張雍華 王富章 蔣麗麗 劉國梁 劉陽學(xué)

（1.中國鐵道科學(xué)研究院研究生部，北京 100081；2.中國鐵道科學(xué)研究院集團有限公司電子計算技術(shù)研究所，北京 100081）

基礎(chǔ)設(shè)施是一個國家經(jīng)濟發(fā)展的基礎(chǔ)和重要支柱，也是經(jīng)濟產(chǎn)出的必要投入。鐵路交通建設(shè)作為我國基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)中的重要一環(huán)，對我國經(jīng)濟發(fā)展影響深遠。我國自2008年第一條高速鐵路投入運營以來，每年均投入大規(guī)模資金進行高速鐵路建設(shè)，其中基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資金額約占60%。伴隨著高速鐵路網(wǎng)規(guī)模的持續(xù)擴大，基礎(chǔ)設(shè)施養(yǎng)護維修成本也在不斷增加。部分學(xué)者依據(jù)高速鐵路運輸作業(yè)成本測算方法及相關(guān)數(shù)據(jù)，對高速鐵路運營成本構(gòu)成進行測算，得出高速鐵路基礎(chǔ)設(shè)施運維作業(yè)約占線路運營作業(yè)總成本的60%［1］。高速鐵路未來發(fā)展過程中面臨一系列諸如建設(shè)規(guī)模持續(xù)增長、設(shè)備設(shè)施老齡化等問題，因此高速鐵路基礎(chǔ)設(shè)施養(yǎng)護維修成本將持續(xù)增長。在這一背景下，亟待通過智能化技術(shù)對高速鐵路基礎(chǔ)設(shè)施運維各環(huán)節(jié)在安全、效率、成本等多方面予以升級優(yōu)化。

1 高速鐵路智能基礎(chǔ)設(shè)施概念及總體構(gòu)架

高速鐵路智能基礎(chǔ)設(shè)施是通過先進智能化技術(shù)對工務(wù)、電務(wù)、供電基礎(chǔ)設(shè)施進行技術(shù)升級。它能自動進行故障診斷預(yù)警［2］，有益于主動運維和資產(chǎn)全生命周期管理［3］，從而進一步保證列車安全、可靠、高效運行。

智能基礎(chǔ)設(shè)施的核心內(nèi)涵是將基礎(chǔ)設(shè)施運維技術(shù)由信息化升級為智能化，從而實現(xiàn)對運維管理水平的跨越式提升。具體的升級內(nèi)容圍繞著以下五個方面：①通過先進的檢測監(jiān)測技術(shù)實現(xiàn)對基礎(chǔ)設(shè)施狀態(tài)及業(yè)務(wù)流程狀態(tài)的全面感知；②通過先進數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)實現(xiàn)高效、準確、安全的數(shù)據(jù)傳輸；③通過先進建模技術(shù)和智能算法對數(shù)據(jù)進行智能化的分析處理；④通過構(gòu)建智能運維管理體系實現(xiàn)由感知到執(zhí)行的全局最優(yōu)運維決策；⑤通過開發(fā)智能修復(fù)執(zhí)行終端，實現(xiàn)運維執(zhí)行的無人化。

智能基礎(chǔ)設(shè)施的主要特征有全面感知、泛在互聯(lián)、融合處理、全局決策、自主執(zhí)行等［4］。它以物聯(lián)網(wǎng)、傳感器、影像識別等技術(shù)作為數(shù)據(jù)采集手段，以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、無線傳輸網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)作為網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)，以數(shù)字孿生、物理引擎、大數(shù)據(jù)、建筑信息模型化（Building Information Modeling，BIM）、地理信息系統(tǒng)（Geographic Information System，GIS）等技術(shù)建立數(shù)字-物理銜接模型，以智能化、自主化作為核心設(shè)計思想，從而實現(xiàn)智能感知、智能決策、智能執(zhí)行等業(yè)務(wù)功能。

