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 交互。例如，模型生成的信号控制方案可以通过 API 直接下发到交 通信号控制器，而路径规划建议则可以通过交通信息发布平台或车 载导航系统推送给驾驶员。 在实际应用中，交通治理 AI 大模型的实施效果可以通过以下 能源消耗：通过分析车辆的平均油耗或电力消 耗，评估模型对节能减排的贡献。 总而言之，交通治理 AI 大模型通过多场景协同决策与自适应 方案设计，为城市交通管理提供了一种智能化、高效化的解决方 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 预测与预防：通过机器学习算法预测交通事故、拥堵等潜在问 题，提前部署应对措施，降低交通风险。  跨场景协同：在多个交通场景中实现协同决策，如城市主干 道、高速公路、居民区等，确保整体交通系统的高效运行。 以某城市的实际应用为例，AI 大模型在交通治理中的效果显 著： 指标 传统方法 AI 大模型应用 提升效果 平均通行时间 25 分钟 18 分钟 28% 交通事故率 5 次/月 3 次/月 40% 排放量减少

需要遵循的原则如下： 1) 统一规划、统一设计思想、统一信息交换标准，统一技术规范。 2) 采用开放式系统、最大限度地保护原有资源、并立足长远发展。 3) 应用系统工程的方法，根据实际业务需要，最优化地重组业务处理流程。 4) 应用成熟的先进技术实施系统 。 5) 统一组织，分层建设，注重实效。 定义(Definitions) 简要说明本设计说明书中涉及的专门术语、容易引起歧义的概念、关键词 6、开放性原则 遵循标准的接口规范，实现信息数据的充分共享与灵活集成；系统设计保 持开放性，严格遵循相关的工业标准，以充分保障系统与其他应用系统间的无 缝集成。 7、实用性原则 依据用户的实际需要，设计上力求结构优化、数据库管理完善、界面简单 友好、使用方便、工作流程科学合理。 2.1.4 假设和约束 运行环境约束 2.1.4.1.1 硬件要求 系统运行至少需要 6 台服务器，两台服务器搭建数据库集群环境，两台服 （7）文本信息交换的响应时间应控制在 1 秒以内，采用消息中间件对数据 交换进行管理。图片、声音信息交换响应时间控制在 10 秒以内。 （8）非人机交互操作，如系统间服务请求，接口调用，数据交换等，应根 据具体需求和实际处理量进行有效优化和科学分割，但所有执行时间总量应控 制在 8 小时以内以满足非工作时段内进行 1 次全量回退和修正操作的要求。 （9）在人机交互任务队列中的非人机交互操作部分可进行更细粒度的分割

该算法基于先进的分布式系统实时采集交 通数据,在路口信号机上实现区域优化。ACTRA 系统主要由中心控制 模块、通信模块及路口控制模块组成，且符合 NTCIP 协议（国家智 能交通通信协议）,具有良好的开放性,实际应用中能够实现对基于 NTCIP 协议的第三方信号机进行正常的监控和管理。 ACTRA 系统的主要特点有：（1）系统技术先进、性能可靠、 7 应用了众多新技术和新方法；（2）系统设备的通信协议采用了当前 ，适用 于相交道路等级相当、交通量相仿且变化较大的交叉口上。 目前，国内外对感应控制配时参数的研究比较少，常用的最大 16 绿灯时间计算方法和单位绿灯时间的延长标准。在不同交通流状况 下的实际使用效果不太理想。 1.1.3.3 自适应控制 自适应控制的实现方式主要分为两类，即配时参数实时选择方 式和实时交通状况模拟方式。 配时参数选择方式是在系统投入运行之前，拟定一套配时参数 通的特点，目前国内建设的城市交通信号控制系统在实际应用中， 主要存在以下问题。 1.2.1 系统在设计理念上存在误区 我国城市交通信号控制系统在引进和设计理念上普遍存在两大 18 误区：一是系统盲目的求新、求洋，甚至生搬硬套，忽略了本地交 通的特点；二是系统盲目的求大、求全，而不注重针对性和应用效 果。以上两大误区导致众多引进和设计的交通信号控制系统在实际 运行效果与资金投入上不想匹配。 1

等[１３]搭建大型调水工程智能运行中心系统整体架构,剖析系 统基础设施、数字大脑及业务应用组成内容,并结合引汉济渭 工程智能运行中心系统的建设及使用过程,总结阐述了大型 调水工程智能运行中心系统的实际应用价值. 态势评估模块是智慧水利网络安全态势感知研究中的核 心.本文提出了一种基于 DＧS证据理论的网络安全态势评估 模 型 DSＧDAEDNN (Dempster ShaferＧDeep Auto 有 高 冲 突 证 据 时,学者们发现可能会出现融合结果与实际情况相差较大的 情况. 针对 DＧS证据理论所存在的不足,学者们进行了长时间 的研究,取得了不少成果.本文对 DＧS证据理论中合成证据 时所需要的基本概率分配函数进行改进,使得各个证据的权 重能够以自适应的方式进行调整,避免出现互相冲突的证据 导致融合结果违背实际情况的问题. 本文引入皮尔逊系数来解决上述问题[１４].首先 以在更短的时间内获得更准确的分类结果. 单一的 DNN 网络模型在入侵攻击检测分类场景下具有 优异的表现,但在态势评估中,当面对高维、大型结构化数据 集时,其最终检测结果的准确性会受到很大影响,导致其态势 评估结果与实际网络情况存在显著差异.在 DNN 网络训练 前,针对数据集进行特征学习和数据降维是解决上述问题的 方法之一.因此,故本文选择将 DAE作为特征学习和数据降 维的工具,并结合 DNN 网络,构建

