智能無人系統的案例
無人智能系統賦能突發公共衛生事件風險治理
小結及建議
在新冠肺炎疫情防控期間，國內外相關部門均將無人智能系統運用于三級預防，并在三級預防的不同階段發揮著不同的作用。在第一級預防階段，無人智能系統更多的是發揮出宣傳的作用，通過宣傳機器人對普通的大眾進行疫情相關知識的宣傳，并能使大眾及時得到疫情的相關信息。在第二級預防階段，無人智能系統面向易感人群以及重點區域開展服務工作。主要通過服務機器人來完成空中噴灑消毒液、機器人送餐等任務。而在第三級預防階段，無人智能系統面向被感染人員提供診療和護理。即通過遠程診療、自動治療機器人以及護理機器人等完成被感染人員的診斷、治療與護理工作。
無人智能系統賦能突發公共衛生事件風險治理，應加大對無人智能系統的研發與應用的支持，使各地的醫院以及疾病預防控制中心能夠裝備相應的無人智能系統。同時，也應定期開展無人智能系統專業培訓班，組織相關工作人員開展培訓，學習掌握無人智能系統的發展趨勢以及應用技術。加大無人智能系統技術人才、操作人員的培養，讓各地都有無人智能系統專業人才，解決有無人智能系統卻缺少合格操作人員的局面。
當然，我國各地經濟、文化發展水平存在差異，無人智能系統也存在造價昂貴、保養費用昂貴等問題，將無人智能系統完全地運用于突發公共衛生事件的治理還有很大的一段路需要走，需要科研人員、公衛人員等共同付出努力、克服相關問題，讓我國公共衛生事件的風險治理能力邁上新臺階。
陳木呷，中國人民公安大學治安學院研究生，研究方向為無人系統，本科就讀于四川大學華西公共衛生學院衛生檢驗與檢疫專業，參與首都社會安全研究基地2020年度研究生項目《基于冬奧會安全風險分析評估的警用無人機應用策略研究》。
展開 人工智能賦能無人系統
王耀南
讓機器具備人一樣的智能，賦予機器思考和推理的能力，是人類最偉大的夢想之一。早在 1948 年，圖靈在題為《智能機器》的論文里，第一次勾勒出了人工智能領域的輪廓。隨后，他設計了一個被后人稱為圖靈測試的思想實驗。在很長一段時間內，圖靈測試都是較為公認的人工智能判斷標準。自圖靈測試提出以來，人工智能有了很大發展，我們正處于人工智能快速發展的新時代。
構筑智能機器是研究智能的最終目的，智能機器本質上是機器智能的物化表現形式。研究智能機器的目的是在感知、認知和行為三方面探求智能的機理及本質。人工智能為無人系統的發展提供了新的動能，而無人系統是人工智能研究的重要抓手和極佳的驗證平臺。人們對無人系統的應用場景與自主能力需求越來越強烈，要使無人系統具備復雜場景下的自主作業能力，強烈依賴人工智能技術的發展。
強泛化通用人工智能算法 目前，無人系統應用場景往動態非結構化方向發展，傳統針對特定任務與樣本所訓練的算法難以適應新數據與任務需求，泛化能力弱、適應任務單一，使得無人系統只能夠在特定限制條件下自主作業，難以賦予無人系統真正的智能性。因此，如果要使無人系統真正具有類人自主性，必須開發強泛化能力的通用人工智能算法。
低功耗、高性能邊緣計算芯片 由于無人系統通常是移動作業模式，其只能搭載有限的能源設備，難以部署大規模計算設備/學習服務器，對一些依賴計算資源的算法需采取云端技術，這將大大依賴大寬帶實時通信，給實際應用帶來不便與挑戰，而采用邊緣計算或云邊協同的計算方式可以有效解決這一困局。
在人工智能技術創新的推動下，無人系統迎來了突飛猛進的發展。
人工智能提升環境感知效率 環境感知旨在從復雜場景或圖像中定位大量預定義類別的物體，是人工智能領域熱門的研究方向，也是無人系統開展各項作業任務的基礎。
展開 多無人系統協同中的人工智能安全探索
