智慧旅游安全管理及综合指挥平台需要通过标准的互联接 口和先进的软件技术，需要对行业应用中常见的视频监控、景 点出入口的人流统计、报警监测、SOS 接警、物联网数据、和 通信系统等进行集中采集、分析、管理，实现对信息更透彻的 融合和联动，需要使各系统之间更全面的智能协同和智能联动， 实现对景区的集中监控管理、客流统计、报警监测、指挥调度 等业务应用，需要以最短时间提供危险事件的预警，同时调动 智慧旅游安全管理及综合指挥平台，整体架构图如下： 智慧旅游安全管理及综合指挥平台建设，需要实现对景区 的集中监控管理、客流统计、报警监测、指挥调度等业务应用， 2 智慧旅游景区安全管理及综合指挥平台技术规范书 V20190629001 以便旅游局和各景点的监控人员对景区内的实时情况进行全面 的掌握。  旅游局指挥中心：旅游局指挥中心需要部署一套触摸屏 调度台，需要通过网络可实时访问查看各景区的视频监 控、景点出入口的人流数量、物联网等报警监测等； 控、景点出入口的人流数量、物联网等报警监测等；  各旅游景点监控中心：各旅游景点监控中心需要部署一 台平台业务主机、一台接入管理服务器和一套触摸屏调 度台，需要实现管理景区的视频监控、景点出入口的人 流统计、报警监测、SOS 接警、物联网数据、和指挥调 度业务，方便管理人员对景区的统一管理和实时监控。 2.2 拓扑图 3 智慧旅游景区安全管理及综合指挥平台技术规范书 V20190629001

根据项目前期的沟通的内容，本项目的建设应至少从以下三个方面进行： l l l 数据的采集：数据是项目中最根本的元素，所有的功能都需要有数据作为支撑， 所以应充分借助软硬件的配合，将数据进行采集和统一的存储，为后续的功能建 设奠定基础； 数据的展示：当数据被采集且存储后，就需要着手建设数据展示的相关功能。这 里可以借助于上位机软件的图像数据处理功能将相关内容呈现出来，如图表等一 些更容易被使用者所接受的方式； 些更容易被使用者所接受的方式； 数据的意义：一些数据或是数据与数据之间往往还存在着一些更深层次的意义， 那么简单的展示无疑是不能充分利用这些数据的深层意义的。所以就需要对数据 的意义进行挖掘，这就需要借助一些专业的工具和模块对数据进行进一步的处 理。 基于以上三方面内容的提议以及对于项目前期功能、需求的整理归纳，项目平台宜 选用 XX 科技的 KingSCADA 软件平台，该平台足以直接实现数据的采集及其相关的展 基础条件不具 备，则应进行相应的硬件改造工作，如：更换控制器设备，添加额外的通讯模块等，使 其具备基础条件后再进行数据采集。 7 织染生产线过程控制系统数据采集与集控平台，过程控制系统需要完成对生产线所 有生产设备的运行数据、能耗数据采集和监视管理任务，将整个数据进行处理、分析、 存档并向各自动化设备发送调度及控制指令。 采集生产线各自动化设备数据，通过科学的优化设计能够稳定高效将数据传输至集

中国联通智慧城市行业应用将成为基础信息数据和智慧应用的聚合者，通 过云平台聚合城市信息化数据与应用，承载城市公共信息资源与城市管理基础 数据资源，整合联通自有智慧应用及合作伙伴提供的应用。所以智慧城市云平 台需要提供快速的应用孵化能力。 20 能力汇集 中国联通智慧城市行业应用将成为基础通信设施的服务者，通过以智慧城 市应用为引领，带动并提升云计算、物联网等领域服务能力，推动宽带、移动、 IDC 等基础业务的突破性发展。所以智慧城市云平台需要提供完善的 CT、IT 能 力。 4. 提供完整的、可扩展的行业应用的云支撑承载环境 中国联通智慧城市云平台集合了快速业务承载、应用孵化、CT/IT 能力集 合的功能目标后，随着业务发展，智慧城市云平台必须具备完整的、可扩展性 只有商业版本，不开源； Hyper-V 对 Windows 支持比较好； 只有商业版本，不开源； 主流的虚拟技术有以上四种，其中 KVM 和 Xen 是开源产品，允许用户自 行定制（但是定制的版本需要遵守 GPL 协议，对其开源），所以选择开源虚拟 27

