智慧港口數(shù)字化場景DeepSeek+AI大模型智算一體機(jī)設(shè)計(jì)方案

智慧港口數(shù)字化場景DeepSeekAI大模型智算一體機(jī)設(shè)計(jì)方案2025-06-23目錄CATALOGUE02.系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)04.實(shí)施路徑規(guī)劃05.典型應(yīng)用場景01.背景與核心需求03.關(guān)鍵技術(shù)實(shí)現(xiàn)06.預(yù)期實(shí)施效益背景與核心需求01自動(dòng)化設(shè)備普及多式聯(lián)運(yùn)協(xié)同海關(guān)監(jiān)管創(chuàng)新綠色低碳發(fā)展數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策港口數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢分析全球港口正加速部署自動(dòng)化岸橋、無人集卡、智能理貨機(jī)器人等設(shè)備，通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)設(shè)備協(xié)同作業(yè)，大幅提升裝卸效率與安全性。港口運(yùn)營方通過部署傳感器和邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，實(shí)時(shí)采集船舶靠泊、貨物堆存、車輛調(diào)度等數(shù)據(jù)，結(jié)合AI算法優(yōu)化資源分配與作業(yè)計(jì)劃。數(shù)字化技術(shù)助力港口實(shí)現(xiàn)能耗監(jiān)控與優(yōu)化，例如通過AI預(yù)測船舶到港時(shí)間減少錨地等待，或動(dòng)態(tài)調(diào)整照明系統(tǒng)降低電力消耗。數(shù)字化平臺(tái)整合鐵路、公路、水路運(yùn)輸信息，實(shí)現(xiàn)集裝箱流轉(zhuǎn)全程可視化，縮短貨物中轉(zhuǎn)時(shí)間30%以上。區(qū)塊鏈與AI技術(shù)應(yīng)用于智能通關(guān)場景，實(shí)現(xiàn)報(bào)關(guān)單證自動(dòng)核驗(yàn)、風(fēng)險(xiǎn)貨物智能識(shí)別，通關(guān)時(shí)效提升50%。010204030506效率低成本高協(xié)同差集裝箱裝卸效率低下導(dǎo)致船舶滯留時(shí)間過長。吞吐量周轉(zhuǎn)率異常率數(shù)據(jù)孤島響應(yīng)慢自動(dòng)化弱裝卸環(huán)節(jié)堆場空間利用率不足造成設(shè)備空駛率高達(dá)30%。堆場管理人工調(diào)度響應(yīng)延遲導(dǎo)致設(shè)備平均等待時(shí)間超過45分鐘。調(diào)度系統(tǒng)多系統(tǒng)數(shù)據(jù)未打通造成作業(yè)指令傳遞準(zhǔn)確率僅82%。數(shù)據(jù)治理傳統(tǒng)點(diǎn)檢方式導(dǎo)致故障預(yù)警準(zhǔn)確率不足65%。設(shè)備運(yùn)維人工巡檢方式使得危險(xiǎn)行為識(shí)別響應(yīng)延遲超過10分鐘。安防監(jiān)控痛點(diǎn)分類評(píng)估維度現(xiàn)有作業(yè)流程痛點(diǎn)梳理算力融合架構(gòu)軟硬協(xié)同優(yōu)化安全可信保障彈性擴(kuò)展能力實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理全場景AI賦能集成GPU、NPU、FPGA多元算力單元，支持同時(shí)運(yùn)行計(jì)算機(jī)視覺、運(yùn)籌優(yōu)化、自然語言處理等AI模型，單機(jī)柜算力密度達(dá)10PFLOPS。覆蓋船舶配載優(yōu)化（降低15%壓港時(shí)間）、智能理貨（準(zhǔn)確率99.9%）、集卡路徑規(guī)劃（減少空駛率20%）等20+核心場景。內(nèi)置流式計(jì)算引擎，可并行處理2000+路視頻流與10萬+傳感器數(shù)據(jù)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)異常事件響應(yīng)。通過定制化AI編譯器將主流框架模型轉(zhuǎn)換為硬件指令，使ResNet50推理延遲降至5ms，較通用服務(wù)器提升8倍效能。采用可信執(zhí)行環(huán)境（TEE）與聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)，確保港口運(yùn)營數(shù)據(jù)不出本地，滿足海關(guān)等監(jiān)管機(jī)構(gòu)審計(jì)要求。支持通過RDMA網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)多機(jī)柜級(jí)聯(lián)，算力可線性擴(kuò)展至100PFLOPS，滿足千萬級(jí)TEU港口峰值需求。智算一體機(jī)建設(shè)目標(biāo)系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)02模塊化集群管理算力調(diào)度與模型管理等功能解耦，支撐分布式訓(xùn)練與資源動(dòng)態(tài)分配的核心需求。