JOY SMART AI 全智慧路口承载车路协同之核心关键解决方案 深圳市喜悦智慧数据有限公司 1 深圳市喜悦智慧数据 JOY SMART AI 全智慧路口承载车路协同之核心关键 解 决 方 案 深圳市喜悦智慧数据有限公司 2020 年 5 月 JOY SMART AI 全智慧路口承载车路协同之核心关键解决方案 深圳市喜悦智慧数据有限公司 2 目 录 摘要........ ....................................................................15 JOY SMART AI 全智慧路口承载车路协同之核心关键解决方案 深圳市喜悦智慧数据有限公司 3 摘要 随着我国逐渐进入建设交通强国的重要战略期，我们面临的机遇与挑战也越 来越大，比如交通安全、道路拥堵、尾气排放污染等问题。新一轮产业革命和科 准感知道路流量、对城市道路交叉口的机动车和非机动车及行人三类交通参与者 在路口的通行秩序的智能监管、结合上下游路口交通态势动态调整交通信号灯信 JOY SMART AI 全智慧路口承载车路协同之核心关键解决方案 深圳市喜悦智慧数据有限公司 4 号配时优化、特勤车辆优先通行、行人过街监管和监测、VR 展示、V2X 应用等。 在微观层面，喜悦智慧数据”JOY SMART AI 车路协同“系统以 JOY

......................................................................................22 2 系统设计实施与关键技术方法....................................................................................25 2.1 系统软硬件平台 台的实际情况进行研究和开 发，只有与实际应用环境相结合才有实际应用价值。 （2）学习借鉴国外先进技术与自主创新相结合 在云计算平台用于超大规模数据处理方面，国内外几乎是在一个起跑线上； 但在关键技术研究及既往的技术积累方面，国外一些大公司有着明显的优势。 同时，智慧交通云平台所将要面对的交通监控数据流高达 10000 条/s，是一个 世界级的云计算应用。我们将积极学习借鉴国外先进的云计算技术，同时与自 40 页 系统设计实施与关键技术方法 2 系统设计实施与关键技术方法 2.1 系统软硬件平台 系统软硬件结构如图： 图表 9 系统软硬件结构 系统的 物 理硬件 采 用 低 端的 x86 PC 服 务器 ，操作系统 采用 RedHat Linux。 2.2 数据处理流程 数据汇总上报处理流程如图： 云技术方案建议书 第 41 页 系统设计实施与关键技术方法 图表 10 数据汇总上报处理流程

智慧交通行业信创基础设施解决方案 2 目录 3 4 5 1 国家及交通行业相关政策 操作系统等关键基础软硬件的自主创新能力。 网信 安全 断供 上述网信安全事件频发 ，清晰传递出了一个重要信息 ，那就是关键元器件以及基础软件等核心技术 ，不能受制于人 ，否则就会被卡脖子、 断供甚至受到 后门漏洞的攻击 ，严重威胁国家网信安全。 中兴 “ 中兴华为事件 ”（ 2018 、 2019 ） 高端芯片的流片在境外 产业链存在“卡脖子 ”环节 ，关键核心的软件 工 具和元器件受制于人 我们的 CPU 、操作系统被微软、英特 尔等 美国公司把控 CPU 和 OS 等关键核心产品内置“后门” 信创产业推进的目的在于从无到有的建立起中国独立自主的 IT 底层 架 信创 背景 “ 震网病毒事件 ”（ 棱镜门事件 ”（ 2013 ） 后门 • 2016 年 4 月 19 日 习总书记在网络安全和信息化 工作座谈会上指出： 要尽快在核心技术上取得突破， 加快构建关键信息基础设施安 全保障体系。 • 2021 年 3 月 11 日 《国民经济和社会发展第十四 个五年规划和 2035 年远景目标 纲要》 ： 加 强 原 创 性 引

.........................................................................................82 5.2.2 关键指标分析............................................................................................... 智能安防应用方案中，系统架构设计是整个方案的 核心部分，旨在通过多层次、模块化的设计实现高效、稳定的安防 监控与管理。系统架构主要分为四层：感知层、传输层、数据处理 层和应用层。感知层由部署在景区各关键位置的智能摄像头、传感 器和物联网设备组成，负责实时采集视频、音频和环境数据。智能 摄像头配备人脸识别、行为分析等 AI 算法，能够自动识别异常行 为，如游客异常聚集、未授权区域闯入等。传感器则用于监测环境 等高速通信技术，确保数据的高效、 低延迟传输。为应对景区复杂环境，系统支持多链路备份和动态路 由优化，避免因网络中断或信号干扰导致的数据丢失。 数据处理层是系统的核心，包括边缘计算节点和云端服务器。 边缘计算节点部署在景区关键区域，用于实时处理本地数据，减少 云端传输压力，并提供快速响应能力。云端服务器负责大规模数据 的存储、分析和模型训练，支持深度学习、目标检测、行为分析等 AI 算法的运行。通过边缘与云端的协同，系统能够实现从实时预警

