算机信息系统安全专用产品销售许可证超过有效期的产品。未来，CCIA 将定期对《指南》进行 更新和完善，以便用户单位能够及时获取最新的网络安全专用产品信息。 本册为《指南》下册，共收录了 56 家企业提供的 191 款产品，涉及统一威胁管理产品 证和安全检测任务机构名录》。 二、自 2023 年 7 月 1 日起，停止颁发《计算机信息系统安全专用产品销售许可证》（简称 销售许可证），产品生产者无需申领。此前已经获得销售许可证的产品在有效期内可继续销售或 者提供。 三、自 2023 年 7 月 1 日起，停止执行《关于调整信息安全产品强制性认证实施要求的公告》 （原国家质检总局、财政部、国家认证认可监督管理委员会 2009 年第 年、2022 年、 2023 年“中国网安产业竞争力五十强”榜单中，奇安信连续三年排名第一。 奇安信作为领军企业，将针对新技术下产生的新业态、新业务和新场景，继续为政府与企 业等用户提供全面、有效的网络安全解决方案，向成为“全球第一的网络安全公司”的愿景目 标不断奋进，力争在“十四五”末期成为世界前三的网络安全企业。 网址：www.qianxin.com 电话：95015 地址：北京市西城区西直门外南路