分層算力架構(gòu)邊緣節(jié)點(diǎn)至數(shù)據(jù)中心四級(jí)分布，實(shí)現(xiàn)終端感知到結(jié)果輸出的全鏈路AI處理閉環(huán)。多協(xié)議通信支持TCP/IP與RESTfulAPI等協(xié)議覆蓋，確?？鐚蛹?jí)算力節(jié)點(diǎn)的高效協(xié)同與數(shù)據(jù)互通。分布式AI算力集群架構(gòu)搭載專為港口場景優(yōu)化的TensorCore架構(gòu)芯片，支持INT8/FP16混合精度計(jì)算，吞吐量提升4倍以上，適用于集裝箱識(shí)別、路徑規(guī)劃等核心算法。定制化AI加速卡采用NVMeSSD與分布式存儲(chǔ)結(jié)合方案，提供每秒百萬級(jí)IOPS性能，滿足港口視頻流、激光點(diǎn)云等海量數(shù)據(jù)的高速存取需求。在港機(jī)、AGV等終端設(shè)備部署邊緣AI盒子，集成輕量化推理引擎，實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理，減少云端傳輸延遲。010302硬件加速模塊配置方案內(nèi)置多路千兆以太網(wǎng)接口和5G模組，支持龍門吊PLC、氣象儀、AIS等20+類工業(yè)設(shè)備協(xié)議直連，實(shí)現(xiàn)全要素?cái)?shù)據(jù)采集。集成國密SM4硬件加密引擎和TEE可信執(zhí)行環(huán)境，保障港口作業(yè)數(shù)據(jù)在傳輸、存儲(chǔ)、計(jì)算全過程的安全可控。0405傳感器融合單元邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)安全加密模塊高速存儲(chǔ)陣列數(shù)據(jù)接入格式轉(zhuǎn)換協(xié)議適配多模態(tài)數(shù)據(jù)交互接口層統(tǒng)一網(wǎng)關(guān)集成視頻監(jiān)控、AIS信號(hào)、RFID標(biāo)簽等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，通過標(biāo)準(zhǔn)化接口實(shí)現(xiàn)港口作業(yè)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一接入與管理。例如：集裝箱識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)99.7%。數(shù)據(jù)治理采用流批一體處理引擎，對(duì)船舶軌跡、裝卸設(shè)備狀態(tài)等實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗轉(zhuǎn)換，滿足智算一體機(jī)20000TPS的吞吐要求。例如：軌跡數(shù)據(jù)壓縮率85%。安全認(rèn)證通過國密算法SM4和雙向TLS加密，保障港口數(shù)據(jù)在5G專網(wǎng)下的傳輸安全。例如：威脅檢測響應(yīng)時(shí)間<50ms。010203關(guān)鍵技術(shù)實(shí)現(xiàn)03效益矩陣模型優(yōu)劣效率優(yōu)能耗優(yōu)效率劣能耗劣低高大模型自主決策算法框架智能調(diào)度邊緣計(jì)算策略實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與傳輸資源動(dòng)態(tài)調(diào)度智能任務(wù)分配通過高效的數(shù)據(jù)采集技術(shù)，實(shí)現(xiàn)港口各類數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集，并利用高速傳輸技術(shù)將數(shù)據(jù)傳輸至邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)進(jìn)行處理。根據(jù)港口業(yè)務(wù)需求和邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的計(jì)算能力，智能分配計(jì)算任務(wù)，確保任務(wù)在最優(yōu)的節(jié)點(diǎn)上執(zhí)行。實(shí)時(shí)監(jiān)控邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的資源使用情況，根據(jù)業(yè)務(wù)需求動(dòng)態(tài)調(diào)整資源分配，確保業(yè)務(wù)的高效運(yùn)行。數(shù)據(jù)緩存與預(yù)處理邊緣計(jì)算與中心云端的協(xié)同在邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)部署數(shù)據(jù)緩存和預(yù)處理模塊，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步篩選和處理，減輕中心云端的計(jì)算壓力。實(shí)現(xiàn)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)與中心云端的協(xié)同工作，確保數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)同步和業(yè)務(wù)的連續(xù)性。