（二）网络层 / 7 （三）能力层 / 8 （四）应用层 / 8 （五）显示层 / 8 三、指挥中心应用领域 / 9 （一）公安指挥中心 / 9 （二）应急指挥中心 / 12 （三）交通指挥中心 / 15 （四）机场指挥中心 / 19 （五）电力指挥中心 / 23 四、各地公安指挥中心建设情况 / 27 五、指挥中心建设企业推荐 / 32 结语 / 40 目录 CONTENTS 中的能耗，实现节能减排。 照彰实业（东莞）有限公司是一家专业提供控制台、机柜等高端产品及工程配套方案的国际化有限公司。 公司集设计研发、生产制作、销售服务于一体，产品广泛应用于航空航天、轨道交通、广电、公安、军队、政 府、金融、化工、电力、应急、智慧城市等多个领域。公司于 1947 年创立于中国香港，在东莞设有研发中心 和生产基地，并在北京、沈阳、成都、南京、广州均设有分公司，产品及服务覆盖中国内地，遍及全球。 音视频监测：通过摄像头、麦克风等设备采集现场的音视频信息，实现对重点区域的实时监控。 监控影像监测：对各类监控设备拍摄的影像进行分析，提取有用信息。 车辆工况监测：对车辆的运行状态进行监测，包括车速、油耗、发动机状态等，为交通管理和物流运输提 供支持。 宽带单兵监测：为一线工作人员配备宽带单兵设备，实时传输现场信息，实现指挥中心与一线的实时通信 和指挥。 （二）网络层 网络层是指挥中心实现信息传输和共享的基础，主要包括以下网络：

效率、高韧性的城 市交通基础设施体系献策出力，助力政府部门提升城市交通环境和出行 品质，共同建设宜居宜行的美好城市。 2025年 9月 北京 声明 *封面图：上海市城市道路网络 城市道路网密度与运行状态监测研究团队 赵 一 新 教授级高级工程师 城市交通研究分院 院长 中国城市规划学会城市交通规划学术委员会 秘书长 伍 速 锋 教授级高级工程师 城市交通研究分院 副院长 康 浩 浩 教授级高级工程师 城市交通研究分院 智能交通与交通模型所所长 王 芮 工程师 城市交通研究分院 曹 雄 赳 高级工程师 城市交通研究分院 刘 鸿 儒 助理工程师 城市交通研究分院 张 凌 波 工程师 城市交通研究分院 吴 克 寒 高级工程师 城市交通研究分院 闫 安 助理工程师 城市交通研究分院 翟 健 高级城市规划师 绿色城市研究所 余 加 丽 高级工程师 城市规划学术信息中心 3.4 城市群道路运行状态···········································28 概 述 INTRODUCTION 1 城市道路网密度（市辖区建成区内）作为“交通 便捷”的重要指标，纳入城市体检指标体系。 2021年5月，住房和城乡建设部通知要求开展2021 年城市体检工作，文件指出： 街区宽度 500 m 4 km/km2 道路网密度 道 路

供了不可或缺的真实世界场景和价值闭环锚点，推动其从先进技术真正转变为驱 动产业变革的新质生产力。 当前，人工智能虽已逐步渗透至工程项目全生命周期的策划、设计、验证、 建设、运营与维护等各环节，在汽车、建造、交通、信息工程等领域取得初步应 用成效，但整体发展仍呈现“点状突破”的特征，存在碎片化、高度定制化、关 键环节依赖人力的局限，这既揭示了人工智能的巨大潜力，也正印证了对实现工 程智能“规模化赋能”的迫切需求。 共安全领域，它通过对桥梁、电网等关键基础设施进行预测性维护，将风险管理 从“被动响应”转变为“主动预防”，从而拯救生命、避免灾难。在社会公平层 面，工程智能可以辅助优化城市规划，设计无障碍的公共空间，或确保公共资源 （如交通、水力）得到更公平的分配，以此弥合发展鸿沟。尤其是在可持续发展 方面，它能够设计出消耗最少资源、产生最少废料的建筑与产品，并以前所未有 的精度优化能源使用，成为推动实现碳中和与循环经济的技术引擎。 的动态调整和风险的有效识别。 智慧城市典型应用场景。工程智能的应用正延伸至城市基础设施的全面优化 与管理，旨在构建更高效、更宜居的未来城市。通过理解复杂的城市规划图纸， 分析海量地理信息系统（GIS）数据、人口密度、交通模式及环境因素，评估城 市更新方案的合理性与潜在影响，从而辅助规划师制定更科学、可持续的城市发 工程智能白皮书 AI for Engineering White Paper ©同济大学工程智能研究院版权所有。如需引用，请注明出处。

