.........16 2.1.2 预测客流量与车次安排..............................................................18 2.2 设备故障预测与维护...........................................................................20 2.2.1 监测系统的构建 服务质量提升：通过分析乘客反馈数据及行为信息，优化服务 流程与设施布局，提高乘客满意度。 4. 运营成本控制：通过 AI 技术实现设备的智能监控与故障诊 断，降低维护成本及非计划停运的风险。 5. 安全监测与预警：构建基于大数据的安全监测系统，实时监测 设备运行状态，并对异常情况进行自动报警，提升整体安全 性。 总的来看，AI 大模型在城市轨道交通行业的应用不仅是一种技 术革新，更是推动行业进步的重要力量。通过将 益显现。许多建设于上世纪 90 年代和 2000 年代初的地铁线路，面 临着设备老化、技术不足等问题。系统的老化不仅会导致故障频 发，还可能对乘客的安全隐患造成威胁。 为了应对这些挑战，各城市正在积极探索和应用新技术。其 中，人工智能（AI）作为现代科技的代表，对提高城市轨道交通的 管理效率和服务水平具有极大的潜力。AI 技术能够实现对客流预 测、设备监测、线路优化等多方面的智能化管理，有望在降低运营 成本、提升服务质量方面发挥重要作用。

.40 3.1.1 航拍与地面采集相结合..............................................................43 3.1.2 传感器与监控设备的布置..........................................................45 3.2 数据清洗与预处理...................... 有助于运营管理人员和决策者迅速了解铁路沿线的实际情况，快速 识别潜在的问题和隐患，进而制定相应的改进措施。 其次，基于实景三维数据，AI 算法能够高效分析和判断铁路沿 线的复杂情况，包括轨道状况、设备运行状态和周边环境变化等。 这种智能分析能力不仅可以支持日常的维护和检修，还能加强对突 发事件的应急处理能力。通过对历史数据进行学习，AI 模型能够逐 步提高其预测和判断的准确性，减少人工干预的需求，降低人力成 大模型的优势体现在以下几个方面：  高精度三维环境建模，实现全面数字化管理  智能分析能力提高工作效率，降低人力成本  支持智慧交通建设，优化运输调度  动态监测与预警，提高安全保障水平  深度学习技术提升设备维护的前瞻性与精准性 通过这些优势的综合运用，实景三维 AI 大模型将成为促进铁 路沿线智能化、现代化的重要助力。 1.4 项目目标与愿景 本项目旨在通过构建铁路沿线实景三维 AI 大模型，提升铁路

嵌入式软件是指专门为运行在嵌入式系统上的应用设计的软件，它集成了人工智能算法与技术，以实现特定设备或系统的智能化操作。这 类软件通常被优化以适应有限的硬件资源，如处理器性能、内存和功耗限制，同时提供诸如自动控制、数据采集与分析、故障预测及自我 修复等功能。嵌入式智能软件广泛应用于物联网（IoT）设备、智能家居、工业自动化、汽车电子以及医疗仪器等领域，能够增强产品的功 能性和用户体验，支持实时 下开发的软件产品和服务，旨在减少对国外技术的依赖并提升国 家信息系统的安全性。这类软件涵盖了操作系统、数据库、办公套件、中间件等基础软件领域，以及行业应用软件，强调采用国产处理 器、服务器、网络设备等硬件平台，并结合国内自主研发的技术标准和协议。 智能软件研发的行业特征包括技术依赖性强、产品迭代周期短、多样化与跨领域应用。 技术依赖性强 智能软件研发深度依赖于多样化的开发工具与环境，涵盖 级，并广泛拓展了应用领域，满足了多样化的市场需求。 启动期 1970-01-01~2000-01-01 4 智能软件研发行业产业链上游为硬件与基础软件供应环节，主要包括硬件设备和基础软件。其中硬件包括计算机硬件设备、嵌入式芯片、传 感器等，软件包括操作系统、开发工具、中间件等；产业链中游为智能软件研发与开发环节，主要包括需求调研、设计、编码、测试和交付等； 产业链下游为应用与服务环节，主

.....................................................................................34 3.1.1 视频监控设备.............................................................................36 3.1.2 社交媒体与用户生成内容. 理速度，还能减少人为因素的干扰，提高事件识别和响应的准确 性。 在这一背景下，建立一套基于 AI 大模型的视频智能挖掘应用 方案显得尤为重要。该方案主要包括以下几个关键环节： 1. 数据采集与预处理：利用现有的智能视频监控设备，实时收集 各类场景的视频数据，并进行格式转换、降噪、分割等预处 理，确保数据的质量和可用性。 2. 模型训练与优化：基于收集到的数据，构建深度学习模型，进 行有效的训练与优化。重点针对异常事件的识别，如暴力冲 功能需求 o 视频数据接入：系统需要能够接入多种格式的监控视频 数据，包括实时视频流和历史存档视频，以满足不同场 景的需求。接入系统需要支持主流的协议，如 RTSP、HTTP 等，以确保与现有监控设备兼容。 o 智能事件检测：借助 AI 大模型，系统需要实时分析视频 内容，自动识别潜在的安全事件，如打斗、聚众、异常 行为等。模型应具备高准确率和低误报率，确保追踪如 盗窃、火灾、交通事故等事件的发生。

