人工智能技术在地铁运营场景中 的典型应用 中国人工智能产业发展联盟 交通+人工智能深度融合委员会 2020年8月 1 版权声明 本研究报告版权属于中国人工智能产业发展联盟，并受 法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本报告文字或者 观点的，应注明“来源：中国人工智能产业发展联盟”。违反 上述声明者，编者将追究其相关法律责任。 2 目 录 版权声明................ ................................................................................... 7 二、人工智能在地铁运营中典型应用场景............................................................................ 7 (一) 人工智能在地铁服务中的应用 能力。通过对“人-车-站”的智能赋能，能够显著提升地铁处 理应急事件的能力。未来，随着人工智能在多维度认知智能 方面的发展，在提升地铁应急能力上具有十分广阔的应用前 景。 二、人工智能在地铁运营中典型应用场景 人工智能技术可在地铁建设、调度、运营、维修、服务 等各个环节发挥作用。智慧地铁终极目标在于构建一个智慧 大脑，具备综合处理分析外部事件和各子系统信息并进行决 8 策的能力。外界信息包括公安、消防等政府部门信息，天气

聚类生成典型概率场景 ArcGIS 城市级 社区级 Energy use(kWh/sqm) 城 民 生 活 赴 发 零 售 BnergyPLS 全 社 会 用 电 交 闺 通 墙 4 (a)CMIP6 未来气象数据库 (b) 动态降尺度方法 (a)MERRA-2 历史气象库 (c) 聚类生成典型概率场景 一个老问题的几个新挑战的解决思路： EnergyPlus 全 社 会 用 电 交 通 运 输 批 发 零 售 5 1 民 生 活 社区尺度 UBEM 模拟建筑群的 典型年逐时冷 / 热 / 电能 耗 EnergyPlus 建筑热工机理模拟 ● 室外太阳热辐射 ● 围护结构传热 ● 室内非均匀温度场 90 Energy use(kWh'sqm) 12701:2000 ● 机械系统 ( 暖通 / 照明 ) 仿真 ● 运 行时 刻表 厦门市 4 类典型住 宅 Energy use(kWh/sqm) Energy use(kWh/sqm) 0101010000 40101000 063001.00:0

工业互联网促进传统产业加快上线上云。 2020 年 3 月 20 日， 工信部发布了《关于推动工业互联网加快发展的 通知》，提出 要深化工业互联网行业应用。 为理清不同行业的数字化转型趋势、典型应用场景和 落地路径，在对 50 余家企业进行调研和访谈的基础上，我 i 们编制了《工业互联网平台赋能重点行业数字化转型方法 论白皮书》，旨在为细分行业上云上平台提供一套方法论 D ） —检查（ C ） —处理（ A ）”，对智能化生产、网 络 化协同、个性化定制和服务化延伸等应用场景解决方案进 行 迭代优化。 iv 行业 行业特点 行业痛点 数字化转型趋势 典型应用场景 典型企业 钢铁 生产流程长 生产工艺复杂 供应链冗长 设备维护低效化 生产过程黑箱化 下游需求碎片化 环保压力加剧化 设备管理由传统维护 向智能维护转变 生产工艺由黑箱式向 联网平台垂直行业应用场景全景图，系统梳理了不同行业的 行业特点、行业痛点、数字化转型趋势、典 型 应 用 场 景 和 典型企业。 表 工业互联网平台赋能重点行业数字化转型应用场景全景图 v 行业 行业特点 行业痛点 数字化转型趋势 典型应用场景 典型企业 石化 设备价值高 工艺复杂 产业链长 危险性高 环保压力大 设备管理不透明 工艺知识传承难 产业链上下游协

