数据， 解决特定的智能问题 ● 高效压缩信息表达知识 ● 持续提高泛化能力 ● 可有对齐自然语言表达， 价值 、 行为规范等 ● 持续地充分利用有效算力 ● 多模态信息归一化 (token 化 ) ● 扩展任务领域和专业知识 交通大模型 人工处理多个复杂任务的协同 交通 元素 模型 a 事件 发现 模型 b 数据 补全 模型 i 致因 分析 自动化能力、经验自学习能力。 智能感知 智能研判 智能信控 核心技术基础 图灵自研 AI 生产力平台 ， 以高效 AI 生产与标准应用集成为目标 ， 实现算法工程到行业 应 用端到端一站式落地 ， 2.0 版本面向多模态数据处理、异构大模型训推架构等提供工具化基础。 贯通数据、算法、 引擎、评测全流程， 综合提升模型开发与工程落地效率 40% + 支持百万级数据存储 、 预处理 、 自动化标注 、 3D 标注 、 寒武纪、 算能等系列硬件。 图灵 AI 生产力平 台 （ Turing - AICMS - 2.0 ） 依托鹏程 脑海多模态通用大模型 ∙ ， 通过多源异构知识语料与多模态特征编码协同提升多 模态生成式问题理解精度 ， 并结合微调垂域化训练 ， 推进 Turing 多模态大模型行业应用赋能。 多源异构知识语料库 领域知识向量化

础上进行二次开发和优化，增强了针对性的应用能力。以字节豆包为 例，依托字节跳动的技术优势和训练数据优势，在自然语言交互上更 加智能，能快速准确地理解用户需求，为智慧旅游中的智能客服、行 程规划建议等功能提供支持；通义千问在多模态交互和知识图谱构建 上较为突出，可助力旅游内容创作、景点智能推荐等应用场景，将底 层大模型的能力转化为更贴近用户需求的服务；元宝则依靠腾讯和微 信的生态，在用户量及稳定性等方面有优势。该层次大模型在产品体 西” 模型，依托 DeepSeek-R1 的多模态交互能力，构建“行前规划 -行中服务-行后分享”的全流程智能服务体系。通过 RAG 技术整合 贵州 14 个地市的文旅数据（4A 级以上景区动态、非遗工坊预约、 民族节庆等），结合 DeepSeek 的逻辑推理能力，“黄小西”实现自 动生成路线与一站式预订的精准化服务、语音、文字、图片的多模态 交互和基于 DeepSeek 历史文化知识库的文化深度融合，为游客提供 5：庐山“一机游庐山”微信小程序 庐山文旅控股集团于 2025 年 2 月宣布“一机游庐山” 平台及 AI 数字虚拟人“庐悠悠”全面接入 DeepSeek。通过整合庐山地质、 历史、非遗等数据，“庐悠悠”能提供多模态交互服务：游客语音询 问“庐山云雾茶制作工艺”时，系统会同步展示采茶视频、推荐茶厂 体验点，并生成包含茶园游览的定制路线。其特色功能“实时天气卡 片”可动态显示景区各区域的云海概率、日出时间，结合游客位置智

面对中国老龄化加速、劳动力成本攀升的现实挑战， 无人化技术凭借高效、安全、低成本的优势，已然成为企业与城市数字化转型的必然之选。 作为行业数字化、智能化的践行者与赋能者，熵基科技依托自主研发的多模态 BioCV 与 AI 认知 核心技术，融合 “端 - 边 - 云 - 服” AIoT 生态体系，携手合作伙伴和行业客户，推出了涵盖无人酒店、 智慧景区、无人停车、云值守便利店及智慧社区等场景的创新解决方案和服务。 2025 无人值守场景技术趋势 ...............................................................01 1.1 技术驱动：AIoT 与多模态识别全面赋能 ........................................................... 02 1.2 场景扩展：从单一场景到全链条生态 ....... 2025 无人值守场景技术趋势 02 无人值守场景技术趋势与落地指南 1.1 技术驱动：AIoT 与多模态识别全面赋能 多模态识别技术，将面部识别、行为分析、手掌识别等技术深度融合，能实现高精度的身份核验与行为预测， 在无人酒店、景区检票等场景中得到广泛应用。2025 年，多模态识别还将进一步优化算法，提高在复杂环境 下的识别准确率。 边缘计算与 5G 相结合，能降低对云端的依赖，

