技术领域实现了质的飞跃。“Shakey ”外形像一座由电子设备和摄像头堆 叠而成的塔，安在轮子上，是首个 能够感知和推理周围环境的机器人 。 生活杂志 被誉为1970年“第一个电子人”，这一 富有远见的称号适用于一台开启了 数代日益复杂的机器人发展道路的 机器。 人形机器人：历史背景 7 照片来源：Paul Sancya / AP 本田ASIMO机器人从1986年至今（从左到右）的开发。 历史背景 然而，尽管这些早期的人形机器人 根据摩根士丹利最近的一份报告，“人工智能的增长极大地提高了拟人机器人 处理人类工作场所中经常遇到的复杂和微妙场景的潜力，同时增强了机器人利 用更复杂的传感器/视觉/执行器组合的能力，以使拟人机器人商业化成为可能 。” 人形机器人的快速发展并非源于单一的技术飞跃，而是多领域多项创新显著融 合的结果。 人工智能的增长极大地增加了拟人化机器人处理人类工作 场所中经常遇到的复杂和微妙场景的潜力。 赋能技术：创新的完美风暴。 9 使能技术 逐步使能量密度每两年增加约20%。以这样的速度，我们有望在202 8-30年看到固态电池的商业化——这可能是人形电池容量潜力的一 大突破。 电池储能技术——驱动机器人革命： 随着人形机器人变得更加复杂，随着计算能 力和操作精度的提升，它们不可避免地需要更多的能量。当今的现代人形机器人通 常在运行时的电池寿命为1-3小时。然而，为了使这些机器人具备商业可行性，我 们需要看到显著更高的运行时间。 硬件进步——进步的物质基础：

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............... 中自我优化，逐步提升其决策的精准性与效率。例如，当模型检测 到某一路段出现拥堵时，可以自动调整信号灯的配时方案，并同时 向周边车辆推送绕行建议。此外，模型还能够根据历史数据与实时 反馈，自适应调整其预测与决策策略，以应对复杂的交通环境变 化。 为了确保模型的实际应用效果，交通治理 AI 大模型还需要与 现有的交通管理系统进行无缝集成。通常，模型会通过 API 接口与 交通信号控制系统、交通信息发布平台以及车载导航系统进行数据 案。其在实际应用中的成功实施，不仅能够显著提升交通网络的运 行效率，还能够为城市居民提供更加安全、便捷的出行体验。 1.1 AI 大模型的基本概念 AI 大模型是指通过大规模数据训练得到的具有高度泛化能力和 复杂决策能力的智能模型。这类模型通常基于深度学习技术，尤其 是 Transformer 架构，能够处理和理解大规模、高维度的数据。 在交通治理领域，AI 大模型的应用主要体现在多场景协同决策与自

济体系智能化建设的不断推进，基础设施规模与日俱增，系统越来越 复杂，变化越来越频繁，系统之间的关联度越来越紧密，管理团队对 于复杂系统的认知也越来越困难。缺乏高效的技术手段，政府监管部 门难以及时发现低空空域中的不合理飞行行为，企业也难以保证飞行 任务的安全性和可靠性。管理难度日益剧增，低空经济具有“异构、 高密度、高频次和高复杂度”的特性，在发展过程中面临几个问题： 一是天地空多源异构时空数据融合管理的问题。天地空数据来源 难以直接融合和管理。其次，这些数据涵盖的空间范围广泛，从地面 到低空区域，不同空间尺度之间存在差异和不一致性，如何有效地融 合和管理这些多尺度数据是一个难题。另外，时空数据具有高度动态 性和复杂性，需要实时更新和处理，但现有的数据管理系统和技术往 往无法满足其需求。此外，数据安全和隐私保护也是一个重要问题， 数字孪生城市技术应用典型实践案例汇编（2024 年） 2 天地空多源异构时 术 及应用方面取得了多项创新突破，相较于国内外同类研究和技术，具 有显著优势,在技术创新方面主要体现在一下几个方面： 创新点一：空域数字化建模，数字孪生技术使低空空域实现数字 化建模，能够将复杂的空域环境转化为可计算的数字空间。这一过程 涉及对地面和空中设施的详细建模，包括无人机航线、飞行器特性及 其相互作用等 创新点二：整体系统从隔到融，利用数字孪生技术，可以实现不 同部门（如民

