2.2 交通事件检测与响应...........................................................................19 2.2.1 事故自动检测.............................................................................21 2.2.2 事件响应联动机制.. ....27 2.3.2 交通模式预测模型......................................................................29 3. 自动驾驶技术..............................................................................................31 隐患等挑战。因此，将人工智能技术与交通领域的深度融合，能够 有效提高交通系统的效率、安全性与可持续性。 AI 在交通领域的应用主要包括智能交通管理系统、自动驾驶技 术、交通流量预测与优化、公共交通资源分配等方面。例如，智能 交通信号控制系统利用 AI 算法，能根据实时流量数据自动调整信 号灯周期，大幅减轻交通拥堵情况。根据相关统计，采用智能交通 管理系统后，城市的平均行车速度可提升 15-25%，交通事故发生

入的业务系统，采用中间件抓取工具实现数据的自动化集成归档；对于企业内 外的网站资源，采用资源定题采集工具实现自动采集。对于档案系统上线后再 上线的业务系统，统一要求支持 Web services 标准，以便利用 Web services 标准通用接口完成数据集成归档。  中间件抓取工具 中间件抓取工具处于档案管理系统与其他业务系统之间，采用只读的权限， 通过参数配置，主动将选择的业务系统中数据自动抓取到中间环境，并在中间 ，并在中间 环境对抓取的数据进行元数据合成、原文合成、交叉检验。最好自动归至数字 11 档案管理系统的档案库中。 中间件抓取工具可以进行系统配置，包括设置数据抓取的业务系统，抓取 的时间等；并可以配置抓取业务系统对应底表数据，同时将将资源间关联关系 抓取过来；最后可以将抓取的数据进行模版化合成，使归档的公文、报表等与 原信息系统中所见完全一致。 可以实现 ERP、PDM 等业务系统数据在线归档。 资源定题采集工具 该工具采用先进的网络爬虫技术，可以主动、自动的将指定的网站的资源 采集下来，并自动对采集的资源进行处理。可以自动根据关键词，对指定的网 站群进行自动收集、抓取。也可以自动将与搜索关键词相关的网站内容（新闻、 13 资讯等），抓取下来，并将其合并处理成实体的电子文件，用户可以对内容进 行修改调整。通过设置，可以自动将抓取生成的电子文件保存至设置好的地方， 包括本地的计算机或数字档案管理系统的档案库中。

人员测温 口罩检测 人员定位 安全之星 人脸识别考勤 考勤数据可对接云筑、 政府平台、 甲方平台 实时显示进出人员身份信息 ， 宿舍信息 ， 出勤时间等信息， 系统后台自动统计在场工人的人数、 工种、 班组等信息 ， 为项 目劳动力 调配提供依据。 l 分析功能 实时分析在场人数、工种、班组 l 统计功能 数据同步上传、更新、统计 人脸识别进出 工人进出管控 按需配置阈值，异常情况语音报警 工人权限下发 多手段、 多场景信息采集录入 自动上传云平台 ，形成基础数据 信息自动形成报表 ，便于整理查 询 + 手机扫描身份证录入 身份证阅读器录入 人员实名制 订 在线存储 支持文档在线存储，随时查询 线上填报， 自动统计 繁杂数据自动统计，避免了数据整理等繁 琐工作 部门信息共享 避免各部门形成信息孤岛，数据复用， 提升管理效率 人员对工人档案管理负担。 针对性合同及三级教育 可根据工种及特种设备作业人员，快 速生成工种的劳动合同及三级教育卡 无纸化合同 生成合同后，电子签章，完成合同签 应用价值 电子合同 人脸识别， 自动提取数据中心相关信息 数据强关联，复核人员安全教育、交底、 证件等信息 人脸查档 l 分布式算法精准定位，行动轨迹实时记录，加强作业人员管理，督促现场有序施工； l 人员轨迹后台同步，人