施文1，王楷文1，俞成浦1，孫健1，陳杰1, 2
（1.北京理工大學自動化學院，北京 100081；2.同濟大學，上海 200092）
摘要：作為中國新一代人工智能規劃中的重要組成部分，多無人系統協同是我國未來國防建設和社會發展的一項變革性技術。雖然多無人系統協同技術研究與系統集成已經達到了空前高度，但是其相關人工智能安全問題研究還處在萌芽階段。本文闡述了統籌推進多無人系統協同賦能應用與風險防控的重大意義，提出了“四位一體”全面推進多無人系統協同安全發展的戰略思路，探索了多無人系統協同在內生安全和衍生安全層面潛在的挑戰與應對思路。研究提出了智能無人系統安全對策建議：構建國家級無人系統驗證平臺，推動人才隊伍建設；逐步深化無人系統產業“放管服”，發展新一代人工智能安全生態；充分發揮多無人系統協同的優勢，賦能保障和改善民生，服務構建人類命運共同體。
關鍵詞：多無人系統協同；人工智能安全；安全風險防控
一、前言
智能無人系統種類多樣，覆蓋海陸空不同空間，正在全面深入國家安全和社會生活各領域，并推動新一輪產業變革和相關技術高度集成。多無人系統協同作為一項人工智能的顛覆性技術，將在空間上分布的無人系統有機連接起來，實現多系統在時間、空間、模式、任務等多維度上的有效協同，最終形成目標探測、跟蹤識別、智能決策、自主控制和效能評估的完整鏈條。伴隨著技術水平的不斷提升，多無人系統的使命任務將不斷拓展，將極大地改變日常生活方式和軍事作戰方式。
多無人系統協同在給社會創造價值的過程中存在著諸多安全隱患，如無人車的交通事故，無人機的擾航、恐怖襲擊，機器人造成工人失業等。多無人系統協同可能將在軍事作戰、產業升級、政府監管、社會治理以及倫理等多個方面給國家安全帶來新的挑戰[1]。
展開 無人系統群體智能及其研究進展
無人系統群體智能及其研究進展
關鍵詞：無人系統；群體智能；理論方法；核心技術；系統構建
群體智能研究起源于對蟻群、蜂群等簡單社會性生物群體行為的觀察與模擬. 該概念自20世紀80年代一經提出，便引起了各相關領域研究人員的高度關注。
近年來，人們在模擬、延伸和擴展簡單社會性生物群體智能的同時，也有研究者從人類社會的群體智能等其它視角探索著集體的偉大力量。經過在不同應用領域的不斷拓廣，使得群體智能有了更豐富的內涵與外延.
鑒于生物和人類群體智能所體現的集群優勢和廣泛的應用前景，2017年7月，在國務院發布的《新一代人工智能發展規劃》中明確指出“群體智能”是人工智能領域的一個新的研究方向。
隨后，由科技部啟動的《科技創新2030“新一代人工智能”重大項目指南》中，將“群體智能”列為人工智能領域的五大持續攻關方向之一。2020年1月，由中國科學院印發的《人工智能發展白皮書》中，又將“群體智能技術”列為人工智能領域的八大關鍵技術之一。
無人系統群體智能作為群體智能的一種重要形態，伴隨著無人系統集群化、智能化得以快速發展。
為持續開展相關研究，需要在總結已有無人系統群體智能相關研究基礎上，進一步梳理無人系統群體智能的理論方法、核心技術以及系統構建問題，以推進我國此類群體智能研究及其系統研發，服務我國新一代人工智能發展目標。
2、群體智能的基本概念與分類
群體智能(Swarm Intelligence)概念最早于1989年由Beni和Wang在研究細胞機器人的自組織現象提出，用以刻畫群居性生物通過協作而涌現出的集體智能行為，以及受自然界中群體協作行為啟發來解決問題或構建人工集群系統的方法。
一般認為，群體智能是指由一定規模的個體通過相互協作在整個群體系統宏觀層面表現出來的一種分散、去中心化的自組織行為.
