交通专家大模型解决 方 案 建设交管新质生产力 ， 重构智能应用新模式 2024 年 9 月 目 录 二、 解决方 案 三、 场景应 用 一、 现状背 景 CONTENTS 01 现状背景 大模型能力突破 大算力： 硬件快速发展， 使得训练更高参数量 、 更复 杂的大模型成为可能 大数据： 大量标注数据和交通实时数据， 为大模型提 供丰富的数据基础 大模型： 大模型表现出更高的准确性 大模型表现出更高的准确性 、 更强的泛化能 力和更复杂的任务处理能力 ● 语言能力： 具备自然语言理解与组织能力， 能 极 大 降低 人 与 机 器 的 沟 通成本 ● 思维能力： 具备多维度分析能力， 对交通数据 进 行更准确的分析 、 预测 、 模式识别等 ● 学习能力： 大模型可以根据历史和实时数据进 行 学习， 并能够持续优化交通能力 赋能新质生产力 小模型初具成效 2022 年至 今） 信息化时代 （ 2010-2016 ） 大模型技术落地可行性 交通理解 交通决策 非灵长类动物 灵长类动物 非灵长类动物 灵长类动物 灵长类动物 48.2g 69.8g 2848g 377g 1232g 大模型参数超越人类神经元量级 ， 具备智力基础 智力基础加上专业学习 -> 解决专业问题 大模型参数量已超过千亿 ， 具备人类相当的智力基础和解决专业问题的可行性。

智能机器人 数据上线，标准流程 数字孪生，辅助决策 数智算法，智能决 策 现实的业务流程在计算机及其网络系统里固 化，从部门各岗位联动、到工程项目与企业 联动、到产业上下游，政企联动。 代表： OA EPR 项目管理系统 行业背 景 | 行业趋势 经验驱动 数据驱动 数字化 信息化 智能化 行业背景 | 吊钩可视化 临边防护 升降机监控 基坑监测 卸料平台 高支模监测 智慧消防 安全教育 智能隐患识别 塔吊激光定位 物信融合 数据平台 保障体系 “ 数智”底座 总体架构（ 3+8+X ， 3 大底座、 8 大场景、 X 个应用，打造数字孪生工 地） 智慧工地平台 中心管理 数据看板 视频联网 远程巡检 会议管理 AR 实 景 驾 驶舱 广播管理 OA 系统 面板自定义 多风格切换 实时告警 告警弹出 告警分析 中心管理 | 项目数据看板 - 一张图、 全景式 总览 数据汇聚 中心管理 更强融合 基于 AR 技术和物理点位融 合 更易感知 从平面 GIS ，到立体实景 更佳体验 多画面切换，融合呈现 中心管理 |AR 数字工地 - 数字化的手段洞察物理世界 中心管理 区 项目视频中心 塔吊全景

2025年中国智能养老机器人行业概览： 从老有所养到老有所乐，智能重构养 老体验 China Intelligent Aging Robot Industry 中国インテリジェントエイジングロボット産業 报告提供的任何内容（包括但不限于数据、文字、图表、图像等）均系头豹研究院独有的高度机密性 文件（在报告中另行标明出处者除外）。未经头豹研究院事先书面许可，任何人不得以任何方式擅自 复制、再造、 在政策环境多维驱动下，多部委协同构建从技术 研发到场景应用、产业生态的完整体系，聚焦老 龄化社会需求，通过标准规范引领产业高质量发 展，推动智能养老机器人深度融入养老服务体系， 成为应对人口老龄化挑战的重要科技支撑。本报 告将对可穿戴健康监测设备的定义、产业链、竞 争格局情况进行分析，以期对市场未来发展方向 做出研判。 ◼ 技术与需求互动，驱动行业向全周期渗透。 智能养老机器人行业将加速向全周期照护领域 渗透，呈现三大发展主线：一是多模态感知技 渗透，呈现三大发展主线：一是多模态感知技 术融合AI算法，推动设备从单一功能向系统解 决方案升级；二是医疗器械认证将成为市场竞 争的关键门槛；三是服务生态构建与数据价值 挖掘形成新的商业壁垒。 ◼ 细分领域发展阶段不同致差异化竞争，“三 位一体” 优势企业更具持续竞争力。 当前中国智能养老机器人市场呈现差异化竞争 态势：在技术门槛较高的康复机器人领域，傅 利叶智能等专业企业凭借医疗级解决方案占据 主导地位；护理机器人市场则由部分头部企业

现为以下几个方面： 首先，人员密集场所的管理难度大。节假日和旅游高峰期，景 区客流量激增，传统的人工巡逻和监控难以全面覆盖，容易产生监 管盲区。例如，某 5A 级景区在国庆期间日接待量超过 10 万人次， 但安保人员仅有 200 人，安防压力巨大。 其次，突发事件应急处理效率低。传统安防系统对异常事件的 识别和响应存在滞后性，从发现到处置往往需要 10 分钟以上，无 法满足及时性的要求。某景区统计数据显示，2022 化的技术集成，实现景区安全的智能化、高效化和可扩展化管理。 系统采用分布式架构，基于云计算、边缘计算和物联网技术，结合 AI 算法和大数据分析能力，构建一个全方位、实时响应的安防体 系。系统分为感知层、传输层、数据处理层和应用层四大部分，各 层之间通过标准接口实现高效协同。 感知层作为系统的基础，主要由高清摄像头、红外传感器、无 人机、RFID 设备等前端采集设备组成，负责实时采集景区内的图 像、视频、声音和环境数据。为确保覆盖全面，设备布局根据景区 到长期趋势分析的多层次安全管理。 应用层提供用户界面和业务功能模块，包括实时监控、异常行 为检测、应急预案管理、游客流量分析和安防设备状态监测等功 能。系统支持多终端访问，管理人员可通过 PC、移动设备或指挥 中心大屏实时查看景区安全状态，并根据系统提示快速做出决策。 为确保系统的可扩展性和兼容性，总体架构采用模块化设计， 支持后续功能的灵活添加和硬件设备的无缝接入。同时，系统遵循 信息安全标准，通过数据加密、身份认证和访问控制等措施，保障

项目编号： 智慧城市民意速办 AI 大模型应用 建 设 方 案 目 录 1. 项目背景与目标............................................................................................................................................... .........................................................................................9 1.3 AI 大模型的应用潜力............................................................................................. ........................................................................................32 3.3 AI 大模型核心模块..............................................................................................

