AI 智能 + 智慧展馆场景解决方案 AI 智能 + 智慧展馆场景解决方 案 目录 01 02 03 04 行业现状 解决方案 核心功能 案例展示 01 行业现状 1.1 行业当前现状 以博物馆为例： 每 年 新 增 的 博 物 馆 都 在 180 家左右。 19 年春节假 期期间，七天达到 4.15 亿 旅游人次，其中 40% 以上 的 旅 游 人 次 走 造成声光电效果滥用 缺乏场景引导 沉浸式效果难达预期 缺乏交互数据的收集 展馆优化难以参考 两会期望 VS 现实挑战 02 解决方案 2.1 核心场景 - 展馆前厅 迎宾导览 观众引领 咨询问答 展馆前厅 • 入口处主动迎接游客 • 提供便民导览服务 • 展厅内问路引领 • 带游客前往目的地 • 观展常见问题回答 • 随时提供咨询服务 2.2 核心场景 - 展馆展区 展馆展区 观看更多展品图片和视频 2.3 增值场景 为展馆 VIP 游客，识别人脸身份 信息，提前预设观展路线和特色 服务 VIP 游客服务 自动采集每日接待服务数据， 统计展厅最热门的展位，最高 频的展品互动问答等 观展数据采集服务 多台机器人分布式提供服务。 如，前厅机器人提供咨询问答， 展厅内部机器人提供参观讲解 分布式提供服务 2.4 拓展场景（二次开发） 机器人语音控制展厅内联网设备，

股票代码：301330 无人值守场景技术趋势 与落地指南 2025 在人工智能、物联网、大数据与云计算迅猛发展的浪潮中，无人值守自动化解决方案正成为重 塑工业生产、商业服务及社区生活的核心力量。面对中国老龄化加速、劳动力成本攀升的现实挑战， 无人化技术凭借高效、安全、低成本的优势，已然成为企业与城市数字化转型的必然之选。 作为行业数字化、智能化的践行者与赋能者，熵基科技依托自主研发的多模态 涵盖无人酒店、 智慧景区、无人停车、云值守便利店及智慧社区等场景的创新解决方案和服务。 本指南将为您深入剖析 2025 年无人值守场景的技术趋势，结合熵基科技的标杆案例，展示如何 借助智能化技术实现降本增效、体验升级与安全保障，助力企业与城市迈向智慧未来。 前言 无人化、自动化，引领智慧未来 目录 2025 无人值守场景技术趋势 .......................... 01 1.1 技术驱动：AIoT 与多模态识别全面赋能 ........................................................... 02 1.2 场景扩展：从单一场景到全链条生态 ............................................................... 03 1.3 政策与市场助推 .......

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............................. .....14 1.2 多场景协同决策的重要性...................................................................15 1.2.1 交通治理的复杂性分析..............................................................17 1.2.2 多场景协同的必要性........ .......................................79 4. 多场景协同决策..........................................................................................81 4.1 场景定义与分类..........................................

行业研究｜市场分析｜深度洞察 行业分析报告 2025 INDUSTRY REPORT 2025“车路云一体化”全球进展、应用 场景、市场规模及前景展望报告 目录 一、 “车路云一体化” 简介 ......................................................................... 4 （一） 缓慢 ...................... 18 四、 产业网络覆盖广泛，路、云建设与场景应用值得关注 .......................... 21 （一） “车路云一体化”产业网络具有“多层次，广覆盖”特征 ............... 21 （二） 路侧、云端建设与场景应用值得重点关注 ....................................... X6 无人车 .............................................................................. 12 图 8、 组合辅助驾驶场景落地难易排序 ....................................................... 13 图 9、 全国无人车开放情况（截至 2025 年 5 月） ..

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 项目管理系统 质量管理 | 施工追溯 - 不同设备满足不同场景下 应用 智慧屏显 状态可视 自带 2.4 寸 LCD 显示屏，可显示当前 电池电量、 GPS 状态、录像等状态 安监人员检查存档 混凝土浇筑旁站 佩戴情况 安装情况 质量管理 发起任务，拍摄数据自动上传软件平台，自动按照类别归 档，方便事后查证。 丰富的监管方式，满足多场景需求 质量管理 | 施工追溯 - 应用价值 施工过程回溯，保障工程质量 通过移动监控设备，对于施工过程进行监管，事后可追溯影 像，提升工程质量水平。 执法仪，移动单兵，监理布控球等多种移动监控设备，满足 不同场景下影像留档需求。 平台闭环打通，提升追溯效率 01

国已有超过 80%的省级行政区将数字孪生纳入智慧城市建设规划， 在雄安新区、上海临港、深圳前海等标杆区域实现从单体建筑建模 到城市级全息映射的跨越式发展，相关产业规模突破千亿元，技术 融合创新与场景规模化落地正重塑城市治理新格局。 为深入贯彻落实国家“加快数字化发展，建设数字中国”战略 部署，推动数字孪生技术从技术创新向价值创造转化，中国互联网 协会数字孪生技术应用工作委员会连续五年五次开展全国数字孪生 月启动以来， 共收到涵盖 31 个省级行政区的 100 多个申报案例，经多位领域权威 专家从技术先进性、场景创新性、实施成熟度、经济与社会效益四 维评价体系严格评审，最终遴选出 22 个标杆案例，并精选出 10 个 具有全国推广价值的典型案例进行重点展示，以期为国家及地方政 府推动数字孪生应用场景建设提供有力借鉴和参考。 本案例汇编所收录的案例内容、相关数据及图表均由各申报单 位提供，中国互 位提供，中国互联网协会数字孪生技术应用工作委员会未对全部数 据的真实性进行独立校验，相关内容仅供参考，不构成任何形式的 承诺或保证。汇编旨在为地方政府提供“技术选型-场景规划-实施路 径”的全流程参考，为企业提供“产品研发-方案设计-生态合作”的 实践指南。 未来，随着新型城市基础设施建设加速、行业大模型与数字孪 生深度融合，技术应用正呈现“感知泛在化、模型智能化、服务场 景化”的新趋势。我们期待通过本案例集的传播，推动形成跨区域、

