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

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

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................................

展 示 碰撞 检查 BIM 模型 建立 动画 交底 变更 管理 软件 平台 统一 支架 设计 重要 部位 VR 交 底 与运 维软 件结 合 BI M 标准 设立 BI M 人员 培训 管理 平台 设备 管理 3.1 BIM 应用总则 编制项目 BIM 技术统一实施方案及各专业模型创建标准等保证整个园区 BIM 模型的统一性。 CBIM® 建设协同管理平台 建设协同管理平台 通过建设协同管理平台实现所有参建方的数据的协同与 共享。 通过数据整合 我 的项 模板 成 果查 看 与维 护 最终的交付模型成为未 来的城市数字化管理的 数据基础。 3.2 设计阶段 BIM 应用 采用 CBIM 协同平台作为项目的设计 BIM 协同平台。 3.2 设计阶段 BIM 应用 制定单体所需各种样板族库 ，保证各单体使用族库的统一。 同时族库将作为雄安新区 BIM 叠 层 墙 3.3 施工阶段 BIM 应用 设计模型移交施工总包后 ，施工总包开展深化设计并进行模型的综合协调。 在 45 天内 ，共计审核 25 次 ， 累计解 决问题 534 项。 园区模型数据总量统计 土建 202M 钢结构 1407M 外装 1801M 内装 915M 机电 2278M 场地模型 655M 管廊模型 386M 集成房 屋 2640M 综合协调问题数量统计

出）全过程的差别化管理措施，对园区楼宇基础设施效能投入产出进行进 行统计分析和查询。为园区产业结构转型升级、招商引资、企业发展扶持 等政策的制定和调整，提供量化决策依据。 7 经济运行模型 业务模式优化 业务分析 关键业务监控 关键业务模型化（实时） 企业运营综合 评价（月度） 产业类型 所属区域 企业性质 税收 吸纳劳动力 土地占用 能源消耗 污染排放 地区 GDP 增长 （年度） 出口 大数据分析 大数据预测 信 息 数 据 知 识 应 用 16 行业大数据应用面对的挑战 硬件无法跟进 数据规模的 指数级增长 过于分散和原 始成为大数据 应用的障碍 复杂数据算法 与业务模型 衔接 诸多大数据并 行计算架构的 选择 大数据应用实 现路径： 从哪里开始？ 专业人才匮乏 17 CONTENT 1 当政务应用遇到大数据 2 退而结网，打造大数据湖泊 3 Hadoop Zookeeper Hadoop Oozie ETL 任 务 调 度 Elastic Logstash 数据仓库 数据集市 多维数据库存储 数据标签库 模型设计 模型训练 模型发布 模型管理 应用模型 算法模型 接口整合（ thrift ） Smart BI / 并行基础架构 / 算法 / 业务场景 Data Service / DaaS IDC / 数据来源 / 数据存储

负责管理小组成员对于 任务的执行情况，协调 小组成员工作分工，制 定近期的目标计划，协 助各专业及分包团队之 间沟通交流。 负责建筑模型深化，工 程量统计，项目整合， 4D 施工模拟制作。 负责结构模型深化，视 频模拟制作、施工动画 制作。 负责机电模型深化，管 线综合碰撞优化，图纸 优化出图，各专业协调 工作。 ◆ 公司 BIM 中心正式成立于 2014 年，公 司董事长为组长，公司总工、生产副经理 过程精品 质量重于泰山 1 、建立 BIM 模型 第二部分 命名规则及颜色分类 公 司 级 本 地 族 库 ● 建立 BIM 管理体系，并制定管 理流程，项目 BIM 实施标准。根据 公司级 BIM 建模文件，定义原点、 统一命名规则，分专业分区域分楼 层组建模型。建立中心文件，协同 工作高效率完成建模任务。 机电模型汇总（包含水、暖、电） 结构模型汇总 中国建筑 服务跨越五洲 过程精品 BIM 模型 第二部分 建筑模型汇总 ● 建立 BIM 管理体系，并制定管 理流程，项目 BIM 实施标准。根据 公司级 BIM 建模文件，定义原点、 统一命名规则，分专业分区域分楼 层组建模型。建立中心文件，协同 工作高效率完成建模任务。 中国建筑 服务跨越五洲 过程精品 质量重于泰山 1 、建立 BIM 模型 第二部分 东区钢构模型汇总 东区屋面钢构模型汇总 中区钢构模型汇总 西区钢构模型汇总

cn) 摘 要 智慧水利是国家关键信息基础设施的重要行业和领域.网络安全态势评估技术的研究,为智慧水利的数据保护和网 络安全建设提供了有力支撑.针对智慧水利网络模型特点以及基于单一 DＧS证据理论的网络安全态势评估模型中存在着主观 依赖性、证据冲突大的问题,提出了一种基于改进 DＧS证据理论的智慧水利态势评估方法.首先,面对海量水利数据,使用深度 自编码器对数据进行特征学习和过滤降维处理 将处理后的数据交由深度神经网络进行二分类和多分类计算,并将结果 融合,得出基本概率分配函数值,其将作为 DＧS证据理论的输入.最后,通过 DＧS证据理论的融合规则得到最终的网络安全态 势评估结果.实验结果表明,相较于传统态势评估模型,所提方法能够在提升客观性的情况下,保持较高的准确性. 关键词:智慧水利;网络安全态势感知;DＧS证据理论;深度自编码器;深度神经网络 中图分类号 TN９１５．０８ SecuritySi 学者们将不同的算法融入其中进行实验,并试图建立一 个效率高、适应性强、可靠性高的网络安全态势感知模型. 国内外研究 中,Wang等[５]将 线 性 加 权 法 融 入 DＧS证 据 理论中,通过线 性 加 权 法 对 原 始 数 据 来 源 进 行 修 正,提 高 了 DＧS对抗冲突的能力,并以此提出了基于改进的 DＧS的评估 模型.该模型提高了 DＧS对抗冲突的能力,但并未有效解决 DＧS证 据 理 论 在 基