展開 
煤礦無人機智能系統設計與實現
侯 剛
(天地科技股份有限公司 開采設計事業部，北京 100013)
摘 要：煤礦無人機智能系統實現了通過無人機與智能化管控平臺配合對煤礦礦區地表進行周期性2D正射影像建模及3D建模，對地表沉陷及地表生態環境變化進行了趨勢監測，監測精度實現了厘米級。對礦區生產、生活區域晝夜安防巡查，實現規劃路線飛行，數據采集平臺化管控，極大提高巡防效率及夜間安防質量。對礦區大型基礎設施、設備進行設備可見光檢查及紅外熱成像巡檢，實現了對重要設施、設備的綜合監控。煤礦無人機智能系統在應用過程中采集監測數據同步回傳，實時監控，信息智能存儲，實現了礦區無人機智能化管控。
關鍵詞：無人機巡檢；智能系統；沉陷；生態環境監測；設備巡檢
隨著智能化礦山建設的發展，對礦井區域內地表、生態、安防和主要設施、設備的監控管理的要求也日趨智能化[1]，煤礦無人機智能系統通過航測無人機、安防無人機、設備巡查無人機、無人機智能管控軟件[2]，實現了對礦區地表和生態環境的周期監測[3]、礦區范圍內的空中安防和警戒、主要建筑重要設備的定期巡檢。無人機在煤礦的應用在成本上節省了人力資源、減少了其它設備投資[4]，在安全上實現了礦區大面積、復雜、險峻生態條件下的全面監控，規避了人工風險[5]，在智能化方面實現了數據信息可追溯、智能管控和數據的深度分析處理，實現了礦井地面區域的高效監控[6]。
1 煤礦無人機智能系統組成
煤礦無人機智能系統主要由無人機、遙控設備、移動終端設備、服務器和用戶操作端幾個主要部分組成，系統組成示意如圖1所示。
圖1 無人機智能系統組成
無人機按照使用功能配置有小型航空測繪無人機、安防巡查無人機、設備巡檢無人機三種無人機機型。
展開 以無人系統為主要作戰單元的智能化作戰
無人系統可實現更準確的感知、更迅捷的決策、更高效的行動，同時，承擔風險和作戰成本更低。在“無人空戰”作戰概念方面，2016年，美國辛辛那提大學和美國空軍實驗室（AFR）聯合研發的空戰人工智能“阿爾法”（Alpha），在模擬空戰中，使用三代機，擊敗了由美國空軍上校基恩·李（Gene Lee）駕駛且有預警機支持的四代機。“阿爾法”空戰人工智能調整戰術計劃的速度是人類飛行員的250倍，從傳感器獲取數據到分析處理并做出反應，整個過程不超過1毫秒。基恩·李在賽后表示：“它（‘阿爾法’空戰人工智能）非常能夠掌握情況，反應也很快，似乎能夠預測到我的意圖，并在我改變飛行動作或發射導彈前，立即做出反應。它知道如何躲避我的攻擊，也能在必要時迅速地在攻防之間切換。”在瞬息萬變的空戰環境下，相比人類飛行員，基于人工智能的機載戰斗管理系統可更準確、快速地進行態勢感知、快速響應、戰術選擇、武器管理和使用。
傳統裝備正越來越多地由無人系統取代。近年來，無人機已成為美國參與局部戰爭和武裝沖突的主戰武器。在阿富汗、伊拉克、也門和敘利亞戰場，美軍打的是“無人機戰爭”，MQ-1“捕食者”、MQ-9“死神”等無人機的使用強度和頻率遠超有人駕駛戰機，自2001年以來，兩型無人機飛行時長超過600萬小時，其中，90％是作戰時間。早在2014年，美軍各類無人機就已高達1.13萬架，承擔著大部分的偵察情報監視等作戰保障任務和三分之一的空中打擊任務。自2016年，美國國防部開始逐步淘汰U-2高空偵察機，并由RQ-4“全球鷹”無人偵察機替代。美國研發中的用于替代B-52H和B-1B戰略轟炸機的B-21遠程轟炸機，具有有人/無人兩種技術方案。
