48 22 容量电费 44.00 23 其他收益 储能财务评价模型（2025年6月） pcs容量 月（≤12个月） 元/kWh 元/kWh 万元/年 元/kWh 万元/年 在“其他收益录入表中” 分年度单独填报 备注：1.应用场景：发生销售行为，有实际的现金流交易，考虑了营业税、增值税、所得税等税收；2.本模型的收 换/不更换均可使用；4.城建税、教育附加（含地方）均为5%；5 财务评价模型（2025年6月） pcs容量 元/kWh 元/kWh 元/kWh 元/kWh 项目投资财务内部收益率(所得税前) 项目投资财务内部收益率(所得税后) 项目投资财务净现值(所得税前) 项目投资财务净现值(所得税后) 项目投资回收期(所得税前) 项目投资回收期(所得税后) 项目资本金回收期(所得税后) 元/kWh 税、所得税等税收；2.本模型的收益模式：充放电套利及其他各种补贴收益；3 贴收益；3.本次升级后，电芯更 项目全投资基本内部收益率，税后设定为6%，税前设定为7%，资本金基本内部收益率设定为8%（ 偿还利息净现值-固定资产余值净现值）/累计总发电量净现值”计算；7.本模型适用于对投资收益初步估 电话18889007032，欢迎探讨、交流！ 其他收益 3 4 5 6 其他收益录入表（除充放电套利外的其他收益） 运营期 7 8 9 10 11 12 13 运营期

02 A I GC 与大模型技 术 03 人工智能应用案例 01 人工智能概述 CONTENTS 人工智能基本概念与发展历程 关键技术与研究学派 01 02 人类的智能，源于人类的大脑、感觉器官 和神经网络 从自然环境中感知和解析信息，提炼知识并运用 于指挥自身行为的能力，就是“智能”。 1. 何谓智能？ 人工智能基本概念 人工智能，指由人制造出来的机器所表 现出来的智能。 年，图灵在论文《计算机器与智能》中提出图灵测试，将机器智能定义为 “若 机器能通过自然语言对话让人类无法区分其与人类，则具备智能” 。这一测试方法 至今仍是衡量 AI 智能水平的重要标准，例如 ChatGPT 等大模型均以通过类似测 试为目标。 图灵通过图灵测试与图灵机构建了人工智能的理论框架，其密码学实践与哲学思 考为现代 AI 技术提供了方法论与伦理基础。尽管他未亲历 AI 的爆发式发展，但 其思想至今仍是技术突破的核心驱动力。 AI 发展，重要算法和模型如 SVM 、 LSTM 、 LeNet 相继提出。 AI 在图像和语音识别应用广泛。 里程碑事件包括深蓝战胜卡斯帕洛夫和 AlphaGo 战胜李世石。 GANs 和无监督学习推动 图 片生成领域。 Transformer 架构改变深度学习方向。 OpenAI 的 GPT 系列和生成式 AI 崛 起，多模态 AI 处理多种媒体。 全球大模型竞争激烈， AI 技术取得显著进展，对社会产生深远影响。

项目编号： 基于 AI 大模型警民共治与社会视频智能 识别系统 设 计 方 案 目 录 1. 项目背景与目标...................................................................................................................................... ........................................................................................7 1.2 AI 大模型在公共安全领域的应用潜力....................................................................................... 系统分层设计（感知层、传输层、平台层、应用层）.........................................................................17 2.2 技术架构组成（AI 大模型、视频分析、数据融合）.............................................................................20 2.3 系统部署模式（云端+边缘计算）

降本 新模式 现状评级 ：★★ 工 具软 件 ： 工 业互 联 网云平台、数字化研发平台、金相分析系统 知 识模 型 ： 材 料基 因 组工 程 模型 、 服役 环 境 - 性 能退 化 模型、成分 - 工艺 - 性能关联模型、冶金过程模拟与优化模型等 数 据要 素 ： 原 料成 分 数据 、 冶金 过 程参 数 、生 产设备状态数据、产品质量检测数据 人 才技 能 ： 冶 金工 程 与材 料 科学 降本 现状评级 ：★★★ 工 具软 件 ： 炼 钢工 艺 模拟 软 件、 钢 铁生 产工艺优化软件、钢铁工艺流程设计系统 知识模型 ：质量控制与缺陷预测模型、微观组织演变模拟 ，动态非线性系统仿真 数 据要 素 ： 原 料信 息 、生 产 过程 参 数、 设 备状 态 数据 、 产品 质 量检 测 数据、环境因素数据、经济成本数据 人 才技 ，不同生产环节技术集成难度较大 YB01-A-2-9 主场景：炼焦过程控制 现状评级 ：★★ 工具软件 ：焦炉智能加热优化控制系统、 5G 智能化操 控系统 知识模型 ：总管煤气优化控制模型、支管煤气优化控 制模型、分烟道吸力优化控制模型 数据要素 ：直行温度数据、荒煤气温度数据、焦饼温 度数据、废气氧含量数据、炼焦工艺数据 人才技能 ：软件工程、计算机科学与技术、煤化工工 艺学、炼焦工艺、现代煤化工生产技术