当前市场上，智能体开发的主要痛点包括： - 技术栈复杂：智 能体开发涉及机器学习、自然语言处理、物联网等多个技术领域， 开发者需要具备跨学科知识。 - 可扩展性差：现有解决方案往往针 对特定场景设计，难以适应不同业务需求的变化。 - 维护成本高： 智能体系统在部署后需要持续优化和更新，缺乏统一的开发框架会 增加维护难度。 基于上述背景，DeepSeek 智能体开发通用方案通过整合先进 智能体开发之前，首先需要明确项目的核心 需求和目标。需求分析是确保智能体开发符合实际业务场景的关键 步骤。通过与相关利益方的深入沟通，明确智能体的功能范围、性 能要求、用户体验目标以及技术限制。具体而言，需求分析应从以 下几个方面展开： 首先，功能性需求是智能体开发的基础。需要明确智能体的核 心功能模块，例如自然语言处理、对话管理、数据检索、决策支持 等。每个功能模块都需要详细定义其输入、输出、处理逻辑以及与 系统应具备良好的水平扩展能力，以应对用户数量的增长。 此外，用户体验需求是智能体能否成功落地的关键因素。需要 明确用户界面的设计原则、交互方式以及反馈机制。例如，在对话 式智能体中，需确保对话流自然流畅，用户输入的容错性较高，同 时提供清晰的反馈以引导用户完成任务。用户体验的优化不仅依赖 于技术实现，还需要通过用户测试和反馈不断迭代改进。 最后，技术约束和资源限制也是需求分析的重要内容。开发团

程。尽管现代农业科技不断进步，但其在农业生产中的普及和应用 仍存在较大差距。特别是在发展中国家，农户对新技术的学习和接 受能力较弱，导致农业科技难以充分发挥其潜力。 综上所述，农业发展面临的挑战是多方面的，需要从气候变化 应对、资源高效利用、劳动力结构调整以及科技推广应用等多个维 度入手，制定切实可行的解决方案，以推动农业生产的可持续发 展。 1.1.2 现有科技解决方案的不足 当前农业科技解决方案虽然在提升生产效率、优化资源利用等 农民收入，促进农业可持续发展。 1.3.2 优化资源配置 在农业科技领域引入 DeepSeek 大模型微调方案的核心目标之 一是通过优化资源配置，显著提升农业生产效率并降低成本。为了 实现这一目标，首先需要对现有的资源分配进行全面分析，包括土 地、水源、肥料、农药以及人力资源的使用情况。通过 DeepSeek 大模型的数据处理能力，可以精准地识别资源浪费或使用不当的环 节，并基于这些数据进行优化建议的生成。 DeepSeek 大模型微调方案的需求分析与 规划阶段，首先需要明确农业科技的核心需求。农业作业涉及多个 环节，包括种植、养殖、病虫害防治、气象预测、农产品质量检测 等，每个环节都对数据分析和智能决策提出了不同的要求。因此， 微调方案的设计必须充分考虑这些多样化的需求，确保模型能够适 应不同场景下的应用。 在需求分析阶段，首先需要对现有的农业数据进行全面梳理。 农业数据具有多源、异构的特点，包括气象数据、土壤数据、作物

