Hệ thống dịch vụ và điều khiển vận hành thông minh là một hệ thống thông minh toàn diện bao gồm nhận thức - phân tích - ra quyết định - thực thi - dịch vụ, kết hợp các công nghệ truyền thông thế hệ tiếp theo như Internet vạn vật (IoT), dữ liệu lớn, trí tuệ nhân tạo (AI) và điện toán đám mây. Đây là sản phẩm của các nhu cầu cốt lõi về lập lịch vận hành và dịch vụ người dùng, chủ yếu được đáp ứng trong các lĩnh vực vận tải, hậu cần, năng lượng và sản xuất, v.v. Mục đích chính của hệ thống là sử dụng các phương tiện dựa trên dữ liệu để phá vỡ rào cản luồng thông tin giữa hoạt động và dịch vụ. Hệ thống không chỉ thực hiện lập lịch hiệu quả, quản lý và kiểm soát an toàn và tối ưu hóa chi phí một cách hiệu quả mà còn cung cấp các dịch vụ được cá nhân hóa, chính xác và chủ động. Ngược lại với các hệ thống đơn lẻ truyền thống chỉ tập trung vào các chức năng lập lịch ", hệ thống này đóng vai trò là trung tâm thông minh cho sự hợp tác sâu sắc giữa quản lý hoạt động " và điều khiển " và " người dùng được phục vụ ".
Tính năng "intelligence" của Hệ thống Kiểm soát Vận hành và Dịch vụ Thông minh được hỗ trợ bởi các công nghệ cộng tác hiện có. Bố cục của hệ thống bao gồm năm lớp: " Lớp Nhận thức, Lớp Mạng, Lớp Dữ liệu, Lớp Thuật toán và Lớp Ứng dụng, do đó, nó tạo thành một vòng khép kín công nghệ toàn diện cho "data từ thu thập đến ứng dụng.
Lớp nhận thức: Điểm nhập dữ liệu "" - thu thập dữ liệu đầy đủ theo chiều về hoạt động và dịch vụ.
Lớp mạng: Kênh "data" - đảm bảo truyền dữ liệu kịp thời và đáng tin cậy.
Lớp dữ liệu: Kho dữ liệu "" - là nơi diễn ra hoạt động tích hợp dữ liệu và quản lý dữ liệu.
Lớp thuật toán: Bộ não thông minh - chức năng chính của lớp này là nâng cấp khả năng ra quyết định và dịch vụ lên mức thông minh tiếp theo.
Lớp ứng dụng:Điểm thực hiện giá trị "hhh - cung cấp các trường khác nhau với các ứng dụng dựa trên kịch bản.
Hệ thống Điều khiển Vận hành và Dịch vụ Thông minh đang ngày càng phát triển theo hướng thông minh hơn, cộng tác hơn và chủ động hơn do sự thay đổi của công nghệ và nhu cầu ngày càng nâng cao. Các xu hướng chính là:
1. Hợp tác liên miền: Phá vỡ các silo thông tin " và cho phép " liên kết đa ngành
Hệ thống của tương lai sẽ không chỉ giới hạn trong một khu vực, mà còn có khả năng kết nối dữ liệu xuyên miền và cộng tác dung lượng. Một số ví dụ là:
"Xe buýt - Tàu điện ngầm - Đường sắt cao tốc" Hợp tác:Do sự chậm trễ của đường sắt cao tốc, hệ thống sẽ tự động truyền thông tin về sự chậm trễ đến hệ thống kiểm soát hoạt động của tàu điện ngầm và xe buýt, thay đổi thời gian tàu cuối cùng của tàu điện ngầm và bổ sung thêm dịch vụ xe buýt trung chuyển để việc chuyển tuyến hành khách trở nên dễ dàng hơn.
"Logistics - Thương mại điện tử - Chuỗi cung ứng" Hợp tác:Dữ liệu đơn hàng khuyến mãi "peak từ các nền tảng thương mại điện tử được chuyển ngay đến hệ thống kiểm soát hoạt động hậu cần để đặt trước năng lực vận chuyển; dữ liệu độ trễ giao hàng " từ hệ thống hậu cần được gửi đến hệ thống dịch vụ thương mại điện tử, sau đó hệ thống này sẽ gửi lời nhắc "delayd" đến người dùng để thông báo cho họ về tình hình và tự động cung cấp cho họ các giải pháp bồi thường (như phiếu giảm giá).
2. Tích hợp chuyên sâu các mô hình AI lớn: Từ "Thuật toán đơn lẻm" đến "Trí tuệ chungd"
Hiện tại, hầu hết các thuật toán hệ thống đều là thuật toán chuyên dụng cho các tình huống cụ thể (ví dụ: thuật toán lập kế hoạch tuyến đường đơn). Sau này, chúng sẽ hợp nhất các mô hình AI lớn (như mô hình vận tải lớn và mô hình hậu cần lớn) để thực hiện ra quyết định thông minh tổng quát (như mô hình vận tải lớn và mô hình hậu cần lớn):
Tương tác ngôn ngữ tự nhiên:Thông qua các cuộc hội thoại bằng giọng nói "" (ví dụ: "Truy vấn 3 tuyến xe buýt có lưu lượng hành khách cao nhất trong tuần này"), người quản lý vận hành đưa ra các lệnh cho hệ thống và hệ thống thông qua mô hình lớn sẽ hiểu ý tưởng và đưa ra kết quả.
