新基建区别于传统基建的核心在于数字化、智能化的属性,人工智能将在新基建的智能化建设中发挥关键作用,拓展应用场景。新基建涉及到的5G、特高压、城际高速铁路和轨道交通、新能源汽车充电桩、工业互联网、大数据中心等领域,都存在大量可利用AI改进业务流程、提升效率的场景。

新基建拓展人工智能应用场景_大数据

以下将以5G、工业互联网、城际高速铁路和城市轨道交通三个领域为例,通过具体实例分析新基建相关场景如何使用人工智能技术,改造业务流程。

1)5G

5G建设涉及到基站选址、机房设备更新、5G通讯设备安装等环节,在这些环节中,AI都可发挥作用,如在选址环节,可基于当地人口规模、产业发展状况等数据,利用人工智能技术预测不同片区对5G网络的需求,从而实现更科学的选址。

中国铁塔是由中国移动、中国联通、中国电信和中国国新共同出资设立的大型通信铁塔基础设施服务企业,承担了部分5G基站的具体实施部署工作。中国铁塔搭建了铁塔AI中台,将AI技术融合于公司运营管理的每个环节,支撑了5G网络的部署、节能和运维。

具体来看,铁塔AI中台为铁塔公司各项AI应用研发提供了需求、方案、建模、上线、反馈等全环节的全栈式支持,并沉淀符合铁塔公司业务场景的共性AI能力。对内,可赋能铁塔公司运营管理效率提升、降低成本、实现业务自动化;对外,将强化铁塔公司的产品质量和服务水平、创新用户体验。

2)工业互联网

工业互联网平台能够基于设备运行数据、工业参数、质量检测数据、物料配送数据和进度管理数据的采集,利用AI技术,对数据进行分析,在制造工艺、生产流程、质量管理、设备维护等具体场景进行优化。

中国石油将人工智能技术运用在了石油勘探开发业务中,共同打造了勘探开发认知计算平台,建设了覆盖勘探开发所有专业的知识图谱。石油勘探的一个重要环节“测井”,要对数千米以下的底下构造和油藏特征进行判断,十分依赖专家经验。不过,借助该平台,中国石油的大港油田,对900口油井进行机器学习,实现了油气层位的智能识别,平均时间缩短了70%,识别准确率达到了测井解释专家的水平,降低了从业门槛。

3)城际高速铁路和城市轨道交通

高速铁路和城市轨道交通建设过程中,在工程建设、勘查设计、装备制造、铁路运输等环节,都可利用人工智能技术,提高效率、减少人力成本。

中国中车某分公司上线了高速列车故障预测与健康管理系统,实现了对车辆的关键部件、核心系统等状态的实时监测,助力其对高铁车辆从状态维修转变为预测性维护。

具体来看,该系统通过远程获取高铁轴箱轴承的状态信息原始数据和判据特征,在监测中心做深度的分析与诊断,对列车关键设备及运营关键设备提供状态监测、PHM、故障诊断等服务,并转变被动维护策略为预测性维护策略。上线了该系统后,中国中车某分公司提升了列车运营的安全性和稳定性,能够准备识别20余种故障模式,轴承故障识别精准率超过90%。

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