......................43 (六) 区块链平台 ......................................................44 三、全面提升数据治理能力.......................................45 四、开展领域综合应用建设...................................... 国家发改委、中央网信办组织召开新型智慧城市建设 部 际协调工作组第一次会议， 提出了新型智慧城市建设需更 加注 重以人为本，更加注重统筹协调，更加注重安全可控的要求， 《新 型智慧城市评价指标》将城市居民感受、提升居民获得 感和幸 福感作为重要评价内容 。 习近平总书记先后多次提出 对国家治 理体系和治理能力现代化的要求， 明确指出从数字 化到智能化 再到智慧化， 让城市更“ 聪明” 一些、更智慧一些， 新型智慧城市建设， 坚持以满足人民群众美好生活需求为 导向， 积极探索运用大数据、人工智能等新技术， 推动公共 服 务兼顾个性需求， 实现服务的便捷化精准化供给， 持续增 强无 锡人民获得感， 持续提升无锡人民幸福感。 (三)新技术驱动智慧城市融合突破 当前， 新一代信息技术发展日新月异， 5G、云计算、大 数 据、人工智能、物联网等新兴技术加速突破应用， 深入到 各行 业生产与发展的方方面面。同时，

7.2.1 投资回报率（ROI）...................................................................73 7.2.2 成本减少与效益提升..................................................................75 8. 政策与法规支持................... 人员培训与管理......................................................................................100 11.1 技能提升方案..................................................................................102 11.2 团队建设与文化塑造 ............................................114 1. 水务 AI 数字化转型概述 水务 AI 数字化转型旨在通过人工智能和数字技术的综合应 用，提升水务管理的效率和可持续性。随着城市化进程的加快和气 候变化的影响，水资源的管理面临着空前的挑战，比如水资源短 缺、水污染加剧和供水系统老化等问题。水务 AI 数字化转型正是 为了解决这些问题而

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 需通过技术手段提升城市治理的智能化水平，提高问题解决的效率 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 小时缩短至 2 小时内，确保市民问题得到及时处理。 2. 提高问题解决精准度：利用大数据分析和深度学习技术，对市 民诉求进行精准分类和智能匹配，确保问题分派的准确率提升 至 95%以上，减少二次转派和重复处理的现象。 间的协同效率提 升 30%以上，减少资源浪费和冗余操作。 4. 增强市民参与感和满意度：通过智能化的反馈机制和可视化数 据展示，让市民实时了解问题处理的进展和结果，提升市民对 政府工作的信任度和满意度，预计市民满意度将提升 20%以 上。 为实现上述目标，项目将分阶段推进： 通过以上步骤，确保项目在技术可行性和用户需求之间找到最 佳平衡点，最终实现智慧城市治理的智能化、高效化和人性化。

....................................................................................156 9.3.2 运营效率提升................................................................................................... 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 管理能力： - 实时监控：利用高清摄像头和 AI 算法，实时分析监控 画面，自动识别异常行为，如游客越界、物品遗失等。 - 智能预 警：通 盖：通过合理布局监控设备，确保景区内无监控盲区。 - 数据存储 与分析：所有监控数据均被存储，便于后续分析和回溯，为景区安 全管理提供有力支持。 通过引入 AI 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

维度进行汇总的数据，包括飞行计划的详细信息、告警事件的处理状 态等，帮助监管部门及时识别并应对潜在的飞行安全风险。 图 1 低空态势感知 场景 2：天地空感知-多要素融合管理 采用数字孪生技术助力提升低空空域的全景感知和管理能力，实 现低空空域、地表设施和环境数据的实时监控与分析。通过整合城市 三维地图、气象数据、无线电频谱、以及无人机机场等信息，系统能 够高效呈现空域状态、环境变化及基础设施分布，帮助监管部门实时 全面的低空空域监管视角，支持空域分类与利用分析，优化飞行 任务安排；通过实时展示关键基础设施（如无人机机场、通信基站等） 的状态和运行数据，确保飞行安全与效率；利用气象、无线电等环境 数据，为飞行活动提供精确支持，提升管理决策的科学性和响应速度。 数字孪生城市技术应用典型实践案例汇编（2024 年） 4 图 2 天地空感知 场景 3：空域管理 数字孪生虚拟化空域管理实现科学规划空域使用范围、高度层和 航线，采用空域网格化管理，精细化划分低空空域，优化监管和资源 分配。以满足低空经济的发展需求，并结合地理、气象等因素确保空 域资源的合理利用。基于空域的不同需求，对空域进行分类划分，并 通过可视化形式明确空域类型和边界，提升空域的管理效率。 图 3 空域管理可视 场景 4：航道航线 为了有效利用低空空域资源，促进低空经济发展而进行的系统性 管理。可以综合人口活动密度、气象因素、通信信号强度以及起降点 和充电站

