交信（浙江）信息发展股份有限公司

AI Agent的应用与潜力

作为AI发展的第三阶段，AI Agent代表了人工智能从感知到决策的一次重大跨越。AI Agent不仅能够针对特定情境作出判断，还可以主动采取行动，其能力来源于对复杂数据的实时采集、分析以及智能决策。与传统的被动响应系统不同，AI Agent的优势在于其主动参与和动态适应能力，能够在多变的环境中提供精确、高效的解决方案，因而具备广泛的应用前景。

AI Agent的核心在于其主动参与能力，能够结合历史数据的深度学习与实时数据的动态反馈，进行高精度的预测与决策。例如，利用模拟沙盘技术，AI Agent可在交通调度中提前预判可能出现的瓶颈，并调整资源分配；在智能物流中，Agent可以动态规划配送路径以降低成本并提升效率。其独特的执行能力使得AI Agent不仅可以优化现有流程，还能够承担复杂任务的协同操作，在提升效率的同时降低人为干预的风险。

CES信息发展的多维数据采集与模型赋能

CES信息发展长期专注于智慧交通、北斗导航等领域的数据采集与深度应用，构建了涵盖驾驶员行为数据、车辆动态数据、路况数据、卫星定位数据、天气数据以及道路设施数据在内的多维度、立体化数据资源体系。这一体系不仅通过高精度、广覆盖的数据采集奠定了AI模型训练的坚实基础，更为AI Agent的主动决策能力提供了多样化、实用性的素材支持。

基于这一高质量数据体系，CES信息发展自研了ASLM（主动安全关键风控模型），成为智慧交通场景中的关键技术解决方案。ASLM通过结合多维风险因子的精准判断、基于历史数据的深度分析以及沙盘推演功能，围绕驾驶行为能力（DD）与驾驶行为约束条件（DE）的混行道路交通系统，提出了一种关键安全短临预警动态平衡模型。该模型结合了道路环境、车辆特性和驾驶行为的多重因素，系统地解决了复杂交通场景中的风险评估与预警问题，具备多维度、全覆盖的创新特点。能够在交通调度、应急事件处理、流程优化等复杂场景中提供高效、智能化的辅助决策。例如，在交通调度中，ASLM可以基于实时路况和历史交通数据，动态优化信号灯的配时策略，实现路网运行效率的全面提升；在应急管理中，模型通过对事件影响范围的预测和资源分配模拟，确保突发事件的快速响应与妥善处理。

数据要素与AI Agent的协同未来

CES信息发展以数据要素为核心，通过AI Agent技术，将数据资源转化为智能化、实用化的决策工具。未来，公司将继续深耕数据要素和AI的结合：

1. 推动数据要素的高效应用，扩展数据采集的广度与深度；

2. 基于高质量数据训练AI模型，赋能更多智能化决策场景；

3. 探索AI Agent在交通调度、城市管理、智慧物流等领域的广泛应用。

与传统的RPA（机器人流程自动化）工具相比，AI Agent展现了更高的主动性和适应能力。RPA更多依赖预定义规则的被动执行，而AI Agent能够基于数据训练的模型和实时反馈，参与复杂场景中的实时决策与行动。例如，在智慧物流中，AI Agent可以主动规划最优配送路线，并根据天气、路况或车辆状态的变化，动态调整路径，提升运营效率；在交通安全管理中，Agent能够根据实时数据精准预测潜在风险点，及时预警并协助执行安全措施。

CES信息发展通过深耕多维度数据采集与分析，结合AI Agent和ASLM技术，已形成一套涵盖从数据到决策的闭环生态体系。这不仅是公司在智慧交通与北斗导航领域持续创新的有力体现，也为推动行业智能化升级提供了坚实的技术保障。

探索数据要素赋能AI Agent的未来之路