能技术为核心的新时代，这为破解检察工作中的各项难题，提供了新工具、新方法。航 天科工集团凭借在检察院行业信息化的多年经验，深刻洞察到业务发展和技术浪潮的关 键时机，用大数据和人工智能等创新技术与业务场景进行深度融合，设计新一代智慧检 务产品，助力构建新时代智慧检务生态。 前言 前言 4 智慧检务解决方案 1 2 3 前言 架构说明 目录 产品介绍 4 支撑组件 5 智慧检务解决方案 案件质量评查系统 10 智慧检务解决方案 案件质量评查系统 11 智慧检务解决方案 案件质量评查系统 12 智慧检务解决方案 系统提供算法模型与训练数据云化、大数据与人工智能深度融合的智能化分析与应用 支撑平台，为检察决策提供可视化、标准化、系列化的人工智能服务。实现各地区和各 业务条线的实时办案情况和核心业务数据分析，实时分析展示案件评查和流程监控中发 现的问题等。 同时，目前还存在着卷宗信息查找难、卷宗内容引用难、相似案件查找难、量刑尺度不 同、查找法律支持耗时长且不精确、梳理案情难度大、信息录入效率低等问题，因此急 需一套先进的卷宗自动编目系统来解决以上难题。 自动编目系统采用深度学习技术，能够对扫描后的卷宗进行自动编目，可自动分析扫 描文件，提取关键信息标注文件名称，同时提供树状目录结构，编目人员只需要对自动 编目的结果进行快速校验，做适当修正便可完成整个编目过程。 智能电子卷宗系统

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.然后,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 SecuritySituationAssessmentMethodforIntelligentWaterResourcesNetworkBasedonImproved DＧSEvidence 基本概率分配函数,会导致存在较大的客观性.为解决这个 问题,可使用深度神经网络来自动训练分类计算得出基本概 率分配函数,以降低其主观性.在网络安全态势的研究中,由 于强容灾能力以及能够通过低代价实现较好效果等特点,深 度神经网络备受学者喜爱.但同时深度神经网络在处理大规 模数据时也会存在收敛速度慢、分类精度差的问题,本文采用 深度自编码先对海量数据进行数据降维和数据过滤,来避免 此类问题.

技术创新方向....................................................................................187 8.1.1 深度学习技术应用...................................................................189 8.1.2 云计算与边缘计算结合..... 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 够动态生成最优的交通信号控制策略、路径规划建议以及突发事件 应急响应方案。 首先，交通治理 AI 大模型的构建依赖于海量的交通数据来 源，包括但不限于车载传感器、交通摄像头、雷达、GPS 设备以及 交通卡口数据。这些数据经过清洗、整合后，输入到深度学习网络 中，用于 行效率，还能够为城市居民提供更加安全、便捷的出行体验。 1.1 AI 大模型的基本概念 AI 大模型是指通过大规模数据训练得到的具有高度泛化能力和 复杂决策能力的智能模型。这类模型通常基于深度学习技术，尤其 是 Transformer 架构，能够处理和理解大规模、高维度的数据。 在交通治理领域，AI 大模型的应用主要体现在多场景协同决策与自 适应方案设计中，通过整合各类交通数据（如车流、人流、天气、

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 “ 提出 AI CITY ”是 AI “ 人工智能 + ”成为新 时期经济社会发展的 战略指引 . 1、人工智能技术快速演进实现关键跨越 人工智能芯片快速迭代助推新一轮 AI 浪潮 传统通用处理器（ CPU ）已经难以满足深度学习等高并发计算需求，AI 芯片通过架构创新实现了数量级的性能 跃升。高端 AI 芯片的突破更使得训练百亿参数大模型成为可能，直接推动了 ChatGPT 、Sora 等生成式 AI 的爆 发。AI 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 互奠定了坚实基础。

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。 3. 优化城市治理流程：通过 AI 大模型的实时监测功能，对问题 处理 的安全防范能力。广州市的智慧安防系统使犯罪率下降了 20%。 尽管智慧城市建设已取得显著进展，但为了实现更高水平的智 能化，仍需在技术融合、数据治理和生态协同等方面持续发力。未 来，随着 AI 大模型的深度应用，智慧城市将更加注重民意反馈和 个性化服务，进一步提升城市居民的幸福感和获得感。 1.2 民意速办的重要性 在智慧城市的建设中，民意速办作为连接政府与市民的重要桥 梁，其重要性不言而喻。首先，民意速办能够有效提升政府响应市 的人工处理方式存在效率低下、易受人为因素影响等问题，而 AI 大模型则可以自动化地处理大量的民意数据，通过深度学习和自然 语言处理技术，精准识别和分类市民诉求，甚至能够预测潜在问 题，为政府提供前瞻性的决策支持。  提升响应速度：AI 大模型能够在几秒钟内处理成千上万的民 意数据，大大缩短了政府响应时间。  提高处理精度：通过深度学习，模型可以准确识别市民的诉求 类型和紧急程度，确保每一件诉求都得到合适的处理。