無人系統將成為智能化戰爭的主戰裝備。無人系統的大量裝備和部署，必將替代有人系統，成為智能化戰爭的主戰裝備。
展開 無人系統免疫智能技術
西北工業大學 航天學院， 西安 710072
關鍵詞：免疫機制; 無人系統; 免疫智能; 自愈控制; 免疫控制; 自身耐受性
摘 要：傳統的無人系統人工智能技術重點研究人腦思維、感知和肌電反應等領域的科學發現和技術實現。免疫反應是生物體在面臨病毒、細菌和天敵時保持生存和健康的獨特生理機制，是智能系統技術研究領域的嶄新視點。受動物應對病毒侵襲、環境劇變、天敵威脅等不利態勢的免疫反應、保護自我和進化機制啟發，提出無人系統在包含攻擊、干擾、拒止、封鎖、損傷、故障和博弈等惡劣環境和對抗模式下的生存安全問題，建立無人系統免疫智能技術的一般框架，架設無人系統和生物體之間免疫機制的橋梁。主要內容包括無人系統免疫智能技術的基本概念、反應機理、關鍵技術和研究框架，并分別從感知與診斷、適應與激勵、學習與進化等技術層面進行了問題描述。最后，對免疫智能技術的未來研究方向和應用領域進行了展望。
1 研究背景與意義
2020年新型冠狀病毒的爆發對人類健康造成了嚴重威脅, 提高人類對于新型病毒的免疫能力和自愈能力已經成為醫學和生物學家近期的主要任務。動物在億萬年進化中, 面對病毒侵襲、環境劇變、天敵侵害、種群競爭等紛繁多樣的挑戰, 依靠自身和群體的能力保證了物種的生存與進化, 其中的病原識別、免疫、自愈和進化能力是抵抗病毒、治愈病痛、戰勝天敵、適應環境、實現繁衍的關鍵要素。
智能系統的本質是使得人工設計和制造的物理系統具有某些生物的功能。近年來, 人工智能技術在思維、感知和肌電反應等領域已得到飛速發展，無人系統人工智能技術已成為研究熱點[1]。其中，受生物啟發的無人系統將基本的生物學原理轉化為工程設計規則, 憑借“道法自然”的思想創造出像自然系統一樣工作的無人系統, 使其“受生物啟發”但又具有“超越生物“的能力。
展開 航天科工突破集群智能協同關鍵技術 最新開發智能無人飛行器編隊
復雜光照條件下目標識別與編隊精準穿越 中國航天科工二院二部 供圖
記者29日從中國航天科工集團獲悉，該公司二院二部五室“智能協同控制”研發團隊突破集群智能協同關鍵技術，研發的原型系統已經初步具備高動態無人飛行器間智能協同作業能力，擁有多場景異構無人集群驗證系統自主研發技術水平。智能無人飛行器編隊是其最新創新成果。
據悉，在應急協同搜索任務中，數十架無人飛行器構成的集群編隊接到命令起飛后，自主規劃分解搜索任務，在復雜環境內展開搜索，自主識別搜索目標，并實時將搜索結果傳回地面站，引導地面人員完成對搜索目標的確認和精準定位。
智能協同控制技術相當于無人集群的“大腦”，負責協調整個群體的任務、分工和任務執行。該技術將編隊協同的無人飛行器從慢速的多旋翼擴展到飛行速度數十米每秒的高動態無人機飛行器，相同面積的偵察搜尋速度提升3倍以上，并且能夠根據機載拍攝圖像的智能識別結果，自主規劃下一步行動，對突發情況的臨機處置響應時間從數十秒提高到1秒以內。
該團隊瞄準無人集群群體智能技術，將積累的先進自主控制技術與人工智能相結合，完全自主掌握智能無人集群協同控制核心關鍵技術，成功突破了協同搜索識別定位與目標跟蹤技術、分布式協同智能決策技術、無人集群密集編隊控制技術、高速條件下精確避障技術、低精度導航下精確制導技術等多項關鍵技術。
團隊此前在“無人爭鋒”智能無人集群系統挑戰賽、“暢聯智勝”無人蜂群聯合行動挑戰賽、“智勝空天”無人機挑戰賽和“如影隨形”無人機空中精確對接技術挑戰賽等多項重大賽事中屢折桂冠。
