Sistem Kawalan Operasi dan Perkhidmatan Pintar merujuk kepada sistem pintar proses penuh yang merangkumi persepsi " - analisis - membuat keputusan - pelaksanaan - service" yang menggabungkan teknologi komunikasi generasi akan datang seperti Internet Perkara (IoT), data besar, kecerdasan buatan (AI) dan pengkomputeran awan. Ia merupakan produk keperluan teras "penjadualan operasi" dan "user service" yang terutamanya dipenuhi dalam bidang pengangkutan, logistik, tenaga, dan pembuatan, dsb. Tujuan utamanya adalah untuk menggunakan cara dipacu data untuk memecahkan halangan aliran maklumat antara "operation" dan "service". Walaupun sistem melaksanakan penjadualan cekap ", pengurusan dan kawalan yang selamat serta pengoptimuman kos", sistem ini juga menyediakan perkhidmatan "diperibadikan, tepat dan proaktif". Berbeza dengan sistem tunggal tradisional yang hanya menumpukan pada fungsi penjadualan ", ia berfungsi sebagai pusat pintar untuk kerjasama mendalam antara pengurusan operasi " dan control" dan "user service".
"intelligence" Sistem Kawalan Operasi dan Perkhidmatan Pintar disokong oleh teknologi kerjasama di lapangan. Susun atur sistem termasuk lima lapisan: "Lapisan Persepsi, Lapisan Rangkaian, Lapisan Data, Lapisan Algoritma dan Lapisan Aplikasi" dengan itu, ia membentuk gelung tertutup teknologi proses penuh untuk "data daripada pengumpulan ke aplikasi".
Lapisan Persepsi: Entri "data point" - mengumpulkan data dimensi sepenuhnya pada operasi dan perkhidmatan.
Lapisan Rangkaian: Saluran "data" - menjamin penghantaran data yang tepat pada masanya dan boleh dipercayai.
Lapisan Data: Gudang "data" - ialah tempat di mana penyepaduan data dan pengurusan data berlaku.
Lapisan Algoritma: The "intelligent brain" - fungsi utama lapisan adalah untuk menaik taraf pembuatan keputusan dan tahap perkhidmatan ke tahap kecerdasan seterusnya.
Lapisan Aplikasi:Realisasi nilai " point" - menyediakan medan yang berbeza dengan aplikasi berasaskan senario.
Sistem Kawalan Operasi dan Perkhidmatan Pintar semakin maju ke arah "lebih pintar, lebih kolaboratif dan lebih proaktif" disebabkan oleh perubahan teknologi dan peningkatan permintaan. Trend utama ialah:
1. Kerjasama Merentas Domain: Memecahkan "Maklumat Silos" dan Mendayakan "Multi-Industry Linkage"
Sistem esok tidak akan terhad kepada kawasan sahaja, tetapi ia akan mempunyai keupayaan "cross-domain data interconnection dan kapasiti kolaborasi". Beberapa contoh ialah:
"Bas - Kereta Bawah Tanah - Kerjasama Rel Kelajuan Tinggi:Akibat kelewatan rel berkelajuan tinggi, sistem secara automatik menyampaikan maklumat kelewatan kepada sistem kawalan operasi kereta bawah tanah dan bas, ia menukar masa kereta api terakhir kereta api bawah tanah dan ia menambah perkhidmatan penyuap bas untuk memudahkan pemindahan penumpang semula.
"Logistics - E-Commerce - Supply Chain" Kerjasama:Pesanan promosi "peak data" daripada platform e-dagang segera dipindahkan ke sistem kawalan operasi logistik untuk tempahan kapasiti pengangkutan terlebih dahulu; kelewatan penghantaran " data" daripada sistem logistik dihantar ke sistem perkhidmatan e-dagang yang seterusnya, menghantar peringatan kelewatan "" kepada pengguna memaklumkan mereka tentang situasi tersebut dan juga menyediakan penyelesaian pampasan (seperti kupon) kepada mereka secara automatik.
2. Penyepaduan Mendalam Model Besar AI: Daripada " Algoritma Tunggal" kepada "Kecerdasan Umum"
Pada masa ini kebanyakan algoritma sistem adalah algoritma khusus " untuk senario tertentu" (cth algoritma perancangan laluan tunggal). Kemudian, mereka akan menggabungkan "AI model besar" (seperti pengangkutan model besar dan logistik model besar) untuk melaksanakan " am membuat keputusan pintar":
Interaksi Bahasa Semulajadi:Dengan cara "voice conversations" (cth, "Query 3 laluan bas teratas dengan aliran penumpang tertinggi minggu ini"), pengurus operasi memberikan arahan sistem, dan sistem melalui model besar memahami idea dan memberikan hasilnya.
