交通专家大模型解决 方 案 建设交管新质生产力 ， 重构智能应用新模式 2024 年 9 月 目 录 二、 解决方 案 三、 场景应 用 一、 现状背 景 CONTENTS 01 现状背景 大模型能力突破 大算力： 硬件快速发展， 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 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 、 模式识别等 ● 学习能力： 大模型可以根据历史和实时数据进 行 学习， 并能够持续优化交通能力 赋能新质生产力 小模型初具成效 物联网普及： 2022 年至 今） 信息化时代 （ 2010-2016 ） 大模型技术落地可行性 交通理解 交通决策 非灵长类动物 灵长类动物 非灵长类动物 灵长类动物 灵长类动物 48.2g 69.8g 2848g 377g 1232g 大模型参数超越人类神经元量级 ， 具备智力基础 智力基础加上专业学习 -> 解决专业问题 大模型参数量已超过千亿 ， 具备人类相当的智力基础和解决专业问题的可行性。

.......................................................................................28 2.3.2 算法模型开发................................................................................................. 数据处理层是系统的中枢，由高性能服务器和云计算平台组 成，负责对感知层采集的原始数据进行存储、清洗和分析。数据处 理层采用了分布式存储和大数据处理技术，能够高效处理海量数 据。同时，AI 算法引擎在这一层进行运行，包括深度学习模型、图 像识别算法和自然语言处理技术，用于实时分析视频流、检测异常 事件并生成警报。数据处理层还具备自我学习和优化的能力，能够 根据历史数据和用户反馈不断优化算法，提高识别的准确性和响应 速度。 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 云端传输压力，并提供快速响应能力。云端服务器负责大规模数据 的存储、分析和模型训练，支持深度学习、目标检测、行为分析等 AI 算法的运行。通过边缘与云端的协同，系统能够实现从实时预警 到长期趋势分析的多层次安全管理。 应用层提供用户界面和业务功能模块，包括实时监控、异常行

�����0 ��� 大模型赋能智慧城市建设的路径与策略研究 魏天呈 郭真 杨云龙 (中国联合网络通信有限公司智能城市研究院,北京 100080) 摘要:近年来,人工智能技术特别是大模型(Large Language Models, LLMs)的突破性进展,正深刻重塑 全球产业格局和社会治理模式。 作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力,大模型凭借其强大的 通用理解、生成、推理和交互能力 通用理解、生成、推理和交互能力,为智慧城市构建开辟了全新路径。 通过解析大模型与智慧城市的深 度融合机制,重点探讨大模型对城市治理体系现代化、公共服务智能化、产业经济高效化的赋能作用,分 析其关键驱动因素如算法创新、算力支撑、数据要素流通及政策环境,旨在为城市管理者和政策制定者 提供前瞻性参考和实践指引。 关键词:大模型;智慧城市;数据要素;城市治理 中图分类号:F49;F299. 2;TP18 引用格式:魏天呈, 郭真, 杨云龙 . 大模型赋能智慧城市建设的路径与策略研究[J]. 信息通信技术与 政策, 2025,51(8):91-96. DOI:10. 12267/ j. issn. 2096-5931. 2025. 08. 013 0 引言 在《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的 通知》进一步明确将大模型列为重点发展方向后,大模 型在城市治理、产业升级、民生服务等领域的创新应用

项目编号： 智慧城市民意速办 AI 大模型应用 建 设 方 案 目 录 1. 项目背景与目标............................................................................................................................................... ........................................................................................9 1.3 AI 大模型的应用潜力.............................................................................................. ......32 3.3 AI 大模型核心模块.................................................................................................................................................34 3.3.1 模型选择与训练..............

