元。 交通强国 战略 交通强国 纲要 新基建 国 内 2017 年，“交通强国”作为 国家战略写入十九大报告 欧盟 美国 德国 物的数字化 业务流程数字化 人的数字化 运行模式数字化 信息的数字化 商业模式数字化 石化 食品 IT&OT 融合 高速度增长 高质量发展 Source: 参考 ABB/ 高盛 /CGI 等 办 规 划 〔 2017 〕 11 号 ） 将 “ 跨行 业、跨区域协同的交通运输 运行监测和应急指挥体系基 本建成 ， 基于大数据的决策 和监管水平明显提升 ”列为 主要目标 ， 以“提升宏观决 策、 业务管理和社会服务的 能力和水平 ，形成集多种运 输方式日常运行监测 、 重点 运行指标分析、 预测预警和 突发事件应急处置管理体系 ” 为主要任务。 交 通 运 交通运输部印发《交 通运输信息化 “十三 五 ”发展规划》 （交 规 划 发 〔 2016 〕 74 号 ） 专栏 4 明确提 出 建 设交通综合运行协 调 与 应 急 指 挥 中 心 （ TOCC ） ， 整 合 各 类运行监测和应 急资 源 ， 建设完善 部级、 省级以及中心 城市的 交通综合运 行协调与 应急指挥 中心 ，加强 部省间 应急联动。 中共中央 、

快经济社会发展全面绿色转型的意见》等政策背景下，数据中心数 字化转型速度加快，节能降碳需求越来越迫切。 传统数据中心冷却系统大多依靠经验设定运行参数，采用人工 调优和局部反馈调节方法实现控制；存在着设定值固定，不随负载、 环境条件变化；各设备之间缺乏信息沟通，运行参数不协同；未考 虑设备的运行效率问题，导致运行能耗高等问题。即便预制模块化 现有产品和技术，也存在类似问题，因此需要制定新的技术规范来 更好地指导此场景下的能效调优。 和云计算的能效优化技术，提高制冷系统整体效率，持 续优化数据中心 PUE。本技术在预制模块化场景下，以冷却调优内 容为主，建立系统层面的全局智能调优方法，从而更大程度上起到 节约系统能耗、降低运行成本之的作用。 目 录 一、 概述................................................................................ ，需 要改变现有的运行工况，还需要现场运维方、维护方、管理方等多方 的协调，给数据采集以及冷却系统的调优带来很大的不便。而预制模 块化数据中心在工厂内即可完成调试以及适应不同地区的快速复制 应用，解决了传统数据中心各种数据采集的困难，让基于预制模块化 数据中心场景的冷却系统智能调优技术得到真正的应用和实践。 数据中心冷却系统是一个复杂的非线性系统，各设备之间的运行 参数存在强耦合现象

......................................................................................25 2.4.1.3. 运行摘要................................................................................................. 自动管理能力，更像一个高水平的“管家”帮助用户全方位的监控各类系统的运行状况，及时给出异 常提醒和操作建议。 2） 阀值管理向趋势管理转变 阈值管理也是传统运维管理系统的核心特征。通过设置设备运行的固定阈值，来界定设备处 于正常和故障两种状态。然而事实上，阀值管理很难对实际的运维管理工作有指导意义。这是因 ഀ� 为由于各类设备都承载了各种业务，由于每个用户实际业务不同，即便完全相同的设备的运行指 标也呈现出不同的负载变化 端会导 致用户被动处理各种故障或者对故障提醒麻木。这些都导致运维管理的核心价值没有体现。因此 真正的管理应遵循设备本身的实际运行状态情况，“贴身”描绘出各个设备各个时间段的性能变化情 况，并根据变化情况建立跟踪曲线，通过跟踪曲线可以真正建立趋势管理视角，依据设备运行数 据变化情况来做趋势分析和预测，准确把握设备处于健康状态、亚健康状态和“生病”状态。所以趋 势管理才是用户真正需要的运维管理。

2.2.1 数据管理问题.............................................................................19 2.2.2 运行效率问题.............................................................................21 2.3 技术需求...... 行高效清洗 和预处理，确保数据质量。 2. 智能分析与预测：利用深度学习模型对历史数据进行训练，生 成高精度的预测结果，如洪水预报、水资源调度方案等。 3. 实时监控与预警：实时监测水利工程运行状态，及时发现潜在 风险，并发出预警信号。 通过引入 DeepSeek，水利工程管理将迈入智能化、精细化、 实时化的新阶段，为水资源的可持续利用和防灾减灾提供有力支 持。 1.2 DeepSeek 在水利工程管理中的应用也极具潜力。通过 整合物联网设备与人工智能算法，系统能够实现对水库、闸门、泵 站等设施的智能化管理。例如，系统可以根据实时水位数据自动调 节闸门开度，优化水资源调度方案，提高工程运行效率。同 时，DeepSeek 还能够通过分析设备的运行数据，预测设备故障并 进行预防性维护，减少设备停机时间，降低维护成本。 在水利工程设计阶段，DeepSeek 的应用同样具有重要意义。 通过对大量工程设计案例的学习，系统能够为工程师提供优化设计