Senario Kompleks Membuat Keputusan:Apabila berhadapan dengan senario yang kompleks seperti hujan lebat ddhhhh + cuti + kegagalan laluan" model besar boleh menganalisis data yang berbeza (meteorologi, aliran penumpang, kapasiti pengangkutan) dan menghasilkan penyelesaian yang optimum "global" (cth, memutuskan untuk melaraskan kapasiti pengangkutan bas, kereta bawah tanah dan basikal kongsi secara serentak).
3. Peningkatan Perkhidmatan Proaktif: Daripada "User Query" kepada "Demand Prediction"
Sistem esok akan membuat peralihan daripada pengguna " yang aktif menyoal perkhidmatan" kepada " meramalkan keperluan secara proaktif dan menyediakan perkhidmatan":
Ramalan Permintaan Perjalanan:Penilaian rekod perjalanan dan jadual kalendar pengguna yang lalu (cth, label "going home" pada 18:00 setiap Jumaat) menyebabkan sistem menghantar peringatan tempahan "bus untuk pulang ke rumah pada hari Jumaat" walaupun sebelum pengguna dan oleh itu ia adalah orang yang menempah tempat duduk.
Pengelakan Risiko Proaktif:Sistem logistik sedang mengkaji data kelewatan penghantaran "h + keadaan jalan masa nyata". Apabila ia membuat kesimpulan bahawa pakej akan ditangguhkan, ia menghantar amaran kelewatan "" kepada pengguna dan menyediakan beberapa penyelesaian seperti "menukar alamat penghantaran" dan "priority delivery".
4. Orientasi Hijau dan Rendah Karbon: Penyepaduan Mendalam Pengoptimuman Kawalan Operasi dan Matlamat Rendah Karbon
Untuk selaras dengan matlamat "dual carbon", sistem merancang untuk memasukkan module" pengoptimuman rendah karbon " yang akan mengurangkan penggunaan tenaga melalui strategi kawalan operasi:
Bidang Pengangkutan:Kekerapan berlepas bas hendaklah diatur semula sedemikian rupa sehingga jarak tempuh kosong boleh diturunkan; idea tentang laluan penjimatan tenaga" (contohnya, dengan tidak menaiki bukit) harus digunakan untuk mengurangkan penggunaan tenaga kenderaan.
Bidang Logistik:Kadar pemuatan untuk trak hendaklah dioptimumkan (cth, "dengan menggabungkan beberapa pesanan untuk penghantaran") untuk mengurangkan masa pengangkutan; pengenalan kenderaan tenaga baharu perlu dilakukan terlebih dahulu, penggunaan tenaga kenderaan harus dijejaki dalam masa nyata dan "cadangan pemanduan penjimatan tenaga" (cth, "Kelajuan semasa anda terlalu tinggi; saya syorkan anda mengurangkannya kepada 60km/j jika anda ingin menjimatkan tenaga") hendaklah diberikan kepada pemandu.
Soalan Lazim – Soalan Lazim
1. Bilakah dan di mana Ekspo akan diadakan?
Ekspo itu akan diadakan di Pusat Persidangan dan Pameran Antarabangsa Xiamen (XICEC), Dewan C, Xiamen, China dari 13 hingga 15 Mei 2026.
2. Apakah skala pameran itu?
Acara ini dirancang untuk berlangsung di kawasan seluas 40,000 m² yang menampilkan lebih daripada 350 syarikat. Selain itu, mereka meramalkan kehadiran lebih 30,000 pelawat profesional dari seluruh dunia.
3. Apa lagi yang ada selain pameran?
Selain pameran itu, lebih 80 forum dan acara profesional akan diadakan. Beberapa topik yang ditangani ialah mobiliti pintar, komunikasi dalam pengangkutan, keselamatan dan pembangunan mampan, hanya untuk menyebut beberapa sahaja.
4. Berapa banyak negara dan wilayah yang mengambil bahagian?
Persidangan dunia mengenai inovasi pengangkutan pintar mengumpulkan ahli dari lebih 80 negara dan wilayah.
5. Bolehkah saya bekerjasama dengan peserta lain?
Ya, Ekspo ialah platform untuk kerjasama perniagaan, pertukaran teknologi dan peluang pelaburan dengan lebih daripada 1,000 rakan kongsi global.
6. Siapa yang boleh saya bercakap jika saya mahukan butiran lanjut?
Jika anda memerlukan maklumat lanjut, sila hubungi Jawatankuasa Penganjur melalui bahagian "Hubungi Us" di laman web rasmi