...........................................245 1. 引言 近年来，人工智能技术的快速发展为金融领域带来了革命性变 化，其中量化交易作为数据驱动的典型应用场景，正逐步从传统统 计模型转向以机器学习为核心的 AI 赋能模式。根据国际清算银行 2023 年报告，全球顶级对冲基金中已有 78%将深度学习纳入核心 交易策略，其资产管理规模年均增长率达 系统。下文将具体阐述该方案的技术实现路径与 关键性能指标，为机构投资者提供即插即用的升级方案。 1.1 研究背景与意义 近年来，人工智能技术的快速发展为金融领域带来了革命性变 革，其中量化交易作为技术与金融结合的典型应用，正逐步从传统 统计模型向 AI 驱动的高级算法演进。全球量化交易市场规模已从 2018 年的 1.2 万亿美元增长至 2023 年的 2.8 万亿美元，年复合增 长率达 18.5%，AI 技术对金融市场数据进行建模分析，并自动 执行交易决策的系统化方法。其核心在于将传统量化交易的数学统 计模型与 AI 的动态学习能力相结合，通过数据驱动的方式捕捉市 场非线性规律，实现收益优化和风险控制。典型的 AI 量化交易系 统包含数据层、算法层、交易层三大模块，形成从市场信号识别到 订单执行的闭环。 数据层负责处理多源异构金融数据，包括：  结构化数据：交易所高频行情（1 分钟级 Tick

网络大连接、大带宽特性，实现了高清视频实时回传和重点指标 监测，同时借助移动大数据优势，提升了联动指挥中心的管理效能。 2019 年 10 月 18 日世界互联网大会期间，获得各级领导认可并被主流媒体 多 次报道 。 2.9 典型案例 2019 年 10 月 18 日世界互联网大会期间“乌镇 5G 未来城镇运营中心”一期落地，获得各级领导认可并被主 流媒体多 次报道 。 围绕善政、兴业、惠民三大主题，涵盖 8 大领域场景，融合政务经济和城市感知数据， 对照数据来源： AI 智道公众号 ， 2019 年安防领域中标份额 TOP19 整体供应商名单，选取前三位厂商相关产品对照 3.12 竞品分 析 28 3.13 典型案例 -- 上海嘉定区雪亮工程项目 项目简介：该项目由上海市嘉定区政法委指导牵头，上海市公安局嘉定分局具体推进招标和建设，建设嘉 定 区“全域覆盖、全网共享、全时可用、全程可控”的公共安全视频监控体系。集成公司支 数通网络建设 智能分析 + 结构化平台 建设 网络传输与机房配套 运维平台建设 安全体系建设 街镇大屏等系统 系 统 拓 扑 结 构 建设内容 项目意义 29 3.13 典型案例 -- 上海青浦区“智慧安防社区”项目 项目简介：项目为“供货 - 安装调试 - 试运行 - 验收合格 - 租赁服务”模式的交钥匙工程。由中标人投资建设及 运 营维护，政府出资租赁，租赁服务合同有效期为

5 （二）重点开发区：部分领域实现赶超，中坚力量潜力巨大 ............ 7 （三）农产品主产区：特色标杆已成规模，转型路径日益清晰 ........ 9 （四）重点生态功能区：典型场景初步形成，绿色转型成效显现 .. 11 二、纵向看，全区县域数字经济发展保持强劲增长活力 .................. 13 （一）基础能力指数高速增长，硬核支撑加速夯实 ... 位7，并成为广西唯一入选商务部第 一批全国农村电商“领跑县”名单的县（市、区）。贺州市八 步区扎实推进人工智能赋能千行百业，自治区工信厅公布的 两批广西人工智能产品、垂直领域模型和“人工智能+制造” 典型应用场景名单8中，八步区入选成果数量位居全区第 4 名， 并依托“数智种植”模式打造广西首个供港蔬菜数字化示范 基地，2024 年实现蔬菜线上贸易收入 5187 万元，同比增长 89%9。 ”》。 8 数据来源：自治区工信厅，《自治区工业和信息化厅关于公布 2025 年第一批广西人工智能产品、垂直领 域模型和“人工智能+制造”典型应用场景名单的通知》《自治区工业和信息化厅关于 2025 年第二批广西“人 工智能+制造”产品、垂直领域模型和典型案例拟入选名单的公示》。 9 数据来源：自治区农业农村厅，《贺州市八步区供港蔬菜基地》。 广西县域数字经济发展评估报告（2025 年）

