低空赛事活动 设计跳伞、翼装飞行、动力伞等刺激 性项目，吸引冒险爱好者，结合专业 教练指导和安全保障体系，确保活动 安全性。 开发直升机、热气球、滑翔伞等低空 观光项目，覆盖城市地标、自然景观 等多样化场景，提供不同高度和视角 的沉浸式体验。 策划热气球锦标赛、无人机竞速赛等 赛事，提升区域影响力，通过赛事直 播和媒体报道扩大品牌曝光度。 联合学校或机构开展航空知识科普活

年《政府工作报告》 中提出开展“人工智能 +” 行动。 各地方政府出台相关支持政策， 加快大模型产业的持续发展。 南京市政府先后出台《关于加快人工智能产业发展的实施意见》《南京市打造人工智能产业地标行动计划》《南京市加快 发展新一代人工智能产业行动计划（ 2023-2025 ）》等计划措施 ，开年初 ，南京提出要全力突破人工智能产业 ，抢抓大 模型新浪潮 ，建设算法城市、强化赋能应用 ，高标准建设人工智能创新应用先导区。

备基础航材储备库）和旅客服务设施（如候机大厅、安检 通道）。2024 - 2025 年，完成首批 50 个通用机场升级改 造试点。 3.1.2 起降点建设工程 1. 城市起降点 1. 在城市中心区域，结合地标建筑（如摩天大楼、体育场 馆）、交通枢纽（高铁站、机场）、大型商业区，规划建 设直升机停机坪和无人机起降点。制定《城市低空起降点 建设标准》，明确安全间距（与居民区距离不小于 50 米）、噪音控制（昼间≤70

解乘客意图。 上海地铁采用了阿里巴巴达摩院拥有的麦克风阵列加摄像 头这种“语音+视觉”多模态融合技术，提供自动语音唤醒功能， 除了可以识别上海地铁全网 317 个车站名，还可识别上海景 点、地标、商业中心等语音信息，在地铁站等公共场所嘈杂 环境下使用，已经达到大规模商用水平。 14 (二) 人工智能在地铁运行中的应用 地铁智能运行涉及到车站智能监控、车辆智能驾驶、轨 道线路智能监

产品：智能互 联超级汽车 整合现有项目资源， 统一规划智能互联产 品项目 开发创新车联网服务 初步实现基于车联服务的创新商业模式及运营 自主式 ADAS 辅助驾驶系统开发及扩展升级 基于落地标准的 V2X 协同智能开发 改造和整合厂家与经销商已有的线上系统 上线统一平台中的购车、养车模块 上线统一平台中的二 手车和出行模块 建设统一采购平台 建设集团统一的 IT 信息中心 组建数字化转型委员会 目标 目标 优质供应商选择与战略合作 联盟 大数据与车联网云平台 集团整合现有 项目资源，统 一规划智能互 联产品项目 自主式 ADAS 辅助驾驶系统开发 积极参与前期标准制定，基于落 地标准的 V2X 协同智能开发 新技术研究院 + 海外研发中 心跨国业务单元 数字化小微产品开发组织结 构 核心软件算法自主开发能力 开发车联网平台，规划 设计创新车联生态服务 探索基于车联服务的创 V2X 项目 / 高精度地图开发 项目启动（战略合作伙伴） • V2X 标准制定前期参与 自主式智能（ ADAS ） • ADAS 自主研发能力培养 • ADAS 系统升级 协同式智能 • 基于落地标准的 V2X 开发 • 云平台与政府平台对接实施 • 高精度地图众包项目 自主式智能（ ADAS ） • ADAS 辅助驾驶系统普及到 XX 自主品牌所有车型 协同式智能 • FA/HA 车型广泛路试

页 平台联网的拓扑图如下所示： 图 5：省级与市级监管实战平台采用国标联网拓扑图 平台接入网关，是一款基于软硬件一体化设计的联网网关设备，支持多种 公开标准协议(如国标 GB/T28181、地标 DB33)，可以在区域级、省级、市级、 县级中实现多平台多层次级联，完美解决平台之间的跨域互联互通与资源共享 问题；同时能快速高效地集成新的协议标准、响应客户需求，为安防监控的联 网建设提供可靠有效的解决方案。

基于大模型能力，提供贴合文旅行业服务场景的能力模型集，降低大模型行业使用门槛， 让文旅行业中的各个参与方更便捷的使用大模型能力，提高行业数智化水平，是探索文旅大 模型的出发点。 讯飞文旅大模型是国内“AI+全域旅游”大模型落地标杆产品，通过深度解构文旅产业 生态，构建起游客、企业、政府三端协同的智能服务体系，实现了人工智能技术与全域旅游 场景的深度融合。 该模型依托前沿的大语言模型技术架构，创新打造覆盖游客服务、企业运营和政府监管

叁 . 实施方案 —— 三大盘活 中式古装体验 沉浸式剧情体验 ， 民族服饰。 文化沉浸展 剧目互动光影艺术展 ， 书法艺术展览 ， 相声艺术博物展。 光艺术的体验氛围 ， 以核心地标打造公园最具人气与活力之处 用人文艺术节庆与互动展示 打造差异化公园底色 常态化和节日化灯展 新春艺演 ， 元宵灯会 ， 七夕游园 ， 节日游园。 可分常态化和节日举办不同类别的灯展 ，可参考“园

图像信息，利用图像处理和模式识别技术，实现 对飞行器的定位、避障和路径规划。 2. 结合深度学习算法，提高视觉导航系统的智能化 水平。通过大量的图像数据训练，使视觉导航系 统能够快速、准确地识别各种障碍物和地标，为 飞行器提供更加精准的导航信息。同时，将视觉 导航技术与北斗卫星导航系统、惯性导航系统进 行融合，形成多源信息融合的导航解决方案，提 高低空飞行导航的适应性和可靠性。 3.3 监视技术方案

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