展開 水下無人系統智能化關鍵技術發展現狀
摘 要
水下無人系統是目前探索、開發和利用海洋資源的主要裝備之一，也是現代海軍裝備的重要組成部分。隨著應用需求的增加以及人工智能技術的發展，水下無人系統的智能化逐漸成為該領域的研究熱點。針對水下無人系統智能化的水下通信、智能集群以及水下智能仿生等關鍵技術，回顧當前發展現狀，指出當前水下無人系統智能化亟待突破的大容量/遠距離條件下的高速率/高靈敏度信息傳輸、水下仿生機器人智能驅動與控制、大規模協同及復雜海況下控制理論等技術難點。并對未來水下無人系統智能化的研究方向做出提高水下通信效率、加強智能化等級及開發更先進材料的展望。本研究將為智能化水下無人系統的發展提供參考依據。
展開 無人系統與人工智能終將擴大海軍優勢
轉自：知遠戰略與防務研究所
編譯：沐儉
—— 關于建立美國海軍自主系統項目辦公室的設想
自：美國戰略與預算評估中心
【知遠導讀】本文是美國戰略與預算評估中心推出的一篇建議美國海軍通過創建一個新的自主系統項目辦公室來加強海軍無人自主系統和人工智能技術研發，從而提高作戰優勢的研究報告。報告對美國海軍目前的無人自主系統和人工智能研發工作所面臨的挑戰及機構現狀進行了分析，認為必須創建一個自主系統項目辦公室來對目前各種分散的研發機構進行統一管理和規劃，才能在無人技術方面取得突破。為開展這一研究，戰略與預算評估中心走訪了50多家研究機構，與超過145位領域專家進行了交流，其中包括聯邦政府資助研發中心、大學附屬研究中心、海軍艦隊司令部、國防部和海軍實驗室及作戰中心、工業界、學術界和智庫等。報告建議美國海軍借鑒歷史上的經驗，創建一個跨職能、跨學科的組織機構來將美國海軍的無人自主技術推向前進。
近年來，美國海軍在無人系統及其關鍵支撐技術人工智能的組織和探索方面取得了顯著的進步。但是，若要超過潛在對手，美國海軍就必須在此基礎上加快步伐，不僅要保持而且要提升其技術優勢。美國海軍部發布了一份《無人系統戰略路線圖》，為無人系統的研發和采購制定戰略和愿景。我們認為，還應對無人自主系統的研發官僚機構進行全面重組來使美國海軍走上成功的最佳軌道，從而使這些計劃受益。如果不進行這種重組，現有的結構可能不足以完成這項艱巨的任務，并會阻礙無人自主系統的技術進步。
展開 獅尾智能 | 發布城市無人機自動飛行系統
#01
無人機城市作業 “七大痛點”
無人機已經在電力巡檢、農業植保、地理測繪等場景下發揮了巨大價值，但在建筑基建、消防治安、末端物流等城市復雜場景下的應用相對滯后。2020年全世界56.16%，中國63.89%人口居住在城市，無疑無人機城市場景應用市場巨大，但城市空中作業面臨以下痛點：
1. 安全問題，對于有著密集人群和建筑群的現代城市，一旦無人機炸機后果嚴重；
2. 智能化程度低，高度依賴人工操控，但飛手的飛行能力良莠不齊，城市環境復雜，存在較多電線桿、異型建筑等 “障礙物”；
3. 飛行許可申報困難，飛手報備、設備管理、航線申請等程序繁瑣復雜，作業方往往缺乏空域申請流程的經驗；
4. 無人機續航時間短，通常單次30min有效飛行時間無法滿足單個任務；
5. 難以規模化作業，同一時間只能由單架次飛機進行作業，無法多架次飛機同時作業；
6. 缺乏城市空中三維立體信息，傳統2.5D航線規劃無法應對城市場景下立體作業需求，缺乏有效的三維可視化管理工具；
7. 缺乏專業空中數據處理平臺，高度依賴人工處理海量作業數據，行業應用效率低下。