项目编号： 智慧交通行业治理 AI 大模型多场景协同 决策与自适应 设 计 方 案 目 录 1. 交通治理 AI 大模型概述...............................................................................7 1.1 AI 大模型的基本概念............................. ....51 2.3.2 数据安全与隐私保护..................................................................54 3. AI 大模型构建.............................................................................................55 ..................................................................................207 9.1 交通治理 AI 大模型的成就................................................................209 9.1.1 提高交通效率..............

及地 理数据的不完备性等关键问题。 “ 以 模型+ ” 知识 智能驱动的 AI CITY 不是简单地在城市叠加技术元素，而是以 AI 为核心，融合联 接、计算、云、区块链等新一代信息技术，构建从感知智能到认知智能的全新技术体系，直接通过 由 AI 驱动的、具备对话能力的、多模态的智能体界面与之互动，打造数据驱动、具有深度学习能 力的城市级一体化智能协同体系，将推动城市走向更高效、更可持续、更有温度的新时代。 .............................................................................................19 2. 大模型中心 ............................................................................................... ....... 38 6 创新实践 6.1 东莞市：城市人工智能大模型中心 ..........................................40 6.2 广州市花都区：新型工业化数字服务平台 ...............................45 6.3 “ ” 宜兴市： 天机镜 大模型 .................................

.......1 （二）实践突破：AI 浪潮引发算力需求快速膨胀.................................................. 2 （三）产业生态：国内 AI 大模型生态呈现井喷式发展......................................... 4 （四）经济动能：AI 赋能百行千业新质生产力加速形成................... .................................... 14 （一）底层开源大模型............................................................................................. 14 （二）通用大模型应用........................................... .................................................. 15 （三）垂直领域大模型应用..................................................................................... 15 （四）旅游行业企业 AI 应用..............................

市场大变局 发展背景：技术大变革、产品大变型、 第一，汽车技术从电动化发展期转向爆发期导致市场结构性大变局 产业和企业能异军突起的主要原因，就是技术的厚积薄发爆发的时点、市场的爆发时点和政策的看力点 三点在时间上重合，好比燃烧爆炸的三要素燃料、空气、点火，好的燃料好比技术、空气的温度好比市 场的热度，点火源则来自政府的政策。 第二，汽车产品从精益生产耐用件到高频送代时尚品系统性大变局 竞争进入白热化 竞争进入白热化，行业处于阵痛期。内卷式竞争造成恶性循环，创新式竞争才能打造精品，实现汽车强国。 第三，汽车营销从传统模式到媒体信息大爆炸模式的时代性大变局 用户体验和信息传播的新特点给传统营销模式和客户关系模式产生巨大冲击。只有认知升维，才有战略定力 第四，汽车市场从以前增量市场逐步转向存量市场的周期性大变局 新能源和燃油车形成零和博奔，3-4年内市场格局就发生颠覆性变化，需要战略前瞻，创新引领，厚积薄发 2015年：特斯拉推出了半自动驾驶系统Autopilot，Autopilot是第一个投入商用的自动驾驶技术 2025年智能化爆发：deepseek引爆政府和民间大模型热潮，高阶智能辅助驾驶技术厚积薄发，开启智驾普及时代 2030年：预计基于先进的端到端大模型的L4级全自动驾驶乘用车在中高级乘用车规模商业化 3.能源低碳化：新能源汽车3.0一一新能源智能化电动汽车时代：低碳化爆发、智能化优化、电动化深化

则可能导致 AI 训练模型 被篡改、金融交易被延迟、制造执行系统乱序等一系列后果。“算力基础设施”作为数字化核心生产 系统，已经被纳入到关键信息资产进行管理。以审计为例，数字化运营企业的审计已经从财务领 域扩展到“全面风险管理”，审计既要通过经营数据看企业“做了什么”，也要关注计算完整性以保证 这些经营结果的“真实可信”，目前部分国家监管机构会把“系统算法、参数、日志的完整性与可追 溯性 人工智能正处于跨越式发展的新阶段，从基础大模型的快速迭代，到各行业智能化应用的广 泛落地，我们正见证一场深刻的技术革命。这场革命不仅改变了人类的工作与生活方式，也在重 塑全球产业格局。算力，作为人工智能的“发动机”，正日益成为数字经济的核心生产要素。 然而，随着智能化进程的加速，诸多挑战也逐渐显现。一方面，算力需求持续攀升，供需失 衡已成为大模型规模化落地的重要瓶颈；另一方面，数据作为 础设施。为此，我们构建了华为 算力基础设施安全可信技术体系（HCIST）。该体系坚持开放的设计理念，既支持多元异构环境 的适配，又确保各方资源能够按需集成、协同运作。纵向层面，HCIST 构筑了从芯片、固件、操 作系统、集群到云的全栈安全能力；横向层面，则充分发挥“端-管-云”协同优势，为数据和模型资 产提供端到端的全生命周期保护。 通过内生安全机制与开放的架构，HCIST 为各类 AI