高速鐵路基礎(chǔ)設(shè)施的智能化發(fā)展，是以實現(xiàn)設(shè)施的全壽命周期管理及提升運維管理效率為目標，對現(xiàn)有管理方法及技術(shù)驅(qū)動能力進行的全面整合升級，是由信息化逐步升級轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄芑倪^程。在這個過程中，將圍繞兩個重心開展技術(shù)升級：①基礎(chǔ)設(shè)施全生命周期管理；②基礎(chǔ)設(shè)施運維全程自主化。最終實現(xiàn)對設(shè)施的全生命周期管理的高度智能化，從而達到更加安全可靠、經(jīng)濟高效的基礎(chǔ)設(shè)施運維管理能力。

智能基礎(chǔ)設(shè)施研究內(nèi)容包含四個方面：智能基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu)研究、智能感知體系研究、智能分析處理研究和智能運維管理研究。智能基礎(chǔ)設(shè)施總體構(gòu)架見圖1。

圖1 智能基礎(chǔ)設(shè)施總體構(gòu)架

2 智能感知體系關(guān)鍵技術(shù)

智能感知體系是智能高速鐵路基礎(chǔ)設(shè)施的眼睛和耳朵，是獲取高速鐵路基礎(chǔ)設(shè)施運營相關(guān)信息的重要途徑。智能感知體系通過新一代感知技術(shù)，綜合利用新型監(jiān)測檢測技術(shù)，動態(tài)實時智能化地識別、感知、定位、跟蹤、采集、監(jiān)控、管理高速鐵路基礎(chǔ)設(shè)施狀態(tài)信息及業(yè)務(wù)流程處置狀態(tài)信息，為智能化的運維管理提供及時、準確的數(shù)據(jù)來源。通過智能傳感器、物聯(lián)網(wǎng)、衛(wèi)星定位、無人機、遙感技術(shù)等先進感知技術(shù)確保設(shè)施狀態(tài)的高效采集；結(jié)合新一代通信技術(shù)、ZigBee、射頻識別（Radio Frequency Identification，RFID）、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、量子通信、衛(wèi)星寬帶等通信技術(shù)確保信息的高效傳遞，采用區(qū)塊鏈技術(shù)確保信息的準確性。其技術(shù)發(fā)展預(yù)測見圖2。

圖2 智能感知體系技術(shù)發(fā)展預(yù)測

1）自然環(huán)境感知

針對可能對鐵路系統(tǒng)運行產(chǎn)生影響的外界因素如強風(fēng)、暴雨、大雪、雷電、地震、滑坡、隧道塌方、路面坍塌等，進行實時監(jiān)測與預(yù)警。通過各類遙感技術(shù)進行感知，包括通過衛(wèi)星、航天器、無人機等設(shè)備對宏觀的自然環(huán)境進行監(jiān)測。針對設(shè)施風(fēng)險關(guān)鍵因素進行相關(guān)風(fēng)險信息量的精確測量，避免事故判斷信息不足、判斷結(jié)果不準確等問題，降低系統(tǒng)運行安全冗余，提升系統(tǒng)運行效率。

2）運行環(huán)境感知

通過先進的數(shù)據(jù)采集手段與智能算法實現(xiàn)對車輛及基礎(chǔ)設(shè)施周圍運行環(huán)境狀況的感知。采用先進的環(huán)境感知傳感器，如攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等。為提高環(huán)境感知的準確度，通過多種傳感器的組合來提供安全高效的解決方案。同時通過無人機、遙感等空天感知技術(shù)進行環(huán)境變化檢測。

3）地面基礎(chǔ)設(shè)施感知

開展智能感知環(huán)境下軌道幾何狀態(tài)、鋼軌廓形、軌道關(guān)鍵部件與路基、橋涵、隧道狀態(tài)檢測與監(jiān)測技術(shù)方案研究，科學(xué)制定檢測項目及技術(shù)指標。研究各類強風(fēng)、雷爆、覆冰等惡劣自然環(huán)境下牽引變電系統(tǒng)的運行特性，實現(xiàn)對供電基礎(chǔ)設(shè)施進行全天候的狀態(tài)監(jiān)測。針對軌道電路傳輸特性、道岔轉(zhuǎn)轍設(shè)備、機車信號、牽引回流以及信號設(shè)備與其他專業(yè)設(shè)備的結(jié)合部等重要行車設(shè)備，設(shè)計檢測監(jiān)測方案。

