在行业智能化的浪潮中，数字经济与实体经济的深度融合已成为推动产业转型升级的关键力量。本书全面系统地阐述了数实融合的发展路径、行业智能化的典型需求与实践架构，并结合华为等企业的成功案例，深入剖析了交通、能源、金融等核心领域的智能化解决方案。同时，本书还针对交通、能源、金融行业等多个行业的特点，展示了智能化技术在各领域的具体应用和创新实践。
本书旨在为企业管理者、技术专家和学者提供一套全面、实用的智能化转型参考指南。
在人类历史的长河中，每一次技术革命都深刻地改变了社会发展和人类文明。在过去的300多年，人类社会经历了三次工业革命。从机械化、电气化到信息化，人类社会的经济模式产生了巨大的变化。当前，我们有了更多的数据、更好的算法和更大的计算能力，又一次站在技术变革的门槛上人工智能（AI）的时代。AI不仅是一个技术领域的变化，更是一场全方位的变革，正在重塑我们的生活、工作和社会结构。正如工业革命释放了人类的体力，信息革命解放了人类的思想，AI革命将释放人类的创造力。
人工智能技术应用领域广泛，正在飞速融入行业发展进程，逐渐成为国家现代化产业体系建设的核心推动力，也被作为推动数字经济创新发展的重要战略。目前，交通、能源、金融等领域，正在人工智能的推动下从行业数字化逐步走向行业智能化。但是，行业智能化转型过程面临多方面的挑战，如数据难采难传难用、算力供需不平衡、技术框架陈旧、场景设计不足、创新生态不完善等，在智能化背景下需要系统性重塑行业智能化架构与路径，以及构建出与交通、能源、金融战略相匹配的参考架构，去突破传统框架的限制，加速千行万业走向智能化，跃迁数智生产力。
加速行业智能化丛书在把握行业智能化发展趋势的前提下，围绕城市、公共事业、交通、能源、金融、制造等行业智能化领域，聚焦工程实践和技术创新，深入浅出地将人工智能的技术应用、行业智能化参考架构、解决方案和实践经验介绍给读者。
本书全面探讨了行业智能化在推动数字经济与实体经济融合中的核心作用，深入剖析了行业智能化的前沿趋势、产业发展方向、行业智能化创新应用的普遍需求，分别在交通、能源、金融三篇中展示了华为的智能化实践，并为行业提供系统、实用的智能化参考架构。在交通篇中，重点解读了铁路、港口、民航、城市交通、城市轨道交通等领域，着眼于安全、效率和体验，基于高价值场景进行探索，为交通行业高质量发展提质增速。在能源篇中，精选了油气、电力等能源行业具有代表性的智能化实践，促进能源数字经济发展，助力构建安全高效的能源体系。在金融篇中，基于金融机构业务流程，展示了智能营销、智能风控、智能运营、智能客服、智能投研、智能投顾等应用场景的巨大潜力，为推动金融行业智能化转型落地提供了更多的思路、方法和借鉴。
综上，人工智能在各行业应用中具有巨大潜力与广阔空间，本书凝聚了来自行业伙伴和各方的经验与智慧，涵盖了人工智能在行业的发展趋势与最新动态、智能化转型技术实现、多场景的人工智能应用探索，以期为行业智能化转型的实施和落地，提供更具体的帮助和参考。
行业智能化架构与实践： 交通、能源和金融
目录
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00
1.1智能世界加速而来00
1.2智能化正在改变人类的生活和工作00
1.3智能化正在持续赋能千行万业00
1.4存在的挑战00
1.4.1传统算力基础设施难以匹配大模型创新需求00
1.4.2基础大模型难以适应行业智能化需求00
1.4.3数据供给难以满足大模型训练需求00
1.4.4人才储备和生态难以支撑智能化转型需求00
第2章行业智能化参考架构0
2.1行业智能化参考架构概述0
2.2行业智能化参考架构分层解析0
2.2.1智能感知0
2.2.2智能联接0
2.2.3智能底座0
2.2.4智能平台0
2.2.5AI大模型0
2.2.6智赋万业0
第2篇交通
第3章铁路0
3.1加速铁路智能化的背景0
3.1.1铁路智能化背景与趋势0
3.1.2铁路智能化面临的问题与挑战0
3.1.3铁路智能化的参考架构和技术实现0
3.2铁路智能化价值场景0
3.2.1TFDS(货车运行故障动态图像检测系统)0
3.2.2TEDS(动车组运行故障动态图像检测系统)0
3.2.3动车组一级修0
3.2.4数字化动车段0
3.2.5光视/雷视周界防护0
3.2.6线路巡防0
3.2.7智能客站0
3.2.8货检AI0
3.2.9供电6C检测0
3.2.10列车轴承PHM0
3.2.11智能机务0
3.3铁路智能化实践0
3.3.1AI提升TFDS智能分析效率0
3.3.2采用AI和光视二维感知重塑铁路周界安全0
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0
3.3.4智能排产助力动车段检修效率提升0
3.3.5AirFlash5G助力铁路局智慧机务建设0
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0
3.4铁路智能化展望0
第4章港口0
4.1港口行业智能化背景与趋势0
4.1.1港口行业的发展现状与趋势0
4.1.2港口行业智能化的参考架构和技术实现0
4.2港口行业智能化价值场景0
4.2.1智能计划0
4.2.2智能操控0