综合算力指数 1 一、综合算力研究背景 （一）算力需求爆发式增长，全球竞争日益激烈 随着人工智能、大数据、工业互联网等新技术规模化应用，全 球算力需求呈现指数级增长。从智能工厂中精准控制生产设备的工 业机器人，到智能交通里实时规划路线的导航系统，再到个性化推 荐服务背后复杂的算法运算，各类数字化场景都高度依赖强大、稳 定且高效的算力支撑。特别是在智能化进程加速推进的背景下，智 算需 年印发《算力基础设施高质量 发展行动计划》和《关于深入实施“东数西算”工程 加快构建全国一 体化算力网的实施意见》，旨在不断完善综合算力基础设施，增强 算力赋能成效。2024 年印发《推动工业领域设备更新实施方案》， 提出推动“云边端”算力协同发展，加大高性能智算供给，在算力枢 纽节点建设智算中心。2025 年，工信部按照“点、链、网、面”的工 作思路体系化推进全国一体化算力网络工作，持续提升算网综合供 备性能提升奠定坚实基础。计算架构方面，异构计算架构成为主流 模式，多样化、跨体系处理器协同成为提升计算并行度和能效的重 要手段。绿色节能方面，一是我国积极推进绿色节能技术创新，研 发节能技术与设备，如高效能服务器、液冷系统等；二是优化算力 中心布局，充分利用自然冷源与可再生能源，降低算力中心能耗。 人工智能技术方面，算力技术创新与人工智能技术深度融合，在自 然语言处理、图像识别、语音识别等领域取得突破性进展，为我国

日志是机器语言：大规模网络、软件系统在运行过程中每天会产生 PB 级别的日志，这些日志是一些类自然语言的文本，实时描述了设备 的运行状态、异常情况。 (2) 传统网络运维是机器语言的人工翻译过程：为了维护网络的稳定，运维人员会持续监控设备的运行状态，希望准确、及时地检测异常和 突发事件。网络日志是设备运行维护最重要的数据源，运维人员通常会通过解读日志中的自然语言、语义信息来发现问题、分析根因。 (3) 自动日志分析是机器语言的自动翻译过程： 日志文本种类繁多、数量庞大，且多数日志为非结构化文本，无法通过人工方式监控和检测 全部的日志。更重要的是，分析设备日志需要丰富的领域知识，耗时耗力；简单的规则配置也无法理解文本的语义信息。 化⽂本 类 自 然 语 ⾔ 半 结 构 观点 1 ：软件日志运维是从机器语言向自然语言的 转化 转化 表：一些网络基础设施中的日志消息 力，在告警日志纷杂的信息中梳理思维链逻辑， AI 模型端到端生 成事 件分析总结，快速判断漏报、误报，找出根因。 • 根据用户需求描述，以多轮对话的方式灵活地提供告警查询、定位、 分析服务。 无需训练资源，可灵活迁移至不同设备应用 • 依托大模型预训练阶段内生通用知识，不再单独进行领域微调 • 基于 Prompt 策略注入领域专家对齐信息，快速灵活迁移 增强分析结果的可解释性、可交互性 LLM 作为运维智慧体的潜力与挑战

应用前景。例如，在零售行业，AI 智能体可以用于库存管理、智能 推荐和供应链优化；在金融行业，AI 智能体可以应用于风险评估、 投资建议和欺诈检测；而在制造业，AI 智能体则可以用于生产流程 优化、设备维护和质量管理。这些应用不仅能够帮助企业提高运营 效率，还能够降低运营成本，提升整体竞争力。 然而，尽管市场需求旺盛，企业在应用商务 AI 智能体时也面 临一定的挑战。首先，技术实施的复杂性和高成本是许多企业望而 的完整性、安全性和实时性。 首先，数据的采集主要通过多种方式进行，包括但不限于 API 接口、数据库同步、文件上传和实时流数据采集。这些数据源可能 来自企业内部系统、第三方服务平台或物联网设备。采集到的数据 需要经过初步的清洗和预处理，以去除噪声和冗余信息，确保数据 的质量。 接下来，数据传输环节需要采用高效且安全的协议，如 HTTPS 或 MQTT，以确保数据在传输过程中的安全性和完整性。对 分，旨在确保用户与系统之间的高效沟通与无缝交互。该模块的设 计充分考虑了用户体验、交互效率和系统的可扩展性，具体功能如 下： 首先，用户界面（UI）设计遵循简洁直观的原则，采用响应式 布局，适配多种终端设备，包括 PC、平板和手机。界面元素布局合 理，用户能够快速找到所需功能。通过 AI 驱动的个性化推荐，系 统能够根据用户的历史行为和偏好，动态调整界面内容，提升用户 的使用体验。 其次，多模