4）車載基礎(chǔ)設(shè)施感知

主要對基礎(chǔ)設(shè)施狀態(tài)進行動態(tài)檢測，對基礎(chǔ)設(shè)施的軌道、弓網(wǎng)、輪軌動力學(xué)、通信及信號系統(tǒng)進行綜合檢測。繼續(xù)著力研發(fā)軌道、接觸網(wǎng)、輪軌動力學(xué)、通信、信號檢測設(shè)備和綜合系統(tǒng)設(shè)備，對車內(nèi)、車下、車頂?shù)沫h(huán)境及配置進行優(yōu)化設(shè)計，強化高速鐵路基礎(chǔ)設(shè)施狀態(tài)檢測的功能，進一步提高感知系統(tǒng)的全面性與可靠性。車載基礎(chǔ)設(shè)施感知系統(tǒng)通過車載通信模塊將采集到的信息實時傳輸給地面基站。

5）空天基礎(chǔ)設(shè)施感知

基于衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的鐵路基礎(chǔ)設(shè)施運維測量內(nèi)容應(yīng)包括各級控制網(wǎng)的復(fù)測、構(gòu)筑物變形監(jiān)測、區(qū)域沉降地段變形監(jiān)測等。在鐵路工程連續(xù)運行參考站系統(tǒng)基礎(chǔ)上，基于差分衛(wèi)星定位技術(shù)、激光測距技術(shù)、測量機器人技術(shù)構(gòu)建鐵路工程的智能化軌道控制網(wǎng)，實現(xiàn)鐵路工程軌道控制網(wǎng)的無人值守自動化測量，并研究建立軌道控制網(wǎng)測量數(shù)據(jù)的智能化處理數(shù)學(xué)模型，實現(xiàn)軌道控制網(wǎng)三維坐標成果的實時更新和遠程發(fā)布，為鐵路工程結(jié)構(gòu)監(jiān)測和養(yǎng)護維修提供可靠的空間位置基準。通過遙感技術(shù)對設(shè)備位置、外物侵入限界等信息進行檢測。

6）業(yè)務(wù)流程執(zhí)行狀態(tài)感知

基于業(yè)務(wù)流程管理信息和先進的信息采集技術(shù)，對業(yè)務(wù)流程執(zhí)行狀態(tài)進行判定并驗證。根據(jù)業(yè)務(wù)流程銜接規(guī)則及配置對現(xiàn)有各業(yè)務(wù)流程的執(zhí)行狀態(tài)進行估算，對重要的銜接環(huán)節(jié)甚至重要流程的全部環(huán)節(jié)布置適用的感知體系，以確保各業(yè)務(wù)流程執(zhí)行中的各個環(huán)節(jié)的前置狀態(tài)正確，避免流程無法執(zhí)行或流程銜接錯誤導(dǎo)致的隱患。

3 智能分析處理關(guān)鍵技術(shù)

智能分析處理平臺是智能高速鐵路基礎(chǔ)設(shè)施的神經(jīng)中樞，集數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、輔助決策為一體。它針對智能感知設(shè)備采集的多元異構(gòu)海量數(shù)據(jù)，通過深入研究基礎(chǔ)設(shè)施各業(yè)務(wù)模塊的風(fēng)險機理，應(yīng)用深度學(xué)習(xí)等智能化技術(shù)對設(shè)施面臨的風(fēng)險作經(jīng)驗性推論，應(yīng)用數(shù)字孿生等建模技術(shù)對設(shè)施風(fēng)險因素、設(shè)施狀態(tài)、關(guān)聯(lián)影響等內(nèi)容進行建模，得到準確的實時全局狀態(tài)信息，并實現(xiàn)全局狀態(tài)推演及預(yù)測功能。同時，通過構(gòu)建邊緣計算-霧計算-云計算三級分析處理平臺，對應(yīng)執(zhí)行不同響應(yīng)級別狀況的分析處理工作，以實現(xiàn)安全高效的分析處理決策。其技術(shù)發(fā)展預(yù)測見圖3。

圖3 智能分析處理技術(shù)發(fā)展預(yù)測

1）設(shè)施狀態(tài)模型的升級與關(guān)聯(lián)