安全性與隱私保護(hù)在智能調(diào)度過程中，加強(qiáng)數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護(hù)，防止數(shù)據(jù)泄露和非法訪問?；旌显茢?shù)據(jù)安全保障體系數(shù)據(jù)加密技術(shù)采用多種加密算法，確保數(shù)據(jù)在傳輸和存儲(chǔ)過程中的安全性。01訪問控制策略制定嚴(yán)格的訪問控制策略，防止未經(jīng)授權(quán)的訪問和數(shù)據(jù)泄露。02數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)建立完善的數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)機(jī)制，以應(yīng)對(duì)可能的數(shù)據(jù)丟失或損壞。03安全審計(jì)與監(jiān)控實(shí)施全面的安全審計(jì)和監(jiān)控，記錄和分析系統(tǒng)安全事件，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理安全風(fēng)險(xiǎn)。04容器安全技術(shù)采用容器隔離技術(shù)，確保不同應(yīng)用之間的數(shù)據(jù)隔離和安全。05災(zāi)備與應(yīng)急響應(yīng)制定災(zāi)備計(jì)劃和應(yīng)急響應(yīng)流程，確保在災(zāi)難發(fā)生時(shí)能夠迅速恢復(fù)系統(tǒng)運(yùn)行和數(shù)據(jù)安全。06實(shí)施路徑規(guī)劃04多模態(tài)數(shù)據(jù)采集驗(yàn)證人機(jī)協(xié)同安全評(píng)估能耗效率優(yōu)化驗(yàn)證極端工況壓力測試業(yè)務(wù)邏輯兼容性測試港口場景適配測試階段通過部署高精度傳感器與邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，采集港口作業(yè)場景下的船舶動(dòng)態(tài)、集裝箱定位、氣象水文等異構(gòu)數(shù)據(jù)，驗(yàn)證數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的穩(wěn)定性和覆蓋完整性。針對(duì)集裝箱裝卸、堆場調(diào)度、船舶靠泊等核心業(yè)務(wù)流程，設(shè)計(jì)仿真測試用例，驗(yàn)證AI模型與港口現(xiàn)有管理系統(tǒng)的協(xié)議兼容性與指令交互準(zhǔn)確性。模擬臺(tái)風(fēng)、能見度不足等極端環(huán)境條件，測試智算一體機(jī)的環(huán)境適應(yīng)性，包括硬件散熱性能、算法容錯(cuò)機(jī)制及應(yīng)急響應(yīng)延遲等關(guān)鍵指標(biāo)。在真實(shí)作業(yè)環(huán)境中測試無人集卡、智能岸橋等設(shè)備與人工操作的協(xié)同安全性，建立動(dòng)態(tài)避障規(guī)則庫并優(yōu)化設(shè)備響應(yīng)閾值。對(duì)比分析不同作業(yè)負(fù)載下智算一體機(jī)的功耗曲線，通過動(dòng)態(tài)電壓頻率調(diào)整（DVFS）技術(shù)驗(yàn)證能效比提升方案的有效性。將GPU算力節(jié)點(diǎn)、FPGA加速卡與CPU集群通過RDMA網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)，部署統(tǒng)一資源調(diào)度中間件，實(shí)現(xiàn)AI訓(xùn)練與推理任務(wù)的自動(dòng)負(fù)載均衡。異構(gòu)計(jì)算資源池化將集裝箱識(shí)別、路徑規(guī)劃等AI模型封裝為輕量級(jí)Docker鏡像，結(jié)合Kubernetes編排系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)模型的熱更新與版本回滾功能。在碼頭前沿部署邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)，采用時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)（TSN）協(xié)議確保與云端控制中心的毫秒級(jí)數(shù)據(jù)同步，建立分級(jí)計(jì)算任務(wù)分發(fā)機(jī)制。010302核心設(shè)備聯(lián)調(diào)部署流程開發(fā)OPCUA與Modbus協(xié)議轉(zhuǎn)換適配器，解決傳統(tǒng)港口設(shè)備與智能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)互通問題，確保PLC控制指令的無損傳輸。基于BIM與點(diǎn)云數(shù)據(jù)構(gòu)建港口高精度三維模型，通過Unity3D引擎實(shí)現(xiàn)物理設(shè)備與虛擬模型的實(shí)時(shí)映射與交互驗(yàn)證。