构建完整的"端-管-边-云-用"AIoT技术架构，从智能感知终端到可靠通信网络，从边缘智能节点到云原生平台，再到智慧应用生态，实现轨道交通全场景数字化赋能。
智能感知终端
可靠通信网络
边缘智能节点
云原生平台
智慧应用生态
基于"端-管-边-云-用"架构，构建完整的AIoT技术生态系统，各层级协同工作，实现轨道交通智能化。
多模态感知、边缘智能、实时采集
铁路合规、多重冗余、可靠传输
分布式智能、节点协同、链式计算
微服务架构、弹性伸缩、智能处理
场景化应用、智能交互、生态协同
我们的边缘计算架构采用分布式部署模式，在轨道交通沿线和车站部署边缘节点，实现数据的就近处理和实时响应。通过容器化技术，支持AI模型的轻量化部署，确保在资源受限的边缘环境中高效运行。
基于Kubernetes构建的云原生平台，支持微服务架构、服务网格、自动扩缩容等现代化云特性。通过多租户架构设计，为不同项目和客户提供隔离的服务环境，确保数据安全和系统稳定性。
构建了从轻量级边缘模型到大规模云端模型的完整AI体系。支持YOLO、BERT、GPT等多种模型架构，针对轨道交通场景进行模型优化和训练，实现设备故障预测、运行优化、安全监控等智能应用。
基于数字孪生技术构建轨道交通系统的虚拟映射，实现物理世界与数字世界的实时同步和交互。通过三维建模、实时数据驱动、仿真预测等技术，为运营管理提供直观的可视化界面和决策支持。
我们的全栈AIoT技术已广泛应用于轨道交通的多个场景，为客户创造实际价值。
通过车载传感器和边缘计算，实时监测列车状态，预测设备故障，优化维护计划，提高列车可用性。
集成车站各类设备数据，构建数字孪生车站，实现客流监测、环境控制、设备管理的一体化运营。
实时监测牵引供电系统，优化能源分配，实现再生制动能量回收利用，降低运营成本。
运用计算机视觉和AI算法，实现轨道异常检测、入侵监测、设备状态识别等安全功能。