.........................................................................................110 10.1 关键绩效指标（KPI）.......................................................................................... .......................................................................................142 13.2 成功关键因素................................................................................................. 才能得到解决，导致市民满意度下降，政府公信力受损。因此，亟 需通过技术手段提升城市治理的智能化水平，提高问题解决的效率 和精准度。 在这一背景下，智慧城市民意速办 AI 大模型的开发与应用成 为解决上述问题的关键路径。该项目旨在利用人工智能、大数据、 自然语言处理等前沿技术，构建一个能够快速响应市民诉求、智能 分派任务、实时监测处理进度的综合平台。通过 AI 大模型的介 入，能够实现市民诉求的自动识别和分类，智能匹配最佳解决方

28 3.2 用户界面与体验优化...........................................................................30 3.3 关键功能模块......................................................................................32 3.3.1 ....................................................................................111 13.1 成功转型的关键因素......................................................................113 13.2 水务 AI 数字化转型的未来趋势. 源短 缺、水污染加剧和供水系统老化等问题。水务 AI 数字化转型正是 为了解决这些问题而提出的一种全新战略，它强调通过数字技术的 应用，实现水务的智能化、可视化和高效化。 在这个转型过程中，关键技术包括物联网（IoT）、大数据分 析、机器学习和云计算等。这些技术的结合不仅可以实现对水务资 源的实时监控，还能通过数据分析进行预测，为决策提供科学依 据。具体而言，AI 能够帮助水务部门在如下几个方面取得实质性进

交互。例如，模型生成的信号控制方案可以通过 API 直接下发到交 通信号控制器，而路径规划建议则可以通过交通信息发布平台或车 载导航系统推送给驾驶员。 在实际应用中，交通治理 AI 大模型的实施效果可以通过以下 关键指标进行评估： - 交通拥堵指数：通过对比模型实施前后的交 通拥堵情况，评估其对拥堵的缓解效果。 - 平均出行时间：测量驾 驶员或乘客的平均出行时间变化，评估模型对出行效率的提升。 - 事故、道路施工等，并快速生成应对策略，如重新分配交通流量、 调整信号灯计划等，以最小化事件对交通系统的影响。 通过这些核心功能，AI 大模型不仅能有效提升城市交通的日常 管理效率，还能在特殊事件或突发事件中发挥关键作用，确保交通 系统的稳定运行。同时，模型的自我学习和适应能力，使其能不断 优化交通管理策略，适应城市发展和交通需求的变化。 1.1.2 在交通治理中的应用背景 随着城市化进程的加速和机动车保有量的持续增长，交通拥 日常交通管理，还可扩展到城市规划、智能交通基础设施建设等领 域，为城市交通治理提供长期、可持续的解决方案。 1.2 多场景协同决策的重要性 在现代城市交通治理中，多场景协同决策是实现高效、智能交 通管理的关键。交通问题的复杂性往往源于多个场景的相互影响和 叠加效应，单一场景的优化难以实现全局最优。例如，高峰时段的 交通拥堵可能不仅与主干道车流量有关，还与周边区域的交通信号 控制、公共交通调度、停车管理等多个场景密切相关。多场景协同

算力一旦被降速或污染，会直接引发业务停摆；而针对算力集群的入侵，则可能导致 AI 训练模型 被篡改、金融交易被延迟、制造执行系统乱序等一系列后果。“算力基础设施”作为数字化核心生产 系统，已经被纳入到关键信息资产进行管理。以审计为例，数字化运营企业的审计已经从财务领 域扩展到“全面风险管理”，审计既要通过经营数据看企业“做了什么”，也要关注计算完整性以保证 这些经营结果的“真实可信”，目前部分国 塑全球产业格局。算力，作为人工智能的“发动机”，正日益成为数字经济的核心生产要素。 然而，随着智能化进程的加速，诸多挑战也逐渐显现。一方面，算力需求持续攀升，供需失 衡已成为大模型规模化落地的重要瓶颈；另一方面，数据作为 AI 的关键生产要素，在跨组织、跨 场景流转中面临安全与隐私挑战，如何在保障安全可信的前提下最大化释放数据价值，已成为产 业共同面对的核心议题。 华为始终致力于为智能社会构建安全、可信、开放的算力基础设施。为此，我们构建了华为 应用提供高性能、可扩展、易迁移、可信 赖的算力基础设施。在实际部署中，HCIST 面向复杂异构算力场景，实现从 CPU 到 NPU 的全面 安全防护；在数据管理方面，提供机密存储、隐私计算与远程证明等关键能力；在网络层面，支 持跨设备、跨地域的安全协议和加密传输，构建可信任的数据流通环境。通过持续的技术创新和 华为全栈软硬件能力，HCIST 逐步发展成为体系化的安全框架，从单点设备到超大规模集群全面

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