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 、 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 自动驾驶测试等 局限 局限于感知智能： 大多数应用都是基于特定任务的感 知智能， 缺乏更广泛和深入的理解和决策能力 缺乏自适应和学习能力： 由于不是通用智能， 系统面 对未知新问题或复杂业务时， 通常需要人工干预 信息技术快速发展驱动人工智能时代跃迁 信息技术成熟 技术成熟度： 基础信息技术 、 网络技术相对成熟 政府支持： 政府重视交管信息化， 提供资金和政策支 持 自适应系统在复杂 环境中寻找稳态路径 每个模型都只能完成特定智能任务、处理特定 数据， 解决特定的智能问题 ● 高效压缩信息表达知识 ● 持续提高泛化能力 ● 可有对齐自然语言表达， 价值 、 行为规范等 ● 持续地充分利用有效算力 ● 多模态信息归一化 (token 化 ) ● 扩展任务领域和专业知识 交通大模型 人工处理多个复杂任务的协同

引言 随着旅游业的蓬勃发展，景区作为重要的旅游目的地，客流量 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 智能安防系统，景区不仅能够提升安防效率，还 能够优化游客体验，降低管理成本。因此，AI 智能安防应用方案成 为现代景区安全管理的必然选择。 1.1 景区安防现状分析 景区安防作为旅游业发展的重要保障，近年来面临着日益复杂 的安全挑战。传统安防手段已难以满足现代化景区的需求，主要表 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 根据景区 地形和人流分布进行优化设计，同时支持多模态数据融合，提高数 据采集的准确性和丰富性。 传输层采用 5G 和 Wi-Fi 6 等高速通信技术，确保数据的高效、 低延迟传输。为应对景区复杂环境，系统支持多链路备份和动态路 由优化，避免因网络中断或信号干扰导致的数据丢失。 数据处理层是系统的核心，包括边缘计算节点和云端服务器。 边缘计算节点部署在景区关键区域，用于实时处理本地数据，减少

进 步和大数据的日益成熟，未来的交通系统将逐步实现高效、安全、 环保的目标。 1.1 人工智能在交通领域的重要性 人工智能在交通领域的重要性愈加明显，随着城市化进程的加 速、交通网络的日益复杂以及人们出行需求的不断增加，传统的交 通管理与控制方法已难以适应现代交通的发展。这一背景下，人工 智能技术的引入为解决交通问题提供了新的思路和解决方案。 首先，人工智能可以实时处理海量交通数据，使交通管理变得 通系统（如智能停车系统、车辆导航系统等）进行联动，形成一个 高度协同的智能交通生态，进一步提升城市交通的整体运行效率和 安全性。同时，通过应用大数据和人工智能技术，系统能够在日常 运营中不断学习与自我优化，以适应未来日益复杂的交通环境。 2.2 交通事件检测与响应 在智能交通管理系统中，交通事件检测与响应是提高城市交通 效率和安全性的重要组成部分。通过运用先进的人工智能技术、传 感器网络和数据分析方法，智能交通系统能够实时捕捉并分析交通 支持向量机（SVM）：通过高维空间中的超平面划分数据， 适合处理复杂交通模式的预测。 3. 长短期记忆网络（LSTM）：一种特殊的循环神经网络 （RNN），能够通过记忆先前状态，捕捉交通流量中的时序 特征，特别适合处理具有长期依赖关系的数据。 4. 图神经网络（GNN）：可以有效处理交通网络的拓扑结构信 息，尤其是在复杂城市道路环境中表现优秀。 通过对这些算法进行比较与组合，形成一个多模型融合的框

5000 余万 人。建筑施工现场生产作业环 境复杂，人员复杂，多工种交 叉作业、协作方多，呈现出施 工地点分散、施工现场管理难 等特点。施工企业很难通过传 统的管理方式进行科学、有效、 集中式的管理。 第一部分 现状需求 现状：安全意识薄弱、安全 教育走过场、检查效率低 需求：有效的安全教育和检 查 现状：人员组成复杂，流动 性强，工资纠纷多 需求：人员实名制查验，考 现状：施工机械易发安全事 故，人员伤亡事故损失大 需求：施工机械实时监控、 数据远程预警 现状：环境污染监测困难， 预防效果不明显 需求：环境监测预警联动， 能源利用自动控制 现状：场地环境复杂，监管 人员成本大，问题回溯难 需求：远程视频监控，录像 回放再现 现状：信息化的荒地，需求 旺盛难满足 需求：在安全、质量、环保、 过程管理信息化、智能化 整体架构 第二 部分 整体架构 传感器 采集设备 监测点布设 支 护 结 构 顶 部水平位移 棱镜、反 射片 全自动全站 仪 沿基坑周边布设，布设间距为 10m~30m 。基坑中部、阳角部 位、深度变化部位、地质复杂部 位等应布设监测点 深 层 水 平 位 移监测 导轮固定 测斜仪 无线节点、 5G 网关 沿基坑周边的桩（墙）体布设， 布设间距为 20m~50m 支 护 桩 （ 墙 ） 结

