人工智能技术在地铁运营场景中 的典型应用 中国人工智能产业发展联盟 交通+人工智能深度融合委员会 2020年8月 1 版权声明 本研究报告版权属于中国人工智能产业发展联盟，并受 法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本报告文字或者 观点的，应注明“来源：中国人工智能产业发展联盟”。违反 上述声明者，编者将追究其相关法律责任。 2 目 录 版权声明................ .................................. 7 二、人工智能在地铁运营中典型应用场景............................................................................ 7 (一) 人工智能在地铁服务中的应用............................................... （3）语音语义技术提供智能服务................................................................................ 13 (二) 人工智能在地铁运行中的应用..................................................................................14 （1）视觉技术是车站监控重要支撑

人工智能在电力需求侧仿真与预测中的若千应用 景锐 ( 副教授 ) 厦门大学能源学院 目录 1 在仿真中应用 2 在预测中应用 2 3 背景意义 全球变暖， 2024 年为有记录以来全球最热年，为舒适与健康不得不消耗大量能源 ! 《电力系统调节能力 优化专项行动实施方 案 (2025-2027 年 ) 》 目标：在需求侧建设相当于 5% 全国所有城市 个厦门城市微气候： √ 1km/1h 温、光、风、湿、 水 √ 全国所有城市 14 目录 1 在仿真中应用 2 在预测中应用 15 门控循环单元 GRU 为 LSTM 的 简化 变体，将遗忘门与输入门合并为更 新门，将输出门替换为重置门，可 对前序信息进行记忆或遗忘，兼顾 负荷序列时序性与非线性，进一步 GRU h- hi Transformer 由多个编码器 和 解码器组成，核心在于多头自 注意力机制，捕捉输入序列中 每个元素与其他元素的相关性 Transformer 负荷预测的深度学习方法 CNN 在 BP 网络基 础上将隐含层替换 为卷积层与池化层， 减少网络需要优化 的参数 CNN

同时，协同范围正从单纯的船舶交通管理扩展到能源调度（岸电与燃料补给）、作业设备调 度和港区资源配给，港口在调度中心内开始同时考虑“船舶流、货物流和能量流”，为未来 “船舶+能源+资源”综合调度体系打基础。。 港区自动化集卡、远程桥吊、内河自动靠泊和无人作业船等场景已在多个港口和试验区进入 示范应用，显示出在封闭或半封闭环境下较高的自动化可行性。 但针对大型商船和开放水域的高等级自动航行，目前仍缺乏统一的工程规范、系统性风险评

自动化Agent 42 4.3.3 故障Agent 42 4.3.4 网维Copilot 43 45 05 总结和展望 4.2.6.3 网络互联冗余 39 编制说明 本研究报告在撰写过程中得到了多家单位的大力支持，在此特别感谢以下顾问专家、 参编单位和参编人员： 顾问专家（排名不分先后）： 中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长 何宝宏 华为数据通信产品线数据中心网络领域总裁 统一承载在0丢包以太网技术栈上，实现从三张网到一张网的融合部署，统一网络架 构，推动无损网络向超融合网络架构演进，实现算网融合。 在当前数字化浪潮席卷全球、AI应用呈指数级快速增长的时代背景下，数据中 心网络作为算力承载与数据流通的关键枢纽，其性能优劣直接决定了企业数字化转 型与智能化创新的成败。基于对这一行业痛点的深刻洞察，以及推动 AI 产业生态良 性发展的使命感，我们精心筹备并推出这份《智能算网（AI 2 3 并阐述了算力内网络高性能传输调度要求，以及无损网络技术应用要求。数据中心 网络连接算力，其性能直接决定了整个数据中心的实际算力水平。以大模型训练为 例，需要同时协调数千张甚至数万张算力卡资源，数据吞吐量成为AI计算的关键瓶 颈，需要高效的数据流水线支持，对网络的带宽、时延和可靠性都提出了极高要求。 因此，要提升数据中心算力服务能力，就必须进一步提升数据中心网络性能。根据 《中国

恐 而 女 衣 牟 指各类交通信息传感终端在城市次干道级以上道路中的安装率。 市民对交通信息的关注率 指经常关注各类交通信息的市民所占的比例。 市民交通诱导信息服从率 本指标是针对驾车出行的市民，指在驾车出行的市民中，服从交通诱导信息提示的比例。 停车诱导系统覆盖率 指安装停车诱导系统的停车场在城市所有停车场中的比例。 智慧交通建设的五大技术指标 智慧交通建设通过信息化技术，改善车辆通行效率，提高交通流畅度，优 智慧交通建设通过信息化技术，改善车辆通行效率，提高交通流畅度，优 化市民出行体验，使城市交通管理更为精细化和智能化。衡量智慧交通的“智慧” 程 度主要有以下 5 个指标： 公交电子站牌化率 指电子公交站牌在城市所有公交站牌中的比例。 城市智慧交通的组成 城市智慧交通系统是一个以现代电子信息技术为基础，实时、准确、高效的 的综合运输和管理服务系统。它的突出特点是以信息的收集、处理、发布、交换、 分析及利田为主线 为六通参与老担供名样性的服冬 LED 频 闪灯 古 远程客户端 能 交 通 综 合 管 理 平 台 管理服务器 数据库服务器 服盘阵列 终 端 服 务 路由器 防火墙木 浸游拼接控制器 监 控 中 心 集 中 解 码 器 流动测速 移动警 系统 业务功能。 J · PGIS 服务器 公安网数据 平 台 服 务 器 业 务 服 务 器 高速公路道路卡口系统 防眩闪光灯

