对生产力的积极影响，在特定任务上 AI 已经能 与人类专业知识相匹配， 同时具有更高的效率。根据 Gartner 的预测，到 2028 年，AI 技术将自动 化至少 15%的日常决策，大幅提升企业生产力，降低运营成本。通过 AI 技术与城市数字孪生场景 结合，以时空为“ ” 索引 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 、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 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 扩展、多任务智能的跨越。据国际知名人工智能 研究机构 OpenAI 的最新研究显示，全球大模型能力在 2024 年实现了质的阶跃式提升。语言大模型在多个关键维度 持续进化，上下文窗口长度不断扩展，知识密度增强，带动专业大模型持续创新，在金融、医疗、教育、零售、能源 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

低温的要求，又能保证现场观 众“温暖舒适”的观赛体验。 项目引导案例 那么，类似东奥会这种赛事场馆具体是如何实现温度上报和控温的呢？ 滑冰场温度 上报 任务一 职业能力目标 01 任务描述与要求 02 知识链接 03 任务准备 04 任务实施 05 任务小结 06 任务拓展 07 任务一 滑冰场温度上报  了解 STM32 系列单片机串口结构  了解串口发送的参数设置  了解串口发送的基本流程 的编程手册，利用 STM32CubeMX 准确配置 STM32 串口发送功能  能根据功能需求，正确添加串口处理代码，实现字符串的发送 职业能力目标 01 知识目标 技能目标 职业能力目标 01 任务描述与要求 02 知识链接 03 任务准备 04 任务实施 05 任务小结 06 任务拓展 07 任务一 滑冰场温度上报 一大学生创业团队为国内某家滑冰运动场提供场地温度管理解决方案。 01 任务描述与要求 02 知识链接 03 任务准备 04 任务实施 05 任务小结 06 任务拓展 07 任务一 滑冰场温度上报 STM32 串口 基本功能 常见串口驱动电路 1 2 知识链接 03 串口发送步骤分析 查看接收数据 3 4 5 发送数据函数 STM32 串口基本功能 03 小组讨论： 大家了解哪些串口的知识？讨论一下 03 串口是各类电子产品中最常见的通信接口之一

数学模型为核心、 水利知识为驱动， 对物理水利工程全要素和水利治理 管理活动全过程进行数字映射 、 智 能模拟 、 前瞻预演， 与物理工程同 步仿真运行、 虚实交互、 迭代优化， 实现对物理工程的实时监控、 发现 问题、 优化调度的新型基础设施。 数字孪生水网是以物理水网为 单元、 时空数据为底座、 数学模型 为核心、 水利知识为驱动， 对物理 虚实交互、 迭代优化， 实现对物理 水网的实时监控、 联合调度、 风险 防范的新型基础设施。 数字孪生流域是以物理流域为 单元、 时空数据为底座、 数学模型 为核心、 水利知识为驱动， 对物理 流域全要素和水利治理管理活动全 过程进行数字映射、 智能模拟、 前 瞻预演， 与物理流域同步仿真运行、 虚实交互、 迭代优化， 实现对物理 流域的实时监控、 时间表、任务书、责任单。 技术攻关： 通过科技研发计划、水利部重大科技项目开展感知、模型、仿真、安全等技术攻 关。 先行先试： 根据各流域、 区域实际需求， 全面开展先行， 重点在数据底板、模型平台、知识 平台及流域防洪、水资源管理与调配等业务应用“四预”方面选择先试， 以取得重点突破。其间， 技术指导人、业务指导人、责任专家持续指导把关， 去年底， 水利部已完成各单位先行先试工作 中期评估，

每个模型都只能完成特定智能任务、处理特定 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 支持多种下游任务 交通业务处理自动化 大模型推理、表达、任务扩展能力， 实现 像 人一样交互、思考、行动的交通服务 交通处理能力自学习 大模型提供多种精调和应用技术手段， 快 速 沉淀业务知识和经验 大模型驱动交管智能化升级 大模型技术驱动 2.0 生成式人工智能时代， 面向交管智能化应用提供通用模型能力、业务 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 - 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 大模型垂域微调增量训练