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 AI 技术与传统轨 道交通运营管理 预测乘客的出行需求，以优化运力调度资源。 2. 安全管理的复杂性：城市轨道交通涉及多个系统和设施，如何 确保系统的安全稳定运行是一个重大挑战。AI 大模型能够通 过对大量传感器数据的实时分析，识别潜在的安全隐患，提前 预警。 3. 数据驱动的决策支持：城市轨道交通系统在运行中产生了海量 数据，包括乘客流量、列车运行状态、设备状况等。AI 大模 型可以帮助分析这些数据，为决策提供支持，提升服务效率和 质量。 4  旅客流量预测与管理：通过历史数据和实时数据的结合，利用 AI 大模型预测特定时间段的客流量，并根据预测结果调整列 车发车频率和停靠站。  列车调度与运营优化：运用 AI 大模型分析列车运行数据，优 化列车的调度计划，以保证在客流高峰期的高效运营。  故障检测与维护策略：基于 AI 大模型的自学习能力，可以实 现对设备及系统状态的监测，及时发现异常并制定相应的维护 策略，减少事故发生的概率。

其次，设计和实施数据集成方案，确保模型的训练数据既全面 又具备高质量。  接着，开发并部署 Deepseek 模型，包括模型训练、验证和 优化过程。  最后，进行系统集成和性能测试，确保模型在实际运行中的稳 定性和效率。 在实施过程中，我们将采用最新的技术和方法，如容器化技 术、微服务架构和持续集成/持续部署（CI/CD）流程，以确保部署 的灵活性和可扩展性。此外，项目还将注重数据安全和隐私保护， 不限于客户服务、风险管理和运营优化；其次，设计高可用、高性 能的模型部署架构，确保系统能够支持大规模并发请求；再次，制 定严格的数据安全和隐私保护策略，确保符合金融行业的监管要 求；最后，通过持续的性能监控和优化，保障大模型在实际运行中 的稳定性和效率。 在项目启动前，我们已对多家银行的业务需求和技术现状进行 了深入调研，总结出以下关键问题： - 客户服务场景中，传统客服 系统的响应速度和准确性不足，导致客户满意度下降； 杂的金融交易模式，识别异常行为，并及时提醒相关人员采取措 施。预期在风险事件的平均识别时间上，能够缩短至 1 分钟以内。 第四，确保系统的高可用性与安全性。在部署过程中，将采用 分布式架构和容错机制，保证模型在高峰期的稳定运行。同时，结 合银行现有的安全策略，设计多层次的数据加密与访问控制机制， 确保客户数据与交易信息的安全性。 为了实现上述目标，项目实施将分为三个阶段进行： - 第一阶 段：需求分析与模型优化，确定银行系统的具体需求，并对

高能耗环节并提供优化建议。例如，在坡度较大的路段，系统可以 建议适当降低车速以减少能耗；在平缓路段，则可通过优化驾驶行 为提升燃油效率。通过与车联网技术的结合，车辆运行状态可以实 时监控，进一步提高能源利用率。 最后，DeepSeek 还具备故障预测和预警功能。通过对车辆和 基础设施的运行数据进行分析，系统能够提前识别潜在的故障风 险，并通知维护人员进行预防性维护，从而减少突发故障对运营的 影响。 本项目计划在试点城市进行为期六个月的测试，测试阶段将覆 交信息查询功能，但信息的更新频率较低，误差较大，无法满足乘 客的实际需求。 针对以上问题，DeepSeek 应用方案可以通过以下措施进行改 善：  优化调度系统：通过大数据分析和机器学习算法，实时监测车 辆运行情况，动态调整发车间隔，减少乘客候车时间。  提高车内环境质量：通过智能监控系统，实时监测车内乘客密 度，动态调整车辆调度，避免过度拥挤。  提升信息透明度：通过与公交系统的深度集成，提供更精准的 门和系统之 间缺乏有效的数据共享机制，导致数据无法充分流动和利用。例 如，调度部门和车辆维护部门之间的数据往往是独立的，调度部门 无法实时获取车辆的维护状态，而维护部门也无法了解车辆的实时 运行情况。这不仅影响了运营效率，也增加了管理成本。 为了提高数据利用率，我们可以采取以下措施： - 建立统一的 数据平台，整合各个系统的数据资源，打破信息孤岛现象。 - 引入 先进的数

