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2025-07-26 发布于山东
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智慧管廊AI大模型数字化平台规划设计方案.pptx

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智慧管廊AI大模型数字化平台规划设计方案

CONTENTS

平台总体架构设计

项目背景与需求分析

AI大模型集成规划

智慧管廊应用场景实施

实施计划与资源管理

成效评估与风险管理

项目背景与需求分析

CHAPTER

基础设施老化严重

灾害应对能力不足

政策驱动转型升级

人工巡检成本高昂

数据孤岛现象普遍

智慧管廊行业现状概述

当前许多城市的管廊系统建设年代久远，存在管道腐蚀、结构老化等问题，亟需通过数字化手段实现实时监测与预警，以降低运维风险。

各管线单位（如电力、供水、燃气）独立管理数据，缺乏统一平台整合，导致信息共享困难，影响应急响应效率。

传统人工巡检方式依赖经验判断，存在漏检、误检风险，且人力成本占运维总成本的60%以上，亟需智能化替代方案。

面对极端天气或突发事故时，现有系统缺乏智能决策支持，难以快速定位故障点并生成处置方案。

国家发改委《城市地下综合管廊建设规划》明确要求2025年前完成智能化改造，行业迎来百亿级市场机遇。

数字化平台核心需求识别

全生命周期数据融合

多模态风险预警

智能决策支持系统

跨部门协同机制

可视化运维管理

需整合管廊设计图纸、施工记录、传感器实时数据等异构信息，构建三维数字孪生模型，支持从建设到运维的全流程管理。

要求平台具备振动监测、温湿度传感、气体浓度检测等多元数据融合分析能力，实现结构安全、环境安全、设备状态的协同预警。

需开发基于知识图谱的故障诊断引擎，结合历史案例库与专家规则，自动生成包含处置优先级、资源调配方案的决策建议。

必须建立标准化的数据接口规范，支持市政、消防、管线单位等多角色实时共享数据，确保应急事件处置时效性。

要求平台提供BIM+GIS双引擎可视化界面，支持管廊剖面分析、管线拓扑追溯、巡检路径规划等高级功能。

场景应用评估

实施效果评估

协同效能评估

经济效益评估

定期评估

评估维度

模型效能评估

评估方法

评估指标

评估要点

评估内容

通过准确率、召回率等指标评估模型性能，重点关注异常检测能力的提升。

根据评估结果优化模型参数与训练策略，提升管廊运维效率。

量化AI技术降低人工巡检成本、减少事故损失的经济效益。

总结实施经验，调整技术路径以扩大价值产出规模。

统计AI模型在设备监测、环境预警等场景的准确干预次数。

评估算法优化、数据增强等措施对模型泛化能力的实际影响。

基于评估数据调整训练样本分布，增强复杂工况下的适应性。

分析AI平台与BIM、GIS等系统的数据交互效率与完整性。

评估多源异构数据融合对综合决策的支撑成效。

优化系统接口协议，强化跨平台协同分析能力。

检查AI系统在管廊巡检、故障预测等任务的执行达标率。

评估智能诊断、自主决策等功能的实际应用效果。

根据运行反馈迭代升级算法模块，确保技术落地实效。

AI技术应用价值评估

平台总体架构设计

CHAPTER

通过感知层、传输层、平台层和应用层的四层架构设计，实现管廊全要素数字化感知、多协议数据融合、AI模型智能决策及业务场景闭环应用，构建新一代智慧管廊AI中枢系统

应用层

智能巡检

灾害预警

能效管理

设备诊断

应急指挥

数字孪生

决策分析

感知层

5G+IoT

传输层

光纤环网

工业总线

LoRaWAN

NB-IoT

ZigBee

Wi-SUN

HPLC

RFID

平台层

数据中台

AI中台

物联中台

GIS中台

BIM中台

业务中台

知识中台

安全中台

运维中台

系统分层架构规划

服务总线

AI中台

IaaS层

数据湖

数据流

ETL引擎

安全层

国密加密

分层架构

多源接入

容器化

设施层

云边协同

感知终端

对象存储

时序数据库

冗余

管廊监测

设备管理

应急调度

模型服务

拟构建时空数据模型实现管廊全要素数字孪生与预测性维护

平台层

数据管理与集成框架

对现有计算、存储及网络资源进行性能评估，明确基础设施升级需求。

基于评估结果确定服务器集群、GPU算力及网络带宽等核心资源配置需求。

节点选址

系统运维

灾备建设

硬件部署

通过四阶段部署策略，构建高可用基础设施体系，支撑平台稳定运行。

部署启动

分阶段部署AI训练集群、边缘计算节点及光纤环网等核心基础设施。

建立基础设施健康度监测体系，实现资源动态调度与故障自愈。

制定包含异构计算节点部署、分布式存储架构及冗余网络设计的实施方案。

设计自动化运维体系与容灾演练方案，确保基础设施服务连续性。

基础设施部署方案

资源评估

需求确认

部署规划

实施落地

AI大模型集成规划

CHAPTER

SMART

模型参数量需匹配管廊边缘计算节点算力，在Jetson等嵌入式设备上实现实时推理，同时保留增量训练能力。

可部署（Achievable）

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