方案介绍 PLAN TO INTRODUCE 9 数字孪生机场建 设规划 完善物理机场：态势感知 通过物联传感终端、视频监控的接入，采集机场人、车、物、 场的 实时运行状态，实现 机场的 多 模态感知 虚实之间实时连接数据和信息 打造数字机场：数字孪生 通过 GIS 、 BIM 、三维仿真等多种技术，实现机场室内、室 外、地表、地下的 全方位建 模，及对机场实时状态在虚拟 空间进行表达，完成机场的 机场安全态 势信息  更好地进行管理决策及资源分配  全面规范和提升机场安全巡查管理工作 NEXT 巡检员： xxx 18 数字孪生机场数据服务：四型机场的 数字 底座 LOGO 机场多模态感知 更快获取与物理机场世 界 中人 、物、场的身份与态势 更短周期、更低成本、更低门槛来提升基于场景的业务感知与映射能 力 数字孪生机场是整个 四型机场建 设的 数字 底座，机场所有的二维数据、三维数据、视频数据、 车辆、旅客及物联设备信息，实现机场一体呈现、一键定位和一屏联控，并 支持多机场、多区域的 全球运营态 势监显服务。 精 细 化 管 理 多 模 态 感 知 19 数字孪生机场数据服务 : 多模态势感知数据融合 数字孪生机场可为物理机场提供多模态势感知数据融合，通过采集航空器、车辆、人员位置，视频图 像、物联传感数据进行统一 的 存 储、清洗、融合，支撑机场各业务部门、旅客以及政府监管部门应用。 数据标准

模型城市赋能体系的建设思路,探讨大模型与智慧城 ·91· ���E�����0 市相结合的 3 种典型场景,提出未来智慧城市发展与 大模型结合的持续发展策略。 1 大模型的定义与核心特征 “大模型”是指基于海量多模态数据预训练、具有 巨量参数规模(通常在百亿至万亿级别) 的深度学习 模型,能够处理复杂语言理解与生成任务,并展现出强 大的泛化、推理和上下文学习能力。 大模型的核心特 征包括以下 4 方面 预训练+微调范式:利用大规模无标注数据 预训练获得通用知识,再通过特定领域标注数据微调 适应下游任务。 其三,涌现能力:模型规模达到临界点后表现出的 超越小模型的、不可预测的新能力,如复杂推理、代码 生成。 其四,多模态融合:处理和理解文本、图像、语音等 多种信息形式。 大模型不仅是人工智能技术发展的重要里程碑, 更是驱动新质生产力发展的关键引擎,其应用正渗透 至智慧城市建设的各个环节,推动城市运行模式向更 云计 算资源,提供充足、普惠、绿色的算力支撑,满足大模型 训练和推理的庞大需求。 数据要素体系:在保障安全和隐私前提下,推动公 共数据、行业数据安全有序开放共享与融合治理,构建 高质量、多模态的“ 语料库”,为大模型提供优质“ 燃 料”;建立数据确权、流通、交易机制。 算法模型仓库:建设城市级基础大模型(或引入优 质开源/ 商用模型),并围绕重点领域(如政务、医疗、 交通)开发或汇聚专业领域大模型(如

欣赏到文物原本的风貌。 文物修复与还原 文化故事创作与传播 DeepSeek 将文物古迹背后的历史故事、文 化内涵进行挖掘和创作，生成生动有趣的故 事内容，并通过多种渠道进行传播。 DeepSeek 运用多模态 AI 技术对文化遗产进行数字化采集、分析与修复，将古老的文化遗产以全新的、互动性 强的形式呈现给大众，让历史文化“活”起来，实现文化遗产的保护、传承与创新展示。 精准营销与用户洞察 个性化推荐 利用虚拟现实技术和 DeepSeek 的多模态交互技术，结合 3D 建模技术构建虚拟的历史场景。游客 戴上 VR 设备后，能够身临其境地感受古代文明的魅力，与虚拟的历史人物互动，参与虚拟的历史 事件。 虚拟历史场景体验 • 在文化活动中，通过 AR 和 MR 技术叠加虚拟元素，如虚拟角色、场景等，让游客与虚拟元素进行 互动。同时，利用 DeepSeek 的多模态交互技术，游客可以通过语音、手势等多种方式进行交互，

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 驱动的、具备对话能力的、多模态的智能体界面与之互动，打造数据驱动、具有深度学习能 力的城市级一体化智能协同体系，将推动城市走向更高效、更可持续、更有温度的新时代。 人工智能技术将重塑城市发展模式，带领人类进入智慧城市新阶段。报告 等多个行业实现初步应用，提供更加精准、高效的解决方案。 多模态大模型推动人工智能从单一感知向全场景认知跃迁 大模型发展已经进入多模态融合阶段，多模态大模型融合了多种感知途径与表达形态，能够同时处理文本、图 像、语音等多种数据，并进行深度语义理解和交叉模态处理，是实现通用智能的重要路径。大模型从早期简单的子任 务模型组合模式，逐步转变为端到端跨模态统一特征表示，实现了原生多模支持，为人工智能与现实世界复杂信息交 CITY “ 1234MNX ” 参考框架图 AI CITY 发展研究报告 18 基础数据资源：交通、医疗、气象、文 旅等知识库：制造、导游、医药、 医疗等 基础大模型：NLP 、CV、多模态 等 行业大模型：制造、文旅、医药、医 国家算力枢纽节点：澎湃算力，按需使用 本地：数据本地存储，系统本地服 算力调度