. 25 五、AI 赋能智慧旅游发展展望与预测....................................................................27 （一）具有深度推理能力的 AI 旅游智能体值得关注........................................... 27 （二）将持续形成通专结合的旅游 AI 大模型新局面......... 局第二十次集体学习时进一步强调，要立足新型举国体制优势，坚持 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《 算和时间安排，精准规划涵盖交通、住宿、景点游览的详细行程，还 可实时调整行程以应对突发状况；同程的“程心”同样基于 DeepSeek 大模型，深度整合本地旅游资源数据，为用户定制个性化的城市周边 游方案，包括小众景点推荐、特色美食打卡等。这些平台凭借海量用 户数据和广泛业务覆盖，将大模型技术与旅游服务深度融合，提升用 户体验。 7 2.旅游目的地文旅局 AI 应用 诸多国内旅游目的地城市的文旅局，依托 Deepseek

因此，在现有技术条件下，制定并实施科学的 AI 智能安防应 用方案具有重要现实意义。 1.2 AI 智能安防技术的优势 在景区安全管理中，AI 智能安防技术的应用显著提升了整体安 防效率和精确度。首先，AI 技术能够通过深度学习和大数据分析， 实时监控景区内的人员流动状况，及时发现异常行为，如拥挤、滞 留或潜在的安全隐患。例如，通过人脸识别技术，系统可以迅速识 别黑名单人员或失踪人员，从而采取相应的防范措施。此外，AI 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 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 为检测、

7 个方面的工作。 希望这些案例能够启发更多园区科协立足园区转型升级、企业创新发展、 人才价值实现，找准结合点、打好“组合拳”，进一步健全组织体系和 人才联系服务机制，推动科技创新和产业创新深度融合，为实现高水平 科技自立自强贡献科协力量。 由于时间仓促、水平有限，本书难免有疏漏和不足之处，恳请读者 批评指正。本书在编撰过程中得到了中国科协相关部门的大力指导以及 各地方科协、园区科协的有力支持，在此一并表示感谢。 构建产学研深度融合新模式 开辟产业高质量发展新赛道 构建产学研深度融合新模式 开辟产业高质量发展新赛道 河北石家庄高新区科协 ……………………………………… 057 创新科技服务体系 推进园区科协工作迈上新台阶 创新科技服务体系 推进园区科协工作迈上新台阶 上海紫竹高新区科协 ………………………………………… 061 推进产学研深度融合 赋能新质生产力发展 推进产学研深度融合 赋能新质生产力发展 打造“科创中国”海南品牌 助力科经融合高质量发展 打造“科创中国”海南品牌 助力科经融合高质量发展 海南三亚崖州湾科技城科协 …………………………………085 打造一站式服务平台 促进产学研深度融合 打造一站式服务平台 促进产学研深度融合 甘肃兰大科技园科协 ………………………………………… 089 第四篇 产业服务 擦亮“科创中国”品牌 建设区域创新高地 擦亮“科创中国”品牌 建设区域创新高地

18 6.1 全场景覆盖：多维度渗透生产与生活 ............................................................... 19 6.2 AI 深度赋能：智能化与自动化的融合升级 ....................................................... 20 6.3 绿色智慧融合：助力可持续发展 .... 无人值守场景技术趋势与落地指南 01 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 标杆案例：北京某三甲医院 实施成果：入场时间缩短至 1 秒，运营成本降低 30%，患者停车体验显著改善。 客户反馈：患者表示 “停车快捷，省时省心”。 趋势展望：2025 年，停车场将深度整合充电桩管理与无人驾驶停车，为智慧交通的发展助力。 10 无人值守场景技术趋势与落地指南 3.4 云值守便利店：零碳小屋，全天候服务 传统便利店普遍面临两大挑战：人力成本高企与坪效瓶颈。据行业调研数据显示，人力成本约占传统便

人次，展示了空中交通的潜在应用前 景。据报道，从高铁深圳北站乘直升机到达深圳湾仅需要 8 分钟，比地面交 10 通节省了至少 80%的时间成本。 2.2.2.城市道路智能监测 AI 与无人机技术深度融合，为道路桥梁健康监测带来全新解决方案。无 人机凭借灵活机动的优势，搭载高清相机、红外相机及激光扫描仪等设备， 可对道路桥梁进行全方位、无死角巡检，快速采集高分辨率图像与视频数据 并实时回传。AI 同步监测作物长势 并变量喷施营养液，提升农业生产精准度。此外，无人机航测与大数据分析 结合，可高密度采集田间图像并智能评估作物状态，为田间管理提供数据支 撑。未来，农业无人机将与感应器、大数据深度融合，构建涵盖土壤、作物、 气候等信息的“农业地图”，形成全流程智慧化解决方案，如新疆棉花产业 中无人机巡田、智能灌溉等技术已催生高效绿色生产模式，彰显其在赋能智 慧农业、推进乡村振兴中通过技术融合介入农业全链条的巨大潜力。 能智慧城市低空应用安全两个方面。首先需确保低空应用 AI 模型合法合规运 行、算法公平公正决策、数据安全可信流转、计算平台可管可控操作；其次 强化 AI 对智慧城市低空应用安全的赋能作用，将智能化手段深度融入低空应 用装备体系、电磁频谱、网络安全、数据安全全流程安全防护工作，全面提 升低空应用安全水平。最终实现“让低空安全更智能，让低空智能更安全” 22 的总体目标，助力智慧城市低空经济高质量发展。