用性将为企业数字 化转型提供强有力的支持。 1.1 背景介绍 在现代工业与科技快速发展的背景下，人工智能技术尤其是大 模型的应用日趋广泛。许多行业面临着数据处理和信息管理的巨大 挑战，迫切需要一种全新高效的解决方案来提升运营效率与决策水 平。这种情况下，AI 大模型流水分类系统应运而生，并逐渐成为提 高生产效率和优化资源配置的重要工具。 在传统的流水线生产或物流管理中，分类和处理流程通常依赖 水分类系统能够帮助快递公司实时处理大量快件，自动分类并引导 运输，减少人力资源的消耗，实现智能化物流处理。 第三，制造业中的生产企业同样是目标用户。这些企业在生产 过程中会产生大量的物料和产品，需要通过高效的分类与调度系统 来优化供应链管理。AI 大模型流水分类系统可以根据物料的特性和 流转需求，自动分类各类物品，提高生产效率，降低库存成本。 最后，零售行业也是目标用户之一。随着线上线下融合的加 深度学习等技术，构建高准确率的分类模型。  推理模块: 负责实时数据的分类推理，生成分类结果。推理模 块需要具备快速响应能力和高并发处理能力。  API 服务层: 该层通过 RESTful API 将推理服务暴露给上层应 用，接收请求、返回结果。此外，API 层还需考虑安全性和负 载均衡。 在此基础上，服务层还需要考虑模型的版本管理和更新策略， 以保持分类结果的准确性和系统的灵活性。可以设计定期更新机制

服务形式更加多元，服务渠道更为畅通，群众办事满意度显著提升。 1.2 建设意义 1、“互联网+政务服务”平台建设是政府改善民生，推进基本公 共服务均等化，实现社会管理创新，建设人民满意的服务型政府的 需要 通过“互联网+政务服务”平台的建设，基于“以人为本、民生关 怀”执政理念，全面融合政务服务、中介服务和便民服务资源，面向 企业与市民提供全方位、终身式和个性化的服务应用，通过信息化 平台的建设 升公共服 务效能的重要抓手，它既是行政管理体制创新的一项重要体现，也 是行政管理体制改革向纵深发展的必然要求。 2、“互联网+政务服务”平台建设是电子政务发展建设一体化在 线政务服务体系的需要 缺少全市统一的信息资源共享交换标准规范，缺乏信息资源交 换共享体系，信息资源共享和业务协同能力弱，面向企业与市民提 供融合服务能力较弱。通过构建覆盖市、县（市、区）、街道（乡 镇）、社区（ 整合各级政府政务 服务资源，建设一体化在线公共服务应用，形成覆盖全市的统一联 动在线公共服务网上办事大厅。 3、“互联网+政务服务”平台建设是信息技术发展的必然要求， 是智慧城市集约化建设的需要 通过充分应用云计算、大数据、移动互联网等新一代信息技术， “互联网+政务服务”平台将依托已有的政府部门和公共服务机构的信 息化建设成果，采用面向服务的开放性技术架构，通过融合政务服 务、中

结构， 目前国内符合条件的只有龙芯和申威。但购买国外厂商指令集授权（如 ARM 指令 授权），自己设计微结构目前阶段同样可以满足安全可控的要求。在硬件方面安 全可控，且依附于 AA 体系后，不需要研发自己的编译器，可兼容 AA 体系的软件 生态，大幅降低研发的技术门槛、时间和资金成本。在目前国内面临无“芯”可用、 需求迫切的困境下，更有利于市场化运营。 全球 IT 生态实际上是由芯片决定的，全球整个 龙芯处理器核心数较少，缓存较低，不支持超线程，处理器主频较低，支撑能力 较通用 x86 CPU 具有较大的差距。最重要的一点在于龙芯处理器采用的 MIPS 指令 集，与通用 x86 架构服务器并不互相兼容，需要构建自身的生态系统。 （二）兆芯 兆芯处理器采用 x86 架构，核心数较少，缓存较低，主频的支撑能力较弱，内存 通道数较少，较海光的 x86 CPU 也具有明显的差距。虽然提供虚拟化支持能力，但 51%，这样保证了 AMD 对国产 X86 处理器的控制权，而中国 这方插手不了 Zen（禅）内核，只能做些外围芯片工作。 从架构层次来看，采用 x86 的兆芯和海光的生态兼容性最佳，其他的厂商需要构 建自己的生态系统。从核心数层次来看，飞腾、海思的最大核心数为 64 核，海光 核心数最多 32 核，考虑到单核性能和核心数的差异，在整体性能上差距不大。龙 芯、兆芯、申威的核心数较少，在性能上会有一定差距。从主频的角度去看，龙