智慧城市平台架构规划及设计 中国城市化进程发展迅速，2011 年，我国城市化率首度超过 50%，城镇化 成为推动经济社会发展的强大动力。但随着中国城市化进程的加快，许多社会 问题也不断涌现，人口剧增、公共安全管理复杂、资源匮乏、交通拥堵、环境 污染等都严重影响着人们的生活。 智慧城市的发展无疑将给城市化进程带来新的动力，不接促进先进生产方 式的转化，同时也有利于解决城市化发展中的一系列“城市病”问题。智慧城市 方案 MAC in IP ① 节点间距离无限制； ② 运维复杂度低； ③ 传输性能低； ④ 解决方案较成熟。 2 基于 MPLS 的 DCI 方 案 VPLS ① 节点间距离无限制 ② 运维复杂度高； ③ 传输性能相对较低； ④ 解决方案成熟。 3 基于纯二层的 DCI 方 案 TRILL ① 节点间无距离限制； ② 运维复杂度较高； ③ 传输性能高； ④ 标准协议，目前技术成熟度不 够。 Virtual Bridging） VEB ① 标准协议； ② 技术成熟； ③ 占用物理服务器资源高； ④ 安全策略及流量监控部署复杂； ⑤ 管理边界不清晰。 Basic VEPA ① 标准协议； ② 技术较成熟； ③ 占用物理服务器资源较高； ④ 安全策略及流量监控部署复杂； ⑤ 管理边界不清晰。

⚫ 通信网络：为连结车、路、云的纽带，是车路云得以“一体化”的关键。其包括 连接“车”与“路”的 4G/5G-V2X 无线接入网，连接“路”与“云”的光纤城域网，卫 星通信网及其他专有网络。面对复杂的交通状况，高速移动的车辆与海量的 交通感知数据，整个通信网络必须具有低时延，高可靠性，高带宽，高带机 量与广覆盖，且能够一定程度上抵御高速移动对无线通信的不利影响。 图1、车路云一体化系统架构 仅依靠车企本身即可部署完成，因此成为当今辅助驾驶领域的主流技术。然而， 向 L3 及以上级别进发是车企的必然选择，此时“单车智能”的三大缺陷逐渐凸显： ⚫ 感知能力局限：“单车智能”完全依赖于车载传感器，而在复杂环境中其必然存 在盲区，阻碍汽车对长尾、非常规险情（例如行人非法横穿、“鬼探头”等）作 出反应（这一情况对人类驾驶员同样存在，事实上是道路交通中长期存在， 难以解决的根本性威胁之一）。 ⚫ 知与相关施工单位、交管部门的主动通报，路侧、云端系统可直接为车辆实时提 供障碍地图，引导辅助驾驶系统或人类驾驶员提前规避；通过车辆的联网协同决 策，亦可尽力避免追尾、撞击事故的发生。因此，“车路云一体化”或可大大减少 高速公路、复杂路段等特定高危区域事故率，赋能辅助驾驶的可持续安全发展， 成为交通安全整治提升的重要抓手与治本之道。 （二）无人物流车方兴未艾，景气或向“车路云”延伸 2025 年以来，无人物流车投

测性维 护技术的应用，利用传感器和数据分析预测设备故障，进一 步减少了停机时间和维护成本。 尽管食品饮料行业生产企业在数字化方面取得了显著进 展，推进这些技术和系统的过程中也不可避免地遇到了一 些复杂挑战。技术的快速发展和应用需要企业在不断变化 的环境中做出灵活调整，而这些调整往往伴随着技术整合 的困难、数据安全风险以及财务压力等问题。企业需要在 实现技术创新的同时，确保这些挑战不会阻碍整体的数字 不断增长，剑维软件也在持续升级其平台，以适应新趋势， 提升用户体验和功能性。 剑维软件集中监控平台解决方案 通过构建集中监控平台，用户可以站在企业运营的角度，制 定统一的标准，降低后期维护和跨部门协助复杂度，减小信 息孤岛，方便在系统之上扩展更多的高级应用。 剑维软件的集中监控平台解决方案是通过 AVEVA™ System Platform（以下简称 AVEVA 系统平台）来构建， AVEVA 能力。 通过在平台中定义的统一模板进行派生，能够保证画面风 格、操作方式、颜色的一致，同时提高项目开发的效率，缩 短项目开发的时间，对于项目维护来说，只需要维护模板， 这种方式也减少了维护的工作量和复杂度。 对于系统平台来说，系统平台是真正的C/S架构的软件，同 时系统还提供了远程分布式部署和集中管理的优势，即所 有应用程序的开发部署，都是在工程师站上完成的，不需 要现场去完成应用的程序部署和更新。同时系统内开发和