4. 推动可持续发展 加强对沿线生态环境的监测，支持绿色出行政策，减小铁路运 输对环境的影响，推动铁路的可持续发展。 5. 实现智慧铁路生态系统 构建多层次的智慧铁路生态，整合各类数据，如气象、交通、 旅游等，通过语义分析和深度学习实现智能决策，使铁路系统 能够更好地适应外部变化。 以下是本项目在实施过程中将开展的主要工作内容：  数据采集与模型构建 o 收集铁路沿线的地理信息、交通流量、环境监测等相关 监测、分析和决策支持。 首先，本方案的基础是高精度三维地理信息系统（GIS）和三 维模型的构建。通过利用无人机航拍、激光雷达（LiDAR）扫描等 手段，获取铁路沿线的三维空间数据。同时，结合多种传感器的数 据（如气象监测装置、视频监控等），可全面收集并叠加不同维度 的信息，以便形成精细的三维环境模型。 其次，数据处理与分析将是模型应用的核心环节。利用深度学 习和机器学习技术，对收集到的多源数据进行融合与分析，提取出 习能够在复杂的调 度环境中不断优化列车运行策略，提高运力利用率和运输效率。这 一方法将显著减少列车间的等待时间，降低能耗。 此外，针对环境监测的需求，使用机器学习算法分析环境监测 数据，例如气象数据、噪声水平等，可以实时评估对铁路安全的影 响。通过对这些数据的分类和回归分析，能够形成对环境因素影响 的全面评估，进而制定相应的安全防范措施。 以下是几个主要算法应用的总结：  图像识别算法（CNN）

集中攻关高端训练及 推理芯片、先进计算架构、高速互连芯片技术等领域，强化国产芯 片在现有系统中的规模化应用验证和生态适配。三是加强算力与行 业结合，推动更紧密对接工业仿真、材料研发、生物医药、气象预 报等前沿领域和实体经济需求。四是发展多元化算力形态，支持边 缘计算、量子计算、光子计算等新型计算模式的研发、试点和应用 部署，探索未来算力增长点。 综合算力指数 38 （三）夯实存力运力底座，促进“算存网”协同演进

20%，成本节约 12% 在应用 DeepSeek-R1 大模型的过程中，我们也发现了一些需 要改进的地方。例如，模型在处理极端天气等不可预见因素时的预 测能力还有待提升。针对这一问题，我们计划结合气象数据，进一 步优化模型的预测算法。 综上所述，DeepSeek-R1 大模型在工程造价领域的应用效果 显著，不仅提高了成本估算的准确性，还优化了风险管理与资源配 置。未来，我们将继续完善模型，使其在实际应用中发挥更大的价