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城市全域感知大模型
为全面应对城市复杂治理挑战，依托物联网、大数据、人工智能2.0等前沿技术，构建了城市全域感知大模型，无缝集成卫星遥感影像、摄像头视频、无人机视频等多源数据，实现城市运行状态的全方位感知监测与预警；通过大模型实时解析与智能识别技术，深度洞察城市每一个细微变化，精准预测并预警潜在的城市事件，大幅提升城市治理的智能化、现代化水平，确保城市安全、有序、高效运行
业务挑战
如何降低事件检测误报和漏报率
面对多源数据量庞大、环境复杂多变等情况、检测算法的不完善，难以有效降低误报率与漏报率、难以提升事件检测的准确性和可靠性，不能满足精准高效识别城市事件的需求
如何快速扩展城市新增事件
由于城市事件类型繁多且不断变化，传统小模型受限于其算法结构和灵活性，往往难以迅速适应并扩展新出现的事件类型，难以满足新兴事件检测识别的需求
如何提升城市治理水平
随着城市事件类型的不断增加与复杂化，传统治理模式与算法模型显得力不从心，难以迅速扩展与适应，导致事件检测的准确性和时效性大打折扣，误报漏报现象频发，难以满足城市治理智能化水平
方案优势
大幅降低事件检测误报率和漏报率
传统小模型在事件检测任务中，往往局限于通过单一的视觉特征进行识别与提取，受限于其处理能力的局限性和语义理解的不足，导致较高的误报率和漏报率，难以应对复杂多变的现实场景;城市全域感知大模型凭借庞大的参数规模和深度学习神经网络架构，经过海量、多样化的样本训练以及精细的监督学习，不仅能够更精细地捕捉图像中的视觉细节，还实现对事件的语义理解能力；进而提升大模型在事件检测任务中的准确性和可靠性，显著降低误报率和漏报率
全域感知大模型解析城市治理万千事件
城市全域感知大模型历经预训练、监督训练、人类反馈训练提升模型性能和精度，辅以知识图谱增强技术，全面深化其理解与推理能力；通过这一综合训练体系，让大模型能够深度解析城市中的纷繁复杂事件，尤为突出的是，其卓越的Zero-shot能力使模型面对城市中新涌现的事件时，能够迅速适应并准确识别，展现出极强的泛化性和灵活性，真正意义上实现了零成本新增事件监测的智能化飞跃
全域感知大模型赋能城市治理体系
基于全域感知大模型与海量视频数据构建城市治理系统，实现城市事件的在线实时精准智能识别；这一系统能够自动捕捉并分析城市中的异常与突发事件，如交通拥堵、环境污染、安全隐患等，并迅速触发高效化处置流程，协调相关部门迅速响应、确保问题得到及时解决；此举不仅显著提升了城市智能化治理的响应速度与处置效率，还增强了城市应对复杂问题的能力，为构建智慧、安全、高效的现代城市管理体系奠定了坚实基础
应用场景
城市事件检测场景
围绕城市全域事件感知、预警与快速处置的核心需求，通过部署城市全域感知大模型，实时解析多源海量视频数据，精准识别城市中的每一个细微变化，深度挖掘并预测潜在的城市事件；面对各类城市事件，系统能智能识别与预警，并将关键信息实时推送至处置部门，确保快速响应与高效处理，从而显著提升城市治理的现代化水平与能力，为市民营造更加安全、有序的生活环境