智能交通解决方案介绍 方案介绍 硬件介绍 应用场景 方案特点 软件支撑 项目实施 项目运营 项目展示 01 02 03 04 05 06 07 08 01 方案介绍 02 硬件介绍 03 应用场景 04 方案特点 05 软件支撑 项目实施 07 项目运营 √ 成本优势 √ 特色功能 √ 个性需求 √ 自定义任务 √ 功能迭代 √ 场景优化 √ 场景适应 方 案：自研高性能主机及算法，通过视频分析技术，获得多个摄像头监管的多泊位停车入离位事件； 通过增加球机，实现多场景下的违停抓拍。 √ 视频跟踪 √ 抗遮挡干扰 √ 安装灵活 √ 模型压缩 √ 多模型并行 √ 高 能 效 自研硬 件 证据链更加直观 ) 7. 本地录像 ( 无需额外录像机 ) 方案介绍 核心自研算法 口感兴趣区域预估快速跟踪算法 1. 实现了对多视频流多对象的快速跟踪分析 2. 节省大量计算资源用于场景优化以及功能拓展 口快速停车事件检测算法 1. 快速检测，快速响应 0.5TFOPS 算力下，相比一 线竞品只能处理 1 路 500 万视频， □ 二维到三维映射算法 1. 实现泊位的精准匹配

智慧县域全景应用方案 数字政府创新应用场景专家 CONTENTS 目录 01. 背景目标 02. 总体规划 03. 亮点呈现 建设依据 中央政策（部分） 2009 年 07 月 关于印发《数字化城市管理模式建设导则（试行）》的通知 2009 年 11 月 让科技引领中国可持续发展 - 温家宝 2012 年 11 月 《国家智慧城市（区、镇）试点指标体系（试行）》 2012 年 年新型城镇化和城乡融合发展重点任务》 重点提出：建设“城市数据大脑”等数字化智慧化管理平 台，推动数据整合共享，提升城市运行管理和应急处置 能力。全面推行城市运行“一网通管”，拓展丰富智慧城 市应用场景。 提出整体规划 明确重点任务、补短板强弱项 持续全面推进 2022 年 05 月 《关于推进以县城为重要载体的城镇化建设的意见》 重点提出：推行县城运行一网统管，促进市政公用设施 及建 访客管理 目标任务 值班排班 公务用车 信访办理 信息报送 外出报备 办公用房 接诉即办 即时通讯 党建管理 运行效能 内控管理 数字档案 工作任务落实平台 县域大脑 定位场景：基于大数据能力构建智慧县域体征指标体系，推动实现本地范围内的专题指标 、特色指标汇聚与展示，全面呈现城市运行综合态势，动态感知县域运行现状与发展趋势，为县域 管理者提供管理决策辅助支撑。 •

（四）经济动能：AI 赋能百行千业新质生产力加速形成..................................... 4 （五）场景应用：生成式 AI 对智慧旅游的影响逐渐显现..................................... 5 二、人工智能赋能智慧旅游的场景与成熟度研究................................................... 6 （ ........................................... 6 （二）智慧旅游领域人工智能应用场景分类........................................................... 7 （三）AI 智慧旅游场景应用成熟度分级...................................................... 16 四、AI 赋能智慧旅游发展关键因素分析................................................................22 （一）以用户需求和服务场景为导向，更待 AI 旅游时代超级应用................... 22 （二）以 AI 服务性价比为目标，构建智慧旅游 AI 多元化生态.........................23

AI 赋能智慧城市解决方 案 1 0 背景介绍 1 0 建设方案 2 0 场景设计 3 0 建设规划 4 目 TENTS 5 AI+ 智慧城市 是指形成以数据为驱动的城市决 策 机制 ， 根据实时数据和各类 型 信 息 ， 综合调配和调控城市 的公 共资 源 ，汇聚数据 统一对外提供 AI 能力 ， 大步实现产业升级 ， 是最高效的 方式 背景介绍｜制约 AI+ 智慧城市发展的问 题 计算能力 场景驱动 限制城市发展人工智能技术水平的四大因素 数据资源缺乏有效分析 有效数据获取率低下 应用场景单一 新算法迭代更新慢 AI 计算能力不 足 终端计算能力弱 数据资源 6 系统集成公司可以在 平台上整合多家算法 厂商的算法（包括的 帮助各政府部实现高效管理。 背景介绍｜建设必要性 - 赋能政 府 创业孵 化赋能 城市综 合治理 10 0 背景介绍 1 0 建设方案 2 0 场景设计 3 0 建设规划 4 目 TENTS 建设方案｜建设思路 智慧城市的智能化应用 ， 需要在探索中不断完善