#02
城市無人機自動飛行系統
獅尾智能致力于解決以上城市飛行的痛點，推出了城市無人機自動飛行系統 英空飛疊 INSKY-2022（以下稱為INSKY），包含了INSKY. FC 機載智能飛控系統、INSKY. IoT 空中物聯網平臺、INSKY. AI 工業缺陷檢測系統三大模塊。
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智能無人系統最新研究和應用綜述
榆林學院信息工程學院 崔娟娟 趙 鵬馬文靜 杜 輝
隨著人工智能（AI）、技術的發展，以機器人、無人駕駛汽車和無人機為代表無人系統開始代替人類從事各種場景中簡單或者復雜的工作。本文主要以機器人和無人機為應用對象，分析無人系統的最新研究進展，包括機器人的智能程度，對環境的感知能力，自然信息的接收和處理能力，在工業、農業、醫療和軍事等領域的最新應用情況。
引言：人工智能技術簡稱“AI”技術，即Artificial Intelligence技術，是人類大腦的機器延伸。縱觀人類發展史上的所有發明創造以及技術創新，其實都是人類某個器官的延伸，比如汽車、火車等交通工具其實是對人類涉及運動的主要器官“腿”功能的延伸。望遠鏡是眼睛功能延伸，勞動機器如挖掘機、轉載機等都是對手功能的延伸，雖然電腦似乎是人腦功能的延伸，確實電腦能夠完成很多人類大腦的功能，比如計算能力、信息存儲能力、但是電腦的功能還是相對比較簡單，還不能像人類大腦一樣對機體獲取的各種信息進行處理，并且能夠根據需要，有目的地進行某種操作，即人類電腦擁有自己的意識，而電腦則根本沒有意識可言。“AI”技術的核心包括自主學習技術和神經網絡技術，尤其是自主學習（即機器學習）能夠實現機器人像人類一樣自己學習某種新的技能或者技術。神經網絡能夠將信息處理中心將對信息處理結果傳達給各種外延設備，執行某種操作。最終人工智能技術的進步能夠代替現有的大多數人類勞動，極大地減輕人類的工作強度和工作時間，將人類匆繁瑣繁重的工作中解放出來。下面將從無人機、無人駕駛車、智能無人工業生產場景三個方面分析當前無人系統的最新研究進展和應用。
1. 無人機的研究和應用
1.1 航拍與遙感技術
無人航拍技術是比較簡單，幾乎是最早，也是當前應用最普遍的無人機應用場景之一。
展開 多無人艇協同作戰智能指揮控制系統研究
圖2 反應型Agent的結構
認知型Agent具有一定的智能，符合人們的思維習慣，能夠進行復雜的推理，但其對環境的變化難以做到快速響應；反應型Agent能夠根據環境的變化做出快速的反應，但Agent的行為與所處系統的整體行為和全局的目標缺乏關聯性。混合型Agent可以有效地發揮上述兩種結構的優勢，采取分層的設計結構，在上層強調Agent的自主性，能通過機器學習，或在與其他Agent的交互中，使其知識不斷增加，能力不斷增強，具有更高的智能。在下層則強調實時性，能夠快速應對外部環境的變化。
這種特性更符合戰場作戰實際，具有更廣闊的應用空間，可以大幅提升無人艇的作戰能力。將Agent技術用于無人艇協同作戰智能指揮控制系統，能夠滿足系統對協同復雜性，自主性和信息分布性的要求，并實現無人艇的智能化協同作戰。
四、基于Agent技術的無人艇協同作戰智能指揮控制系統
⒈無人艇作戰過程分析
要建立基于Agent的水面無人艇智能指揮控制系統，應當對作戰指揮的決策過程進行系統的分析。
展開 工業物聯網案例：智能工廠設備無人值守系統方案
