轨道交通作为现代综合交通运输体系的重要组成部分，正在经历前所未有的变革。本文系统探讨了全球轨道交通在智能化技术应用、绿色低碳转型以及应用场景拓展等方面的前沿发展趋势。研究表明，人工智能、数字孪生、智能运维等技术创新正深度重塑轨道交通的运营管理模式；氢能技术、装配式建造等绿色创新助力行业实现低碳目标；同时，轨道交通的应用边界不断突破，向多制式、多场景方向扩展。通过对这些趋势的深入分析，旨在为轨道交通

在抓住AI带来的巨大机遇的同时，如何建立健全的伦理与治理体系，确保其发展安全、可靠、普惠，将是全人类共同面临的重大课题。近年来，随着深度学习算法的突破、计算能力的指数级增长以及海量数据的积累，AI技术迎来了爆发式发展，特别是以ChatGPT、Sora等为代表的大模型技术，标志着我们已进入“强人工智能”的前夜。在治理上，构建安全、可信、可控的AI已成为全球共识；未来，建立跨国的、具有广泛共识的AI治

在抓住AI带来的巨大机遇的同时，如何建立健全的伦理与治理体系，确保其发展安全、可靠、普惠，将是全人类共同面临的重大课题。近年来，随着深度学习算法的突破、计算能力的指数级增长以及海量数据的积累，AI技术迎来了爆发式发展，特别是以ChatGPT、Sora等为代表的大模型技术，标志着我们已进入“强人工智能”的前夜。在治理上，构建安全、可信、可控的AI已成为全球共识；未来，建立跨国的、具有广泛共识的AI治

视频智能分析技术正深度重塑铁路、航空、高速公路、港口及城市地铁等关键基础设施的安全与运营管理模式。本文旨在通过系统性的案例研究，探讨该技术在不同行业的核心应用场景、落地成效及跨领域共性。论文首先梳理了各行业面临的独特挑战与核心需求，继而通过五个代表性案例，详细阐述了AI视频分析在。

视频智能分析技术正深度重塑铁路、航空、高速公路、港口及城市地铁等关键基础设施的安全与运营管理模式。本文旨在通过系统性的案例研究，探讨该技术在不同行业的核心应用场景、落地成效及跨领域共性。论文首先梳理了各行业面临的独特挑战与核心需求，继而通过五个代表性案例，详细阐述了AI视频分析在。

尽管在可靠性、效率和安全性方面仍面临挑战，但随着技术的不断演进，具备更强认知、协作与行动能力的智能体，必将成为推动社会进步的关键力量。随着大语言模型在自然语言理解、逻辑推理和代码生成等方面展现出通用人工智能的曙光，AI研究的焦点正从构建强大的“模型”转向构建能够自主感知、决策和行动的“智能体”。最后，本文总结了智能体开发中的核心经验与挑战，强调了“任务原子化”、“以人为本的设计”及“构建评估体系”

尽管在可靠性、效率和安全性方面仍面临挑战，但随着技术的不断演进，具备更强认知、协作与行动能力的智能体，必将成为推动社会进步的关键力量。随着大语言模型在自然语言理解、逻辑推理和代码生成等方面展现出通用人工智能的曙光，AI研究的焦点正从构建强大的“模型”转向构建能够自主感知、决策和行动的“智能体”。最后，本文总结了智能体开发中的核心经验与挑战，强调了“任务原子化”、“以人为本的设计”及“构建评估体系”

通过 PaddleOCR，我们实现了一个高效、准确的文字识别系统。它不仅支持多种语言的文字识别，还能够对识别结果进行可视化展示，方便用户查看和使用。这个项目展示了深度学习在文字识别领域的强大能力，为相关领域的研究和应用提供了新的思路和方法。t=O83A。

通过开发铁路领域智能体，有望实现从“人适应系统”到“系统理解人、辅助人、增强人”的根本性转变，对提升运输效率、保障运营安全、降低运维成本、改善旅客体验具有重大战略意义。研究表明，通过将大模型的通用认知与铁路领域深度结合，构建具备规划、工具使用和记忆能力的智能体，能够从根本上提升铁路系统的智能化水平，实现从局部优化到全局协同、从被动响应到主动干预的跨越。智能体实时感知路网状态，在发生扰动时，自动生成

通过开发铁路领域智能体，有望实现从“人适应系统”到“系统理解人、辅助人、增强人”的根本性转变，对提升运输效率、保障运营安全、降低运维成本、改善旅客体验具有重大战略意义。研究表明，通过将大模型的通用认知与铁路领域深度结合，构建具备规划、工具使用和记忆能力的智能体，能够从根本上提升铁路系统的智能化水平，实现从局部优化到全局协同、从被动响应到主动干预的跨越。智能体实时感知路网状态，在发生扰动时，自动生成