测和预警 通知。首先，通过部署在铁路沿线的传感器、摄像头及无人机等设 备，收集包括气象条件、车速、列车运行状态、地面情况、设备状 况等多种数据。这些数据将通过边缘计算进行初步处理，再通过无 线网络发送至中央处理系统中进行更深层次的分析。 接下来，系统将利用机器学习算法，对采集的多维数据进行分 析。具体的评估指标包括但不限于：  轨道高程变化  隧道湿度和温度  路基和轨道的磨损程度 隐患。 首先，系统应部署多种类型的传感器，包括视频监控、温度传 感器、振动传感器、声学传感器等。这些传感器可以实时采集铁路 沿线的环境数据、设备运行状态和外部因素的变化情况。数据通过 无线网络传输至中央处理单元，供 AI 模型进行分析。 其次，应用 AI 算法对实时数据进行分析。通过机器学习和深 度学习等技术，系统能够识别出异常情况，如设备故障、轨道变 形、无人进入轨道区域等。基于历史数据和模型的训练，系统能有 质。 10.2.1 城市轨道交通的应用 在城市轨道交通的发展过程中，结合铁路沿线实景三维 AI 大 模型的应用，将极大地促进城市交通系统的优化与智能化。通过三 维建模技术，我们可以对轨道交通线网的相关数据进行全面、立体 的分析，进而提高运营效率、保障安全和改善乘客体验。 首先，实景三维 AI 大模型可以在城市轨道交通的规划阶段， 提供更为准确的地形、地貌及建筑物数据支持。使用模型模拟不同

有望在降低运营 成本、提升服务质量方面发挥重要作用。 以下是城市轨道交通行业现状的主要特点：  高成本： o 建设和运营费用高昂，需长期投入。  大客流： o 高峰期客流量剧增，部分线网超负荷运转。  设施老化： o 部分老旧设施影响安全与服务质量。  技术滞后： o 老旧系统难以满足现代化需求。 通过信息技术与 AI 技术的深度融合，未来城市轨道交通行业 有望实现 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 号并通过无线网络将数据上传至云平台进行集中分析。最终用户可 以通过移动端或 PC 端系统及时获取数据反馈。 构建监测系统的基本步骤如下： 1. 确定监测目标：根据设备的关键性和故障率评估，明确需要重 点监测的设备和部件。

企 业级 API 阶梯报价为¥0.018/次（百万次以上），月均成本约¥27 万 • 数据清洗人力：需配置 2 名数据工程师（¥35k/人月）进行客户对 话数据脱敏和标注 • 电力与带宽：专线网络年费¥15 万，数据中心 PUE 控制在 1.4 以 下 资源调配关键点 采用 Kubernetes 集群实现动态扩缩容，在客户服务高峰时段自动 增加推理 pod 数量，非工作时间缩减至基础规模的

现数据的高效接入和处理。此系统应包括数据采集层、数据处理 层、应用层和服务层。 数据采集层需搭建多种传感器与设备的接入网络，包括环境监 测设备（如空气质量监测器、水质监测仪等）和用户端的数据上传 接口。各类传感器需通过无线或有线网络实时将数据传输至数据处 理层。 数据处理层则应由强大的数据处理平台组成，它将负责数据的 清洗、存储和初步分析。在此层级中，需利用现代分布式数据库技 术，例如 Hadoop 或 Spark，处理海量数据，并通过数据标准化和