交通信号灯优化..................................................................................14 2.1.1 实时交通流量监测......................................................................15 2.1.2 信号灯时长动态调节.... 3.2.1 碰撞避免策略.............................................................................43 3.2.2 实时动态路径调整......................................................................45 3.3 驾驶行为分析......... 智能调度系统......................................................................................57 4.1.1 实时乘客需求分析......................................................................59 4.1.2 车辆调度算法.......

工地作业流程节点多，缺少过程可视化管理 成本和质量管控要求高，缺少可视化回溯管理 人员安全意识薄弱 人员管理困难 机械设备管理难 施工质量问题 进度实时追踪难 施工现场监管难 现 阶 段 工 地 现 状 及 问 题 上 级 部 门 政 府 监 管 施 工 个业务系统的解决方案。充分 利用物联网技术及时采集施工过程中的人、机、料、法、环、测等关键要素的动态信息 ，利用移动互联网和大数据、云计算技术、 BIM 技 术实现施工现场海量数据的实时上传、汇总、分析、展示 ，并植入大数据及 AI 能力 ，使得工地管理和服务变被动为主动的高效智慧管理模 式 ，快速建立工地“管理 + 服务”的智慧体系 ，从而实现从传统管理工地到智慧工地的转型 目现场管理 痛点 构建工地现场智能监控和控制体 系 依托最新技术手段 建设目标 人员安全意识薄弱 进度实时追踪难 施工现场监管难 机械设备管理难 降低人工成本 人员管理困难 安全质量问题 智能监管 人工计算慢 绘制、修改不 便 保存交互困难 人工智能 实时、持续监 控 云平台数据共 计算力强 图纸修改方 便 存储交互方 管理升级 智慧建造时代

6.2 数据分析工具与算法...........................................................................77 6.2.1 实时分析算法.............................................................................79 6.2.2 预测模型应用.. 估，还关系到交通运输、农业监测、灾害预警等多个领域。近年 来，伴随无人机、遥感技术的快速发展，建立一套高效、经济、精 确的低空环保监测网络显得尤为重要。 低空环保监测网络的设计目标是通过整合多种监测手段，实现 对低空环境的全面、实时监控。该网络将涵盖多个监测点，能够收 集和传输多维度的环境数据，为决策支持提供科学依据。根据相关 数据统计，当前我国大气污染物的浓度仍然高于世界卫生组织的安 全标准，而低空地区的污染物扩散特征复杂，且直接影响人们的生 检，具备灵活机动性及低成本特点。 o 固定监测站点：在重点区域布设固定监测站，确保长期 的、稳定的数据采集。 o 移动监测设备：结合车载监测设备，可实现对动态地区 的实时监测。 3. 数据传输与处理 o 采用物联网技术，将各监测节点的数据实时上传至云端 平台。 o 开发数据处理与分析软件，实现对监测数据的智能分析 与可视化。 4. 预警与响应机制 o 建立环境风险预警模型，当污染物浓度达到预警阈值

4 精细化信息管理需求 ........................................................................... 78 4.5.5.5 实时监测管控需求 .............................................................................. 79 4.5.5.6 统计分析 扁平化、实战化，不断提高警务工作的主动性、精确性、实效性，努力提升道 路 交通治理能力水平。 1.2 项目目标 坚持实战需求、民警需要为导向，以“两网两带”建设为基础，围绕运行态 势 实时感知、安全管控能力提升、管理服务精准高效工作目标，建设智慧交通大 脑一期工程，通过建设公安交通大数据中心、数据中台以及交通运行监测、实景 指挥调度、信号控制优化、交通诱导发布、勤务管理考核、车辆缉查布控等核心 环境。充 分 发挥工程建设项目经济、社会和环境的综合效益。 3.1.1 深度集成、信息共融 平台需满足道路交通安全动态管控的业务实战要求，对大数据量的各类数 据 信息采集传输、分析处理的实时性要求非常高，平台建设要实现各类信息资 源的 统一汇聚存储和管理，要实现基于同一数据库的同一应用管理的深度集成， 能在 同一应用同一界面上展示各类动态监管信息，要拓展移动终端应用，实现 同一终