地存储主要用于高频访问的数据，如实时交易记录、账户信息等， 以确保低延迟和高吞吐量。云存储则用于备份、历史数据和大规模 模型训练数据，以降低成本并提高弹性。通过分层存储策略，将热 数据存储在高速 SSD 或 NVMe 设备上，冷数据则迁移至成本较低 的 HDD 或对象存储中。 其次，数据存储需支持高并发读写操作，以应对银行业务的高 峰时段。为此，采用分布式存储系统，如 HDFS 或 Ceph，确保数 据分片和 集群来支持模型的推理和训练，同时 配备足够的存储设备以确保数据的快速存取。软件环境则需要部署 在银行现有的操作系统上，确保与现有系统的无缝集成。在部署过 程中，建议采用容器化技术，如 Docker，以便于模型的快速部署 和扩展。 模型部署的关键步骤包括模型文件的加载、模型服务的启动以 及模型的监控和维护。在模型文件加载阶段，需要将训练好的模型 文件从存储设备上传至 GPU 集群，并进行必要的初始化操作。模 位置，减少用户操作 路径。考虑到银行业务的复杂性和多变性，界面应支持个性化定 制，允许用户根据自身需求调整界面布局和功能显示。 为了提高用户操作的效率，界面设计应采用响应式布局，确保 在不同设备（如桌面、平板、手机）上均能提供一致的体验。同 时，界面元素的大小、颜色、字体等应符合无障碍设计标准，确保 所有用户，包括视力障碍者，都能方便使用。 在交互设计方面，应采用直观的反馈机制，如按钮点击后的视

系统应能够同时支持至少 1000 个并发用户，数据处理速度应达到 每分钟 1000 条记录的吞吐量。响应时间方面，普通查询操作应在 2 秒内完成，复杂分析任务不超过 10 秒。为达成这一目标，需采 用高性能存储设备和优化的数据库查询算法。 安全性是系统设计的核心考量之一。系统需具备多层次的安全 防护机制，包括但不限于身份认证、访问控制、数据加密和日志审 计。具体而言，用户密码需采用 SHA-256 加密存储，敏感数据在 日志收集：通过 Fluentd、Logstash 等工具收集系统 运行日志。 - 外部数据源接入：通过网络爬虫或第三方数据服务获 取公开数据集。 - 传感器数据采集：用于特定场景下的物联网设备 数据捕捉。 数据存储方案设计需兼顾高性能、高可用性和可扩展性。系统 采用分布式存储架构，结合关系型数据库和非关系型数据库的优 势，构建多层次的存储体系。对于结构化数据，采用 MySQL、PostgreSQL 收敛速度：评估模型在训练过程中的收敛曲线，确保在合理迭代 次数内达到预期效果。 在资源利用维度，主要考量硬件资源、软件资源及数据资源的 优化使用。具体指标包括： - 硬件资源利用率：确保 GPU、TPU 等高性能计算设备的利用率超 过 80%。 - 软件资源优化：评估算法实现、框架选择是否合理，是否存在优 化空间。 - 数据资源管理：检查数据存储、传输及处理环节的效率，确保无 冗余或低效操作。 为实现以

据和市场调研，结合大模型的数据分析能力，进行精准预测。 其次，设计概算阶段是工程造价的关键节点之一。在这一阶段， 设计方案的可行性、技术经济指标的合理性都需要通过概算来验证。 设计概算不仅要涵盖建筑工程、安装工程、设备购置等直接费用， 还需充分考虑间接费用、预备费及其他不可预见费用。通过大模型 的智能化分析，可以对设计方案进行多维度优化，确保成本与质量 的平衡。 施工图预算阶段是造价控制的实施环节。在这一阶段，需根据 成本变化的趋势和规律。以下是一些常见的成本分析维度： - 材料 成本分析：对不同材料的价格波动进行分析，识别最佳采购时机。 - 人工成本分析：对比不同施工队伍的效率，优化人力资源配置。 - 机械成本分析：评估机械设备的利用率，避免闲置或过度使用。 通过这种多维度的分析，企业可以更好地理解成本构成，并制 定针对性的成本控制策略。 最后，在项目收尾阶段，DeepSeek-R1 能够生成详细的成本 结算报告。 制预算超支的关键环节。DeepSeek-R1 大模型通过其强大的数据 处理能力和机器学习算法，能够在这一环节中提供高效、准确的解 决方案。 首先，DeepSeek-R1 通过集成历史项目数据，包括材料成本、 劳动力费用、设备租赁等，构建了一个全面的成本数据库。模型利 用这些数据进行训练，能够识别成本变化的趋势和模式，从而为新 的项目提供更为精确的成本预测。例如，对于某一类型的建筑工程， 模型可以根据过去五年的数据预测出材料成本的上涨率，并据此调