易知微主持编写的这本《数字孪生世界白皮书》为数字化改革和区域经济发展提供了 导览图，是各大企业数字化转型过程中的必备参考。 陈为 浙江大学计算机学院教授 从当前数字孪生项目布局情况来看，城市、水利、电力、交通、能源是目前数字孪生 的主要研究应用领域。在高端装备、社会风险防控等方面也有探索性的研究开展。《数字 孪生世界白皮书》通过对于数字孪生技术和行业解决方案的深度剖析和成果分享，为数字 孪生应用在 《“十四五”国家信息化规划》《“十四五”数字经济规划》等文件均提出要强化数字孪 生技术战略研究布局和技术融通创新。数字孪生最早主要应用于军工及航空航天领域，近 年来持续向智能制造、智慧城市、智慧水利、智慧能源、智慧交通等垂直领域拓展，已成 为助力企业数字化转型、实现城市可持续发展、促进数字经济发展的重要抓手。通过数字 化提升城市运行效能，不断破解城市治理中的实际问题是提升城市治理水平的重要路径， 而数字孪生 表示警 告。这些颜色在不同文化中可能有不同含义，但在大部分行业标准中是一致的。 预警色彩通用规范（跨行业共识）： 颜色 色值示例 语义 应用场景 红色 危险/故障/超限 设备停机、血压超限、交通拥堵、结构应力超阈值 橙色 警告/需干预 库存不足预警、空气质量中度污染、服务器负载 80% 黄色 注意/临界状态 电梯维护提醒、电池电量 20%、温湿度接近舒适区边缘 绿色 正常/安全 设备运行中、生命体征正常、环保指标达标

易知微主持编写的这本《数字孪生世界白皮书》为数字化改革和区域经济发展提供了 导览图，是各大企业数字化转型过程中的必备参考。 陈为 浙江大学计算机学院教授 从当前数字孪生项目布局情况来看，城市、水利、电力、交通、能源是目前数字孪生 的主要研究应用领域。在高端装备、社会风险防控等方面也有探索性的研究开展。《数字 孪生世界白皮书》通过对于数字孪生技术和行业解决方案的深度剖析和成果分享，为数字 孪生应用在 《“十四五”国家信息化规划》《“十四五”数字经济规划》等文件均提出要强化数 字孪生技术战略研究布局和技术融通创新。数字孪生最早主要应用于军工及航空航天领 域，近年来持续向智能制造、智慧城市、智慧水利、智慧能源、智慧交通等垂直领域拓展， 已成为助力企业数字化转型、实现城市可持续发展、促进数字经济发展的重要抓手。通过 数字化提升城市运行效能，不断破解城市治理中的实际问题是提升城市治理水平的重要路 径，而数字孪生 数据处理技术，通过解析格点与 NC 文件生成动态等高线图与卫星云图，增强气候预测的 直观性；而视频数据通过 GPU 加速的投影纹理映射与多路拼接技术，将实时监控画面精 准映射至三维模型表面，应用于交通管理、虚拟广告等领域，提升场景交互性与应急响应 能力。 未来，随着 AI 驱动的自动化建模、边缘计算与轻量化渲染技术的深化，复杂数据处 理将进一步突破时空对齐、精度优化等挑战，推动数字孪生在智慧城市、工业

