Page 112 - 铁路运输与安全管理

铁路运输与安全管理
Railway Transportation and Safety Management

联运及各项动静态设施进行实时、全方位的监控，以便及时发现问题，加以预防。
拓宽创新铁路集装箱多式联运信息化调度服务平台功能，实现智能调度。

4. 中转配送无人化
积极推动先进技术与多式联运相融合，将北斗、第五代移动通信（5G）、
物联网、智能感知大数据、云计算等先进技术应用在中转配送领域，实现无人驾

驶电动集卡、远程操控中转设备、5G 智能理货、5G 智能安防等智能化成果的普
及推广，大幅提高中转配送效率。整体来说，各联运企业应以适合多式联运的装
卸机械和载运工具为基础，加快淘汰现场标准不匹配、技术较落后的机型，加速

联运设施设备升级，从而达到绿色环保、提升联运效率的目的。同时，加快高新
技术与专业化运输设备相融合，实现载运工具的智能化作业和中转作业过程的无
人化作业，提高运行效率。

（三）安全共享的数据信息技术体系
构建面向公路、铁路、航空、水运等多种运输方式，针对发送、途中、到达
等各个环节，可以处理结构化、非结构化等各种数据，覆盖感知、网络、应用等

各个层次的数据信息技术体系，实现各运输方式之间、各部门之间的数据信息的
安全高效与共享交互。数据信息技术体系包括智能传感、射频识别、高清摄像、
北斗定位等数据采集技术，数据辨析、清洗、抽取、存储、挖掘、应用等数据处

理技术，用户标识和鉴别、存取控制、审计、加密等数据安全技术，跨域共享分
发、跨异构网络传输、分布式虚拟组织等数据共享技术，并拓展和完善多式联运
物流信息综合服务平台。

1. 数据采集技术
将传感器技术、RFID 采集技术、北斗定位技术等广泛应用于物资入库、仓储、
分类、盘点、出库、装卸和运输等方面，实现货物的自动化统计管理及移动中车

辆的实时监控和调度。
2. 数据处理技术
利用大数据、云计算等技术对数据仓库中的数据进行清洗、分类、汇总、计

算等，对运输能力、竞争环境、车辆供给与匹配、资源优化等进行数据分析，帮
助客户调整经营策略，最后利用电子数据交换（EDI）技术实现商业单证的自动
交换和处理。

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