.........................................................................................64 4.3 应急响应流程................................................................................................. .......................................................................................69 4.3.2 快速响应机制................................................................................................. 逐年攀升，安全问题成为景区管理的重中之重。传统的安防手段如 人工巡逻和监控摄像头，虽然在一定程度上保障了景区的安全，但 面对日益复杂的安防需求，其局限性逐渐显现。人工巡逻的效率低 下，监控摄像头的实时性不足，以及面对突发事件的快速响应能力 欠缺，都是当前景区安防面临的挑战。为了应对这些挑战，AI 智能 安防技术应运而生，通过结合人工智能、大数据分析和物联网技 术，全面提升景区的安防水平。 AI 智能安防系统通过以下几个方面的应用显著提升景区的安全

1. 项目背景与目标 随着城市化进程的不断加速，智慧城市已成为提升城市治理能 力和公共服务水平的重要抓手。传统的城市治理模式在面对日益复 杂的城市问题和多元化的市民需求时，逐渐显现出效率低下、响应 迟缓等不足。特别是市民在日常生活和工作中遇到的各种问题，如 市政设施损坏、环境脏乱、交通拥堵等，往往需要经过繁琐的流程 才能得到解决，导致市民满意度下降，政府公信力受损。因此，亟 需通过技 自然语言处理等前沿技术，构建一个能够快速响应市民诉求、智能 分派任务、实时监测处理进度的综合平台。通过 AI 大模型的介 入，能够实现市民诉求的自动识别和分类，智能匹配最佳解决方 案，并自动分派至相关部门，显著缩短问题处理的周期，提升市民 的满意度和获得感。 项目的核心目标包括以下几个方面： 1. 提升市民诉求响应速度：通过 AI 大模型的智能识别与分派功 能，将市民诉求的平均响应时间从传统的 24-48 馈和 个性化服务，进一步提升城市居民的幸福感和获得感。 1.2 民意速办的重要性 在智慧城市的建设中，民意速办作为连接政府与市民的重要桥 梁，其重要性不言而喻。首先，民意速办能够有效提升政府响应市 民需求的效率。通过 AI 大模型的应用，政府可以实时监测、分析 和处理市民的各类诉求，从而在最短时间内给出解决方案。这不仅 能够增强市民对政府的信任感，还能够显著提高政府的公信力。 其次

于利 用大规模数据采集、深度学习、强化学习等技术，实现对交通流量 的实时监控、预测与调控。通过对交通数据的多维度分析，模型能 够动态生成最优的交通信号控制策略、路径规划建议以及突发事件 应急响应方案。 首先，交通治理 AI 大模型的构建依赖于海量的交通数据来 源，包括但不限于车载传感器、交通摄像头、雷达、GPS 设备以及 交通卡口数据。这些数据经过清洗、整合后，输入到深度学习网络 和深度学习技术的复杂系统。该系统的设计旨在通过模拟和预测交 通流量，优化交通管理策略，从而提高城市交通系统的整体效率和 安全性。其核心功能包括但不限于实时交通数据分析、交通流量预 测、信号灯智能控制、异常事件检测与响应等。 首先，AI 大模型能够实时收集和处理来自各类交通监控设备、 传感器、移动设备和社交网络等来源的大量数据。这些数据经过清 洗、整合后，形成交通数据池，为大模型的训练和运行提供基础。 其次 引导车辆分流 等方式，显著缓解拥堵问题。此外，AI 大模型还能够预测交通事件 的发生概率，如交通事故、道路施工等，提前采取预防措施，减少 交通中断和安全隐患。在应急场景中，AI 大模型能够快速响应，为 救援车辆规划最优路径，确保紧急情况下交通系统的高效运转。  实时数据分析：AI 大模型能够整合多源数据，包括摄像头、 传感器、GPS 等设备采集的信息，提供全面的交通态势感 知。 

.......................................210 六、技术参数响应及偏离表................................................................................211 七、商务条款响应及偏离表............................................... 备选方案将被拒绝。 6.4 投标人应认真阅读招标文件中所有的事项、格式、条款和规范等要求。按招标文 件要求和规定编制投标文件，并保证所提供的全部资料的真实性，以使其投标文件对招标 文件作出实质性响应，否则其风险由投标人自行承担。 7、招标文件的澄清 7.1 任何要求对招标文件进行澄清的投标人，应在投标截止日期的十日前按招标公告 中的通讯地址，以书面形式通知交易中心。 8、招标文件的修改 除技术性能另有规定外，投标文件所使用的度量衡单位，均须采用国家法定计量 单位。 9.3 投标人应使用人民币报价。 10、投标文件构成 1、资格审查响应对照表 2、符合性审查响应对照表 3、非实质性响应对照表 4、开标一览表 5、分项报价表 6、技术参数响应及偏离表 7、商务条款响应及偏离表 9 YZSZCGK2021120004

