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

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

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

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

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

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 应用提供高性能、可扩展、易迁移、可信 赖的算力基础设施。在实际部署中，HCIST 面向复杂异构算力场景，实现从 CPU 到 NPU 的全面 安全防护；在数据管理方面，提供机密存储、隐私计算与远程证明等关键能力；在网络层面，支 持跨设备、跨地域的安全协议和加密传输，构建可信任的数据流通环境。通过持续的技术创新和 和模型开发者顾虑核心算法知识产权保护。这种互信缺失导致数据价值链难以有效贯通，严重阻碍 了跨组织协作的领域大模型构建与数据价值共创。 这些挑战的本质是传统计算架构与 AI 新范式间的结构性错配。端侧设备受物理限制无法承载复杂模 型，而云端中心化处理又面临隐私泄露风险。因此，在以端侧单机计算为代表的第一代计算范式和 以云侧分布式计算为核心的第二代计算范式的基础上，产业正在探索第三代计算范式——通过端管 云协同架构将 隐私保护困境 传统云端 AI 服务在提供强大计算能力的同时，面临着严峻的隐私保护挑战，这些挑战主要源于其基 础架构的安全局限性。在 AI 推理场景中，云端服务需要直接访问未加密的用户请求数据以执行复杂 模型运算，这种架构特性导致传统云服务模式难以满足日益严格的隐私保护要求。其核心困境主要 表现在三个相互关联的维度：承诺可验证性缺失、运行时透明度不足以及特权访问风险不可控。 传统云服务无法

集群服务层： 增加分布式通信中间件，增加后 台服务的并发能力，致力于提供 高性能和透明化的 RPC 远程服务 调用，将传统企业的 SOA 转变为 可以伸缩的 SOA 治理方案 ( 服务 节点压力，复杂依赖关系，访问 扩容 ) 。 基础服务接入层： 缓存：减轻数据库压力，提高手 机端并发 消息队列 : 将部分业务由同步转 换为异步模式，提高系统的响应 能力。 其中配置：提供统一的配置管理 实现消息的多副本备份能力，保证了消息的不丢失。 应用技术架构 -KAFKA 使用 Kafka 是一种分布式的，基于发布 / 订阅的消息系统。 主要设计目标如下： 以时间复杂度为 O(1) 的方式提供消息持久化能力，即使对 TB 级以上数据也能保证常数 时间复杂度的访问性能。 高吞吐率。 即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒 100K 条以上消息的传输。 支持 Kafka Server 间的消息分区，及分布式消费，同时保证每个 平台高可用性较低 •新型 MPP 数据库主要构建在 x86 平台上，为无共享架构（ Share Nothing ），依靠软件架构上 的创新和数据多副本机制，实现系统的高可用性和可扩展性。负责深度分析、复杂查询、 KPI 计 算、数据挖掘以及多变的自助分析应用等，支持 PB 级的数据存储。 应用技术架构 - 分布式关系数据库  新型 MPP 分布式数据库  基于开放平台 x86 服务 器

城市化进程也带来诸多问题 城市化，意味着生产和消费的更集中、更大规模、更社会化和更高的生 产效率；同时也意味着更大的资源需求、更复杂的城市管理和社会关系。 城市化，意味着生产和消费的更集中、更大规模、更社会化和更高的生 产效率；同时也意味着更大的资源需求、更复杂的城市管理和社会关系。 环境的破坏 能源的紧张 交通的拥堵 犯罪率的升高 粮食是否生产过剩，是否 能够 退耕还林，煤炭是否生产 关的各方面内容进行全方面的信息化处理和利用，具有对城市地理、资源、生态、环 境、人口、经济、社会等复杂系统的数字网络化管理、服务与决策功能的信息体系。 智慧城市是充分利用数字化及相关计算机技术和手段，对城市基础设施与生活发展相 关的各方面内容进行全方面的信息化处理和利用，具有对城市地理、资源、生态、环 境、人口、经济、社会等复杂系统的数字网络化管理、服务与决策功能的信息体系。 数字 楼宇 数字 楼宇 数字