点，正在改变传统建筑行业的生产模 式和工作方式，为住房建设、商业建 筑等领域注入了新的活力和动力。本 文将从智能建造技术的发展历程、关 键技术介绍以及其对生产力的影响等 方面进行深入探讨，并结合实际应用 案例，探索智能建造如何赋能住建领 域的新质生产力。 一、智能建造技术概述 （一）智能建造技术的发展历史 智能建造技术源于德国于 2013 年 提出的工业 4.0 概念，标志着制造业的 精细化管理，为系统化智能决策作铺 垫。数据、连接、算法三者相互支 撑，才能实现数字化转型。基于建筑 业业务本质与数字化本质，构建系统 性数字化新路径，成为建筑业数字化 转型的必由之路。立足建筑企业发展 实际，制定相应的数字化转型顶层设 计，构建数据驱动且连接“点线面体” 的一体化场景方案，打造数字化转型 从规划到落地的闭环，实现“集团、 企业、项目、岗位”之间的全方位连 接协同，让各阶段数据产生“化学反 体员工的共同追求和自觉行动。其次， 企业需要把握节奏，稳步推进数字新 质生产力的打造。既要避免过于冒进、 盲目跟风，也要防止因循守旧、错失 良机。在推进过程中，企业要注重与 自身业务的结合，根据企业的实际情 况和发展需求，制定科学合理的数字 化转型规划，并分阶段、有重点地推 进实施。 2. 在核心能力建设方面。企业要 牢牢把握“数字新质生产力”的本质 归根到底就是“生产力”这一根本， 进而要着重从构成生产力的核心三要

手段，防止数据泄露和滥用，同时确保数据的透明性和可追溯性， 增强市民对智慧城市建设的信任感。 通过以上需求分析，可以看出，智慧城市民意速办 AI 大模型 的建设不仅需要强大的技术支持，还需要与城市管理的实际需求紧 密结合，以确保其在实际应用中的可行性和高效性。 2.1 民意收集与处理的现状问题 当前，智慧城市建设中民意收集与处理环节存在诸多亟待解决 的问题。首先，传统的民意收集方式如问卷调查、电话访问等效率 储，以应对数据量不断增长的需求。 在处理流程中，模块还将引入数据质量管理机制，通过以下指 标评估数据质量，确保其可用性与可靠性：  完整性：数据是否缺失关键字段或记录；  准确性：数据是否与实际情况一致；  一致性：数据在不同来源或时间点是否冲突；  时效性：数据是否在有效期内；  合规性：数据是否符合法律法规要求。 此外，模块将提供可视化的数据监控与管理界面，支持对数据 决策支持，助力智慧城市的高效运营。 3.3.1 模型选择与训练 在智慧城市民意速办 AI 大模型的应用建设中，模型选择与训 练是核心环节，直接决定了系统的性能与可扩展性。首先，模型的 选择需基于实际应用场景和需求，综合考虑模型的复杂度、计算资 源消耗、泛化能力及可解释性。针对民意速办场景，建议采用 Transformer 架构的预训练模型，如 BERT 系列或 GPT 系列，这些 模型在

利用信息技术、智能化技术、节能减排技术、物联网技术来打造 智慧、绿色生态、环保节能、舒适便捷、体贴周到的人居新环境， 成为未来地产发展的方向。 第 二 章 系 统 总 体 设 计 2.1 设计原则 1)实用原则 以满足实际应用需求为原则，坚持先进，兼容传统，实现系 统集成、系统互联、资源整合与信息共享。把实用性放在第一位， “ ” 边建设边应用，把系统建设成 实用工程 。 2)安全原则 网络环境下信息传输和数据存储注重安全，保障系统网络的 持及维修能力等方面保障系统的可靠性和稳定性。 6)易操作原则 强调以人为本的设计思想，适应多功能、外向型的需求，对 于来自内外的各种信息进行收集、处理、存储、传输、检索、查 询，为实际使用者和管理者提供有效的信息服务和充分的决策依 据，为用户和管理人员提供安全、舒适、方便、快捷、高效、节 约的工作和办公环境。 7)可维护性原则 系统应具备自检、故障诊断及故障弱化功能，在出现故障时， 道系统、门禁管理系统、在线巡查系统等，其中若干子系统组成 社区系统应用。 基于智能建筑综合管理平台的整体解决方案支持系统的灵活 布署，根据实际项目的设备接入规模、包含子系统类型及各模块 功能需求，可按需布署相应的服务器，以运行模块化系统服务软 件，并根据服务器硬件性能与实际处理能力的要求确定服务器数 量。 系统服务软件主要包括中心管理服务、存储管理服务、网管 服务、流媒体服务、告警服务、设备接入服务、移动接入服务、

