基础设施上传检测到 的车辆信息；相关支撑平台向云控基础平台发送桥下积水信息、道路 施工信息、能见度信息和路面遗撒信息。 2）云控基础平台根据接收到的车辆信息、路侧感知信息和相关 支撑平台信息进行道路车辆融合感知和道路危险事件融合感知，再根 据融合感知道路危险事件数据和接收到的车辆导航路径数据生成云 端道路危险状况提示指令，并下发至相关车辆。 4.4.5 服务方式 对 L3 及以下的网联车辆：通过 和路侧感知弱势交通参与者信息至边缘云；相关支撑平台上传桥下积 水信息、道路施工信息、能见度信息和路面遗撒信息至区域云； 2. 边缘云根据网联车辆和路侧基础设施上传的信息和区域云下 发的道路危险信息进行道路危险状况提示，上传云端融合感知道路危 险事件数据和云端道路危险状态提示指令至区域云，将云端道路危险 状态提示指令下发网联车辆； 3. 区域云根据边缘云上传的云端融合感知道路危险事件数据和 云 业务规则 1）网联车辆在行驶过程中上报自车的车辆定位数据、车辆状态 数据、车辆导航路径数据和车端感知数据；路侧基础设施上传检测到 的车辆信息； 2）云控基础平台根据接收到的车辆信息和路侧感知信息进行道 路车辆融合感知，得到云端融合感知车辆数据和云端融合感知弱势交 通参与者数据并将融合感知的信息下发至相关车辆。 4.7.5 服务方式 对 L3 及以下的网联车辆：通过 HMI 界面及语音为驾驶员提供云

景区内部人行游步道，大部分位于核心保护区，破坏生态环境， 且人行游步道形式单一。 黄大线旅游专线 景区单向车行道 人行游步道 景区出入口 黄大线旅游专线（景区景观大道）现状： 木栈道形式单一，后期维 护成本高，破坏自然植被 旅游交通现状： 路面状况良好，通达性好 缺乏行道树和植物景观 缺乏行道树和植物景观 游客服务中心 人行游步道现状： 实验区 旅游交通提升策略： 完善提升景区游览（参观）路线，使之布局合理、顺畅、美观。

烟火识别 高空作业区 爬高提醒 仓库 烟火识别 仓门是否开启识别 占道堆积识别 园区食堂 明厨亮灶 园区智能 AI 巡检 - 非法闯入识别 建议部署区域：园区周界、车间防护栏区域、车行道、其他禁止闯入区域 非法闯入识别：通过人形轨迹检测算法对区域入侵实时检测，过滤非人体（树叶晃动、光线影印、猫狗等）入侵 误报，若有人员非法闯入（支持区域 / 时间等配置），则立即告警给相关人员及时处理

作伙伴 china.org.cn AM :A l o T 应 用 服务平台 考勤应用 访客应用 人脸门禁 车行道闸 视频平台 健康码 设备管理 视频结构化分析 以标签搜图 loT 物联服务 D: 智能设备 人脸门禁 边缘分析盒子 智能 NVR Al 摄像机 人脸访客机 车行道闸 无人机 机器人 更多物联传感器 A: 计算机视觉 社区 / 园区类 ( 智慧社区 / 园区综合管理平台 ) 智 慧 商 业 ( 智慧商业综合管理平台

