（b）消费者信息推送：通过消费购买的产品二维码， 关联溯源相关的防伪防窜信息、原料信息、基酒存储信息、 勾调灌装信息、以及产品质量合格检验结果信息、积分抽奖 信息、投诉反馈信息、回访信息、问卷调查信息等，自动推 送到验证溯源平台用户查询功能中展现。 （c）内部管理者信息推送：通过产品溯源系统将成品 生产过程及销售流通后的各环节相关溯源数据分类统计分析 展示，按生产销售流程环节维度（原料、粉碎粮加工、制曲 为一体，管理后针对不同的用户角色设定不通过的价格体系 消费者在线下单，由后台根据消费者所在区域指定经销商或 体验店进行货物配送。 图 5-5 派送管理 ③ 信息服务：通过二维码作为入口后，可持续不断为 消费者提服务，问卷调查，西凤专题，饮用引导等增加用户 粘性，促进产品销量。 （4）系统数据分析 基于产品追溯基础数据和销售数据等，进行经销商、销 售活动和消费者行为的分析，帮助企业提高决策水平。 （1）窜货预警：通过用户扫码或电话查询防伪时，系

数据筛选 模板 报表工具 基础资料 会员管理 微信营销 会员注册 会员政策 积分储值 消费管理 微信餐厅 菜品定义 图片管理 参数维护 用户互动 用户点评 投诉建议 问卷调查 H5 营销 自媒体运营 菜单定义 自动回复 模板管理软文推送 精准营销 会员营销 标签筛选 信息推送 卡券推广 数据分析 流量变化 消费统计 活动转换 卡券统计 

养老消费主力需求爆发，带动市场增长； ◼ 养老需求更多样，支付方面可挖掘空间巨大。 目前养老模式 Current old-age model 通过对不同地区、不同年龄段、不同社会角色，采用问卷调查和采访记录相结合的方式，对当前社会背景下我国人民对目前主要养老方式、小区内养 老设施和配套服务、养老方式的满意度、社会养老主要问题、希望选择的养老方式、选择养老时考虑到的主要因素，进行了调查和分析，具体分析如下：

理的实际需求紧 密结合，以确保其在实际应用中的可行性和高效性。 2.1 民意收集与处理的现状问题 当前，智慧城市建设中民意收集与处理环节存在诸多亟待解决 的问题。首先，传统的民意收集方式如问卷调查、电话访问等效率 低下，覆盖面有限，且无法实时反映民众需求。这些方法通常依赖 于人工操作，不仅耗时耗力，还容易因样本偏差导致数据失真。其 次，数据整合与分析能力不足，导致民意信息处理滞后。各政府部 部渠道扩大反 馈覆盖面。通过与城市服务平台的对接，实现跨平台数据的整合与 共享。例如，用户通过城市 App 提交的投诉或建议，可直接同步 到 AI 大模型的数据库中。此外，定期开展用户调查或问卷调查， 针对特定场景或功能进行深度了解，获取更为系统的反馈信息。 为确保反馈数据的结构化与可分析性，建议采用以下分类标 准： - 反馈类型 ：功能问题、体验问题、建议、其他 - 紧急程度： 用将能够更好地服务于广大市民。 6.1 用户需求调研 在进行智慧城市民意速办 AI 大模型应用建设时，用户需求调 研是至关重要的一环。首先，通过定性和定量相结合的方法，深入 了解不同用户群体的需求。通过问卷调查、深度访谈和焦点小组讨 论，收集市民、政府工作人员、企业代表等多方的意见。问卷设计 应涵盖使用频率、功能需求、操作习惯、反馈机制等多个维度，确 保数据的全面性和代表性。 为了确保调研结果的科学性和可靠性，采用分层抽样的方法，

是安永海外团队针对本项目需求、在以美国为总部的全球品牌连锁酒店集团中开展的定向案例研究 ► 内容涵盖 ► 组织架构 ( 集团层面 + 区域层面 ) ► 沟通与协作 ► KPI 测量 ► 品牌 ► 调研方式 ► 问卷调查 ► 酒店集团高管访谈 ► 书面资料收集分析 ► 调研对象 ► 按酒店管理数量 ( 规模因素 ) ，被分为 A/B 两组 ► A 类集团：单一品牌或多品牌的酒店集团，其在美国的单体成员酒店数量不超过 益、 STR 索引 / 渗透——这些指标往往与当地 市场的其他品牌酒店进行比较 ► 拓展绩效：新拓展项目数量、新开业酒店数量 ► 营销绩效：会员数量与消费额、来自第三方服务方的客户调查 ( 问卷调查、评论卡片 , 社交媒体监控 ) 通常集团使用如下报告、程序、方法来跟踪 KPI 指标： ► Smith Travel Accommodations Report (STAR) ：全球酒店业的一个重要工具，对基准的同类酒店与当地