完成低空医疗物资首航，无人机从自治区人民医院苏州路分院到总院的 8 公里航线， 仅用 10 分钟就将急救物品送达。 西南地区的昆明积极发展低空旅游，在滇池、石林等景区开展无人机编队表演， 丰富景区游玩内容。 典型企业自建园区案例： 峰飞航空武汉总装基地：位于武汉市汉阳区，占地 260 亩，计划年产 eVTOL 航空 器 200 架，年产值达 28 亿元。该基地将打造制研中心、指挥中心、资本中心、通航中 配件、景区购物、餐饮等领域。2024 年 8 月，昆明成功实施云南省首个"低空+维修物 流配送"项目，通过无人机配送将平均配送时间从 2 小时压缩到 5 分钟，修车效率提升 3 倍，人力成本减半，库存周转率提升 200%。 典型企业自建园区案例： 顺丰无人机物流枢纽：顺丰在全国多地布局无人机物流枢纽，其中在天津临港试 运行"跨海钻井平台物流线"，通过 3 个月零事故的百万条避障数据积累，为后续载人 奠定基础。在安徽金 天即可完成所有巡检并自动生成成果报告。新疆阿勒泰将无 人机用于草原生态监测，管护效率大幅提升。 西南地区的云南积极发展林业有害生物防治监测，利用 GIS 数字高程模型进行仿 地飞行，使监测效率提高 50 倍。 典型企业自建园区案例： 陕西中天禹辰高端无人机制造项目：位于商洛丹凤，总投资 5.8 亿元，分两期推 进。一期已建成 2.1 万平方米生产办公大楼，涵盖无尘车间、重装厂房及无人机培训 基地，并配套

AI时代数据中心战略定位及战略价值············································ 新使命：从“Data Center”到“Digitalization Center” 数据中心，一个典型的“开放的复杂巨系统” 韧性是“设计+演进”出来的，AI驱动韧性跃升 ·············································· ·············· 数 据 中 心 本 质 是 一 个典型的“开放的复杂巨系 统 ”。其复杂性不仅源自其超大规模、多组件、多 层级的物理与数字结构，更来自于要支撑动态多变 的业务需求、适应外部环境不确定性与抵御多样化 风险的要求，其具备如下典型特征： 韧性不是单点冗余，而是全局平衡。韧性不是将“零故障”作为不切实际的目标，而是让“恢复成为本能” 数据中心，一个典型的“开放的复杂巨系统” ·组件的多样性与异构性：数据中心集成成千 活，即：通过全栈双活架构设计同时满足严格 的数据恢复能力RPO（恢复点目标）要求和极 致的业务恢复能力RTO（恢复时间目标）要 求。传统双活容灾一般是同城双活，云化转型 后出现了异地双活。 典型容灾系统介绍 韧性 DC 白皮书 27 26 一份给 CIO 规划建设数据中心的参考 业务发生故障时，故障的严重性和影响范围是不一 样的，结合业务故障严重性和影响面得出“业务连 续性等级分类分级要求”，可分为L1~L5五级标准：

电力系统负荷预测与调控大模型 应用 电力行业校企合作开发平台 电力场景数据样本智能标注 云端和本地服务器训练资源 支持 电力领域典型数据库 电力人工智能实训平台 电力领域人工智能基础模型 场景需求 3 5/37 建立并优化以典型场景为导向、以 AI 赋能为抓手、以落地应用为目标的电力 Al 多模态大模型； 整合资源优势，加强企业高校合作，推进技术交流、数据共享； 建立电力行业数据规范、打造电力行业人工智能合作联盟、推进行业有序蓬勃发展。 DeepSeek? QWen? 电力人工智能合作联盟 电力场景预训练模型封装 典型电力场景算法模型包 电力业务场景数据规范 典型场景智慧解决方案 电力标准数据集打包 应用层 功能层 资源层 电力智能问答专家系统… 电力设备智能运维大模型 底层平台 成果