2、档案消毒室设备 1 臭氧发生器 臭氧产量 不低于 20g/h;臭氧浓度 10mg/L—20mg/L;落地 式，不锈钢拉丝材质箱体；采用蜂窝陶瓷放电技术，臭氧 浓度高；具有自动/手动定时功能：设定好时间自动开关机； 带微电脑定时，可设置 16 组不一样的工作时间冷却方式风 冷 台 1 2 臭氧浓度检测 器 量 程范围： 100ppm;检测精度：≤±3%FS;分辨率： 0 台 1 3 臭氧浓度控制 器 壁挂式控制器，液晶显示，安装在在消毒室门口外侧，随 时观察到臭氧浓度值；固定式，工业防爆型；抗磁干扰； 可以连接到手机+电脑。 台 1 3、库房恒温恒湿自动管控系统 30 1 区域采集控制 器 尺寸：不小于 10 寸 显示屏类型：TFT 颜色：65K(65536 色) 背光类型：LED 背光亮度：300nit ESD 防护等级：IEC4 有风扇，4+128G 双网 口，4USB 2COM.WIFI 预装系统：WIN7.64 位中文版， 壁挂安装 台 4 系统通过智能设备采集所有库房内的温度、湿度、漏水、 人员侵入等数据，并通过自动模式控制空调、除湿加湿净 31 4 库房环境监测 控制系统 化一体机、电动窗帘、灯光、新风机等智能设备，达到自 动调节温湿度及空气净化的目的，实现库房内空气质量 的 智能管理

中。元数据的捕获采集一方面利用通用数据采集工具实现元数据的采集，另一方 面系统自动判断电子文件类型，并捕获相应的元数据(比如文件名、文件类型、 文件大小、系统环境等等)。 针对不同类型的电子文件，系统支持捕获的元数据也不同，比如：对于数码 照片，可以自动提取拍照日期、色彩空间、像素、高度、宽度等技术性元数据， 及标题，作者等的文件摘要内容。 对于音频文件，可以自动提取比特率，采样精度，采样率，声道数，时长等 技术性元数据。 对于视频文件，可以自动提取编码标准，色彩空间，帧速率，比特率，帧大 小，采样精度，画面长宽比，音频编码标准，音频比特率，音频采样率，声道数， 时长等元数据。 对于扫描文件，可以自动捕获扫描分辨率、扫描色彩模式、图像压缩技术等 元数据。 2.2.电子档案四性检测 在电子档案接收、移交过程中，为防止电子档案在移交传输过程中电子档案 被篡改、感染病毒等，在对电子 被篡改、感染病毒等，在对电子档案正式接收前需要对电子档案进行四性检测， 检测通过后才能正式接收。 真实性：系统通过对电子档案的元数据的数据格式，域值、唯一性等属性进 行检测并自动筛选出有问题的数据，辅助完善修改。 完整性：通过根据元数据的必填属性，案卷号、件号、序号等连续性对元数 据内容进行检测，针对电子文件检测电子档案电子文件是否存在缺失等情况。 可用性：判断电子档案是否能被正常访问，针对电子文件检测判断电子文件

........................................................................................154 7.3.1 自动化部署................................................................................................ 交易系统在真实金融市场中的可靠运行。 2. AI 量化交易概述 人工智能量化交易（AI Quantitative Trading）是指通过机器 学习、深度学习等 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 新，适应市场环境变化。 2.1 量化交易的定义与特点 量化交易是指通过数学模型、统计方法和计算机技术，对金融 市场数据进行系统性分析，并基于既定规则自动执行交易决策的过 程。其核心是将投资逻辑转化为可量化的指标与算法，实现从数据 获取、策略构建到订单执行的全程自动化。与传统主观交易相比， 量化交易具有三个典型特征：一是数据驱动，所有决策均基于历史 与实时市场数据，包括价格、成交量、基本面指标等结构化数据，

随着技术的发展加速，变化频率可能变得更快，周期变得更短 第一次工业革命 第二次工业革命 第三次工业革命  新动力和工业化生产  钢铁、铁路交通等  大规模制造  钢铁、石油、内燃机等  自动化生产  通信技术、互联网、个 人计算机  智能化生产  AI 、物联网、生物科 技等融入人类社会 蒸汽机 电力 信息技术 智能技术 第四次工业革命 数字化转型成为企业发展的必经之路 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 • 异常工作人工处理 • 三方协同和交流平台 • 获取客户、供应商反 馈 客户 供应商 员工 数据已成为核心资产，充分挖掘价值还面临诸多挑战 融合创新 海量数据长期存储 降低成本 华为流程 IT 10PB 交易类数据 40PB 分析类数据 64TB/ 天 训练数据量 自动驾驶汽车 1PB/ 天 生产数据 数字化互联工厂 ）和机器人流程自动化 (RPA) （按需），下发成功后端侧可以客户环境中独立运行。 RPA (Robotic Process Automation) ，即机器人流程自动化， RPA 又被成为数字员工。 什么是 RPA ？ 机器人 Robotic 模拟人机交互，代替或补充人的操作 流程 Process 重复标准化流程 自动化 Automation 7×24 全天候自动运作 RPA

