应用智慧云控平台决策道路运行 智慧云控平台是智慧公路建设成功的根本，是决定智慧公路能否发挥“智慧”和“服务”，实现信息互联互 通的关键。利用云计算、大数据等技术，整合路网静态交通设施、动态交通流和交通参与者的时空信息，并基于 GIS/ 高精地图构建完整的数字孪生平台，在此基础上提供认知、决策、仿真、评估等算法模型，是提升交通安全 和效率的关键。 构建多应用多层次服务体系 公众出行服务是智慧公路建 要 求， 利 用 OTN/PON、5G 等 关 键 技 术， 实 现 城 市 交通治理感知数据和 控制指令的安全可靠 传输。 基于云和大数据底座 的 交 通 治 理 中 枢， 利 用时空融合计算技术， 实现对城市交通路网 容量、交通治理对象、 交通供需匹配等核心 要 素 可 计 算， 实 现 交 通 态 势 精 细 掌 握， 警 情 事 件 精 准 研 判、 管 理监控主动决策。 聚集重点道路进行交通拥堵 治理，针对重点对象进行交 通安全风险主动预防 • 提升重点路口全息感知能力 • 融合社会面、政府面数据， 建设交管时空大数据平台， 支撑指挥决策和研判 • 提升路口 / 路段的全息感知 能力 • 基于高精地图和时空数据底 座，建设数字化孪生平台， 建立数据共享和分发机制 • 提升 AI 能力，建立路网容 量计算、动静态出行需求匹 配和疏导模型、安全风险研

............................. 30 表 10 用于网络流量预测的量子 Tsmixer 模型性能测试例 .............. 31 表 11 用于无线时空性能预测量子 TTM 模型性能测试例 ............... 32 表 12 量子计算机单系统硬件指标选择建议 .................................... 年） 32 4. 无线时空性能预测量子 TTM 模型测试 无线时空性能预测是基于给定多个小区某段时间的用户数和流 量样本，预测未来一段时间的用户数和流量分布，以便优化网络资 源配置，保障网络服务质量。这里给出一个输入序列长度为 96，预 测序列长度为 48 的量子 TTM 模型性能评测案例，如表 11 所示。 表 11 用于无线时空性能预测量子 TTM 模型性能测试例

35%, 且无法 实现毫米级精准测距 ( 误差 > 1 .5 米 ) 。 3 、路口交通问题 数据弧岛现象严重 · 不同系统采集的流量 统计、违法抓拍、信号 控制等数据分散存储， 缺乏统一时空基准，导 致协同优化响应延迟超 过 300ms 。 被动式管理缺陷 · 传统方案仅能对已发 生事件进行记录，缺 乏预判能力。例如对行 人闯红灯行为只能在越 线后触发警报，无法 提前 3 秒进行声光预 感知算法鲁棒性优化 ( 如雨雪天识别调整 ) 、路面安全预警 ( 如结 冰风险 ) 道路应急处置、通行安全提示、养护计划制定 异常事件检测 特殊场景配时调整 ( 如放学高峰 ) 、拥堵成因分析 数据时空对齐、场景化分析 ( 如节假日流量预测 ) 、跨路口协同决 策 交通流异常预判、应急管控方案生成、事故高发风险预警 多 源数据融合分析 精准警力调度 公共交通协同优化 全域感知与数据采集系统 二级子类别 车辆数据 行人数据 非机动车数据 交通控制设施数据 道路与附属设施数据 流量数据 拥堵特征数据 通行事件数据 气象数据 路面环境数据 周边环境数据 时空基础数据 事件关联数据 跨系统对接数据 一级分类 交通参与者 数据 交通基础设施 数据 交通流与运行 状态数据 环境与气象 数据 关联辅助数据 ■ Al 全域感知数 据

AI 模型的性能相近。 图 2-1-3 SCsiNet 性能分析 18 / 87 b) 基于 AI 的时空频域 CIS 压缩 相对于空频域 CSI 压缩，时空频域 CSI 压缩利用了无线信道在时间上的相关性，通过 结合历史信道信息，可以对给定时刻的 CSI 反馈进行进一步压缩。时空频域 CSI 压缩的框 图如下图所示：在 UE 侧，t 时刻，将 t 时刻对应的原始信道或经过预处理的信道，以及历 制比特后反馈给基站；在网络侧，将 UE 侧反馈的二进制比特进行解量化，基于历史时刻的 CSI 和 t 时刻的 CSI 反馈信息，利用 AI/ML 重建部分恢复出 t 时刻的信道信息。 图 2-1-4 基于 AI 的时空频域 CSI 压缩 2.1.2 分布式 MIMO 技术 2.1.2.1 传输方案与信号处理算法 在分布式 MIMO 系统中，多个接入站点（AP）通过前传网络，连接到中央处理单元（CPU）， 往无法抓住信道数据传播特征，无法对信道数据特征进行有效扩充。有学者应用元学习的方 法对 AI 模型进行预训练，以降低再训练时对实测训练样本的依赖程度，但该方法仍需要多 组实采数据样本作为支撑，同时空口开销也较高。 对于基于机器学习的信道状态信息压缩反馈而言，其模型一般分为编码网络（encoder） 和解码网络（decoder）两部分，如下图所示。 高维信道矩阵 反馈比特 （过信道）

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体化系统。与核心企业和金融机构相比，第三方 供应链金融科技解決方案提供商在交付针对供应 链金融量身定制的科技解决方案方面拥有丰富经 验和技术优势，所提供的服务或产品可以跟随交 易主体随机分布，不受时空约束，具有更大的覆 盖面、便利性和开放性。 *注：指设立供应链金融服务平台的核心企业和银行占比 15 中国中小微企业发展政策环境 -近年来中国政府颁布了多项帮助中小微企业发展的利好政策，通过支持

业知识相匹配，同时具有更高的效率。根据Gartner的预测，到2028年，AI技术将自动化至少15%的 日常决策，大幅提升企业生产力，降低运营成本。通过AI技术与城市数字孪生场景结合，以时空为 “索引”对多源异构数据进行时空化治理和融合，并借助知识工程和AI算法进行智能分析、挖掘知 识和辅助决策，可以很好地解决地理规律的复杂性、地理信息表达的多样性以及地理数据的不完备 性等关键问题。 以“模型+知识”智能驱动的AI

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