利性、经济性5方面目标，结合园林、水务、各区政府职责划分城镇休闲、滨水游憩、社区、山区森林4类绿 道，统筹考虑绿道规划、建设、管理的3个阶段，形成19个重点应用场景并进一步细化为70项任务、140个 提升改造要点。在表达上立足实用、易用、好用，以丰富图示、鲜活案例、简洁文字组织具体内容，具有一 定创新性。未来面向新的使用需求和新的绿道类型，《绿道指南》还可按需适时续编，成为应需迭代、具有 生命力的管理服务工具。 著提高绿道的可达性和实用性，使其 从“可选项”变为“必选项”，真正 融入市民日常生活。若便利性不足， 绿道极易被闲置，造成公共资源浪费。 经济性赋予绿道活力，创造旅游 与就业机会，引导公众践行绿色生活， 提升健康水平与生活满意度；在经济 领域，绿道作为 “绿色基础设施”， 能拉动旅游消费、推动房地产增值、 吸引产业投资，以低碳模式助力实现 “双碳” 目标、增强区域竞争力； 此外，其经济性还为政府与社会资本 早安能量站、松弛社交圈、舒畅悦骑行、人文 漫步道、夜光跑酷场、自然治愈所。 分类提出不同场景化目标，形成从“类型-场景-任务-要 点”层层传导建设要求。 10 09 面向全生命周期，梳理三个阶段 通过每个环节提升达到系统性提升的目标 场景驱动设计+建设服务场景+全生命周期管理 市区两级绿道建设 的管理者 规划设计阶段 1 施工建设阶段 2 管理运维阶段 3 • 环境保护 • 病虫害防治 • 除草 • 落叶清理

........................227 1. 交通治理 AI 大模型概述 交通治理 AI 大模型是一种基于人工智能技术的综合解决方 案，旨在通过多场景协同决策与自适应方案设计，提升城市交通管 理效率，缓解交通拥堵，优化交通资源配置。该模型的核心在于利 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 信号配时 方案。此外，模型还能够根据实时交通状况，动态调整公交线路的 发车间隔、地铁列车的运行速度等，从而提升整体交通网络的运行 效率。 在自适应方案设计方面，交通治理 AI 大模型具有高度的灵活 性与自学习能力。通过强化学习机制，模型能够在不断的决策过程 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 驶员或乘客的平均出行时间变化，评估模型对出行效率的提升。 - 交通事故率：统计模型实施前后交通事故的发生率，评估其对交通 安全的促进作用。 - 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

AI 对生产力的积极影响，在特定任务上 AI 已经能 与人类专业知识相匹配， 同时具有更高的效率。根据 Gartner 的预测，到 2028 年，AI 技术将自动 化至少 15%的日常决策，大幅提升企业生产力，降低运营成本。通过 AI 技术与城市数字孪生场景 结合，以时空为“ ” 索引 对多源异构数据进行时空化治理和融合，并借助知识工程和 AI 算法进行智 能分析、挖掘知识和辅助决策，可以 ........................03 1.2 我国智慧城市建设进入全域数智化转型新阶段 ....................... 07 1. 智慧城市建设开启体系重构、质效提升新篇章 ....................................................07 2. 智慧城市是推进数字中国建设的综合载体和展示窗口 ............. 语言大模型技术不断取得新突破 在大数据、大算力加持下，大模型逐渐实现从单任务智能到可扩展、多任务智能的跨越。据国际知名人工智能 研究机构 OpenAI 的最新研究显示，全球大模型能力在 2024 年实现了质的阶跃式提升。语言大模型在多个关键维度 持续进化，上下文窗口长度不断扩展，知识密度增强，带动专业大模型持续创新，在金融、医疗、教育、零售、能源 等多个行业实现初步应用，提供更加精准、高效的解决方案。 多模态大

30 （一）营造 AI 与旅游结合的良好环境，建立健全 AI+旅游的生态体系............30 （二）探索建立旅游数据分级分类管理，构建旅游领域数模融合新范式......... 31 （三）提升旅游 AI 类产品的技术和体验，扩大旅游大模型应用范围频次....... 31 （四）筑牢 AI 大模型应用安全底线，促进 AI+旅游应用良性健康发展............32 （五）预判人工智能 架构：该架构是一种结合了记忆增强线性注意力机 制（Memory-Augmented Linear Attention，MLA） 和 混合专家系统 （Mixture of experts，MoE） 的神经网络架构，旨在提升模型的处理 效率、扩展性和长序列建模能力。其中混合专家模型（MoE）是一种 机器学习方法，将人工智能（AI）模型划分为单独的子网络（或“专 家”），每个子网络专攻输入数据的一个子集，以共同执行任务，能 自立自强，突出应用导向，推动我国人工智能朝着有益、安全、公平 方向健康有序发展。 智慧旅游是以数字化、网络化、智能化为特征，促进数字经济与 旅游业深度融合，推动旅游治理、服务、营销、体验创新，提升旅游 品质和产业竞争力的新型发展模式。《“十四五”旅游业发展规划》 提出国家智慧旅游建设工程；2024 年 5 月，文化和旅游部联合五部 委发布《智慧旅游创新发展行动计划》，全面系统地阐释了智慧旅游