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新基建區別于傳統基建的核心在于數字化、智能化的屬性，人工智能將在新基建的智能化建設中發揮關鍵作用，拓展應用場景。新基建涉及到的5G、特高壓、城際高速鐵路和軌道交通、新能源汽車充電樁、工業互聯網、大數據中心等領域，都存在大量可利用AI改進業務流程、提升效率的場景。

以下將以5G、工業互聯網、城際高速鐵路和城市軌道交通三個領域為例，通過具體實例分析新基建相關場景如何使用人工智能技術，改造業務流程。

1）5G

5G建設涉及到基站選址、機房設備更新、5G通訊設備安裝等環節，在這些環節中，AI都可發揮作用，如在選址環節，可基于當地人口規模、產業發展狀況等數據，利用人工智能技術預測不同片區對5G網絡的需求，從而實現更科學的選址。

中國鐵塔是由中國移動、中國聯通、中國電信和中國國新共同出資設立的大型通信鐵塔基礎設施服務企業，承擔了部分5G基站的具體實施部署工作。中國鐵塔搭建了鐵塔AI中臺，將AI技術融合于公司運營管理的每個環節，支撐了5G網絡的部署、節能和運維。

具體來看，鐵塔AI中臺為鐵塔公司各項AI應用研發提供了需求、方案、建模、上線、反饋等全環節的全棧式支持，并沉淀符合鐵塔公司業務場景的共性AI能力。對內，可賦能鐵塔公司運營管理效率提升、降低成本、實現業務自動化；對外，將強化鐵塔公司的產品質量和服務水平、創新用戶體驗。

2）工業互聯網

工業互聯網平臺能夠基于設備運行數據、工業參數、質量檢測數據、物料配送數據和進度管理數據的采集，利用AI技術，對數據進行分析，在制造工藝、生產流程、質量管理、設備維護等具體場景進行優化。

中國石油將人工智能技術運用在了石油勘探開發業務中，共同打造了勘探開發認知計算平臺，建設了覆蓋勘探開發所有專業的知識圖譜。石油勘探的一個重要環節“測井”，要對數千米以下的底下構造和油藏特征進行判斷，十分依賴專家經驗。不過，借助該平臺，中國石油的大港油田，對900口油井進行機器學習，實現了油氣層位的智能識別，平均時間縮短了70%，識別準確率達到了測井解釋專家的水平，降低了從業門檻。

3）城際高速鐵路和城市軌道交通

高速鐵路和城市軌道交通建設過程中，在工程建設、勘查設計、裝備制造、鐵路運輸等環節，都可利用人工智能技術，提高效率、減少人力成本。

中國中車某分公司上線了高速列車故障預測與健康管理系統，實現了對車輛的關鍵部件、核心系統等狀態的實時監測，助力其對高鐵車輛從狀態維修轉變為預測性維護。

具體來看，該系統通過遠程獲取高鐵軸箱軸承的狀態信息原始數據和判據特征，在監測中心做深度的分析與診斷，對列車關鍵設備及運營關鍵設備提供狀態監測、PHM、故障診斷等服務，并轉變被動維護策略為預測性維護策略。上線了該系統后，中國中車某分公司提升了列車運營的安全性和穩定性，能夠準備識別20余種故障模式，軸承故障識別精準率超過90%。

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