工智能应用可以帮助 实现这些目标、何时应使用以及哪些优势需要支持。这将使各部能 够为采购管理编制清单。 04 为实验和试点提供政策配套空间，协调公私部门 立场文件 人工智能 如何能使政策制定者有效监管和使用人工智能在交 通领域？ 交通监督与控制、执法、采购流程和人员管理）。最后，当局也 可能使用人工智能来提升对公民和相关方的服务交付（例如许可 证申请和交付、审批处理、费用支付或信息提供）。 和适应性 的法规，以及各国之间的互操作性（尤其是在车辆或船舶方面） ，将至关重要。持续的对话对于促进创新、提高整体安全性和公 平性，同时防止政策碎片化，将是不可或缺的。各国应考虑指定 联络点，以分享有效实践，并在运输领域监管人工智能（以及更 广泛地创新）的实践方面进行知识转移。 2 安德烈·帕斯卡尔路 F-75775 巴 黎邮编16 ITF（即将出版）， “人工智能、机器学习与监管。 自动驾驶汽车案例”

育场馆的“高配”变为“标配”。 二、体育强国战略激发体育场馆智慧化内生动力 体育场馆是大众运动健身的主要场所之一，传统老旧场馆因功能单一、配套设施欠缺、服务体验低下，客流量 普遍偏低，加之缺乏有效的经营手段，不少场馆目前濒临亏损，导致出现社会上部分公共体育场馆宁可关闭也不愿对 外开放的现象，这不仅加剧了大众对公共体育服务的不满，也严重影响了体育产业的结构化升级。 为破解这一难题，国家体育总局在 感知、传输、存储、学习、推理、预测和决策能力，这有效的覆盖了赛事筹备、赛时保障和赛后运营的全生命周期管理， 提升了场馆运营和服务能力，保障了相关方需求的长远满足。从产业治理角度，产业治理部门不但需要体育场馆数据， 还需要其数据协同，通过梳理体育场馆产业发展的难点和痛点，明确大型赛事保障、客流测算、安全监管等场景需要， 构建智慧化、一体化、协同化、标准化的体育场馆“大脑”，有效汇聚多场馆的建设数据、运行数据和运营数据，以 物理和虚拟世界的信息进行处理并作出反应的智能服务系统。注：物即 物理实体。 大数据 GB/T 35295-2017《信息技术 大数 据 术语》 具有体量巨大、来源多样、生成极快、且多变等特征并且难以用传统 数据体系结构有效处理的包含大量数据集的数据。注：国际上，大数 据的 4 个特征普遍不加修饰地直接用 volume、variety、velocity 和 variability 予以表示，并分别赋予了它们在大数据语境下的定义：

渐成为推 动各个领域革新的关键技术之一。交通领域作为国民经济的重要组 成部分，面临着日益增长的出行需求、交通拥堵、环境污染及安全 隐患等挑战。因此，将人工智能技术与交通领域的深度融合，能够 有效提高交通系统的效率、安全性与可持续性。 AI 在交通领域的应用主要包括智能交通管理系统、自动驾驶技 术、交通流量预测与优化、公共交通资源分配等方面。例如，智能 交通信号控制系统利用 AI 算法，能根据实时流量数据自动调整信 相应的优化措 施。例如，在高峰期提前调整公共交通出行班次，提升服务效 率。 4. 共享出行服务：开发基于 AI 的共享出行平台，通过用户数据 分析和需求预测，优化拼车资源的配置，减少空驶率，有效降 低城市交通压力。同时，结合大数据来分析城市出行模式，为 城市交通规划提供参考。 5. 环境监测与评估：利用 AI 手段监测交通运输过程中的环境影 响，比如颗粒物和噪音等，通过数据分析，制定更为高效的交 在交通规划与决策方面，人工智能也有广泛的应用前景。借助 AI 技术的预测分析能力，交通规划者可以更准确地预测未来交通需 求，制定更为科学的交通政策与基础设施建设方案。这种基于数据 的决策方式，能够有效降低交通拥堵及环境污染，提高城市的整体 交通运营效率。 综上所述，人工智能正在重塑交通领域，提升效率、保障安 全、改善用户体验以及优化资源配置。通过整合高端技术与交通管 理，构建智能交通系统将是未来交通发展的主要趋势。这一转型不