信息自动记录到事件处置事件轴中。 (四)智能化社会防控 依托实战平台建立风险数据中心，基于风险业务数据标准，对社会风险防 控相关的矛盾纠纷、重点人员、重点治安场所等全量监测主体进行建库管理。 对基于前端感知设备大数据模型分析出的各类风险隐患进行自动预警，并推送 至相应社区民警进行处置。 8 XX 县公安局“情指行”一体化实战平台建设方案 第二章 详细方案 2.1 总体设计 2.1.1 网络拓扑图 9 2.2.4.2.1.2 数据建模 针对数据库加载的表，手动进行自定义多表关联、数据聚合、追加合并、 SQL 合并等操作，形成数据分析需要的主题表和维度需要的模型。 2.2.4.2.1.3 建模服务 根据业务规则需要，建立各种分析主题模型，提供分析人员直观数据分析。 2.2.4.2.1.4 数据精加工 数据清洗、转换、加载，对上述数据进行数据清洗、数据映射、数据分类， 形成宽表数据供研判分析。 加至关注区域 库中，提升地址归并至路口的占比。 2.2.4.2.3 语义标签模型库 警情专题库主要包括人员库、事件库（标签）、地址库、物品库（涉案物 品）、时间库等，专题建库便于提升对警情精准管理、精准赋能、案件串并等 的支撑能力，更好的体现警情指挥警力的业务价值。 2.2.4.2.3.1 人员身份关联模型库 人员库主要包括警情中涉及的人员，关联报警或反馈内容中填写的身份证 号、电

大数据 + 图情行业 人工智能 + 图情行 业 区块链 + 图情行业 元宇宙 + 图情行业 大模型 + 图情行业 ”X” + 图情行 业 。 。 。 背景： Generated Content, AIGC) 与人类创作者创作的内容相对，是利用能够在短时间内自动创作大量内容的先进生成式人工 智 能技术创作的内容。从技术角度看，人工智能生成内容是指，在人类提供指导模型完成任务 的指 令后，利用生成式人工智能算法生成的，满足指令要求的内容。生成过程分为两步：从指 令中提 取意图信息；根据提取出的意图信息生成内容 [1]。 上述定义将 AIGC 定义为一类内容，从内容生产者的角度将 智慧图书馆体系，助力全国公共图书馆智慧化升级 和服务效能提升 [2] 。图书馆作为公共文化服务的 主力军，一直都承担着满足用户文化和信息需求的 职能，应在内容、形式、平台和技术等方面统筹用 力，把握大语言模型带来的机遇，实现公共文化服 务的高质量供给 [3] [1 ] 中 国 政 府 网 . 习近平：高举中国 特色 社会 主义 伟大 旗帜 为全面 建设社 会 主 义 现 代 化 国 家 而 团 结 奋

，推动人工智能技术与制造业深度融合 ，加快赋能新型工业化 ，形成新质生产力。 • 通过三年时间努力 ，本市制造业智能化发展水平进一步提升 ，在语料、 模型、 平台、 场景等领域形成一批创新成果。 • 推动 3000 家制造业企业实现智能化应用； 打造 10 个行业标杆模型 ，形成 100 个标杆智能产品； 推广 100 个示范应用 场景，建设 10 个左右“ AI + 制造”示范工厂； 发展 5 家左右综合集成服务商 成制造业智能化发展生态。 主要目标 02 攻关基础和前沿技术 提升工业智能模型能力 • 推动基础模型开展多模态算法创新 ，加强对流体、 电磁、 真空等物理规律的理解 ，提升物理仿真能力； 加强对工业图 纸、操作手册、 产品缺陷等信息的识别 ，提升视觉处理能力； 加强对时序数据、 工艺约束规则的理解 ，提升智能决策能 力。 • 强化基础模型工业推理能力 ，梳理工业标准操作流程 ，汇聚一批提示词 ，推动智能体理解工业任务、 逻辑打分等方法 ，打造一批推理数据集 ， 支持工业模型微调。 （一） 提升工业模型基础能力 发展工业元宇宙 ， 攻关关键技术 • 发展工业元宇宙 ，打造工业基础模型库和信息库 ， 攻关空间计算技术 ，实现工厂、 仓库、 实验室等空 间全要素数字化映射和虚实协同 ， 支持工厂布局优 化、 自动引导车寻路等应用创新。 • 探索“云 - 边 - 端”模型体系 ， 开发虚拟可编程逻辑控 制器（

