一. 车载智能终端
车载智能终端是出行大数据云平台的数据采集前端，主要面向城市公共交通，支撑运营监控、调度、客流分析等业务。
用于实现车载智能视频分析，通过AI算法模型在端侧对实时视频进行分析处理，用于采集客流量、司机疲劳驾驶等等, 从而实现给业务侧提供精准数据支撑。主要用于公交车、大巴车等场景，也可以扩展应用到各类视频分析的其他场景。
二. 出行大数据平台
面向城市公共交通行业，主要服务对象包括：
交通运输主管部门：掌握全市公交、地铁等运营整体情况
公交/地铁运营企业：支撑日常运营与调度决策
城市规划部门：为线网规划、设施建设提供数据支撑
本方案通过配套的车载智能终端采集客流量等出行大数据，构建出行大数据分析平台，利用大数据AI模型分析车辆、站点、线路数据，同时支持对线路进行智能运能匹配分析，数据赋能公交相关业务，用于制定更加合理的排班计划，提高公交业务的运行效率。
三. 电梯智能摄像头
依托物联网、人工智能、大数据的融合，采用瑞芯微低功耗平台，采集视频/图像，用于困人识别、电动车禁入等，通过加速度、气压、陀螺仪等采集振动、姿态、楼层等信息，从而实现从采集、传输、分析到决策的完整覆盖电梯全生命周期应用。
四、数字电梯AI赋能平台
1. 物联网数据采集
数字电梯接入：电梯接入物联网终端，将运行、报警等数据上传平台
传感器类型：加速度、气压、陀螺仪等，采集振动、姿态、楼层等
AI 图像与声音：轿厢内摄像头及音频采集，用于困人、电动车、异常行为识别
覆盖范围：轿厢、井道、机房等全链路关键位置
2. 大数据处理与存储
数据规模：支持千万级报警、故障、困人及救援数据
能力：采集、清洗、存储、多维度统计与历史回溯
分析：挖掘故障与报警规律，为风险预警、维保优化提供数据基础
3. AI 算法能力
智能感知：图像识别困人、电动车入梯、危险行为等
风险模型：基于运行、维保、故障数据生成风险等级
预测性维护：根据历史与实时数据预测故障，优化维保计划
4. 云计算与边缘计算
云端平台：集中存储与计算，支持多区域、多租户接入
边缘计算：部分识别、告警逻辑在边缘侧执行，降低延迟、减轻云端压力