以及潜在的经济收益。我们会对比不同方案的成本效益比，确保选 择最具经济可行性的方案。例如，智能交通系统的初期投资可能较 高，但其长期收益和成本节约能力往往更为显著。 最后是社会接受度，这是方案能否顺利实施的关键因素。通过 问卷调查、公众意见收集以及社区反馈，我们可以了解不同利益相 关者对方案的接受程度。社会接受度高的方案更易于推广和实施， 减少执行阻力。 以下是一些具体的评估指标示例：  交通效率： o 平均通行速度（km/h） ，防止数据泄 露与恶意攻击。 最后，建立长效的反馈与优化机制，通过收集用户反馈与技术 运行数据，不断优化 AI 模型的性能与决策能力。这一过程可以通 过以下步骤实现：  收集反馈：通过问卷调查、用户访谈等方式，了解交通管理部 门与公众对系统的使用体验与改进建议。  数据分析：对系统运行数据进行深入分析，识别潜在问题与优 化空间。  迭代升级：根据反馈与数据分析结果，定期更新 组织宣传活动：利用媒体资源，策划系列宣传活动，如专家访 谈、纪录片、新闻报道等，扩大传播效果。 4. 建立互动平台：创建在线社区或论坛，鼓励公众提问和讨论， 及时解答疑惑并收集反馈意见。 5. 评估宣传效果：通过问卷调查、数据分析等方式，评估公众对 AI 技术的认知水平和接受程度，并根据结果调整宣传策略。 为了提高公众对 AI 技术在交通治理中应用的信任度，还需加 强与公众的沟通，透明化 AI 决策过程，并展示其在实际场景中的

现状分析：通过实地考察、与景区管理人员访谈以及查阅历史安 全事件记录，了解景区现有的安防措施、设备布局、人员配置及管 理流程。此步骤将帮助我们识别当前系统的短板，例如监控盲区、 响应延迟等问题。 2. 用户需求收集：通过问卷调查、焦点小组讨论和一对一访谈 的方式，收集景区工作人员、游客以及管理层对智能安防系统的期 望和需求。重点问题包括： - 对现有安防措施的满意度 - 对 AI 智能 安防功能的期望 客提供了更加安全的游览环境。 具体来说，该系统的实施效果如下：  异常行为识别准确率：达到 95%以上，显著降低了误报率。  应急响应时间：从原来的平均 15 分钟缩短至 5 分钟以内。  游客满意度：通过问卷调查，游客对景区安全管理的满意度提 升了 20%。 12.1.2 国际案例 在景区 AI 智能安防领域，国际上的成功案例为全球范围内的 应用提供了宝贵的经验和参考。以下是一些具有代表性的国际案例

本次调研采用了调研会议为主，现场走访、电话沟通、问卷调查及资料查阅 为辅的调研方法。调研会议由工作组按照某一主题，组织相关领域的部门通过专 题联合座谈会，共同讨论主题领域的业务、流程、技术等方面。现场走访针对有 规划业务需求的部门，由工作组人员至调研单位与信息化负责人进行相关情况的了 解；电话沟通主要针对调研会议及现场走访中没有明确的问题进行进一步电话沟通； 问卷调查由县大数据局向全县相关部门下发《关于开展“XX

接收并显示 指 挥中心发布信息。 （2 ） 景区内设置游览车站点，安装室外 LED 屏幕，实时显示下一班车到达的 预计时间。触控屏支持景区信息查询， 广告发布， 游客拍照互动上传 ， 问卷调查抽奖功能等等。 （3 ） 综合管理平台基于 GIS 地图可实时掌握每一辆车的精确位置，并可向每 量车或车站发布推送信息， 支持点对点发送或群发。站点及车船信息 更 变可配置。

1. 武汉开发区智慧城规划咨询项目访谈（应急办）-访谈纪要 2. 武汉经开区城市综合管理及应急指挥中心建设-调研会议纪要 3. 关于开展武汉开发区城市综合管理及应急指挥中心建设工作问卷调查的 通知 1.4.2 政策法规 1. “ 《中共中央办公厅国务院办公厅转发 国家信息化领导小组关于推进国 家电子政务网络建设的意见”的通知》 2. 八部委联合印发《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》