行业智能化架构与实践:交通、能源和金融

第1篇 行业智能化带来的机遇和挑战

第1章 人类正在进入智能世界 003

1.1 智能世界加速而来 004
1.2 智能化正在改变人类的生活和工作 005
1.3 智能化正在持续赋能千行万业 006
1.4 存在的挑战 007
1.4.1 传统算力基础设施难以匹配大模型创新需求 007
1.4.2 基础大模型难以适应行业智能化需求 007
1.4.3 数据供给难以满足大模型训练需求 008
1.4.4 人才储备和生态难以支撑智能化转型需求 008

第2章 行业智能化参考架构 010

2.1 行业智能化参考架构概述 011
2.2 行业智能化参考架构分层解析 012
2.2.1 智能感知 012
2.2.2 智能联接 013
2.2.3 智能底座 014
2.2.4 智能平台 016
2.2.5 AI大模型 017
2.2.6 智赋万业 018
第2篇 交 通

第3章 铁路 029

3.1 加速铁路智能化的背景 029
3.1.1 铁路智能化背景与趋势 029
3.1.2 铁路智能化面临的问题与挑战 032
3.1.3 铁路智能化的参考架构和技术实现 032
3.2 铁路智能化价值场景 034
20 行业智能化架构与实践:交通、能源和金融

3.2.1 TFDS(货车运行故障动态图像检测系统) 035
3.2.2 TEDS(动车组运行故障动态图像检测系统) 036
3.2.3 动车组一级修 038
3.2.4 数字化动车段 039
3.2.5 光视/雷视周界防护 041
3.2.6 线路巡防 043
3.2.7 智能客站 044
3.2.8 货检 AI 047
3.2.9 供电6C 检测 048
3.2.10 列车轴承 PHM 050
3.2.11 智能机务 052
3.3 铁路智能化实践 053
3.3.1 AI提升 TFDS智能分析效率 053
3.3.2 采用 AI和光视二维感知重塑铁路周界安全 055
3.3.3 莫桑比克 CFM 开创基于 FRMCS架构的铁路运营通信改造典范 057
3.3.4 智能排产助力动车段检修效率提升 059
3.3.5 “AirFlash”5G 助力铁路局智慧机务建设 061
3.3.6 “智慧广铁”助力广州局集团成为世界一流数字化铁路企业 063
3.4 铁路智能化展望 066

第4章 港口 068

4.1 港口行业智能化背景与趋势 068
4.1.1 港口行业的发展现状与趋势 068
4.1.2 港口行业智能化的参考架构和技术实现 070
4.2 港口行业智能化价值场景 072
4.2.1 智能计划 073
4.2.2 智能操控 074
4.2.3 智能理货 075
4.2.4 智能水平运输 076
4.2.5 智能闸口 077
4.2.6 智能安防 077
4.3 港口行业智能化实践 079
4.4 港口智能化展望 088

第5章 民航 090

5.1 民航智能化的机遇和挑战 090
目录 21

5.1.1 背景和趋势 090
5.1.2 民航智能化面临的问题与挑战 092
5.2 民航智能化的参考架构和技术实现 092
5.2.1 民航行业智能化技术需求 093
5.2.2 民航行业智能化参考架构 093
5.2.3 民航行业智能化参考架构的技术实现 095
5.3 民航智能化价值场景 097
5.3.1 智慧机场 097
5.3.2 智慧航司 114
5.3.3 智慧空管 116
5.4 民航智能化实践 118
5.4.1 首都机场：基于数据的综合交通协同运行体系建设 118
5.4.2 上海机场集团：基于数智底座的数字孪生机场建设实践 120
5.4.3 深圳机场集团：全面推行智能化 123
5.4.4 西部机场集团：夯实数智底座，探索民航行业智能化转型之路 125
5.4.5 厦门翔业集团：数字化效能标杆 128
5.4.6 香港国际机场：基于 TAM 的集中运行指挥中心建设 131
5.4.7 东方航空：智能化转型探索之路 133
5.5 民航智能化展望 135

第6章 城市交通 137

6.1 城市交通行业智能化背景与趋势 137
6.1.1 城市交通的发展现状与趋势 137
6.1.2 城市交通行业智能化应用与发展展望 137
6.1.3 城市交通智能化参考架构 139
6.2 城市交通运输行业智能化价值场景和实践案例 143
6.2.1 城市交通运输智能化价值场景 143
6.2.2 交通运输一体化智慧平台(深圳市交通运输局) 145
6.3 城市交通管理行业智能化价值场景和实践案例 155
6.3.1 城市交通管理智能化价值场景 155
6.3.2 拓展智慧交通创新应用(东莞市智慧交通) 160
6.4 城市交通智能化展望 167
6.4.1 移动通信赋能智慧交通 167
6.4.2 人工智能赋能智慧交通 170
6.4.3 自动驾驶赋能智慧交通 170
6.4.4 电子车牌 171
22 行业智能化架构与实践:交通、能源和金融