Quyết định tình huống phức tạp:Khi đối mặt với các tình huống phức tạp như mưa lớn + ngày lễ + hỏng tuyến đường, mô hình lớn có thể phân tích các dữ liệu khác nhau (khí tượng, lưu lượng hành khách, năng lực vận chuyển) và đưa ra giải pháp tối ưu toàn cầu (ví dụ: quyết định điều chỉnh đồng thời năng lực vận chuyển của xe buýt, tàu điện ngầm và xe đạp chia sẻ).
3. Nâng cấp dịch vụ chủ động: Từ "User Query" sang "Demand Prediction"
Các hệ thống của ngày mai sẽ chuyển từ "users chủ động truy vấn dịch vụ sang " chủ động dự đoán nhu cầu và cung cấp dịch vụ:
Dự đoán nhu cầu du lịch:Việc đánh giá hồ sơ di chuyển và lịch trình trước đây của người dùng (ví dụ: nhãn "going home" lúc 18:00 mỗi thứ Sáu) dẫn đến việc hệ thống gửi lời nhắc đặt xe buýt " để về nhà vào thứ Sáu" thậm chí trước cả người dùng và do đó, người dùng là người đặt chỗ.
Tránh rủi ro chủ động:Hệ thống logistics đang nghiên cứu dữ liệu giao hàng chậm trễ trong quá khứ + tình trạng đường xá theo thời gian thực. Khi kết luận một kiện hàng sẽ bị chậm trễ, hệ thống sẽ gửi cảnh báo chậm trễ đến người dùng và cung cấp một số giải pháp như thay đổi địa chỉ giao hàng và ưu tiên giao hàng.
4. Định hướng Xanh và Ít Carbon: Tích hợp Sâu sắc giữa Tối ưu hóa Kiểm soát Vận hành và Mục tiêu Ít Carbon
Để phù hợp với mục tiêu "dual carbond", hệ thống có kế hoạch chèn một mô-đun tối ưu hóa " carbon thấpddhhh giúp giảm mức tiêu thụ năng lượng bằng các chiến lược kiểm soát hoạt động:
Lĩnh vực vận tải:Tần suất khởi hành của xe buýt nên được sắp xếp lại sao cho có thể giảm số dặm không chạy; nên áp dụng ý tưởng về các tuyến đường tiết kiệm năng lượng " (ví dụ, bằng cách không đi lên dốc) để giảm mức tiêu thụ năng lượng của xe.
Lĩnh vực hậu cần:Tốc độ tải của xe tải phải được tối ưu hóa (ví dụ: " bằng cách kết hợp nhiều đơn hàng để giao hàng") để giảm thời gian vận chuyển; việc đưa các loại xe năng lượng mới vào sử dụng phải được thực hiện trước, mức tiêu thụ năng lượng của xe phải được theo dõi theo thời gian thực và "gợi ý lái xe tiết kiệm năng lượng" (ví dụ: "Tốc độ hiện tại của bạn quá cao; tôi khuyên bạn nên giảm xuống 60km/h nếu muốn tiết kiệm năng lượng") nên được đưa ra cho tài xế.
FAQ – Những câu hỏi thường gặp
1. Triển lãm sẽ được tổ chức khi nào và ở đâu?
Triển lãm sẽ diễn ra tại Trung tâm hội nghị và triển lãm quốc tế Hạ Môn (XICEC), Hội trường C, Hạ Môn, Trung Quốc từ ngày 13 đến ngày 15 tháng 5 năm 2026.
2. Quy mô của triển lãm như thế nào?
Sự kiện dự kiến diễn ra trên diện tích 40.000 m² với sự tham gia của hơn 350 doanh nghiệp. Ngoài ra, triển lãm còn dự kiến đón tiếp hơn 30.000 khách tham quan chuyên nghiệp từ khắp nơi trên thế giới.
3. Ngoài triển lãm còn có gì khác?
Bên cạnh triển lãm, hơn 80 diễn đàn và sự kiện chuyên ngành sẽ được tổ chức. Một số chủ đề sẽ được thảo luận bao gồm giao thông thông minh, truyền thông trong vận tải, an toàn và phát triển bền vững, cùng nhiều chủ đề khác.
4. Có bao nhiêu quốc gia và khu vực tham gia?
Hội nghị thế giới về đổi mới giao thông thông minh quy tụ các thành viên từ hơn 80 quốc gia và khu vực.
5. Tôi có thể hợp tác với những người tham gia khác không?
Đúng vậy, Expo là nền tảng hợp tác kinh doanh, trao đổi công nghệ và cơ hội đầu tư với hơn 1.000 đối tác toàn cầu.
6. Tôi có thể liên hệ với ai nếu muốn biết thêm chi tiết?
Nếu bạn cần thêm thông tin, vui lòng liên hệ với Ban tổ chức thông qua mục "Liên hệ với chúng tôi" trên trang web chính thức.