0405工業(yè)級(jí)設(shè)備協(xié)議轉(zhuǎn)換邊緣-云端協(xié)同架構(gòu)搭建三維數(shù)字孿生系統(tǒng)集成港口專用模型容器化通過物聯(lián)網(wǎng)傳感器和邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，實(shí)時(shí)采集港口設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，構(gòu)建全域感知網(wǎng)絡(luò)，為智能運(yùn)維提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集通過預(yù)設(shè)規(guī)則引擎和AI決策系統(tǒng)，對(duì)常見故障類型實(shí)現(xiàn)自動(dòng)處置，提升運(yùn)維響應(yīng)效率。自動(dòng)處置基于DeepSeekAI大模型分析設(shè)備歷史數(shù)據(jù)，建立預(yù)測性維護(hù)模型，提前識(shí)別潛在故障風(fēng)險(xiǎn)。故障預(yù)測結(jié)合港口作業(yè)計(jì)劃，智能調(diào)配維修人員和備品備件資源，實(shí)現(xiàn)運(yùn)維資源的最優(yōu)配置。資源調(diào)度利用智算一體機(jī)的算力支撐，實(shí)現(xiàn)設(shè)備異常狀態(tài)的智能診斷與根因分析，輸出精準(zhǔn)維修方案。智能診斷建立運(yùn)維KPI指標(biāo)體系，通過數(shù)字孿生技術(shù)對(duì)運(yùn)維效果進(jìn)行動(dòng)態(tài)評(píng)估與持續(xù)優(yōu)化。效果評(píng)估狀態(tài)感知智能運(yùn)維流程實(shí)現(xiàn)港口設(shè)備從監(jiān)測到維護(hù)的全生命周期管理全流程智能運(yùn)維方案自主決策典型應(yīng)用場景05路徑規(guī)劃基于DeepSeekAI大模型分析集裝箱運(yùn)輸路徑，優(yōu)化港口內(nèi)部運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)布局，減少空載率，提升運(yùn)輸效率，實(shí)現(xiàn)最短路徑智能匹配。01規(guī)則配置結(jié)合港口作業(yè)規(guī)范與AI算法，自動(dòng)生成符合安全配載規(guī)則的集裝箱堆存方案，確保船舶穩(wěn)性與裝卸效率。03設(shè)備協(xié)同通過智算一體機(jī)實(shí)現(xiàn)岸橋、場橋、AGV等設(shè)備的協(xié)同調(diào)度，動(dòng)態(tài)調(diào)整配載方案，提升設(shè)備利用率與作業(yè)流暢度。02重量平衡實(shí)時(shí)計(jì)算集裝箱重量分布，優(yōu)化配載順序與位置，避免船舶傾斜，滿足吃水差與穩(wěn)性要求。04多式聯(lián)運(yùn)整合鐵路、公路、水路運(yùn)輸數(shù)據(jù)，優(yōu)化集裝箱轉(zhuǎn)運(yùn)路徑，實(shí)現(xiàn)港口與腹地物流網(wǎng)絡(luò)的高效銜接。06智能預(yù)測利用大模型預(yù)測船舶到港時(shí)間與貨物流量，提前生成最優(yōu)配載方案，縮短船舶在港停時(shí)。05提升港口吞吐量20%，降低配載時(shí)間40%，實(shí)現(xiàn)集裝箱運(yùn)輸全流程智能化集裝箱自動(dòng)配載優(yōu)化場景群體智能調(diào)度多機(jī)協(xié)同作業(yè)交通流量預(yù)測能耗優(yōu)化模型動(dòng)態(tài)避障系統(tǒng)AGV動(dòng)態(tài)路徑協(xié)同場景通過分布式AI算法協(xié)調(diào)上百臺(tái)AGV的行駛路徑，實(shí)時(shí)計(jì)算最優(yōu)路徑組合，避免擁堵和死鎖，提升整體作業(yè)效率。集成激光雷達(dá)和視覺識(shí)別數(shù)據(jù)，毫秒級(jí)響應(yīng)突發(fā)障礙物，規(guī)劃安全繞行路徑，保障設(shè)備運(yùn)行安全。基于AGV電池狀態(tài)和任務(wù)優(yōu)先級(jí)，智能調(diào)節(jié)行駛速度和充電策略，延長設(shè)備連續(xù)作業(yè)時(shí)間。針對(duì)大型集裝箱轉(zhuǎn)運(yùn)任務(wù)，自動(dòng)分解作業(yè)流程并分配至多臺(tái)AGV協(xié)同完成，實(shí)現(xiàn)作業(yè)時(shí)間最小化。利用時(shí)序預(yù)測模型預(yù)判各區(qū)域AGV密度變化趨勢，提前調(diào)整路徑規(guī)劃策略，預(yù)防系統(tǒng)性擁堵。安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警處置場景整合視頻分析、物聯(lián)網(wǎng)傳感器和作業(yè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)，構(gòu)建港口安全態(tài)勢感知網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)人員、設(shè)備、環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)的全面監(jiān)控。