日常运营管理....................................................................................140 8.1.1 系统运行监控...........................................................................142 8.1.2 数据更新与维护.... 实现与现有铁路管理系统的无缝对接，提升数据利用效率，实 现资源的共享与协同。 5. 推动铁路沿线的绿色管理，通过智能化手段实现更为高效的资 源配置与环境保护。 本项目希望通过技术的引入和整合，不仅提升铁路的运行安全 和效率，同时深化对铁路沿线环境的理解与管理，为未来的智慧铁 路建设奠定基础。 1.1 铁路运输的重要性 铁路运输作为现代交通体系的重要组成部分，对于国家的经济 发展、社会进步以及区域协调发展起着不可或缺的作用。首先，铁 将有助于解决这些短板，实现信息化、智能化管理，提升铁路管理 的科学决策能力。通过实现数据的自动采集与处理、增强多方信息 共享，铁路管理将能够更加精准地应对各种风险和挑战，确保铁路 系统的安全与高效运行。 1.3 实景三维 AI 大模型的优势 实景三维 AI 大模型在铁路沿线的应用具有诸多优势，能够有 效提升铁路行业的安全性、效率和服务质量。首先，实景三维 AI 大模型实现了对铁路沿线环境的全面数字化建模，能够通过高精度

构建灵活的考评框架，使其能够适应不同领 域（如自然语言处理、计算机视觉等）和不同规模的数据集， 满足多样化的业务需求。 4. 提高系统可扩展性: 采用模块化设计，支持随业务增长进行功 能扩展和性能优化，确保系统能够长期稳定运行。 5. 降低运维成本: 通过自动化部署和监控机制，减少人工干预， 降低系统运维成本，同时提升系统的可靠性和可维护性。 为实现上述目标，系统将采用以下技术架构： - 数据处理模块: 集成了高效的数据清洗和标注工具，支持批量处理 通过以上功能模块的设计，系统能够全面覆盖人工智能数据训 练考评的各个环节，为用户提供高效、便捷、安全的服务。 2.1.1 数据管理需求 在人工智能数据训练考评系统的建设过程中，数据管理是核心 功能之一，直接影响系统的运行效率和数据质量。首先，系统需具 备高效的数据采集能力，能够从多种数据源（如数据库、API 接 口、文件系统等）实时或批量导入数据。数据采集过程中应支持多 种格式（如 JSON、CSV、Excel 现，系统能够全面满足人工智能数据训练过程中的考评需求，为模 型优化提供强有力的支持。 2.2 非功能性需求 在人工智能数据训练考评系统的设计中，非功能性需求是确保 系统能够高效、稳定、安全运行的关键要素。首先，系统应具备高 可用性，确保在 7×24 小时的全天候运行中，故障恢复时间 （MTTR）不超过 30 分钟，系统可用性达到 99.9%以上。为此，需 采用分布式架构和负载均衡技术，避免单点故障的发生。 其次，系统

基于上述技术、政策和实践基础，算电协同正在形成清晰的愿景 框架和发展路径。算电协同是指以新型电力系统和全国一体化算力网 为基础平台，通过技术创新、机制改革和产业融合，实现电力系统与 算力基础设施在规划建设、运行调度、市场交易、技术创新等全环节 的深度协同。其核心内涵可从四个维度解析： 规划协同层面，我国通过“东数西算”工程（国家发改委等，《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》， 基础设施层是算电协同系统的物理承载基础，包括计算基础设施 （如边缘节点、云平台、高性能计算集群）、网络基础设施（如确定 性以太网、广域传输链路）以及能源基础设施（如光伏阵列、储能设 备、电力监测终端）。本层负责算电任务的运行支撑与能量供给，要 求具备高可用性、可扩展性与绿色化能力。 （2）数据接入层 数据接入层在算电协同中发挥着统一资源感知与数据支撑的基 础作用，具体包括感知模块、建模模块与数据服务模块。具体功能有： 与组合。该层支持多租户接入、服务模板管理、任务部署调度与运行 状态监控，确保算电服务的灵活调用与高效交付。 （5）安全保障层 安全保障层为算电系统提供全面的可信运行环境。该层涵盖身份 认证、访问控制、数据加密、隐私保护、可信交易与应急响应等功能， 构建纵深防御体系，确保数据安全、交易可信与服务可用。 算电协同功能架构通过五层功能模块的协同配合，实现从“资源 运行”到“智能调度”的全流程闭环支撑。该架构可适应多业务场景、