结构， 目前国内符合条件的只有龙芯和申威。但购买国外厂商指令集授权（如 ARM 指令 授权），自己设计微结构目前阶段同样可以满足安全可控的要求。在硬件方面安 全可控，且依附于 AA 体系后，不需要研发自己的编译器，可兼容 AA 体系的软件 生态，大幅降低研发的技术门槛、时间和资金成本。在目前国内面临无“芯”可用、 需求迫切的困境下，更有利于市场化运营。 全球 IT 生态实际上是由芯片决定的，全球整个 龙芯处理器核心数较少，缓存较低，不支持超线程，处理器主频较低，支撑能力 较通用 x86 CPU 具有较大的差距。最重要的一点在于龙芯处理器采用的 MIPS 指令 集，与通用 x86 架构服务器并不互相兼容，需要构建自身的生态系统。 （二）兆芯 兆芯处理器采用 x86 架构，核心数较少，缓存较低，主频的支撑能力较弱，内存 通道数较少，较海光的 x86 CPU 也具有明显的差距。虽然提供虚拟化支持能力，但 51%，这样保证了 AMD 对国产 X86 处理器的控制权，而中国 这方插手不了 Zen（禅）内核，只能做些外围芯片工作。 从架构层次来看，采用 x86 的兆芯和海光的生态兼容性最佳，其他的厂商需要构 建自己的生态系统。从核心数层次来看，飞腾、海思的最大核心数为 64 核，海光 核心数最多 32 核，考虑到单核性能和核心数的差异，在整体性能上差距不大。龙 芯、兆芯、申威的核心数较少，在性能上会有一定差距。从主频的角度去看，龙

17.5%。基于此，开发一个高效、稳定的大模型 SaaS 平 台，无疑是一个充满潜力的投资机会。 在设计方案中，需要重点考虑以下几个方面： 1. 模型选择与优化：需选择适合行业需求的大模型，并在此基础 上进行高效的模型优化，以确保在不同场景下的表现。 2. 数据处理能力：平台需要具备强大的数据处理和实时分析能 力，以支持对大规模数据集的处理，实现数据的高效利用。 3. 用户友好性：界面设计应直观易懂，支持多种使用场景，确保 求、技术现状及未来趋势，制定一套切实可行的大模型 SaaS 平台 设计方案。此方案将为企业和开发者提供灵活、高效且易于集成的 人工智能服务，满足各行业对智能化解决方案的迫切需求。 首先，随着企业对智能技术依赖程度的加深，迫切需要一种便 捷易用的工具，使其能够快速实现人工智能应用的落地。大模型 SaaS 平台正是为此提供了技术支撑。通过这一平台，用户可以通 过 API 接口简单调用预训练模型，无需复杂的技术背景即可实现自 SaaS 平台的目标客户主要包括但不限于 中小企业、金融机构、医疗健康、教育和电商等各类行业。中小企 业希望通过成本相对较低的 SaaS 服务，降低技术门槛，实现智能 化转型；金融机构和医疗健康行业则需要依赖大模型提升风控、数 据分析与决策支持能力；而教育和电商行业则借助人工智能优化用 户体验及个性化推荐。 市场竞争态势同样值得关注。目前，市场上已经出现了一批成 熟的竞争者，提供多种基于大模型的应用服务。例如，OpenAI