完成的数据支持订阅和 API 网关的统一调用， 形成业务数据模型供孪生工厂使用。 孪生与数字底座模型 利用数据模型建立各模型的关联关系网， 通过统一模型的统一编码识别到虚拟设备， 将物模型 / 业务模型贯通到虚拟设备 中，形成数据驱动虚拟设备的仿真可视。将算法模型 / 成本模型引入到虚拟设备， 用作孪生的仿真分析及优化。 数据模型关系图谱 孪生与数字底座 IOT ▌ 数据 数据采集：软网关采集完数据后会将实时数据统一推送到 IOT 平台。 IOT 平台会进行数据物模型构建，把实时性要求高的数据 通过数字底座 IOT kafka 推送 /mqtt 订阅到孪生工厂进行调用 ， 同时数据中台进行存储供孪生工厂进行历史回溯分析。 ▌ 反向控制：针对部分设备的控制，孪生应用先通过 IOT 传输控制信号到 kepware 网关进行试点处理。试点验证后所有上下行都 通过物联网平台 效率、成本在全局系统上的优化 提升；能耗、质量在局部车间内的优化提升。 工艺算法模型 能耗算法模型 三维模型 IT\OT 模型 Stage1. 历史多元算法融合 Stage2. 孪生平台算法验证 Stage3. 孪生平台算法分析 Stage4. 孪生平台算法优化 AS 算法模型 立库算法模型 质量算法模型 DT 实施六大阶段 基础建设 共生 (L5) 优化与提升

引出本章的三个热点方向：（4）云网一体化调度（5）面向智算的云网基础设施（6）云边端协同。 第三章，围绕智能算法的研究，首先分析了云计算与云网融合相关的各类智能算法的发展趋势和应 用场景，包括运筹优化、深度学习、强化学习、大模型和 AI 智能体，然后借用本章第一个热点方向：（7） 算法赋能云计算，详细论述了运筹优化、深度学习和强化学习在云计算和云网融合中的应用。本章第二 个热点方向围绕 2025 年最火热的话题开展介绍和论述：（8）AI 12 1.3.1 面向智能应用的 Serverless 计算平台技术 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 1.3.2 面向大模型时代的智能数据平台技术 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 1.3.3 支撑智能任务的高性能存储平台技术 . . . . 41 2.4.2 任务协同实现多点协作与动态调度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 2.4.3 模型协同支撑智能能力演进 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 2.5 展望与建议 . . . .

，低空智能感知面临“看不清” ，“看不准”和“看不全”的挑战 “ 看不清 ” 雨雪雾恶劣天气和低光照环境降低 了无人机对目标的感知清晰度 “ 看不准” 低空感知模型进化难 “ 看不全” 多机跨视角感知难 “ 看不清” 复杂环境全天候感知难 低空感知 基础模型自主进化技术 水情监测 研究挑战 关键难题 技术创新 低空复杂环境 全天候感知技术 安防巡检 多机跨视角 协同感知技术 应急搜救 前期数据、场景、模型 上耗费时间显著降低 70% 50% 40% 数据收集时间 场景适配时间 模型训练时间 算法部署效率 模型赋能 数据驱动 场景适配 模型 流水工厂 配套 落地 数据 百城共建 通过数据、模型、场景的三维融合展示 点 关 键 技 术 创 新 局部 - 全局的混合专家动态模型（ MoE-Fusion ） Gioc al(sio car)=soft ma ac(top k(sio cn·wi o car)) 模型动态学习模态 - 场景的关联信息 ， 实现场景样本自适应的多模态动态融合 创新：提出局部到全局的混合专家多模态动态模型构建“模态 - 场景”动态感知关联 (ICCV 2023) 在多模态非固定关联范式中动态地相互融合主导