功能服务设备，通过差异化功能实现生活辅助、 健康监护等用途，并支持与智慧养老平台的数据 协同，可分为康复型、护理型和陪伴型产品。 近年来，中国智能养老机器人已从简单机械辅助 迈向智能化服务，通过多模态感知、自主决策与 适老化交互技术升级，实现从单一功能设备到智 慧养老系统核心节点的转型。当前智能养老机器 人已形成技术创新、标准规范、场景适配与伦理 安全相结合的政策支持体系，覆盖研发制造、场 景落地、服务运营及医养结合的全产业链框架， 告将对可穿戴健康监测设备的定义、产业链、竞 争格局情况进行分析，以期对市场未来发展方向 做出研判。 ◼ 技术与需求互动，驱动行业向全周期渗透。 智能养老机器人行业将加速向全周期照护领域 渗透，呈现三大发展主线：一是多模态感知技 术融合AI算法，推动设备从单一功能向系统解 决方案升级；二是医疗器械认证将成为市场竞 争的关键门槛；三是服务生态构建与数据价值 挖掘形成新的商业壁垒。 ◼ 细分领域发展阶段不同致差异化竞争，“三 应用显著提升了产品的功能性及可靠性；在需求 侧，B端机构受运营效率提升与标准化服务需求推动加速智能化转型，C端市场则因家庭照护资源短缺及消 费升级趋势而快速扩容。未来行业将呈现三大趋势：技术层面向多模态交互与个性化算法升级，市场层面 形成机构-社区-家庭三级服务网络，商业模式层面则可能出现"硬件+服务"的订阅制创新。长期来看，智能 养老机器人将深度融入智慧养老体系，成为应对老龄化社会的重要基础设施。

主要为：多模态城市部件/事件分割部署实施服务、多模态城 市部件/事件检测部署实施服务、城市管理智能办理大模型场景设 计实施服务、城市治理工单挖掘大模型场景设计实施服务、城管 多模态智眼识事大模型场景设计实施服务、多模态城市部件/事 件分割场景化优化服务、多模态城市部件/事件检测场景化优化 服务、城市管理智能办理大模型场景化优化服务、城市治理工单 挖掘大模型场景化优化服务、城管多模态智眼识事大模型场景化 大模型场景化 优化服务、多模态城市部件/事件分割适配验证服务、多模态城市 部件/事件检测适配验证服务、城市管理智能办理大模型场景适配 验证服务、城市治理工单挖掘大模型场景适配验证服务、城管多 模态智眼识事大模型场景适配验证服务。 六、信息系统安全保障 全域治理物业城市一网统管数字平台项目 6 4 （一）安全体系总体 安全系统建设的重点是，确保信息的安全，确保业务应用 过程的安全

●重点保障数据隐私。 监测​ 实时检测用户状态与 环境异常，及时发现 紧 急 情 况 或 健 康 问 题。 ●紧急情况监测：跌倒、火灾等。 ●健康监测：生命体征、用药状态等长 期问题。 ●多模态感知：​ ​ -视觉：感知动态物体。 -音频：定位声源，识别异常声音。 -触觉：提供准确可靠数据。 -嗅觉：定位气味来源，识别异常气味 ●智能分析与响应：识别危险/紧急情 况，按预设阈值触发警报或提醒。 期卧床者 全体老年人（含健康、 独居者）、儿童及特殊 需求群体 技术 重点 生物力学传感、运动 控制算法、个性化训 练方案 柔性机械臂、安全搬 运、生命体征监测 情感计算、自然语言 处理、多模态交互（表 情/语音） 典型应 用场景 医院康复科、康复中 心、景区 养老院、家庭卧床照护 家庭、社区活动中心 代表 产品 外 骨 骼 机 器 人 （ReWalk）、步态训 练机器人（Lokomat） 安全 搭载 IoT 或 AI，可与被护理者交流； 通过感知器实时监测情况；能感知阿 兹海默症或独居者状况，且搭载警报 器 资料来源：日本护理机器人，深企投产业研究院整理。 当前护理机器人已实现多模态感知（视觉、听觉、触觉、力觉融 合），可识别 20 种以上日常行为，如服药、如厕、进食等，并具备健 康预警功能。在人机交互方面，2025 年主流产品已支持方言识别、 多轮对话、情感识别，交互体验优化和情感支持功能有望提升老年用