项目编号： 智慧交通行业治理 AI 大模型多场景协同 决策与自适应 设 计 方 案 目 录 1. 交通治理 AI 大模型概述...............................................................................7 1.1 AI 大模型的基本概念............................. ...................................54 3. AI 大模型构建.............................................................................................55 3.1 模型架构设计........................................... 3.1.3 输出层设计.................................................................................63 3.2 模型训练与优化..................................................................................65 3.2.1 训练数据集构建

项目编号： 基于 AI 大模型警民共治与社会视频智能 识别系统 设 计 方 案 目 录 1. 项目背景与目标...................................................................................................................................... ........................................................................................7 1.2 AI 大模型在公共安全领域的应用潜力....................................................................................... 系统分层设计（感知层、传输层、平台层、应用层）.........................................................................17 2.2 技术架构组成（AI 大模型、视频分析、数据融合）.............................................................................20 2.3 系统部署模式（云端+边缘计算）

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，可以很好地解决地理规律的复杂性、地理信息表达的多样性以及地 理数据的不完备性等关键问题。 “ 以 模型+ ” 知识 智能驱动的 AI CITY 不是简单地在城市叠加技术元素，而是以 AI 为核心，融合联 接、计算、云、区块链等新一代信息技术，构建从感知智能到认知智能的全新技术体系，直接通过 由 AI 人工智能助力产业发展动能变革 ..........................................................................13 2 概念模型 2.1 AI CITY 概念内涵 ..................................................................... 15 2.2 AI ............................................................................................19 2. 大模型中心 ................................................................................................

......1 （二）实践突破：AI 浪潮引发算力需求快速膨胀.................................................. 2 （三）产业生态：国内 AI 大模型生态呈现井喷式发展......................................... 4 （四）经济动能：AI 赋能百行千业新质生产力加速形成.................... .................................. 14 （一）底层开源大模型............................................................................................. 14 （二）通用大模型应用............................................. ................................................ 15 （三）垂直领域大模型应用..................................................................................... 15 （四）旅游行业企业 AI 应用................................

信息自动记录到事件处置事件轴中。 (四)智能化社会防控 依托实战平台建立风险数据中心，基于风险业务数据标准，对社会风险防 控相关的矛盾纠纷、重点人员、重点治安场所等全量监测主体进行建库管理。 对基于前端感知设备大数据模型分析出的各类风险隐患进行自动预警，并推送 至相应社区民警进行处置。 8 XX 县公安局“情指行”一体化实战平台建设方案 第二章 详细方案 2.1 总体设计 2.1.1 网络拓扑图 9 2.2.4.2.1.2 数据建模 针对数据库加载的表，手动进行自定义多表关联、数据聚合、追加合并、 SQL 合并等操作，形成数据分析需要的主题表和维度需要的模型。 2.2.4.2.1.3 建模服务 根据业务规则需要，建立各种分析主题模型，提供分析人员直观数据分析。 2.2.4.2.1.4 数据精加工 数据清洗、转换、加载，对上述数据进行数据清洗、数据映射、数据分类， 形成宽表数据供研判分析。 加至关注区域 库中，提升地址归并至路口的占比。 2.2.4.2.3 语义标签模型库 警情专题库主要包括人员库、事件库（标签）、地址库、物品库（涉案物 品）、时间库等，专题建库便于提升对警情精准管理、精准赋能、案件串并等 的支撑能力，更好的体现警情指挥警力的业务价值。 2.2.4.2.3.1 人员身份关联模型库 人员库主要包括警情中涉及的人员，关联报警或反馈内容中填写的身份证 号、电

大数据 + 图情行业 人工智能 + 图情行 业 区块链 + 图情行业 元宇宙 + 图情行业 大模型 + 图情行业 ”X” + 图情行 业 。 。 。 背景： Generated Content, AIGC) 与人类创作者创作的内容相对，是利用能够在短时间内自动创作大量内容的先进生成式人工 智 能技术创作的内容。从技术角度看，人工智能生成内容是指，在人类提供指导模型完成任务 的指 令后，利用生成式人工智能算法生成的，满足指令要求的内容。生成过程分为两步：从指 令中提 取意图信息；根据提取出的意图信息生成内容 [1]。 上述定义将 AIGC 定义为一类内容，从内容生产者的角度将 智慧图书馆体系，助力全国公共图书馆智慧化升级 和服务效能提升 [2] 。图书馆作为公共文化服务的 主力军，一直都承担着满足用户文化和信息需求的 职能，应在内容、形式、平台和技术等方面统筹用 力，把握大语言模型带来的机遇，实现公共文化服 务的高质量供给 [3] [1 ] 中 国 政 府 网 . 习近平：高举中国 特色 社会 主义 伟大 旗帜 为全面 建设社 会 主 义 现 代 化 国 家 而 团 结 奋