全要素風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測多模態(tài)預(yù)警機(jī)制智能應(yīng)急預(yù)案違章行為識(shí)別設(shè)備健康預(yù)測環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)建模根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)自動(dòng)觸發(fā)聲光報(bào)警、系統(tǒng)彈窗、短信通知等多級(jí)預(yù)警，確保相關(guān)人員及時(shí)響應(yīng)?；谥R(shí)圖譜技術(shù)自動(dòng)匹配歷史處置案例，生成包含處置步驟、責(zé)任部門、資源調(diào)度的完整應(yīng)急預(yù)案。利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)實(shí)時(shí)檢測人員未佩戴安全裝備、違規(guī)穿越作業(yè)區(qū)等行為，自動(dòng)記錄并推送整改通知。通過振動(dòng)分析、溫度監(jiān)測等物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，預(yù)測岸橋、場橋等關(guān)鍵設(shè)備的潛在故障，提前安排維護(hù)計(jì)劃。結(jié)合氣象數(shù)據(jù)和潮汐表，預(yù)測暴雨、大風(fēng)等極端天氣對(duì)作業(yè)的影響，智能調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃并啟動(dòng)防護(hù)措施。預(yù)期實(shí)施效益06裝卸效率量化提升指標(biāo)自動(dòng)化調(diào)度優(yōu)化通過AI算法實(shí)時(shí)分析船舶靠泊、集裝箱堆存及運(yùn)輸路徑，動(dòng)態(tài)調(diào)整裝卸設(shè)備任務(wù)分配，預(yù)計(jì)單船作業(yè)效率提升30%-50%，縮短船舶在港停留時(shí)間。智能識(shí)別精準(zhǔn)度基于計(jì)算機(jī)視覺的集裝箱箱號(hào)、殘損識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)99.9%，減少人工核驗(yàn)環(huán)節(jié)，單箱處理時(shí)間從3分鐘壓縮至20秒內(nèi)。設(shè)備協(xié)同作業(yè)龍門吊、AGV、無人集卡等設(shè)備通過5G+邊緣計(jì)算實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)響應(yīng)，多機(jī)協(xié)同作業(yè)效率提升40%，峰值吞吐量突破每小時(shí)100TEU。異常事件響應(yīng)AI實(shí)時(shí)監(jiān)測設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)與作業(yè)流程，自動(dòng)預(yù)警堆場擁堵、機(jī)械故障等問題，異常處置時(shí)效提升60%，保障連續(xù)作業(yè)穩(wěn)定性。流程優(yōu)化評(píng)估運(yùn)維成本評(píng)估資源協(xié)同評(píng)估節(jié)能成效評(píng)估定期成本審計(jì)評(píng)估指標(biāo)01設(shè)備效能評(píng)估核心參數(shù)05關(guān)鍵指標(biāo)02監(jiān)測要點(diǎn)03協(xié)同指標(biāo)04通過AI能耗分析模型評(píng)估設(shè)備運(yùn)行效率，重點(diǎn)關(guān)注電力成本節(jié)約效果。根據(jù)評(píng)估結(jié)果動(dòng)態(tài)調(diào)整設(shè)備調(diào)度策略，實(shí)現(xiàn)能效最優(yōu)配置。量化AI智算模塊在制冷系統(tǒng)能耗方面的節(jié)電百分比。優(yōu)化供配電策略，通過負(fù)載均衡實(shí)現(xiàn)年度電費(fèi)持續(xù)下降。統(tǒng)計(jì)自動(dòng)化流程替代人工操作的頻次與準(zhǔn)確率提升數(shù)據(jù)。評(píng)估智能調(diào)度算法對(duì)集裝箱周轉(zhuǎn)效率的實(shí)際提升效果?；跀?shù)據(jù)反饋優(yōu)化算法參數(shù)，持續(xù)降低無效作業(yè)成本。分析多機(jī)協(xié)同作業(yè)系統(tǒng)對(duì)岸橋/場橋等待時(shí)間的壓縮數(shù)據(jù)。評(píng)估數(shù)字孿生系統(tǒng)對(duì)堆場空間利用率的優(yōu)化成效。根據(jù)作業(yè)峰值數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整資源配比，減少閑置損耗。檢查預(yù)測性維護(hù)系統(tǒng)對(duì)設(shè)備故障率的降低幅度。評(píng)估智能巡檢機(jī)器人替代人工巡檢的成本節(jié)約情況。結(jié)合故障預(yù)測數(shù)據(jù)調(diào)整維保周期，最大化降低停機(jī)損失。綜合運(yùn)營成本降低模型綠色智慧港口生態(tài)構(gòu)建碳排放監(jiān)測體系部署物聯(lián)網(wǎng)碳排放在線監(jiān)測終端，實(shí)時(shí)追蹤