1 天津腾云智航科技有限公司（中海达旗下子公司） 无人机环境监测解决方案 2 天津腾云智航科技有限公司（中海达旗下子公司） 目录 1 行业现状........................................... ................................4 2.1 建设项目环境保护管理...................................................................................................4 2.2 环境监测......................................... .................................................................................5 2.3 环境应急............................................................................................................

CAEP 生态环境部环境规划院 chinese Academy of Environmental planning 大学 碳中和研究院 Institute for carbon Neutrality, Tsinghua university ENERGY FOUNDATION 能 源 基 金 会 中国碳中和目标下的 工业低碳技术展望 Outlook on Industrial Low-carbon CAEP 生态环境部环境规划院 chinese Academy of Environmental planning 能 源 基 金 会 中国碳中和目标下 的 工业低碳技术展 望 Outlook on Industrial Low-carbon Technologies toward China’s Carbon Neutrality Goal 2025 年 5 月 CAEP 生态环境部环境规划院 碳中和共性技术的研发突破与示范推 广。 将氢能利用、电气化、CCUS、原料替代等颠覆性技术纳入国家重大科技专项或重点研发计划， 前瞻 性布 局核心技术攻关与示范，推动关键环节率先突破成本瓶颈，实现环境效益与经济效率的同步提升。 （4）构 建有利于碳中和技术发展的财税政策支持体系。在国家层面，建议将短流程炼钢、绿氢炼化、原 料替代等 相关工程基础较好、可行性较高的重大工程，纳入“ ”“ ”

........182 10.2 对钢铁行业的影响与建议...............................................................184 1. 引言 在全球经济一体化与数字化转型的背景下，钢铁行业的发展面 临着前所未有的机遇与挑战。智能制造的新时代促使钢铁企业在生 产效率、资源利用和环境保护等多个方面寻求创新解决方案。随着 人工智能（ 效降 低不合格率。 5. 市场需求预测：结合历史销售数据与市场趋势，通过时间序列 分析与模型预测，优化库存管理与出货策略。 实施这些 AI 大模型应用方案，将对钢铁行业的各个环节产生 深远影响，具体效果可通过相关指标进行评估，如生产效率提升百 分比、生产成本降低幅度、产品质量合格率提升等。以某国际钢铁 公司为例，其在推行智能制造后，生产效率提升 15%，运营成本降 低 10%，这些数据充分展示了 面 临着诸多挑战和机遇。在全球经济波动和资源环境压力的双重影响 下，钢铁行业的生产效率、资源利用率和环境影响等方面亟需优 化。根据国际钢铁协会（World Steel Association）的数 据，2022 年全球粗钢产量为 18.6 亿吨，其中中国占比超 50%。这 样的产量规模虽显示出行业的巨大市场潜力，但也带来了资源消耗 和环境污染等问题。因此，亟须借助先进技术，提升整体行业竞争

近年来，随着我国铁路运输业的快速发展，沿线的基础设施和 周边环境的管理与维护显得尤为重要。优秀的铁路沿线管理不仅能 够提高运输效率，保障安全，还能够促进沿线经济的发展。因此， 本项目旨在通过构建一个实景三维 AI 大模型，提升铁路沿线的管 理能力与服务水平。 该项目的背景主要基于以下几点： 首先，铁路沿线环境复杂多变，涉及到的设施包括轨道、信 号、桥梁、隧道等多种结构，周围环境也包括居民区、商业区等， 这些因 这些因素对铁路的安全运营和服务品质有直接影响。传统的人工巡 检与监控方法已无法满足快速发展的铁路需求，且人力成本高、效 率低，而新兴的人工智能与三维建模技术为我们提供了新的解决方 案。 其次，现有的铁路监测系统多为单点或局部监控，缺乏全局观 与综合效益的分析。通过引入实景三维大模型技术，可以实现对铁 路沿线的全面可视化、动态分析，使得管理人员能够及时掌握沿线 情况，从而提高回应各类突发事件的能力。 构建实景三维 AI 大模型，不仅能够为铁路运营提供科学决策依 据，还能为沿线经济、民生发展提供数据支持。 基于上述背景，本项目计划实现以下目标： 1. 构建全景三维模型，涵盖铁路沿线的所有基础设施和环境要 素，实现对各类资源的可视化管理。 2. 通过 AI 算法，分析沿线数据，实现对铁路状态的实时监控和 预测，提升突发情况的应对能力。 3. 打造一套智能化的决策支持系统，通过大数据分析，为铁路沿

.......................................................................................58 5.2.1 事件影响评估................................................................................................. 强大的数据处理能力和高效的事件识别能力，将其接入政务城市治 理系统，有望显著提升事件处置的效率和精准度。 首先，DeepSeek 模型能够通过实时数据流分析，快速识别城 市中的异常事件。例如，交通拥堵、环境污染、公共设施损坏等问 题，可以通过模型的分析得到及时预警和处理。这种自动化的处理 方式不仅能够减少人工干预的成本，还能够在事件发生的初期就采 取有效措施，避免事态进一步恶化。根据某城市的试点数据显示， 该模型的应用旨在实现以下几个关键目标：首先，通过深度学习与 大数据分析技术，快速识别和分类城市治理中的各类事件，如交通 拥堵、环境监测异常、公共设施损坏等，从而缩短事件响应时间。 其次，通过预测模型的应用，提前预警潜在的城市问题，如天气变 化对交通流量的影响或节日期间人流高峰的预测，以便相关部门提 前部署资源。此外，该模型还将支持多部门协同工作，通过统一的 智能平台，实现信息的实时共享与决策支持，提升跨部门协作的效

