数据猿以“数智新质·力拓未来”为主题，7月24日于北京举办的“2024企业数智化转型升级发展论坛——暨AI大模型趋势论坛”，旨在汇聚行业精英、学术专家和企业领袖，共同探讨和洞察，在新质生产力的大背景下，AI大模型在推动企业数智化转型升级中的关键作用和未来趋势。

逸迅科技凭借投递申报的项目案例：某省会城市——轨道交通线网云平台建设，荣获《2024中国数智化转型升级创新服务企业》奖项。

本次建设的线网指挥中心大数据平台作为该城市轨道的数据中枢，承担汇聚建设中线网安全生产网的各专业设备状态数据、告警数据；内部管理网人资、财务、供应链、资产等管理数据以及外部服务网的门户、商城运营数据。

一、总体设计

城轨云由三个独立的网络域构成：安全生产网域、内部管理网域和外部服务网域。安全生产网域专注于承载专业生产系统，如车辆、信号和通信等。内部管理网域则负责协同办公、财务和人力资源等内部管理系统。外部服务网域提供官网、APP等面向公众的服务系统。其核心构建主要包括如下目标：

大数据平台架构与服务能力：

本大数据平台采用先进的湖仓一体架构，通过五层架构体系——数据源、数据集成、数据存储、应用支撑、业务应用——提供全面的数据服务。这些服务包括数据的汇聚采集、融合治理、存储计算、挖掘分析以及应用赋能，旨在为安全生产网和外部服务网的多样化应用提供强有力的数据支持。

数据源层的全域数据资产梳理：

数据源层依据三个网络域内的业务需求，以应用系统为基本单位，对应用系统的构成和数据内容进行细致梳理。通过整理和分析各应用系统的外部数据交换情况，形成一份全面的轨道交通数据资产清单，为后续的数据集成和分析打下坚实基础。

数据集成层的高效数据处理：

数据集成层利用可监控的集成技术，结合消息队列、流式计算、结构化数据同步和ETL等技术，满足不同业务场景下的数据集成和预处理需求。该层负责数据的采集、清洗、转换和加载，确保从源系统高效、准确地抽取数据，并通过清洗和转换，为数据存储层提供整合后的数据。

数据存储层的混合存储技术应用：

数据存储层采用混合存储技术，以适应海量数据的存储需求。通过分析不同的数据存储和管理技术，满足结构化、半结构化和非结构化数据的存储需求。在数据存储层，预处理后的数据被汇总整合，并根据数据模型的分层设计原则，在数据库内进行数据汇总和分层存储，以支持轨道交通数据分析系统的多样化应用。

应用支撑层的多维服务提供：应用支撑层通过对内外部数据资源的深度加工和处理，形成多种类型的服务能力，包括数据计算、检索和挖掘等。这一层为数据应用层提供强大的应用支撑，实现数据资源的有效利用和价值最大化。

二、建设内容

1、数据治理平台

数据治理平台将与大数据平台进行对接，大数据平台和物联网中台汇聚的数据数据进行抽取，通过独立的服务存储空间，进行数据治理得到干净数据后返回给大数据平台。

数据治理是提供全周期的数据治理能力，按照“事前、事中、事后”三步，实现全过程、全方位、全流程的数据监控和管理。事前对进入到大数据平台的数据进行全方位、检查、诊断和探索；事中对进入大数据平台的增量数据进行全链路的数据治理和完善，分层、分步骤地检查、核对，有针对性地进行数据监测和预警；事后对结果数据进行定期的检查和核对。通过数据治理，提升整体数据质量，提高数据准确性和真实性。

数据治理功能对采集上来的数据进行治理，包括数据源管理、元数据管理、数据概貌分析、数据质量报告管理、数据标准管理、数据资产目录等功能，保证数据完整性、可靠性与可信性。

2、大数据应用体系

本项目致力于在构建的云平台和大数据中心架构上，实现对轨道交通线网中心大数据的综合应用和可视化展示。该大数据应用将整合生产数据、业务数据以及企业外部数据，以智慧地铁的发展理念为核心，开展深入的主题研究和成果的实际应用。在此基础上，我们将开发决策分析系统，提供多维度、复杂的综合分析和计算能力，实现对各业务趋势的深度分析，为城市轨道交通集团的各级领导提供及时、有效、准确的数据支持，辅助其做出明智的决策。

数据应用体系将围绕大数据应用场景展开，梳理并整合跨业务领域、跨系统的大数据融合分析场景。我们将明确每个应用场景的功能定位、实现目标、业务分析规则，以及对现有或在建系统的优化需求。大数据专题应用场景将全面覆盖城市轨道交通集团的各个业务板块。

2.1、客流分析模块

该模块专注于对智慧运行的客流数据进行深入分析，包括历史及实时进出站客流、OD客流、断面客流以及换乘客流等，为控制中心提供不同时间、空间维度的客流与运力数据视图。有助于运营团队在决策和管理过程中考虑客流模式和运力分配，以优化运营效率。

2.2、行车调度模块

此模块通过对运营系统的数据进行综合统计和分析，为控制中心提供行车信息，包括车辆开行情况等的全面数据展现。它支持运营调度团队在行车计划和调整中做出更加明智的决策。

2.3、设备运维模块

该模块利用从各个专业获取的设备状态、设备告警信息，以及维修系统的巡检工单、故障工单等数据，进行详尽的统计分析。它为车站和控制中心提供了运营服务设施的健康状态、安全态势结论，辅助运营团队在服务质量管理中做出有效决策。

2.4、乘客服务模块

此模块通过对乘客系统和管理系统的数据进行分析，提供乘客服务和人力资源的数据展现。它帮助运营服务团队在服务规划和人力资源配置上做出数据驱动的决策。

2.5、安全监察模块

专注于责任事故等关键数据的统计分析，该模块为控制中心提供了运营事故相关的数据展现。它支持安全管理团队在安全责任的识别、预防和应对中进行决策。

2.6、财务监察分析模块

通过分析来自财务系统、物资管理系统和票务系统的数据，该模块为控制中心提供了成本和收入的详细数据查询以及同比、环比、趋势等一系列分析。它辅助运营管理团队在成本控制和收入优化方面做出精准决策。

2.7、IT运维分析模块

利用智能运维系统的数据，该模块进行统计分析，为控制中心展现智能运维设备的状态和告警信息，针对云平台的服务器资源、网络设备和安全设备等。重点关注资源使用情况及告警态势等，它帮助运营调度团队在IT运维管理中做出及时和有效的决策。

2.8、建设项目管理分析模块

针对内部管理网的建设管理系统数据，该模块进行统计分析，为控制中心提供建设管理、物料、质量和进度的综合数据展现。它辅助管理团队在建设项目的各个方面进行决策。

2.9、票务分析模块

此模块包括一卡通和互联网票务的售卖情况，通过多维度统计和趋势分析，为用户提供全面的票务售卖情况和用户活跃度的洞察。它帮助票务管理团队掌握市场动态，优化票务策略。