赖人工现场采集，耗时耗力，且数据 精准性和实效性不高，经常存在机位 分配冲突、机位机型不匹配等问题 空侧车辆众多难以监管 巨大的 旅客吞吐量带来的 运营压力 随着我国的 经济高速发展，经济商 务运输日益增加，如何有效保障机 场旅客安全同时提升通行效率，提 升旅客满意度成为日益迫切需要 解决的 问题 机场交通中存在很多移动性被管理车辆，包 括巡逻消防车，行李运输车，通勤车等等， 由于车辆较多，管理较复杂，普遍存在指挥 起到事前预警或报警，极易遗漏安全线索造成安全事故。 • 周界覆盖不全且频繁误报：机场围界 有 砖石、网片等不同结构 ， 围界俯视形状各不相同，缺乏有效的围界入侵手段覆盖各类围界； 电子围栏误报频发，围界 安全的 真实情况不能 有效 传达。 • 缺乏事后追踪手段：危险行为发生后，对源头主体不能 有效 跟踪 定位，不便于开展事后追溯工作。 传统安防监控管理 • 应急预案规划效率低：无法快速获取事发区域环境、旅客、消防 急预案，造成事故处置延迟。 • 信息资讯共享困难：事发现场传递信息手段单一 ， 语音电话为主， 且视频监控存在部署盲区，图片视频无法有效共享，严重影响指 挥调度效率。 • 应急事例未有效沉淀：未打造应急安全事件库，无法有效归档及 利用历史应急防控事例，挖掘有效防控手段，帮助应急安全管理 人员加强安全认知及防控手段。 传统应急安全管理 6 机场设施巡检维护痛点 人工巡视效率低、易出错 手工记录难统计、难追溯

本，提高水服务的质量和安全性。 根据国际水务协会的数据显示，全球约有四分之一的人口面临 水资源短缺的问题。与此同时，对水资源的管理和保护已成为各国 政府的重要议程。多项研究表明，通过数字化手段优化水务管理， 可以有效降低水损失率，提高用水的精准性及公平性。以下是数字 化转型对水务行业产生影响的几个主要方面：  提高数据采集和分析能力：实时监测水质、水量以及用水行 为，为决策提供依据。  改善基础设施 目前，水务行业的传统运营模式仍占据主导地位。许多城市的 水务公司仍依赖人工操作和纸质记录，对供水、排水和水质监测等 方面的管理较为滞后。这样的情况不仅导致资源的浪费和环境污 染，还增加了运营成本和管理难度。此外，由于缺乏有效的数据分 析工具，行业在预测水务需求、排查漏损和优化调度等方面的能力 较弱。 同时，水务行业面临着设备老化、基础设施投资不足及人力资 源短缺等问题。根据统计，许多国家的水管网设施的平均年限已超 水质传感器：用于实时监测水中化学成分、生物指标等，确保 水质达到安全标准。  流量计：测量水流量，计算水量消耗，监测用水量变化，识别 异常用水行为。  监测卫星：通过遥感技术对大范围水域进行监控，有效提升水 资源管理的宏观视角。  数据集成平台：将来自各类传感器的数据进行汇总和分析，实 现集中管理。 通过这些技术手段，水务部门能够获取许多重要数据，为后续 分析和决策提供支持。 此外，AI

35%超过使用年限，维保成本每年增加 15%，但系统性能却逐年下 降。 最后，数据整合与分析能力不足。各安防子系统往往独立运 行，缺乏统一的数据平台，难以实现信息的有效共享和智能分析。 某景区管理部门表示，现有的监控、门禁、报警等系统数据利用率 不足 30%，无法为管理决策提供有效支持。 为解决这些问题，引入 AI 智能安防技术已成为必要选择。通 过部署智能化系统，可以实现： - 实时智能监控，提高异常事件识 效率。具体目标包括以下几个方面：首先，构建一套高效的智能监 控系统，利用 AI 算法实时分析视频流，自动识别异常行为、危险 物品和潜在安全隐患，确保在第一时间做出响应。其次，通过人脸 识别技术实现游客身份验证和黑名单管理，有效防止未经授权人员 进入敏感区域，提升景区的安全性。此外，方案还注重提升应急处 理能力，通过智能预警系统迅速定位事件发生地点，并通过联动调 度机制快速调配资源，最大限度减少损失。 预期效果如下： 主要技术指标如下：  视频分析延迟：≤500ms  数据传输带宽：≥1Gbps  数据存储容量：≥100TB  系统可用性：≥99.9% 通过上述系统架构设计，景区 AI 智能安防系统能够有效提升 景区的安全管理水平，减少安全事故的发生，并为游客提供更安全 的游览环境。 2.1 总体架构概述 景区 AI 智能安防系统的总体架构设计旨在通过多层次、模块 化的技术集成，实现景区安全的智能化、高效化和可扩展化管理。