6.4.5 无人机赋能智慧交通 172
6.4.6 元宇宙赋能智慧交通 172

第7章 城市轨道交通 174

7.1 城市轨道交通智能化背景与趋势 174
7.1.1 宏观政策推动城市轨道交通快速发展 174
7.1.2 城市轨道交通智能化面临的挑战 175
7.2 城市轨道交通智能化参考架构 177
7.2.1 智慧城轨总体要求 177
7.2.2 城轨云的现状与演进 178
7.2.3 城市轨道交通智能化参考架构 180
7.3 城市轨道交通智能化价值场景 185
7.3.1 城市轨道交通智能化价值场景综述 185
7.3.2 智慧客运 186
7.3.3 智慧运维 188
7.3.4 智慧车站 190
7.3.5 城轨无人驾驶 192
7.3.6 智慧枢纽 196
7.3.7 智慧工地 197
7.4 城市轨道交通智能化实践 200
7.4.1 车辆智能运维提升运营维护效率(上海地铁) 200
7.4.2 智能运行中心提升城轨企业运营管理水平(深圳地铁) 202
7.4.3 提高客流预测精度，缩短预测时间(武汉地铁) 205
7.5 城市轨道交通智能化展望 206
第3篇 能 源

第8章 油气 211

8.1 油气智能化背景与趋势 211
8.1.1 油气行业发展现状与智能化趋势 211
8.1.2 油气智能化的参考架构和技术实现 217
8.2 油气智能化价值场景 221
8.2.1 勘探开发 221
8.2.2 油气生产 223
8.2.3 管网储运 225
8.2.4 炼油化工 227
目录 23

8.2.5 成品油销售 232
8.3 油气智能化实践 235
8.3.1 勘探开发 235
8.3.2 油气生产 246
8.3.3 管网储运 256
8.3.4 炼油化工 264
8.3.5 成品油销售 273
8.4 油气智能化展望 278

第9章 电力 280

9.1 电力智能化背景与趋势 280
9.1.1 电力智能化发展现状 280
9.1.2 电力智能化的参考架构和技术实现 281
9.2 电力智能化价值场景 286
9.2.1 电力人工智能应用 286
9.2.2 发电智能化应用场景 287
9.2.3 电网智能化应用场景 308
9.3 电力智能化实践 323
9.3.1 大模型建设和应用实践(南方电网) 323
9.3.2 人工智能创新平台建设和应用实践(南方电网) 328
9.3.3 输电线路智能巡检(国家电网江苏省电力) 330
9.3.4 低压配电网智能化建设实践(省级电力公司) 335
9.3.5 电力作业智慧化安全监管建设与实践(广东电网) 339
9.3.6 电厂智慧工地应用实践（燃气智慧电厂项目） 344
9.4 电力智能化展望 347
第4篇 金 融

第10章 金融 351

10.1 加速金融智能化的背景 351
10.1.1 金融智能化背景 351
10.1.2 金融智能化面临的问题与挑战 354
10.2 金融智能化参考架构和技术实践 356
10.2.1 金融智能化参考架构 356
10.2.2 智能化架构落地实践 357
10.2.3 智能化的技术实践 363
24 行业智能化架构与实践:交通、能源和金融

10.3 金融智能化的价值场景 368
10.3.1 智能营销 368
10.3.2 智能风控 370
10.3.3 智能运营 371
10.3.4 智能客服 373
10.3.5 智能投研 375
10.3.6 智能投顾 377
10.4 金融智能化实践 378
10.4.1 智能化加速银行全场景降本增效 378
10.4.2 五大 AI助手赋能信贷全流程效率提升 380
10.4.3 智能化提升办公效率 381
10.4.4 AI助手提升客服体验 382
10.4.5 智能化提升高峰时段场外衍生品询价效率 383
10.4.6 智能化增强预警企业财务风险能力 384
10.4.7 智能化赋能业务创新——实现“物的信用” 385
10.4.8 智能化降低业务人员用数门槛 386
10.4.9 智能运维提升应用现代化的鲁棒性 387
10.5 金融智能化展望 389
10.5.1 多模态技术发挥潜能 389
10.5.2 AI大小模型协同进化 389
10.5.3 AIAgent创造更多可能 389
参考文献 391

后记 392