從各個角度構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施狀態(tài)的物理信息模型，比如，從生命周期管理的角度建立完善基礎(chǔ)設(shè)施各部件劣化信息模型，從故障發(fā)生機理的角度建立完善基礎(chǔ)設(shè)施故障信息模型，從外部災(zāi)害影響角度建立完善基礎(chǔ)設(shè)施受災(zāi)情況信息模型。模型間進行關(guān)聯(lián)整合，形成綜合考量各類多源信息之間相互影響因素的設(shè)施狀態(tài)物理信息模型，達到對設(shè)施狀態(tài)的準確判斷及預(yù)測。

2）設(shè)施狀態(tài)經(jīng)驗性預(yù)測關(guān)鍵技術(shù)

以設(shè)施風(fēng)險歷史數(shù)據(jù)為研究樣本，利用深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)、智能算法等技術(shù)對常見設(shè)施風(fēng)險的因果關(guān)系鏈條進行解構(gòu)，從而明確風(fēng)險衍變機理，確定重點感知監(jiān)測內(nèi)容，實現(xiàn)設(shè)施狀態(tài)經(jīng)驗性預(yù)測的能力。

3）全系統(tǒng)狀態(tài)一體化模型

應(yīng)用數(shù)字孿生技術(shù)對全系統(tǒng)各構(gòu)件的物理參數(shù)、所遵循的物理特性、運行規(guī)律、相互作用及在外部因素作用下的風(fēng)險演化規(guī)律進行全面的數(shù)字化建模。結(jié)合各相關(guān)學(xué)科領(lǐng)域知識梳理總結(jié)各類型鐵路基礎(chǔ)設(shè)施缺陷的產(chǎn)生、擴展及惡化的機理，確定各類缺陷全生命周期的因果關(guān)系鏈條及相互影響關(guān)聯(lián)并融入到數(shù)字孿生模型中。通過數(shù)字孿生、智能算法、大數(shù)據(jù)、BIM 等技術(shù)實現(xiàn)對處于內(nèi)外部干擾因素作用下的全系統(tǒng)運行狀況進行實時推演［5-6］，得到準確的全系統(tǒng)狀態(tài)，即可用于現(xiàn)有狀態(tài)的監(jiān)測，又可作為即將面臨狀態(tài)的預(yù)測，并對狀態(tài)進行評估［7］。同時，可以推演出在各種應(yīng)對策略下的系統(tǒng)狀態(tài)，為運維決策提供有效參考。

4）邊緣-霧-云多層級分析處理平臺

隨著感知信息數(shù)據(jù)的內(nèi)容與數(shù)量逐步增長，對分析處理平臺數(shù)據(jù)分析處理能力的要求也逐漸增加［8］。感知信息數(shù)據(jù)處理對數(shù)據(jù)處理響應(yīng)的速度需求不同，數(shù)據(jù)處理的計算能力需求也不同。在這種情況下，根據(jù)響應(yīng)速度需求與計算能力需求，合理分配各類數(shù)據(jù)，由邊緣計算、霧計算或云計算進行數(shù)據(jù)處理，從而實現(xiàn)感知系統(tǒng)的迅速響應(yīng)，并合理分配各分析處理層級的運算負載。

4 智能運維管理關(guān)鍵技術(shù)

智能運維管理需研究高速鐵路基礎(chǔ)設(shè)施運營階段應(yīng)用智能化技術(shù)后新的工作模式、多專業(yè)協(xié)同業(yè)務(wù)流程、運檢修規(guī)則優(yōu)化，為高效率、智能化的鐵路運營提供相匹配的管理手段。參考信息物理系統(tǒng)（Cyber-Physical Systems，CPS）構(gòu)架構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施運維管理體系，實現(xiàn)業(yè)務(wù)流程、資源配置、設(shè)施狀態(tài)的聯(lián)動式管理，確保執(zhí)行最優(yōu)決策。研發(fā)設(shè)施參數(shù)在線調(diào)整系統(tǒng)，實時進行狀態(tài)迭代分析并進行相應(yīng)參數(shù)調(diào)整，實現(xiàn)設(shè)備故障的主動預(yù)防。研發(fā)運維機器人，實現(xiàn)設(shè)施維修和應(yīng)急處置的無人化。其技術(shù)發(fā)展預(yù)測見圖4。