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，应能得到及 时、快速的修复。 检测、车牌识别智 能算法的占道球进行检测，可自动对违规占道车辆进行识别和取证。还可对静 止或运动车辆进行手动取证功能，让违章无所遁形，并利用独创的智能聚焦算 法，实现对运动物体的快速聚焦捕获，有效检测距离达 150 米，即使有车辆想 快速逃离也能抓取到该车辆信息。 4.1.3.4 智能分析应用 小区各监控区域的摄像机，接入小区监控中心的超脑 NVR，进行高清视频、 人脸图片的编码、存 区域的 现场图像。报警中心的值守人员能在第一时间内看到现场视频信息进行核实， 就可准确判断警情是真警或误报，并继续监控事件发展进程，及时调配相应处 警力量，就可有效减少误警事件发生的处理成本，提高实警的处理进度及效果； 有效减少值守人员的工作强度，充分发挥安防系统的集成设计效能，这也正是 报警系统与监控系统集成设计逐渐被大家认同，并成为安防系统工程设计标准 要求的主要原因。 （1）设备管理

实现多业务模式的统一管理和切换，实时掌握景区全局信息和动态；实现各系统、各层面事 件的及时、精准响应和统一调度。 1.2 建设目标 通过智慧景区综合管理系统的建设，实现旅游景区的管理目标，有效整合人、车、物和 信息资源，实现景区的社会效益、环境效益和经济效益的统一。以游客为中心，推动旅游产 业与信息技术相融合，让游客吃得开心、住得舒服、行得便捷、游得欢乐、购得放心、玩得 愉悦，在旅游过程中获得最佳体验。 所火灾预警等通过 物联网的方式，数据信息化，上传至管理平台，将“人防、物防、技防”三者结合，进行现代 化的消防管理和有效监督。  视频直播：将旅游与视频直播技术进行有机结合，将各类景点、游玩项目、庆祝活动 发布到互联网上，让游客随时随地通过手机、电脑就可便捷观看，有效提升景区的品牌知名 度和游客的服务体验。  智能运维：通过智能分析、故障检测和工作流引擎的高技术，整合视频质量诊断、录 等方面保障系 统的可靠性和稳定性。  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。  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，应能得到及时、快速的修

可扩展的计算机网络体系结构，以便支持今后不断更新和升级的需要，从而保护 投资。同时本方案以满足实际应用为出发点，设计时主要遵循以下原则：  可靠性 系统可靠性是系统长期稳定运行的基石，只有可靠的系统，才能发挥有效的 作用。本方案从系统设计理念到系统架构的设计，再到产品选型，都将持续秉承 系统可靠性原则，均采用成熟的技术，具备较高的可靠性、较强的容错能力、良 好的恢复能力及防雷抗强电干扰能力。 第 识别、认证，以 此作为收费凭证依据进行收费处理，同时对各停车场内空余车位进行公告。  建立景区卡口系统，对进入景区的车流情况进行有效监督管理并实现流 量管控，必要时对车辆进行布控，实现对行进车辆的抓拍、车牌识别、特征识别 等分析，对进入景区的车辆进行有效管理，实现高峰时车辆分流。 第 11 页 景区综合安防解决方案  建立安保人员巡查管理系统，对安保人员配置实战单兵系统，让安保人 动开启，并发送手机短信到相关责任人员及领导，为及时有效采取措施，疏散游 客及工作人员，减少损失提供有力技术保障。  可视对讲系统 可视对讲系统采用全网络化的对讲设备，通过局域网实现统一管理调度，管 理中心可随时与分控中心或其他值班岗亭前端各个对讲点位发起远程可视化呼叫 对讲。对讲设备采用触摸式设计及嵌入式 Linux 操作系统，有效提升对讲操作体 验及防范病毒入侵。  门禁系统

大模型还具备自动检测交通异常事件的能力，如交通 事故、道路施工等，并快速生成应对策略，如重新分配交通流量、 调整信号灯计划等，以最小化事件对交通系统的影响。 通过这些核心功能，AI 大模型不仅能有效提升城市交通的日常 管理效率，还能在特殊事件或突发事件中发挥关键作用，确保交通 系统的稳定运行。同时，模型的自我学习和适应能力，使其能不断 优化交通管理策略，适应城市发展和交通需求的变化。 1 交通拥堵可能不仅与主干道车流量有关，还与周边区域的交通信号 控制、公共交通调度、停车管理等多个场景密切相关。多场景协同 决策通过整合这些场景的数据和决策机制，能够更全面地分析问 题，制定更为科学和有效的治理方案。 在多场景协同决策中，数据共享和模型联动是基础。通过构建 统一的交通数据平台，实现对不同场景数据的实时采集、整合和分 析，可以为协同决策提供全面的数据支持。例如，通过将交通信号 业和社会公众的多方利益协调。  技术落地挑战：AI、大数据等技术在交通治理中的实际应用面 临的技术稳定性和兼容性问题。 通过对交通治理复杂性的深入分析，可以更清晰地认识到多场 景协同决策的必要性。只有在全面理解并有效应对这些复杂性的基 础上，才能设计出切实可行的自适应交通治理方案，提升城市交通 系统的整体运行效率。 1.2.2 多场景协同的必要性 在城市交通治理中，多场景协同决策的必要性体现在其能够有