生产管理实现了关灯状 态下的全自动化作业 26 www.leadleo.com 400-072-5588 中国：人工智能系列 白皮书｜2025/05 政务行业ABI应用探析 ABI在智慧城市与交通中的应用已迈入系统化整合新阶段，未来需与技术 政策、伦理规范及用户需求深度融合，打造数字孪生城市、MaaS（出行 即服务）及碳足迹追踪， 构建“以人为中心”的可持续智慧生态 ABI典型行业应用——政务行业 核 心 应 用 场 景 挑 战 与 风 险 数据安全与隐私 技术融合壁垒 偏见与公平性 未 来 趋 势 与 前 沿 方 向 数字孪生城市 MaaS（出行即服务） 碳足迹追踪 智慧城市 智慧交通 • 智能安防：AI视频+IoT摄像头， 识别异常行为，自动报警 • 环境监测：IoT传感器网络+大数 据，分析污染源，制定减排方案 • 设施管理：IoT监测设施状态， AI预测故障，安排维护 ）法规 对数据跨境流动提出限制。 ◼ 技术融合壁垒：（1）跨部门数据孤岛问题突出，例如交通、环保数据等各环节数据流通渠道未 打通。（2）老旧基础设施物联网改造成本高，例如传统信号灯翻修与重新联网。 ◼ 偏见与公平性：AI算法在优化城市交通时，可能会优先考虑特定区域的交通状况，而忽视其他 区域的交通需求，导致资源分配不均。 • 通过ABI构建城市虚拟镜像， 模拟政策效果（如限行政策）， 以辅助科学决策。

HIC标杆医院指各类医院信息化、智慧化建设优秀的医院，含综合医院、专科医院、中医医院、社会办医医院等，不含部队医院。 以医院信息化的有效应用和管理效果为主要评价维度。 序号 医院名称 1 上海交通大学医学院附属瑞金医院 2 中国医科大学附属盛京医院 3 北京大学第三医院 4 厦门大学附属第一医院 5 浙江大学医学院附属邵逸夫医院 6 中国科学技术大学附属第一医院(安徽省立医院) 7 浙江省人民医院 35 上海市第六人民医院 36 山东第一医科大学第一附属医院 37 福建医科大学附属第一医院 38 广东省人民医院 39 苏州大学附属第一医院 40 福建省立医院 41 上海交通大学医学院附属仁济医院 42 中山大学附属第一医院 43 武汉市中心医院 44 山东第一医科大学附属省立医院 45 四川省人民医院 2025中国智慧医院白皮书 China Smart Hospital 上海市第十人民医院 56 北京医院 57 兰州大学第二医院 58 南昌大学第二附属医院 59 西安交通大学第一附属医院 60 华中科技大学同济医学院附属协和医院 61 福建医科大学附属协和医院 62 吉林大学第二医院 63 大连医科大学附属第二医院 序号 医院名称 64 上海交通大学医学院附属新华医院 65 复旦大学附属华山医院 66 北京大学第一医院 67 哈尔滨医科大学附属第二医院

张周期。 • 平台入驻路径：适合快速进入市场、降低初始成本的企业，借助平台资源快速提升品牌曝光度和销售额。 品牌选址 租铺开店 经营扩张 生命 周期 核心 要素 目标 客户 竞争 环境 交通 布局 铺位 落地 店铺 筹备 开业 赋能 人事 管理 营销 赋能 门店 运营 加盟 扩张 自建 路径 选址灵活且完全自主，但 需要自行调研，决策时间 长，选址成功依赖经验 自主对接店铺、物业资源， 局，通过建立高效模型快速复制成功经验。在稳定经营期，则需优化门店布局，聚焦 商圈价值提升与业绩优化。基于此，数字化平台为品牌各个时期提供一体化选址解决方案，通过流量分析、交通布局评估、商圈动态监控等多维度数据支持，从人流 量、交通、相关店铺到商圈政策等方面提供全方位选址辅助，最终实现降本增效，提升选址决策的科学性和执行效率。 实体商业品牌数字化转型 — 品牌选址数字化 来源：专家访谈、公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 全方位助力商业选址决策 人群流量 交通格局 居民结构 专业市场 相邻店铺 相关政策 全景展示 动态一览 商圈洞察  日均人流量  人流来源渠道  人群类别  人流动线  目标市场规模  主要竞争品牌  市场成熟度  目标客群  居住人口密度  收入水平  交通方式可达性  停车场容量与便利性  主要道路交通流量  周边同类品牌分布  互补型品牌数量