企业 大 屏端 PC 端 应用层 基础层 平台层 网络层 建设目标 总体建设目标 旨在实现精准可视化管理 ，通过三维虚拟模型还原低空园区场景并实时监测设备状态 ；提升运营效率 ，模拟优化生产流程与资源调度 ； 增强安全保障 ，实时预警风险并优化应急预案 ；推动创新发展 ，为低空产业创新提供平台支持并促进企业合作 ；最终打造智慧园区标杆 ， 为低空行业树立典范并提供可借鉴经验模式。 智慧园区 制造工厂、装配车间等各个功能区域 ，实现 园区全场景的可视化展示。 实时监测园区动态 实时监测低空园区内各类设施设备的运行状 态 ，如生产设备的运行参数、物流运输车辆 的位置等 ，为管理者提供精准的决策依据。 提升运营效率 实现智能化的资源调度 ，如人员、设备、 能源等 ，确保资源的合理分配和高效利用。 增强安全保障 对低空园区的安全风险进行实时监测和 预警 ，如火灾、泄漏等 ，提高应急响 应速度和处理能力 事件态势 低空园区数字孪生平台 • 园区数据分析与决策支持 • 数字孪生平台可实现对低空园区人、车、物、事件、环境、安全等重要指标日常运行的监测 ，以及对园区全局的把握和资源的综合调度 ，实时、可视化掌握园区 各系统运行状态 ，结合大数据与 AI 技术 ，为低空园区的运营提供决策分析依据 安防态势 通过虚拟现实技术 ，将汤景 3D 模型转化为沉浸式的虚拟场 景。在这个虚拟场景中 ，人们可以仿佛置身于低空园区之中

以往只能 采取事后维护或者基于主观经验判断和固定失效周期的定 期维护， 很难准确识别设备故障并维修， 容易造成产线停滞 和生产安全等重大问题。随着智能传感器和通信技术的兴起， 实时监测高炉等设备的温度、压力、流量等各种工况数据成 为了现实，基于此可实现设备故障的自感知、自分析和自决 1 策，做好设备的预测性维护，减少维护成本，提高设备的可 靠性，并保障生产的通畅运转。 钢铁行业工业互联网平台典型应用场景及实践 1.2.1 设备全生命周期管理 钢铁行业工业互联网平台可实时采集高炉等高价值设 备的运行数据， 结合设备故障诊断模型， 自动预警设备故障 并确定最优设备维护方案，实现设备预测性维护。 一是设备 状态监测。 钢铁企业通过工业互联网平台实时采集高炉等设 备工作温度、工作环境和应力分布等状态数据， 并做可视化 处理，增强设备状态监测的可靠程度。 企业整个生产过程的工业互联网平台， 通过建设能源管控中 心，实现能源生产、能源消耗数据的自动实时采集、集中监 视，并基于数据进行能源智能管理、能源供需平衡、能源预 测优化， 生成高效的能源利用方案，减少能耗成本。 二是治 污减排。 钢铁企业可在各工艺设备的排污口设置智能监测传 感器，将实时采集的排污数据传输至工业互联网平台， 综合 分析钢铁企业生产过程中的有毒有害物质的排放情况，

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 23%，显著超越传统量化 基金表现。这一趋势背后是 AI 技术在处理高维非线性市场数据时 的独特优势：通过实时分析海量异构数据（包括行情数据、新闻舆 情、卫星图像等），AI 系统能够发现人工难以捕捉的微观市场规 律，并在毫秒级响应时间内完成交易决策。 当前 AI 量化交易系统的核心价值体现在三个维度： 多模态数据融合：传统量价数据与另类数据（卫星图像、社交 媒体情感、供应链物流数据）的结合使模型预测精度提升 20%-35%。例如，美国对冲基金 AQR 通过分析停车场卫星图 像预测零售企业季度营收，年化收益提升 12%。  实时性跃迁：FPGA 硬件加速将订单响应时间压缩至纳秒 级，JP Morgan 的 LOXM 系统可实现每秒处理 2 万笔衍生品 报价。  风险控制智能化：基于联邦学习的跨市场风险传染模型可将黑 实盘年化收益 偏差率 原始数据 28.7% 16.2% 43.6% 可信方案处理 19.5% 18.9% 3.1% 其次，模型层面的可信性需通过多维度验证：  动态适应性：采用在线学习机制，实时监测市场状态切换（如 牛市/熊市/震荡市），调整模型参数阈值  风险暴露分析：通过压力测试模拟黑天鹅事件，确保最大回撤 不超过预设阈值（如 15%）  逻辑可解释性：使用 SHAP 值分析特征重要性，避免深度学习