4.2.3智能理货0
4.2.4智能水平运输0
4.2.5智能闸口0
4.2.6智能安防0
4.3港口行业智能化实践0
4.4港口智能化展望0
第5章民航0
5.1民航智能化的机遇和挑战0
5.1.1背景和趋势0
5.1.2民航智能化面临的问题与挑战0
5.2民航智能化的参考架构和技术实现0
5.2.1民航行业智能化技术需求0
5.2.2民航行业智能化参考架构0
5.2.3民航行业智能化参考架构的技术实现0
5.3民航智能化价值场景0
5.3.1智慧机场0
5.3.2智慧航司
5.3.3智慧空管
5.4民航智能化实践
5.4.1首都机场：基于数据的综合交通协同运行体系建设
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
5.4.3深圳机场集团：全面推行智能化
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
5.4.5厦门翔业集团：数字化效能标杆
5.4.6香港国际机场：基于TAM的集中运行指挥中心建设
5.4.7东方航空：智能化转型探索之路
5.5民航智能化展望
第6章城市交通
6.1城市交通行业智能化背景与趋势
6.1.1城市交通的发展现状与趋势
6.1.2城市交通行业智能化应用与发展展望
6.1.3城市交通智能化参考架构
6.2城市交通运输行业智能化价值场景和实践案例
6.2.1城市交通运输智能化价值场景
6.2.2交通运输一体化智慧平台(深圳市交通运输局)
6.3城市交通管理行业智能化价值场景和实践案例
6.3.1城市交通管理智能化价值场景
6.3.2拓展智慧交通创新应用(东莞市智慧交通)
6.4城市交通智能化展望
6.4.1移动通信赋能智慧交通
6.4.2人工智能赋能智慧交通
6.4.3自动驾驶赋能智慧交通
6.4.4电子车牌
6.4.5无人机赋能智慧交通
6.4.6元宇宙赋能智慧交通
第7章城市轨道交通
7.1城市轨道交通智能化背景与趋势
7.1.1宏观政策推动城市轨道交通快速发展
7.1.2城市轨道交通智能化面临的挑战
7.2城市轨道交通智能化参考架构
7.2.1智慧城轨总体要求
7.2.2城轨云的现状与演进
7.2.3城市轨道交通智能化参考架构
7.3城市轨道交通智能化价值场景
7.3.1城市轨道交通智能化价值场景综述
7.3.2智慧客运
7.3.3智慧运维
7.3.4智慧车站
7.3.5城轨无人驾驶
7.3.6智慧枢纽
7.3.7智慧工地
7.4城市轨道交通智能化实践
7.4.1车辆智能运维提升运营维护效率(上海地铁)
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)
7.4.3提高客流预测精度，缩短预测时间(武汉地铁)
7.5城市轨道交通智能化展望
第3篇能源
第8章油气
8.1油气智能化背景与趋势
8.1.1油气行业发展现状与智能化趋势
8.1.2油气智能化的参考架构和技术实现
8.2油气智能化价值场景
8.2.1勘探开发
8.2.2油气生产
8.2.3管网储运
8.2.4炼油化工
8.2.5成品油销售
8.3油气智能化实践
8.3.1勘探开发
8.3.2油气生产
8.3.3管网储运
8.3.4炼油化工
8.3.5成品油销售
8.4油气智能化展望
第9章电力
9.1电力智能化背景与趋势
9.1.1电力智能化发展现状
9.1.2电力智能化的参考架构和技术实现
9.2电力智能化价值场景
9.2.1电力人工智能应用
9.2.2发电智能化应用场景
9.2.3电网智能化应用场景
9.3电力智能化实践
9.3.1大模型建设和应用实践(南方电网)
9.3.2人工智能创新平台建设和应用实践(南方电网)
9.3.3输电线路智能巡检(国家电网江苏省电力)
9.3.4低压配电网智能化建设实践(省级电力公司)
9.3.5电力作业智慧化安全监管建设与实践(广东电网)
9.3.6电厂智慧工地应用实践（燃气智慧电厂项目）
9.4电力智能化展望
第4篇金融
第10章金融
10.1加速金融智能化的背景
10.1.1金融智能化背景
10.1.2金融智能化面临的问题与挑战
10.2金融智能化参考架构和技术实践
10.2.1金融智能化参考架构
10.2.2智能化架构落地实践
10.2.3智能化的技术实践
10.3金融智能化的价值场景
10.3.1智能营销
10.3.2智能风控
10.3.3智能运营
10.3.4智能客服
10.3.5智能投研
10.3.6智能投顾
10.4金融智能化实践
10.4.1智能化加速银行全场景降本增效
10.4.2五大AI助手赋能信贷全流程效率提升
10.4.3智能化提升办公效率
10.4.4AI助手提升客服体验
10.4.5智能化提升高峰时段场外衍生品询价效率
10.4.6智能化增强预警企业财务风险能力
10.4.7智能化赋能业务创新实现物的信用
10.4.8智能化降低业务人员用数门槛
10.4.9智能运维提升应用现代化的鲁棒性
10.5金融智能化展望
10.5.1多模态技术发挥潜能
10.5.2AI大小模型协同进化
10.5.3AI Agent创造更多可能
参考文献
后记
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