动调节温湿度及空气净化的目的，实现库房内空气质量 的 智能管理，保护档案本身安全和从业人员的身体健康。 同时接入视频监控系统，实时监控档案库房实时内画面； 套 1 31 出入口部署门禁控制设备，通过指纹、门禁卡、密码等方 式控制人员的进入，只有有权限的管理人员才能进入，有 效保证档案实体的安全；支持单库、全库展示以及 3D 实 时 库房环境数据展示； 1)单库模式：显示单个库房的采集信息，包括当前温度、 满足库房加湿、除湿、净化通讯、监测、控制要求 套 4 8 移动水箱 水箱外壳冷轧钢板材质； 配置重型移动万向轮、水箱为 304 不锈钢材质； 水箱容量 120L,实际装水量 ≥ 80L; 配置高水位 、 中水位 、低 水位监测指示、内置电动水泵、 与一体机联动、实现自动加水、自动关闭等功能、水箱溢 水、漏水报警提示等功能。 台 4 9 空调设备接入 模块 供电 DC 10~30V; 功耗 防护等级：IP67 读卡频率：125KHz 识度距离：3-5CM 信号穿透性：能透过非金属材料 温度范围：-40°℃~+85℃ 个 70 35 35 电磁兼容性：不受电磁干扰或 X 射线的影响 5 人员卡 包装材料：ABS 外壳 工作频率： 125KHZ 读卡次数 >100 万次 读卡距离：0- 5cm 平均寿命 >20 年 工作温度：-40°℃—+85℃ 个 20 5、视频监控系统(备用供电，接入到机房

智慧工地系统将计算机技术、物联网、多媒体技术 、 网络技术、视频处理、大数据、云计算等技术相结合 ，为 企业现场工程管理提供了先进技术手段 ，构建工地智能监控 和控制体系 ，能有效弥补传统方法和技术在监管中的缺陷 ， 实现对人、机、料、法、环的全方位实时监控 ，变被动“监 督”为主动“监控”。 人 环 料 安全管理 质量管理 安全管理 移 易 试 扬 智 大 便 工 车 监 动 检 块 尘 能 体 携 地 辆 控 监 巡 子 养 噪 水 积 式 广 管 中 控 更 系 护 音 电 混 临 播 理 心 子 子 统 子 监 监 凝 边 子 子 子 系 系 系 测 测 土 防 系 系 系 统 统 统 子 子 测 护 统 统 统 系 系 塔 机 安 全 监 控 子 系 统 升 降 机 管 理 子 系 统 一 卡 通 子 系 统 英特网 频 视 实名制管理子系统

住建部大力推动建筑行业信息化应 用 • 北京 市建委 2007 年发文全面推行实名制卡 • 河北 2011 年全省开始推广劳务实名制系统，刑台市发放农民工工资卡 • 杭州 2011 年发文 在全市实施劳务实名制系统 • 重庆 成立平安卡办， 2013 年 12 月启动建筑业从业人员平安卡办理工作 • 山东 2014 年发文在全省推行劳务人员信息管理系统 1 操作员视野受限，难于预计塔吊与塔吊之间以及塔吊与建筑物之间的碰撞风 险 • 地面监管人员无法掌握塔吊顶部风速、大臂转速，难以实时指挥 • 垂直度检测由工作人员定期完成 ，不能够实时掌控，运行过程中存在倾覆危 险 大型设备监管困难，安全事故频发 2. 现状分析－特种设备监 管 塔吊倾覆事故 吊臂相撞坠落 吊臂折断事故 • 材料费占整个工程造价的 50%~70% • 进场材料验收采用手工完成 器、幅度传感器、倾斜传感器、风速传 感器、无线通信模块、地面远程监控平 台组成 • 系统主要包括风速报警、防倾斜、禁行 区域设置保护、多塔吊的防碰撞、制动 控制、塔吊黑匣子等多种功能。 现 场 监 测 中 心 数据接收机 数据库服务器 应用服务器 远程监控终端 幅度传感器 风速传感器 倾角传感器 角度传感器 塔吊黑匣子 ( 驾驶室 ) 3. 解决方案－ 塔机运行监 控 塔吊运行监控系统

...................................................................................17 2.2 AI 在量化交易中的应用................................................................................................20 ......................................................................................120 6.2.2 蒙特卡洛模拟................................................................................................. 近年来，人工智能技术的快速发展为金融领域带来了革命性变 化，其中量化交易作为数据驱动的典型应用场景，正逐步从传统统 计模型转向以机器学习为核心的 AI 赋能模式。根据国际清算银行 2023 年报告，全球顶级对冲基金中已有 78%将深度学习纳入核心 交易策略，其资产管理规模年均增长率达 23%，显著超越传统量化 基金表现。这一趋势背后是 AI 技术在处理高维非线性市场数据时 的独特优势：通过实时分析海量异构数据（包括行情数据、新闻舆