以覆盖区域的数据 进行补充，这样可以提升模型的整体准确性。 安装固定监测设备也是一种有效的数据采集手段。通过在铁路 沿线的重要位置设置监测点，定期采集环境变化数据，包括地形、 植被生长状态及气候等信息。这些数据将提供长期的动态变化分 析，帮助构建更为真实的三维模型。 综合上述方法，我们将形成以下数据采集流程： 1. 无人机遥感采集： o 航空影像采集 o LiDAR 点云数据采集 支持多级用户角色，如管理员、普通用户、审核员等， 确保数据安全性和访问控制。 2. 数据可视化模块： o 展示铁路沿线的实景三维数据，用户可以进行自定义视 角的调整。 o 提供环境监测数据（如气候、噪音、振动等）的实时可 视化图表。 3. 报告生成模块： o 自动生成铁路沿线监测和维护报告，支持导出为 PDF、Word 等格式。 o 提供统计分析功能，帮助用户识别趋势、异常和关键事 模型的结合能力，为分析和预测铁路沿线的各 种因素提供了便利。通过与 AI 模型的集成，利用 GIS 系统可以实 施空间数据挖掘与模式辨识。例如，根据历史数据和实时监测数 据，利用机器学习算法预测某一段铁路在特定气候条件下的故障风 险，实现智慧铁路的建设目标。 最后，GIS 集成方案的有效实施还需要建立数据更新机制，以 保证信息的实时性。通过定期更新采集到的遥感图像和现场勘察数 据，确保 GIS 数据库始终保持最新状态，实现动态监控与管理。

津、国内领先的人工智能产业创新发展高地。江苏、广东、浙江、 北京、上海则依托自身经济、技术、产业、市场等强大优势，在算、 存、运、模力发展水平方面，均处于全国先进水平，综合算力指数 稳居前列。内蒙古、贵州发挥气候、能源、政策等优势，多次进入 我国综合算力指数 Top10。山西加速算力产业布局，已构建“1+3+N” 数据中心空间体系，以太原为核心，大同、吕梁、阳泉为支撑，多 市协同发展。另外，山东综合算力指数表现优秀，2024 表现良好，算力业务收入位于全国前列， 算力质效全国领先。浙江算力需求旺盛且多样化，上架率高，注重 综合算力指数 19 算力设施高效运营与技术创新，算力业务收入较高，算力质效表现 位于全国第一梯队。青海依托气候和能源，建设零碳绿色算力中心， PUE 和 CUE 表现优异，算力质效表现优秀，为西北地区提供了强大 的绿色算力支持。 来源：中国信息通信研究院 图 8 省级行政区算力分指数-算力质效 Top10 河北省、江苏省、浙江省、新疆维吾尔自治区、甘肃省、山西省、 山东省、宁夏回族自治区，具体情况详见图 20。环境分指数 Top10 东、西部省份各占五成，在资源环境和市场环境方面各具特色和优 势。西部地区在政策支持、气候条件、绿色能源供应等方面具有独 特优势；东部沿海地区则在基础设施建设、人才资源和行业生态建 设方面表现突出。同时，各地区面临着基础设施建设、能源供应、 技术人才等方面的挑战，需要进一步加强合作和协同发展。

4 前言 克里斯·蒂默曼斯（Kris Timmermans） 埃森哲全球供应链与运营业务主管 传统的供应链模式如今正迅速过时。地缘政 治波动与多变的贸易环境正在重塑全球格局；与 此同时，气候压力日益加剧，消费者期待持续高 涨，传统增效策略所带来的回报却日渐式微。当 下，供应链重塑的关键在于两项关键议题。 其一，打破职能孤岛。自主决策需要在各职能 部门、流程及上下游协同关系中实现前所未有的 值来源的迫切需求。 与此同时，线上消费交易额急剧攀升，供应链 所承受的压力也与日俱增。过去三年间，全球消费 者线上支出增长了30%1，这不仅催生了众多新兴 渠道，也带来了产品个性化定制的新需求。气候变 化、公共卫生危机以及汽车行业等特定领域的深 刻变革，均对企业的敏捷性提出了前所未有的要 求。突发且不可预测的地缘政治变局以及持续变 化的贸易环境，正迫使首席供应链官们迅速调整 其运营网络。更为复杂的是，劳动力老龄化、员工

内部流程优化：通过数字化转型，保险公司对内部流程进行梳理和优化，实现业务流 程的标准化、自动化和智能化。这有助于降低运营成本，提高运营效率。 （6）风险管理能力的显著提升 新兴风险评估：针对气候变化、网络安全等新兴风险，保险公司利用大数据和人工智 能技术建立风险评估模型，实现风险的实时监测和预警。这有助于保险公司更好地应对复 杂多变的风险环境。 �� （7）保险科技生态圈构建 多 在安联集团的 所有实体中⸺以训练我们使用的模型。这有助于我们评估和模拟极端天气事件，例如收 集关于洪水等次生灾害的数据。或者，通过不断改进我们的位置数据的粒度，我们可以帮 助企业客户更好地识别气候风险敞口。”布鲁赫补充道，AI可以扮演“冷静的问题解决者” 的角色。 “通过采用更具预测性、预防性和主动性的方法，AI可以将我们的视角从后视镜中 向后看、支付索赔，转变为向前看、更敏锐地观察前方道路的情况，支持客户预防和减轻风

确保视频数据采集的高效性和有效性，本章节将详细阐述视频数据 采集的功能需求。 首先，视频数据采集设备应具备高清晰度和高帧率的录制能 力，以便捕捉到细节丰富且流畅的画面。同时，设备应在不同光照 和气候条件下表现出色，具备以下基本性能：  分辨率：至少 1080P（1920x1080）。  帧率：至少 30 帧/秒，针对动态场景应考虑 60 帧/秒的设备。  适应性：能够在低光环境和强光环境下正常工作，具备夜视和

惯、支付方式、乘车时间等信息。这部分数据的收集可以通过移动 应用、自助售票机、地理位置服务等渠道实现，进而为乘客提供个 性化服务和体验，增强用户粘性。 此外，环境数据也是 AI 模型构建的重要维度，例如气候条 件、城市人口密度、交通情况等。这些数据可以帮助模型在复杂的 城市环境中做出更智能的决策，从而提高整体的运营效率。 为了获取这些数据，可以采取以下几种策略： 1. 设备传感器直接采集：多个设备上安装传感器，通过实时监测