（1）视觉技术是车站监控重要支撑............................................................................ 14 （2）自动驾驶是地铁列车发展目标............................................................................ 16 （3）智能调度是智慧地铁大脑核心 员等压力，另一方面也压缩了列车及相关设备维修检测的时 间，存在一定安全隐患。人工智能等技术正好能够帮助应对 上述安全挑战，在地铁安全运营上发挥越来越重要的作用， 包括对人和物的自动安检、场景危险监视，相应设备、设施 的自动监测、检测及维修，列车自动驾驶等方面。 （2）改善地铁运营效率 地铁运营过程中，投入的人力物力与日俱增，迫切需要 提高地铁运营效率。一方面，在安检、购票、引导、运维等 环节通过引入智能化辅助设备，能够减少人力成本开销；另 近年来，地铁安检效率已经成为乘客服务获得感的重要 影响因素。利用视觉识别技术进行筛查是当前地铁安检的主 要手段。一方面，针对乘客携带的物品进行监测，通过对违 禁物品图像的学习训练，可实现危险违禁物品自动识别与检 测。随着相关图像数据库的不断丰富，识别精度可进一步提 高。另一方面，随着人脸识别等技术的成熟，根据乘客身份 识别进行快速安检也成为当前的热点。  危险物品检测 基于多视角成像技术的物件设备是物品检测的主要方

与数字化转型的关键 基础设施。在智能电网等关系国计民生的关键行业中，韧性数据基础设施对系统的稳定运行、风险抵御与未 来演进具有至关重要的作用。数据中心不仅承载着AI训练与推理，更支撑着实时分析、自动化决策等电网核 心需求，其韧性建设直接关系到电网的可靠性、安全性与可持续性。本白皮书指出，“数据中心的每一次升 级换代，背后都在回应数字经济对于更高性能、更高安全、更高灵活性的新要求——这正是韧性建设的应然 的数据中心，已跃升为全球数智化进程不可或缺的 数据中心的边界在哪里？数字经济的边界在哪里？这两者正在无限趋同。 “神经中枢”。它不仅承载着生成式AI的模型训练 与推理任务，还支撑着各行各业对实时处理、自动 化决策和大规模数据分析的需求。 正是在这一背景下，数据中心的边界不断扩展、责 任不断加重。它们从“被动承载”走向“主动驱 动”，从单点服务设施跃升为支撑数字社会全要素 运行的战略平台。数据中心的每一次升级换代，背 为对关键功能的动态保护能力，涵盖在压力环境下 维持核心操作、快速识别异常，以及通过适应性调 整实现功能恢复的综合能力；国际灾难恢复协会 （DRJ）指出，韧性建设需通过冗余设计、实时 监控与自动化恢复机制，实现从故障预测到业务恢 复的闭环管理。 我们认为，数据中心“故障即常态”。 数据中心由海量硬件（服务器、存储设备、网络交 换机等）、复杂软件（操作系统、数据库、中间件 等）及动态外部环境（电力供应、网络攻击、突发

筑行业的各个环节产生了很大影响，为智慧工地的发展提供了机遇。无论是公司精细化管 理的 内在需求还是当代先进技术快速发展和综合应用的外在动力，建筑施工行业向更加集成 统一管 理、高效协同工作以及更加自动化和智能化的智慧化方向发展 新技术成为工地转型推动力 5G 、物联网、大数据、人工智能、 BIM 、移动互联等新技术快速发展正在深刻影响和改变 着 工地的发展路径，成为工地智慧化的外在推动力量 不同的参数内容形成另一个替代方案，建筑师与业主可以进行充分的讨论，选 出最适合的设计方案 ● 工地信息整合一致 -- 利用建筑信息模型，所有信息都处于同一个模型当中，如 有变更设计，所有的信息都会跟着更动而自动更动，陆续的各种平面图、立面 图、结构图也都会一起变动 ● 工地讯息实时更新 -- 监理单位可以直接利用 ipad 或手机，来比对工程是否有 按图施工，如果有彼此不兼容的地方，便马上做记号标记，整个讯息便会传到 的出勤情况。 ■ 对当天当月进出施工现场人员进行统计。 ■ 劳务人员安全预警：对下班未出场的劳务人员进行系统预警，提醒管理者进行跟踪排查。 ■ 人员工时统计和工资联动：支付劳务人员的出勤工时的自动统计，可实现人员工资和工时的关联计算。 地图引擎 定位引擎 设备管理