2 模型推理服务部署..............................................................................97 4.2.1 部署环境搭建.............................................................................99 4.2.2 服务性能优化.... 5.2.1 风险概率评估...........................................................................121 5.2.2 风险影响评估...........................................................................123 5.3 风险应对策略....... 广泛。然而，大模型的训练效能和精度在很大程度上依赖于高质量 的知识库数据处理。当前，许多企业和研究机构在构建和利用知识 库时，面临着数据来源分散、数据质量参差不齐、处理流程复杂等 多重挑战。这些挑战不仅增加了数据处理的成本，还直接影响到后 续模型训练的效果。因此，设计一套高效、可扩展的知识库数据处 理及 AI 大模型训练方案，已成为提升人工智能应用水平的关键。 在实际操作中，知识库的处理包括数据采集、清洗、标准化、 存储

.......70 5.1.2 后端数据处理与模型服务..........................................................72 5.2 硬件与软件环境..................................................................................74 5.2.1 服务器配置与选择 1 国际经验借鉴...........................................................................130 9.1.2 政策与市场环境影响................................................................132 9.2 AI 大模型未来应用潜力............. 随着客流量的增加，如何提高运输效率以满足乘客需求也成为一大 难题。 其次，随着乘客数量的日渐增加，轨道交通系统的运力需求不 断上升。据统计，在一些大城市高峰时段，客流量甚至造成了线路 超负荷运转，影响了服务质量和乘客满意度。例如，在北京和上海 等大城市，某些轨道交通线路在高峰期的客流密度已达到 30000 人/公里·小时，这给列车调度、站台管理、乘客安全等方面带来了 巨大压力。 另外，城

5.1.1 实时数据分析...........................................................................114 5.1.2 环境变化检测...........................................................................115 5.1.3 需求预测..... 中自我优化，逐步提升其决策的精准性与效率。例如，当模型检测 到某一路段出现拥堵时，可以自动调整信号灯的配时方案，并同时 向周边车辆推送绕行建议。此外，模型还能够根据历史数据与实时 反馈，自适应调整其预测与决策策略，以应对复杂的交通环境变 化。 为了确保模型的实际应用效果，交通治理 AI 大模型还需要与 现有的交通管理系统进行无缝集成。通常，模型会通过 API 接口与 交通信号控制系统、交通信息发布平台以及车载导航系统进行数据 通数据，模型可以识别出特定时间段内的交通拥堵模式，并结合实 时数据预测未来可能出现的拥堵情况。此外，AI 大模型还具备自适 应性，能够根据环境变化自动调整决策策略。例如，在突发事件 （如交通事故或恶劣天气）发生时，模型可以快速生成新的交通疏 导方案，以减少对整体交通系统的影响。 以下是 AI 大模型在交通治理中的主要特点：  数据整合能力：AI 大模型能够整合多源异构数据，包括交通 监控视频、传

......................................................................................108 6.1.2 软件环境搭建................................................................................................. ......................................................................................166 9.2.1 风险影响分析................................................................................................. 领域的智 能决策支持系统。该系统能够实时分析农业生产数据，提供精准的 农事操作建议，从而优化资源配置，提高作物产量和质量，降低环 境影响。 项目的核心目标是实现以下三点： 1. 提升数据分析能力：通 过对大量农业数据的深度学习，模型能够识别出影响作物生长的关 键因素，为农民提供科学的种植建议。 2. 优化资源配置：根据模 型分析结果，系统能够指导农民合理配置水、肥料和农药等资源，

.........................................................................................83 5.1 开发环境.............................................................................................85 5.1 本项目旨在开发一套低空无人机 AI 识别自动处理图像系统， 该系统能够通过无人机搭载的高清摄像头实时捕捉地面图像，并利 用先进的 AI 算法对图像进行自动识别和处理。系统将广泛应用于 农业监测、城市规划、灾害评估、环境监控等领域，提供高效、精 准的数据支持。 系统的核心功能包括图像采集、实时传输、AI 识别、数据分析 和结果输出。无人机将按照预设的航线自动飞行，采集高分辨率图 像，并通过无线网络实时传输至地面站。地面站配备高性能计算设 功能模块均可独立升级和维护。系统将集成多种传感器，如红外摄 像头、多光谱传感器等，以增强图像识别的准确性和适用性。此 外，系统还将具备自动避障、路径规划、电量监控等智能功能，确 保无人机在复杂环境下的安全飞行。 项目的主要技术难点在于 AI 模型的训练和优化，需要大量的 标注数据进行模型训练，并不断调整模型参数以提高识别精度。为 此，项目将建立一个大规模的图像数据库，涵盖各种地形和气候条