1）業(yè)務(wù)流程管理系統(tǒng)

將業(yè)務(wù)需求、業(yè)務(wù)前置條件（物資供給狀態(tài)、環(huán)節(jié)相關(guān)物理狀態(tài)等）、業(yè)務(wù)各階段物理狀態(tài)等信息進行綜合管理，各業(yè)務(wù)之間進行關(guān)聯(lián)整合，形成綜合參考各業(yè)務(wù)間物理狀態(tài)相互影響關(guān)系的業(yè)務(wù)流程管理物理信息模型［9］。設(shè)施狀態(tài)匹配業(yè)務(wù)需求，將設(shè)施狀態(tài)物理信息模型與業(yè)務(wù)流程信息管理系統(tǒng)進行關(guān)聯(lián)整合，以設(shè)備狀態(tài)主導(dǎo)業(yè)務(wù)流程，并初步形成基礎(chǔ)設(shè)施運維管理信息物理系統(tǒng)。匹配各類自動化智能化運維裝備，初步實現(xiàn)優(yōu)質(zhì)高效低成本的狀態(tài)修。CPS 系統(tǒng)將逐步進行業(yè)務(wù)擴展及模塊優(yōu)化，運維管理系統(tǒng)各業(yè)務(wù)分工細化，并在此基礎(chǔ)上進行深度優(yōu)化，以期對業(yè)務(wù)全流程進行精細化管理，實現(xiàn)業(yè)務(wù)流程的最優(yōu)決策，進一步提高效率，降低成本。

圖4 智能運維管理技術(shù)發(fā)展預(yù)測

2）設(shè)施參數(shù)在線調(diào)整

主要實現(xiàn)可調(diào)整參數(shù)的遠程控制，以實現(xiàn)各業(yè)務(wù)領(lǐng)域聯(lián)動的系統(tǒng)全局最優(yōu)決策。根據(jù)各業(yè)務(wù)領(lǐng)域設(shè)施結(jié)構(gòu)原理與數(shù)字孿生模型，梳理各項點的關(guān)鍵可調(diào)節(jié)型參數(shù)，再對其進行可調(diào)節(jié)性升級。

3）運維機器人/無人機

在列車正常運行過程中進行檢修作業(yè)的運維機器人/無人機，利用周邊環(huán)境有效規(guī)避通過列車。減少作業(yè)較大的天窗時間。可在列車通行間隙完成單次或模塊化的作業(yè)，改善以人為主導(dǎo)的運維方式存在的缺點，如到達維修地點耗時較長，作業(yè)效率受溫度、海拔、光線等外在因素影響大，人力成本高等問題。

4）基礎(chǔ)設(shè)施時空模型

采取北斗網(wǎng)格、BIM 與GIS 相融合的時空模型，將各基礎(chǔ)設(shè)施的位置信息數(shù)字化、精準化、可視化，從而為將來實現(xiàn)更多基于設(shè)備位置信息的應(yīng)用服務(wù)提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。機器人的精準路徑導(dǎo)航，精準時空位置推演等均依賴于此模型。

5）設(shè)施在線無損修復(fù)

在鐵路基礎(chǔ)設(shè)施中存在著大量的易損耗構(gòu)件，典型的如供電系統(tǒng)中接觸網(wǎng)的接觸線、工務(wù)系統(tǒng)中的鋼軌等。現(xiàn)有解決方案對接觸線的維護方法是重接或更換，對鋼軌的維護則是進行打磨或更換。為避免消耗大量的人力和時間，減少對資源的損耗，重點研究此類大型易損構(gòu)件的在線無損維修技術(shù)。

6）運維資源配置優(yōu)化

充分考慮各線路不同區(qū)段故障發(fā)生頻率的差異性，研究沿途合理配置機器人/無人機收容站及運維物資儲存站的方法，實現(xiàn)維修資源配置優(yōu)化。通過3D打印技術(shù)實現(xiàn)備件原料化配置［10］，降低單一配件的配置冗余需求，優(yōu)化資源利用率。