）视频 同步看直播 千兆无线接入（无线宽带、类 WIFI ） 极限环境公共保护和意外灾难救助 提供低时延 / 大连接 / 高速率等差异化连接（端到端 ) 大规模人员和资产跟踪监控 360 度实时直播 高密度连接（人 + 物） 智慧城市 车联网 行业背景 综合治理平台（ 9+X ） 1 2 4 5G 技术革命 5G 公安业务应用 3 4 解决方案 4 C 目 录 O 可视通话、多方联动，实现快速反应处置； 遇有火灾、 沉水浸没等紧急事件，可主动、被动、 远程控制破窗 及开门逃生； • 通过实时采集乘车人员的人脸、通信数据，可实 现人 员的比对识别、轨迹分析和布控预警，有效 管控可疑 人员，多方面保护人民群众的生命财物 安全。 无人机图像 单兵图像 车载图像 警用机器人 无线链路 临时布控 全方位实时无线图像采集 3.2 5G 应用场景 1—— 交通疏导 1. 交通事故：当发生交通事故 低空对地运动车辆检测与运动特性分析：通过关键技术的研发，检测出地面运动 车辆等交通对象，并估计它们的运动状况，从而达到智能化道路交通管理、减少 交通事故的目的。  主要进行实时现场作业，通过移动交通指挥车，现场对路况进行交通疏导，并配 合喊话系统。  远程图传监控中心控实时性不强，通过无人机或者指挥车直接公网回传指挥中心。 20~40m 喊话器 高清可变焦摄像头 4K ， 25Mbps ， 1s 案例：珠海交

4 全球研发投资排名 体验创新 为客户、供应商、员工实现 ROADS 体验 Real-time （实时） On-demand （按需定制） All-online （全在线） DIY （个性化自助） Social （社区化分享） • 实时了解订单状态 • 实时提交需求 • 实时事件提醒 • 差异化的方案需求 • 可选产品配置 • 订单在线处理 • 问题在线解决 • 自助下单与查询 自助下单与查询 • 获得定制包信息推送 • 社交平台协同 • 交流与反馈 • 获取实时预测 • 订单实时下发 • NA • 信息交互全在线 • 供应商信息自助维 护 • 供应商协调平台 • 绩效评价社交化 • 实时制定计划 • 实时处理需求 • 按需定制订单服务项 • 按需定制解析报告 • 在线预测与计划 • 在线处理订单与需求 • 自助报告或报表 • 例行工作自动化处理 2000 2010 2020 2030 来源 : IDC, Huawei GIV 非结构化数据 >80% 结构化数据 数据实时分析 敏捷创新 风控场景：黄牛识别、异常拦截… ... 经营场景：实时报表、实时明细… ... 车联网场景：实时规则、实时检 索… ... …… 数据跨域分析 公司内部 业务 1 业务 2 …… 业务 n 公司外部 客户 伙伴 …… 厂商 技术驱动产业革命

上海市公安局会同市大数据中心、市交通委等部门，提出了打造 智能化公安道路交通管理系统（IDPS 系统），该系统是上海城市运 行管理系统的一个子系统，通过整合现有交通设施和系统资源，提 供一个可量化的监测模式，全量、实时感知人车等交通出行“底数”， 科学测算路网承载力，并在此基础上，依托智能化技术模型，动态 分配路权，智能诱导交通，主动压降事故，有效控拥避堵。 该系统是一个开放的系统，为全市交通管理提供智能化基础支持 的智能分析与计算，实现路口信控运行状况的实时监测和评价分级， 对路口处于“空排、失衡、过饱、低效”等情况进行自动报警，能够给 出建议配时调整方向供信号优化。 安全风险特征认知：针对影响交通安全的事故、事件、警情等， 需要识别及认知其安全风险，包括发生时交通流特征分析、成因关 联分析、影响程度分析等，作为对交通安全风险评估的基础认知数 64 据，支撑安全风险源头管控等业务需求。 交通仿真决策：为满足实时追踪重点车辆、主动预防潜在风险事 交通仿真决策：为满足实时追踪重点车辆、主动预防潜在风险事 件，提高事件处置效率和进一步改善信号配时业务等，利用实时仿 真系统对车辆运行轨迹推演、路径分析，定量评估多种信号控制方 案、交通运行效果、交通组织方案、交通事件响应方案、管控预案 等以推送最优的方案用于真实场景。 交通业务驱动：业务管理数据同源，基于对交通运行底数的掌握 针对现有业务系统，需要实现数据同源，保障在面向交通拥堵治理、 交通安全风险管控、重点车辆缉查、信号控制业务、设备故障排查