高昂。各国家、地区的政策法规、基础设施差异大，同时还要尽量保障全球服务质量和体验的一 致性，这无疑增加了企业全球化发展的难度。 云服务与算力网点布局问题：在本土之外构建云基础设施，可能涉及土地、供电、人力等多 项工作，组织协调难度极大。不同国家基础设施发展水平不一，无论是中企出海还是外企入 华，都会因不熟悉当地环境而困难重重，难以获得理想的云服务与算力支持。此外，合规风 险问题不容忽视， 数据的主要目的地和来源，而无需像传统 DMA 一样通过主内存中转， 进一步实现更高的带宽、更低的延迟和更低的功耗。另外，在系统设计层面，基于 g�i 的底层硬 件，也实现支持处理器双单路硬件架构通过独立供电与运行单元设计，在单路故障时仍可维持 另一单路稳定运行，实现功耗隔离与故障隔离，保障系统持续稳定运行。 QAT 硬件加速：英特尔 ® 数据保护与压缩加速技术（英特尔 ® QAT）专用加速引擎提供了带外

其次，在实际应用中，可以将设备分为不同的类，例如机车、 信号设备、供电系统以及轨道等。每类设备基于其不同的工作环境 和故障特征，采用相应的数据特征和算法进行建模和分析。以下为 不同类设备的主要故障类型及其监测指标： 设备类型 主要故障类型 监测指标 机车 电机故障、制动失效 温度、振动、声音等数据 信号设备 信号失灵、延时 通信延迟、信号强度、数据包丢失 供电系统 电压波动、设备短路 电流、电压、负荷情况 高 效的监测系统的构建。为实现对设备运行状态的实时监测与故障预 警，建议从以下几个方面入手建立综合性的监测系统。 首先，监测系统应涵盖轨道交通设备的关键组成部分，包括列 车、轨道、信号系统、供电系统及其他辅助设备。通过在这些关键 节点上安装传感器，收集设备的实时数据，例如温度、振动、压 力、电流等。 其次，监测系统需具备数据采集和传输能力。建议采用边缘计 算设备，以便在设备附近进行初步的数据处理，快速筛选出异常信 大模型可以通过海量数据分析与深度学 习，准确识别出设备运行中的潜在故障模式，并实现即时预警，从 而有效减少停运时间及维护成本。 首先，故障模式识别的关键在于对传感器数据的实时监控和智 能分析。轨道交通设备如列车、信号系统、供电设备等，通常配备 了多种传感器，这些传感器能够监测运行状态，包括温度、振动、 压力等多种参数。通过采用 AI 大模型技术，可以构建一个综合数 据分析平台，将传感器获取的数据进行实时处理和学习。

高度与方位：传感器与监控设备需固定在适合的高度，一般建 议在 2.5 米至 3 米之间，以避免被地面障碍物遮挡。同时，传 感器的方位应朝向主要监测目标，如轨道、设备和环境。 3. 供电与通信：所有传感器和监控设备应具备良好的供电和通信 条件。可以设计自供电的方案，如使用太阳能供电，结合无线 网络进行数据传输，实现长效的运行维护。 4. 耐候性：由于设备需长期暴露于外环境，所有传感器和监控设 备应具备良好的防水、防尘和抗震能力，选择适合铁路沿线的 GDAL（地理数据抽象库）等 开源工具进行格式转换，提高数据的兼容性。 在数据融合的基础上，建立一个包括多种地理信息层的 GIS 平 台。此平台应具有以下几类基本信息层：  铁路线路层  关键设施（车站、信号机、供电等）位置层  地形与地貌层（如 DEM 数据）  自然资源与环境信息层（如水体、植被分布）  人口分布与社会经济层 通过图层叠加分析，可以获取有关铁路运行环境、潜在风险和 保护区域的重要信息，促进科学决策。

全面上线辽宁省热线平台：服务80+坐席人员， 工单填单时间由186s/单下降到133s/单；工单 记录完整度提升30%  在热点事件分析场景：处理90余万张工单，完 成12万个小区数据抽取，形成供水、供电、供 热等6类单位画像  热线数据报告：围绕投诉、求助、建议与举报信 息开展时空定位、问题萃取、颗粒缩放、精细诊 断等多维度分析，输出周期报告和专题报告 大模型赋能政务热线应用 n 联通数智