智能工廠又稱“黑燈工廠”，具備智能化、自動化、無人化等特點，可以實現全天候高效的生產工作，是制造業的先進典范。通過工廠設備無人值守系統，可以集中采集、傳輸、處理、顯示各類工業設備數據，可以對空壓機、變電站、注水泵、增壓機、PLC，數控機床，工業鍋爐、工業機器人等設備遠參數和環境信息集中處理和控制，并通過邊緣計算網關將關鍵運行參數上傳到云平臺，達到遠程實時監控的目的，打造無人值守智能工廠。
1、工廠設備無人值守系統構成
系統基于物通博聯工業智能網關，實時采集現場設備或PLC控制器內的數據，并通過5G/4G/WIFI或以太網的方式，實現設備數據實時采集、設備遠程維護、故障診斷分析等功能。將數據傳輸到云平臺，通過手機APP/電腦web端實現設備智能管理，隨時讀取設備運行狀態，提高工作效率和可靠性，減少人工成本的投入，實現現場化智能管理。
2、工廠設備無人值守系統功能
（1）實現現場設備的實時監控，如在線離線、運行停機、正常故障等狀態實時顯示。
（2）設備出現異常故障時，可以通過微信、短信、郵件等方式推送到各級管理員。
（3）設備遠程維護，可以遠程定位設備，進行程序上下載、編程調試等維護操作。
（4）多網互備、斷點續傳，保證設備數據傳輸不受干擾，保證數據安全和完整性。
3、工廠設備無人值守系統效益
（1）提高運營管理效率和降低成本
通過實時數據監控可以有效關注到設備生產狀態，從而及時采取措施，提高工作管理效率，避免造成更多損失。此外通過能耗數據和工藝流程的優化也有助于降低成本。多樣化的數據可以支撐企業制定更智能更科學更及時的決策。
（2）帶來新增收入和高技術崗位
無人值守的意義在于實現人事物等要素的動態流動，發揮最大的使用價值。
展開 京滬高鐵使用全自動無人機智能巡檢系統 系國內外首套
京滬高鐵智能綜合運維管理系統（圖片來源：京滬高鐵公司）
京滬高鐵智能綜合運維管理系統（圖片來源：京滬高鐵公司）
京滬高鐵智能綜合運維管理系統（央廣網記者王晶 攝）
明后年 京滬線可實現一體化智慧運營
針對京滬高鐵線路長、設備多、管理跨度大和多專業融合的特點，如何將1318公里的高鐵設備從設計、建設到運維的情況，從當前狀態到歷史演變規律，從設備病害的發現到維修銷號全過程都較好地呈現給各級、各專業設備管理者。
記者從采訪中了解到，京滬高鐵還綜合運用大數據、GIS+BIM、北斗導航、衛星遙感、無人機智能巡檢等新技術，結合傳統檢測、信息化技術，開發了京滬高鐵智能綜合運維管理系統，為高鐵設備運維提供更智能、更高效、更全面的數據和信息支撐。
京滬高鐵智能綜合運維管理系統（圖片來源：京滬高鐵公司）
另據京滬高鐵公司相關負責人介紹，該系統涵蓋了高鐵設備全專業、全過程信息和空天地全方位數字模擬，實現了基于大數據技術的高鐵設備管理智能分析、故障診斷與輔助決策，構建了多專業、一體化的智能運維典型場景，逐步形成“讓高鐵數據發出智能聲音”的高速鐵路智能運維新理念，推進高鐵運維由“故障修”“計劃修”轉向“狀態修”“預測修”的智能化新模式。
楊懷志表示，接下來將在京滬高鐵場所固定設置無人機起降平臺，工作人員在后臺操作無人機就可以自動巡檢，實現系統即時檢測。不過，他也強調，遇到極端惡劣情況比如出現霧霾天氣，可能無法使用無人機巡檢，所以智能巡檢依然不能替代人工巡檢。
據悉，這套綜合運維管理系統將在京滬高鐵全線推廣實施，預計在明后年，京滬高鐵就可實現全線的一體化智慧運營。
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