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发展趋势

大模型应用渗透增强

大模型强大的通用泛化能力为处理城市中复杂、长尾的碎片化场景提供了新手段，成为数字化转型向纵深发展的核心驱动力

利用大模型的通用泛化能力覆盖长尾场景，结合小模型在垂直领域的确定性精度，构建全方位、低成本、高精度的智能感知体系

城市治理正从单纯的“感知”向具备推理能力的“智理”进化，通过智能体自主感知环境与执行任务，推动业务逻辑的深度重塑

统筹规划与资源共享，实现“一次解析、多维应用”，推动视频图像信息从基础监控向深度综合应用的战略重心转变

方案构建了“融合、共享、赋能”的视觉智能感知能力底座，通过v66体育天枢平台实现算法、算力、协同等服务的统一调度，支持多厂商算法接入与归一化管理，实现云边端协同与全周期闭环处置，通过 AI 原生编排层调度智能能力，在应用层实现风险预警、作业监控、辅助决策与联动控制。

核心优势

大小协同提升感知广度

采用大小模型协同架构，大模型零样本能力支持长尾算法分钟级上线，小模型深耕垂直场景确保精度，兼顾业务覆盖的广度与结果的确定性。

软硬解耦实现集约建设

遵循软硬解耦标准，支持多厂商异构算法与算力资源的统一调度，有效避免基础设施的重复建设，实现算力资源的高效利用。

训推一体持续优化迭代

打通推理与训练通路，为解析数据流向训练平台提供便利。通过持续的闭环迭代，实现算法从“可用”到“好用”的进化。

云边协同优化部署成本

构建云-边-端协同体系，支持算法按需动态下发至边缘节点。在保障职场与城市治理需求的同时，大幅减轻网络带宽压力与 AI 应用成本。