领域成功落地，为多源数据统一分析、 内容质量评价及内容创作生成等任务提 供了极大支持。 认知智能 AI 的认知智能实现对信息的加工、理解 及推理，弥补人类数据处理能力的不足， 通过对行业知识的学习，工作变得更高 效槽准，相关应用更人性化。且能挖掘 隐形关系，辅助决策，实现更深层次业 务场景落地。 肉行动智能 AI 的行为智能构建于感知和认知智能基 础之上，能够进行庶几乎推理，实现人 机协同，通过自动化编排和人工智能结 合的手段，解放人力和提升效率，模拟 人工操作，胸能理解人类的意医并及时反 愦执行。 AI 聚焦城市升级 一阶段打造价值场景应用，树立标杆；二阶段拉通数据、整合算力、构建算法、学习知识，实现复杂跨域场景；三阶段全面智能覆盖，实现全领域智 能感知，跨场景智能计算和全流程智能操作 阶段一：场景应用突破 以顶层设计为指导，落地场景为抓手，识别高频次、大 流量、价值提升明显的场景，建立标杆，积累能力和经 组合统一呈现给智慧城市上层运营音 数据 算法 算力 知识 在底层技术融合基础上，结合垂直领 域场景需求能够开发出特定应用算法， 尽可能地发挥底层技术的价值潜力， 使其更好地服务于现实场景 打破以往因为技术壁垒和管理壁垒形 成的数据孤岛，实现多源异构数据的 共享与交换，通过构建易于人类组织、 管理和利用的仓库服务为城市服务 通过知识计算结构化地分析和挖掘城 市数据，有效支撑城市资源配置与糖

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生 业务执行平台 数字化设计 设计项目管理 知识管理 业务交付平台 建设期数据整合 数据发布 数字化移交 C IT 支 撑 基础设施平台 设计云 数据共享中心 IT 服务中心 数字化设计服务智慧管网建设 8 以工程设计云和数据中心为核心的基础设施平台 实现数字化设计平台、软件资源、知识云化，构建云设计模式，满足异地协同设计、审查及管理需要， 达到设计资源统一、流程统一、数据统一、成果统一的目的。 中国 阿布扎比 泰国 数字化设计平台 软件资源 知识 管道设计云 异地协同 远程审查 移动应用管理 办公桌面云系统 软件发布平台 设计资源统一、流程统一、数据统一、成果统 一 数字化设计服务智慧管网建设 9 设计知识管理 系统提升 数字化设计系统提升 设计项目管理 系 统 平台持续 提升优化 Engineers WBS Report Progress CPPE 知识管理 系 统 CPPE 项目管理 系 统 CPPE 数字化设计平台 以集成设计为核心的业务执行平台 业务执行平台关注设计手段提升、设计管理 以及 知识有形化应用，其中设计手段提升立足现有数字化设计 平台，实现全数字化设计，由四个专业数字化设计平台形成一个整体。项目管理 和 知识管理 是设计业务 执行保 证，三个系统共同形成

大数据可视化，看得见的数据 15 大数据生态湖泊 数 据 信 息 知 识 数据运维 数据之源 数据生产区（原始数据） 结构化数据 文本文件 多媒体数据 描述类数据 信息发现区 知识发现区 知识挖掘区 知识展现区 知识交互区 基于大数据的应用体系 ODS 数据魔方 多维数据关联 主数据 数据台账 关键索引 大数据挖掘 行业规则 大数据可视化 数据多维报表 大数据操纵 数据 APIS 大数据检索 管理 更低的 建设成本  产品自主化  量身定制适合应用的实践路线  智能部署，比同类产品实施节省一半时间  基于大量实践的，通用解决方案 49 大数据智能分析平台 大数据知识挖掘的核心引擎 50 大数据分析平台关键能力 开放弹性 架构  真正无共享的海量并行处理架构  工业标准的 X86 平台  服务器资源按需分配，按需搭建集群，按需缩放集群规模 在线线性 模型评估 模型发布 模型训练 模型管理 数据挖掘 统计分析 MOLAP ROLAP Kylin 数据 预处理 算法选择 模型构建 与评估 结果预测 数据探索 知识库 知识分类 管理 版本与发 布管理 订阅管理 知识库 检索 数据源选择 R 集成 Python 集成 数据源选择 52 数据分析建模全生命周期 业务场景导入 数学分析建模 大数据模型发布应用 大数据应用