5 智能基礎(chǔ)設(shè)施分階段發(fā)展及技術(shù)實施路線

根據(jù)周邊技術(shù)發(fā)展時間成熟度及智能基礎(chǔ)設(shè)施構(gòu)架規(guī)劃，按照各時間段技術(shù)發(fā)展特色，將基礎(chǔ)設(shè)施智能化發(fā)展歸納為三個發(fā)展階段：①2020—2025年為整合關(guān)聯(lián)發(fā)展階段；②2025—2030年為人機耦合發(fā)展階段；③2030—2035年為自主運維發(fā)展階段。各發(fā)展階段的技術(shù)實施路線見圖5。

圖5 基礎(chǔ)設(shè)施智能化發(fā)展階段技術(shù)實施路線

1）整合關(guān)聯(lián)階段

智能感知體系部分：在現(xiàn)有基礎(chǔ)之上，根據(jù)業(yè)務(wù)需求完善感知內(nèi)容，通過先進的感知技術(shù)優(yōu)化感知精度，降低感知成本；采用已經(jīng)成熟的5G、ZigBee、RFID、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等技術(shù)實現(xiàn)高效準確的數(shù)據(jù)傳輸。智能分析處理部分：優(yōu)化風(fēng)險模型，全面實現(xiàn)根據(jù)風(fēng)險因素進行狀態(tài)預(yù)測；對現(xiàn)有不同風(fēng)險項點的狀態(tài)進行關(guān)聯(lián)建模；理清設(shè)施狀態(tài)與業(yè)務(wù)流程之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。智能運維管理部分：通過BIM及3D掃描技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)的1∶1 可視化，實現(xiàn)對狀態(tài)的實時監(jiān)測與預(yù)測，并提供輔助決策。

2）人機耦合階段

智能感知體系部分，衛(wèi)星寬帶和量子通信技術(shù)的成熟，將引入新的傳輸方式，進一步增強信息傳輸?shù)男逝c可靠性。智能分析處理部分，構(gòu)建分別應(yīng)用邊緣計算、霧計算、云計算的三級分析處理平臺，根據(jù)業(yè)務(wù)的響應(yīng)要求及實際運算耗時合理分配各類業(yè)務(wù)的分析處理權(quán)限。智能運維管理部分，采用CPS、智能計算等技術(shù)實現(xiàn)運維系統(tǒng)的智能決策、資源配置在線調(diào)整及業(yè)務(wù)流程控制。研發(fā)運維機器人，實現(xiàn)人機耦合的運維管理。

3）自主運維階段

智能分析處理部分，應(yīng)用數(shù)字孿生技術(shù)對全系統(tǒng)各構(gòu)件的物理參數(shù)、所遵循的物理特性及在外部因素作用下的演化規(guī)律進行全面的風(fēng)險-狀態(tài)迭代推演模型建模，進行全局狀態(tài)預(yù)測。智能運維管理部分，將全面的風(fēng)險-狀態(tài)迭代推演模型與業(yè)務(wù)流程、資源配置進行融合，研發(fā)基礎(chǔ)設(shè)施參數(shù)在線調(diào)整系統(tǒng)、業(yè)務(wù)流程控制系統(tǒng)、資源配置自動化系統(tǒng)，實現(xiàn)系統(tǒng)最優(yōu)決策、主動故障預(yù)防、無人化運維管理。

6 結(jié)語

本文在深入調(diào)研的基礎(chǔ)上闡明了智能基礎(chǔ)設(shè)施的概念、內(nèi)涵及特征。給出了智能基礎(chǔ)設(shè)施總體構(gòu)架及關(guān)鍵技術(shù)，對智能感知體系、智能分析處理平臺、智能運維系統(tǒng)三大核心模塊的關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用方法進行闡述；結(jié)合各技術(shù)在各時間節(jié)點的成熟度預(yù)期，提出2020—2035年的智能高速鐵路基礎(chǔ)設(shè)施分階段實施的技術(shù)路線，為各時間段進行智能基礎(chǔ)設(shè)施研究及建設(shè)提供參考。