0- 更节能 • 交换机 S5720I-28X • 公路信息处理主机 • 称重仪表 • 数据采集处理器 • 诱导屏配电控制系统 • 边缘治超一体化机柜 ( 无空调 非现场治超解决方案响应国家层面关于 2030 年前实现碳达峰， 2060 年前实现碳 中和的目标。边缘一体机柜内设备全宽温， 工业级，降低对传统空调柜依赖，限制碳 排放总量，绿色节能。 • AR502H （ VRP ） 高度检测误差 H ： -50mm L +50mm ≤ ≤ 系统构成：激光检测器，激光控制器，轮廓检测门架 动态称重轮廓检测子系统 激光雷达规格 参数 扫描频率 25 Hz / 50 Hz 响应时间 ≥ 20 ms 数据传输率 10/100 Mbit/s 通信方式 RS-232 外壳防护等级 IP67 结构 成像 Huawei Confidential 18 交通标志子系统 数据接入或数据上报标记及数据上报状态图标。 【治超业务分析】实现对治超各项业务开展情况的分析，包 括违法线索响应分析、非现场执法业务分析、超限指标分析。 【违法线索分析】建立违法分析处理模型，并对疑似违法超限 运输行为进行预警。 【现场力量调度】交通运输主管部门应对预警信息进行响应处 理， 调度执法力量打击违法超限运输行为。  数据互通、高效执法  移动治超、便捷录入  多层数据、一图展示

视频联动 对讲喊话 110 119 人工报警 人工团队 全方位感知，多级联动，实时响应，提供可靠有保障的安全服务。 万物可盼 4.9.2 服务流程 多级联动，应急处置，保障响应机制 二级责任人 安全预警， 24h 多级监控，警情推送 全方位智能感知 全局信息共享 停车管理 资产管理 人员管理 噪音监测 管网监测 智能综合布线 网络优势：专网专用，全天候保障业务的有效传输； 平台优势：设备统一管理、实时监控，支持多种大数据呈现方式； 响应优势：智能预警，秒级响应； 成本优势：零施工、零改造、零死角； 保障优势：依托金融保险工具，实现双重保障； 模式优势：坚持以本地化服务为本，促进项目的可持续发展。 北京升哲“以客户为中心，用服务促发展”的服务要求作为指导，坚持“诚实、细致、优质”的服务 理念，为客户提供“一站式”的服务。 响应时限 ≤ 15 分钟 平均处理时限≤ 4 小时 服务响应承诺 服务方式 客户经理一对一服务 400-686-3180 热线服务 客响中心值守服务 远程在线维护服务 应急保障服务 现场响应 产品与技术培训 5.3 服务优势

源的实时监控，还能通过数据分析进行预测，为决策提供科学依 据。具体而言，AI 能够帮助水务部门在如下几个方面取得实质性进 展：  提升水质监测的精确性，通过实时传感器收集数据，实现对水 质变化的快速响应。  优化供水调度，利用算法分析用水模式，从而提高供水系统的 运行效率。  强化漏损检测与管理，通过机器学习模型分析管网数据，及时 发现和修复管道漏损。  改进水资源配置，根据不同区域的用水需求，智能分配水资 效率的重要基础环节。随着人工智能技术的快速发展，传统的水务 监测手段逐渐向更加智能化、自动化的方向转型。通过 AI 技术的 应用，水务管理部门可以实时获取和分析分布在不同区域的水务数 据，从而及时做出响应和决策。 在数据采集方面，物联网（IoT）设备和传感器的广泛应用， 使得水务系统能够以高频率、低成本地获取水质、水量、流速、压 力等多种关键指标。这些设备通过无线网络将数据传输到中央数据 处理系统，实现了数据的实时更新。 指标的数据，这些数据在处理后能够为管网优化、故障检测及应急 响应等提供支持。 实时数据处理的核心是利用先进的人工智能算法，结合大数据 技术，对不断涌现的数据流进行快速分析与处理。通过部署边缘计 算设备，在数据产生的近端进行初步数据解析，可以有效减少数据 传输的延迟，并实现实时监控的需求。这种架构能够保证在各个监 测站点和水处理设施的传感器检测到异常情况时，及时发出警报以 便于相关工作人员快速响应。 在水务行业的实时数据处理过程中，常用的技术包括流数据处