存储的海量健康数据，为个人和全人群提 供精准的健康评估、疾病预防、诊断和治疗方案，实现精准医疗。 智慧交通： 人工智能、物联网，等新一代信息技术与交通管理深度融合，基于大数据分析，智能调度 交通信号灯、诱导车流、管控拥堵等，实现交通的智能化管理和精细化调控，提升出行效率， 降低交通带来的环境污染。 智慧城市： 通过广泛应用新一代信息技术，实现城市规划、建设、管理和服务的智能化升级，从而提 环境感知：感知周围环境的状态 环境是人类生活世界的基础，环境与生物相互作用，共同塑造生态系统。环境包括自然环 境和人工环境。自然环境包括水、大气、阳光等人类生命基础。人工环境是人类活动产生的结 果包括建筑物、交通工具等。 环境感知主要面向感知交互环境的状态信息，例如环境声音、图像、空间、温度、气体、 光线、和地理位置等信息。环境信息是用户交互的上下文，也是空间信息重建的关键参考。因此， 环境感知有两大使命： 对于端云远场联接，其意义在于可以利用同一生态内海量设备组成超大规模的泛在联接网 络，为设备查找、室内定位、中继通信等提供新的可能。 随着人工智能与物联网技术的深度整合，万物智联成为现实，从智能家居、智能交通到智 慧城市，每一个角落都实现了高度数字化和智能化。为社会带来了前所未有的便利与效率，但 同时也伴随着一系列复杂而严峻的安全隐私挑战。 首先，如上所述，在未来的万物智联时代中，人工智能将扮演更为关键的角色，它能够通

在国家政策引导与技术创新双重驱动下，“行业端场景深化”与“消费端场景爆发”形成共振，共 同勾勒出全维度智能互联需求图谱。无论是智慧城市、智慧交通、工业制造等垂直行业的效率变革， 还是“人、车、家”全域互联的生活形态重塑，亦或是智能体基于状态感知的动态协同，都对网络 的精准适配能力提出了更高要求。 2.1 概述 当前水路交通场景下船舶动态数据共享和位置追踪主要是通过船舶自动识别系统（AIS）来实现的， 该技术主要用于船舶之间 信息共享和交换，其中，共享信息包括了船舶的位置、 航向、航速、船舶类型、呼号等信息。基于这些信息共享帮助船舶驾驶员及时获取周围船舶的动态， 避免碰撞。同时，岸基管理部门可以通过 AIS 监控船舶交通，优化航道管理，提高港口效率。在搜救 行动中，AIS 信息有助于快速定位遇险船舶。此外，AIS 数据还可用于海事安全分析和环境保护，例 如监测船舶排放。 AIS 系统主要依托 VHF 频段的 161 要与其他无人机保持密 切协作。 集群飞行的复杂性在于其通信意图的高度动态性。在正常飞行状态下，无人机之间主要交换位置、 航向、速度等基础状态信息，通信频率相对较低。但当检测到突发天气变化或空中交通管制指令时， 整个集群需要立即进入应急协调模式：重新计算飞行路径、调整编队形态、分配备用降落点等。 这种从“常规模式”到“应急模式”的切换往往在数秒内完成，但通信需求却发生实时变化——数 据传输量可能增加