环境友好的绿色社区，人文宜居、文明安祥的宜居社区，社会和谐、民生幸福的 幸福社区，促进城市的发展和进步的智慧社区。 三、加强 XX 街道社区服务能力建设，初步建成智慧社区示范点 通过综合运用现代科学技术，结合当地实际，整合社区各类资源，加强社区 服务能力建设，初步建成智慧社区示范点。示范点应具备完善的基础设施、高效 的社区服务和治理水平、多元化的社区公共服务、智能化的便民利民服务能力， 以及具备良好的政策、组织、人才、资金等保障条件。 建设首先需 要开展基础设施建设，才能为下一步的智慧社区平台打下坚实基础、提供数据保 障与支撑。 综上所述，本项目主要涉及基础设施建设，是智慧社区建设不可或缺的一环。 建议 建设单位 根据实际的社区需求，综合考虑，分步实施，以科学、合理、绿色、 经济等原则开展项目建设，逐步将社区建成为资源节约、环境友好的绿色社区， 人文宜居、文明安祥的宜居社区，社会和谐、民生幸福的幸福社区，促进城市的 环境友好的绿色社区，人文宜居、文明安祥的宜居社区，社会和谐、民生幸福的 幸福社区，促进城市的发展和进步的智慧社区。 四、加强 XX 街道社区服务能力建设，初步建成智慧社区示范点 通过综合运用现代科学技术，结合当地实际，整合社区各类资源，加强社区 服务能力建设，初步建成智慧社区示范点。示范点应具备完善的基础设施、高效 的社区服务和治理水平、多元化的社区公共服务、智能化的便民利民服务能力， 以及具备良好的政策、组织、人才、资金等保障条件。

采用边缘与云端协同处理，降低响应延迟  模块化设计，易于功能扩展和设备接入  符合信息安全标准，保障数据隐私和系统安全 2.2 硬件设备选型与部署 在硬件设备选型与部署阶段，首先需要根据景区的实际需求和 预算，综合考虑设备的性能、稳定性、兼容性和扩展性。前端设备 主要包括高清摄像头、红外摄像头、热成像摄像头、智能分析服务 器、网络交换机以及存储设备等。高清摄像头应具备至少 1080P 效、可靠 的景区 AI 智能安防系统，为游客安全和景区管理提供强有力的技 术保障。 2.2.1 智能摄像头 智能摄像头作为景区 AI 智能安防系统的核心设备，其选型与 部署需综合考虑景区的实际需求、环境特点以及技术性能。首先， 摄像头的分辨率是确保图像清晰度的关键，建议选用 4K 及以上分 辨率的摄像头，以适应景区复杂的光照条件和远距离监控需求。同 时，摄像头应具备良好的低光性能，确保在夜间或光线不足的环境 性。此 外，考虑到实时性要求，算法模型需要在保证精度的同时尽可能降 低计算复杂度。可以通过模型剪枝、量化、知识蒸馏等技术对模型 进行优化，确保其能够在嵌入式设备或边缘计算节点上高效运行。 在实际部署中，算法模型需要与前端摄像头、传感器等硬件设 备无缝集成。通过 RTSP（Real Time Streaming Protocol）或 WebRTC 等技术，实时获取视频流并将其输入模型进行处理。处理

，余存瓦时数 SOH - State of Health ， % 数 ，健康状态比值 rSOC - Real State of Charge, % 数 , rSOC = SOC * SOH, 即电池当前实际余存电量能力 LFP - 磷酸铁锂电芯 RLM - 富锂锰基电芯 NCM - 镍钴锰三元电芯 NCA - 镍钴铝三元电芯 LTO - 钛酸锂电芯 S(olid) - 固态电解质锂电芯（ 固态电池技术进展 固态电池革新 近年固态电池以固态电解质替代液态 ，经优化 ，能量密度、 充 放电效率及安全性显著提升 ，前景广阔但量产之路漫长。 技术挑战 尽管固态电池理论优势明显 ，实际应用中仍面临材料成本、 制 造工艺及稳定性等多重挑战 ，量产化需时日。 锂电安全挑战 锂离子电池在缺乏有效 BMS 管理时， 一致性衰减与过充过放风险加剧 ，威 胁其安全与耐久性能。 电化学特性 安全但被动均衡难调模块 ，弱模块加速衰减 ，存储电能下降， 输出电能缩水 ，安全隐患。 磷酸铁锂电池 256 串 /820V/250A h/205KWh 电池组 ，每日 24 小时均衡仍 不 足 ，木桶效应致实际电能大幅减少 ，安全风险增加。 02 03 01 04 主动式均衡 运用 XS4-BMS 主动式均衡技术， 锂离子电池模块压差可精细调控 至毫伏级 ，保障系统稳定运行 超 12 年 ，无需频繁更换电池。