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 数据。 o 建立三维 AI 大模型，通过持续学习优化模型性能。  平台开发与数据分析 o 开发集成平台，提供实时数据可视化与分析工具。 o 实施数据挖掘与智能分析，形成多维度的决策支撑。 管理与安全保障能力，创造现代铁路运输的智能化管理模式。 2.1 实景三维建模技术 实景三维建模技术是铁路沿线实景三维 AI 大模型应用方案的 核心组成部分，主要用于收集、处理和生成铁路沿线的三维空间数 据，以支持网络可视化、环境监测及作业管理等多种功能。该技术 方案依托于高精度的传感器与先进的数据处理技术，能够实现快 速、准确的建模。 首先，该技术涉及到数据的采集，主要采用激光雷达 （LiDAR）、高清摄像机与无人机等设备进行数据收集。激光雷达 该技术方案还支持后续的数据更新与维护。随着铁路沿线环境 的变化，可以定期重新进行数据采集并更新三维模型，以保持模型 的时效性和准确性。 数据模型建立后，需要考虑如何将其应用于铁路沿线的资产管 理、环境监测和安全评估等多种场景。例如，通过在模型中嵌入环 境传感器的数据，可以实现对沿线环境的实时监测，分析潜在的风 险并做出及时预警。 综上所述，实景三维建模技术为铁路沿线的数字化管理提供了 强有

远 程 控 制 机械臂 巡检机器人 异 常 告 警 机器人 远 程 控 制 自 动 巡 逻 边缘 AI 视 频 接 入 Ai 算 法 算 法 调 度 无人转运 远程控制 环境监测 缺陷检测 浪潮智算中心支撑济南 K1 工厂智慧园区建设 浪潮产业园 5G 智慧工厂：在浪潮产业园 K1 工厂部署 5G+ 边缘计算新型 ICT 基础设施，建设 AGV 运输车、 PLC 机械臂、自动巡检

强调智能体的伦理与法律框架 ，设立多重监管机构和伦理研究工作组， 2021 年推出的《人工智能法案》是全 球首个综合性人工智能法规 • 重视智能政务、 自动化公共安全监控和智慧城市管理 ，推动智能体在环境监测、气候变化应对及能源管理等 领域的应用 ID CCID CCID CC ID CCID CCID CC CCID CCID CCID CCID CC 多极化发展：全球智能体布局路径

景中，智能制造需要边缘节点提供毫秒级实时算力支撑，用于设备状 态监测与实时控制；车联网场景中，路侧边缘节点需协同车辆终端， 实现低时延的数据处理与协同决策，保障自动驾驶安全；智慧城市场 景中，边缘算力需支撑视频监控、环境监测等泛在感知应用，要求系 统具备高并发处理能力。此外，AI 训练推理、泛在数据采集等新兴 场景，进一步要求调度系统能够根据业务需求动态匹配算力资源，例 如为 AI 推理任务优先调度 GPU 资源，为数据采集任务优化网络带宽 翼机、气球 和轻型飞艇等在低空空域与地面基站共同编织出一个灵活的三维通 道，用于承载物流配送、环境监测、应急通信、临时零售与数据采集 等多元化业务。随着这些平台在城郊乃至乡村上空的持续巡航，任务 对计算和通信的需求随时在变化：物流环节需要在飞行器上实时完成 包裹条码识别与路径优化；环境监测需对多源传感器数据进行边缘聚 合、清洗和初步分析；在群众聚集或演出活动现场，需要快速部署移 动支 从而保证业务不中断。任务完成后，调度器还会迅速回收已用算力， 避免能源与资源的浪费。 通过这种面向多业务、多载体的精细化感知与弹性调度，低空经 济网络在实践中取得了显著效果。包裹分拣与跟踪的响应延迟大幅缩 减，复杂环境监测的初步分析结果能够更快送达指挥中心，临时零售 点的支付和查询服务也始终保持高可用，而在突发演练或救援场景中， 通信中继能力得以随需扩展，且在保障任务执行的同时，平台总体能 耗与运营成本均得到有效控制。未来，随着更多轻量化