电力行业的要求定制的，其中包括电力线，输水管线，下水道管线，树木， 雨水渠，自行车道，人行道等。 园区有出入管制和出入管制。 标牌沿道路集成。 生态高效的运输 为工人提供了从最近的公共交通枢纽进行内部运输和外部运输的规定。 运输 中提供了电池驱动的车辆，公共汽车候车亭，公共汽车总站等设施。此外， 还为自行车道和带遮荫树木的人行道提供了设施。 停车位 公园在公园级，分区级和地块级都有足够的停车位。 卡车司机为宿舍提供厕 指标分析：绿色基础设施指标，中外无明显差别， 建议直接使用。 （14）低压（最好是光伏）电力系统 指标分析：绿色基础设施指标，中外无明显差别， 建议直接使用。 （15）园区内有供员工使用的人行道、自行车道和 行李架 指标分析：绿色基础设施指标，中外无明显差别， 建议直接使用。 （16）园区有自行车共享系统 指标分析：绿色基础设施指标，中外无明显差别， 建议直接使用。 （17）园区有电动和混合动力汽车充电点 《工业园区国际指南》本地化 第 117 页 工业园区内设有废物交换中心，促进工业共生和经济循环 （是 = 1；否 = 0） 低压（最好是光伏）电力系统 （是 = 1；否 = 0） 园区内有供员工使用的人行道、自行车道和行李架 （是 = 1；否 = 0） 园区有自行车共享系统 （是 = 1；否 = 0） 园区有电动和混合动力汽车充电点 （是 = 1；否 = 0） 非饮用水和“灰色”用水用于工业园区灌溉

车辆提供引导 服务等价值应用。 图 3-4 路外停车场感知计算系统示意图 智慧停车发展及智慧停车系统白皮书 17 视觉感知与定位：停车场通道上方以一定间隔，部署高清分辨率摄像机，采集通 行道路上的动态和静态信息，多个摄像机的视频码流通过场侧网络传输到边缘计算 单元。摄像机与边缘计算单元联合进行停车场道路状态、障碍物、目标车辆状态的动 静态感知与识别，获得障碍物、行人、目标车辆位置的精准坐标数据，再结合高精度 几部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时，触发图像采集单元采集当前的视频图像。 车牌识别单元对图像进行处理，定位出车牌位置，再将车牌中的字符分割出来进行识 别，之后组成车牌号码输出。停车场通过将车牌识别设备安装于出入口、通行道路上 方和停车位前方，记录车辆的车牌号码、出入时间、行驶位置、停放车位，并与自动 门、栏杆机的控制结合，就可以实现车辆的自动计时收费；进一步地与云服务平台结 合，又可以辅助实现反向寻车、车找位导航和

6）驾驶员识别预警，采取减速等措施。 23 / 32 此场景的具体量化参数及条件可参考 C-NCAP 2024 版测试规程中的定义：道路交通信号灯始 终置为红色，RxV 按照规划行驶路径沿车道中心线行驶，分别在直行道以 40km/h，50km/h 和 60km/h 的速度测试。本研究中取相对苛刻的一组条件，即测试车速为 60km/h。 图 10 C-NCAP 2024 TSR 测试场景示意图 7.2 危害分析和风险评估

据中提取有价值的信息和洞察，工业物联网、云计算、虚拟现实等数 字化生产工具的普及为数据在生产过程中的应用提供广泛基础。例如， 通过数据管理系统对交通数据这一劳动对象进行收集、开发利用和有 效分析，能够根据车辆通行密度合理进行道路规划，实现即时信号灯 调度，扩大已有线路运行能力，创造社会经济效益。数据作为新型劳 动对象的作用不断凸显。随着数字经济快速发展，数据成为国家基础 性战略资源和关键生产要素，作为新型劳动对象参与物质生产和价值

规则引擎 设备联动、空间联动、场景联动 数字孪生引擎 空间渲染、虚实融合渲染 3D 高精度地图 二维 GIS 地图、三维空间定位 空间场景服务 城市管网、光伏屋顶、高效机房、人行道闸、停车场、共享工位、… 基础服务 设备、数据、算法、数字孪生、统一身份、位置、… 知识推理与计算引擎 图谱构建、知识融合、推理计算 网络 Linux OS @ 物理机/虚拟机

“少车化（Car-Lite）”交通模式：裕廊湖区定位为“少车化片区”的愿景，至����年， ��%的出行将通过步行和自行车骑行实现。主要道路将被设计为公交优先走廊，设有 公交专用道、更宽的人行道和自行车道。货运交通也将大幅度转移至地下，以腾出地面 空间供行人使用。 水岸绿色之城：裕廊湖区��%以上的面积将用于公园、绿地和水系，其中包括裕廊湖周 围��多公里长的湖滨长廊。区域内街道都以冠层树木提供遮荫，形成绿色走廊，作为野