攻击、漏洞利用等手段，也会使低空域服务中断， 影响城市物资供应与应急响应能力。 3.1.4.智慧城市低空应用 AI 平台风险 （1）智慧城市低空域算力恶意消耗风险 外部攻击者通过自动化脚本发起大量无效飞行模拟计算请求，抢占 AI 平 台算力资源，使正常的飞行器调度、航线规划任务无法及时处理；内部人员 因任务分配不当、无节制占用算力进行非必要模型训练，也会导致关键业务 响应延迟，影响低空域服务效率与安全性。 （2）智慧城市低空域供应链安全性风险 （2）低空应用智能化决策监督需求 低空经济场景中，飞行控制、空管调度等业务对实时决策安全性要求极 高，传统人工运维模式在面对海量安全事件时存在响应滞后、误判率高的问 题。安全大模型通过整合威胁情报与算法推理，可实现攻击行为自动化识别 与分级响应。同时应用智能化决策需依赖人工智能技术进行监督，防范低空 应用决策发生偏离导致安全事故。 3.2.4.低空数据智能安全需求 根据《GB/T 42447-2023 击；权限控制则在完成身份验证后，精准界定用户或服务可访问资源范围， 防止权限滥用。数据传输环节，对网络中流转数据实施加密处理与完整性校 验，杜绝数据被截取、篡改或泄露风险。同时，建立健全应急响应机制，对 安全事件进行全流程监测、记录、分析与处置，保障服务稳定运行。针对网 络安全攻击，对人工智能系统的外部访问、输入数据及行为决策进行实时检 测，持续监控系统运行状态与安全状况，及时预警异常情况；部署专业防护

绷紧“降雨一产流—汇流—演进”链条，强化气象水文预报耦合和预报 模型参数率定，实现以流域为单元短中长期预报，关键洪水预报精准可靠。 直观清晰了解“预报降雨在哪里” ,“ 预报洪水在哪里” ,“ 预报风险在哪里”。 无响应 降雨预报 全市面雨量 lh 2.5 6h 6.6 24h I2.5 区县面雨量 I7.0 3 庆元 I0.7 ⑥ 景宁 8.0 9 青 田 □ 风 险 分 析 0.23 施，建立预警处置责任的执行落实、响应跟踪链路，督 促各市 区县和乡镇基层有序落实应急工作任务，坚决守住洪水防御安全底线。 无响应 监测预警 口 水库电站调度令执行情况 名称 发布时间 计划执行时间 疆 (2023)9 号 5-1800:40 5- 1801:10 已响应 (2023)8 号 5- 1722:15 5- 1800:15 已响 应 (2023)7 号 4-3000:45 4-3000:45 已响应 (2023)6 号 4-2923:05 4-3001:05 已响应 (2023)5 号 4- 1923:10 4- 1923:40 已响 应 (2023)4 号 4- 1914:15

效率与成本： 提升楼宇中设备运行与空间使用的效率； 提升楼宇运营人员的运维管理效率； 提升楼宇服务的最终客户的工作效率； 降低楼宇运行能耗。 安全与响应： 确保设备运行的稳定性和安全性； 确保楼宇中相关资产与人员的安全性； 实现多系统应急联动响应； 协调与舒适： 楼宇设施之间运行协作顺畅，高效协同。 为楼宇空间内服务的最终客户的办公过 程提供舒适的环境、顺畅的流程。 智能 建筑 智能建筑： 基于开放平台实现数据共享与子系统交互；  统一视图、统一操作入口，集中运维；  实现数据共享、累积与统一存储及大数据分析；  基于新技术（移动化、大数据、机器学习等等）分 析实现动态智能决策与实时响应；  与企业内部办公系统、资产系统及其他管理系统逐 步实现全面灵活集成；  运营和用户体验的持续优化；  关注租户及最终客户的空间使用体验和办公体验； 关注统一视图与运维入口，降低成本提 能监测与空间使用优化；  数据的可视化（平面图、流动、占用、热 图等）以获得更好的洞察力分析；  数据源间数据相关性的发现；  模式识别与预测建模；  多样化场景开发；  多系统联动，实现应急响应；  智能楼宇微环境建立并不断优化，节 能、舒适性等；  设施预审工作异常自动检测与预处理；  基于数据分析的智能行为触发：通过 IWMS / CAFM （工作订单、预订、 服务提醒、预测性维修等）