地表数据体系 陆地数据体系 自然资源数据体系 国土空间规划支撑数据体系 国土调查 林 草 湿 水 互联网数据 自然保护区 … 气象数据 降水量 … 融合 生 态数据 自然保护区 环境监测 … 融合 基础地理数据 基础测绘 国情监测 … 融合 社会经济数据 GDP … 人口数据 常驻人口 … 融合 海洋数据 海洋监测 海洋生态 … 融合 地质矿产数据 活动断层

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 和自动数据传输获得技术数据。这种方法确保数据的实时性和 准确性。 2. 数据集成平台：建设一个集成平台，汇集各类数据源如车载系 统、用户应用、环境监测设备等，确保数据的集中管理与分 析。 3. 与第三方数据服务商合作：借助外部数据服务商，获取更广泛 的用户行为和环境数据，降低数据获取成本。 4. 用户参与：通过应用程序和服务激励用户主动分享乘车行为数 关于如何收集这些数据，以下是一些切实可行的方案：  传感器与监控系统：在各条线路和车站安装高精度的传感器和 摄像头，实时采集运营数据及乘客行为信息。  与政府及公共机构合作：政府及公共机构拥有大量的交通流 量、环境监测和市民行为的数据，通过合作获取相关数据资 源，以便进行全面分析。  用户调查与数据共享：通过问卷、访谈等方式定期收集用户数 据，同时与其他出行服务平台（如共享单车、网约车公司）构 建数据共享机制。 AI 技术对系统的运行状态进行实时分析，可以及时发现及处理潜在问 题，保障运营的安全与稳定。 首先，系统日常监控需覆盖轨道交通的各个核心环节，包括但 不限于列车运行、设备状态、乘客流量及环境监测。为了实现全面 监控，以下是主要监控内容： 1. 列车运行状态监控：实时监测列车的位置、速度及运行时间， 支持异常报警功能。一旦发现列车停运、延误等情况，系统应 立即通知相关人员进行处理。

工程 / 监理 招标、施工 单项验收、初步验收、 竣工验收 工程建设进度、质 量情况 管护 生产要素管理—乡村人居环境管理平台 生活垃圾处理点监测 水土资源数据 畜禽养殖环境监测数据 厕所环境监测 耕地质量安全评价、农膜、秸秆监测 面源污染数据 乡村人居 环境管理 • 汇总农业农村相关水土资源数据、农业面源污染调查与评价数据、耕地质量安全评价数据，结合厕所、农村水 源地、生

ChatGLM 核心优势 推理能力顶尖， 本地化部署 成本低 多模态、 中文理解、 开源生 态 轻量化、垂直领域适配 适用场景 政务审批 、 灾害预警 、 矿 产 勘探 矿业分析、水环境监测、空 间规划 政策问答 、 数据核验 、 报 告生成 硬件需求 中等（支持 CPU/GPU 部署） 较高（需多卡 GPU ，尤其 72B 版本） 低（轻量化，支持边缘设

9/80 口核心意义：打破 AI 垄断，带来 AI 平权，尤其是中文 Al 普惠，激发大众创造力 多 源 数 据 深 度 挖 掘 融合建筑领域各类数据，联动设备 运行指标 、能耗信息及环境监测， 实现精细用户画像，助力科学调度 与资源配置 智 能 故 障 识 别 与 诊 断 结合人工智能算法，自动提 取设备 特 征 ，识别潜在异常，构建以专家 经验为核心的诊断体系，为故障根

一套数 N 专题 数据湖 环境应急 污染溯源 污染预测 环境监察 环境质量监测 污染源监测 河道污染巡查 污染溯源 全要素环境感知 自动环境监测车 基层治理：全方位整合信息、流程，实现智慧化社会治理  利用物联、视频感知迅速发现问题  大数据研判，挖掘隐患，提前预警  Welink 移动端，简化工作，规范处置  联动指挥支撑迅速响应、跨部门会商