2015年6月,有“中国最美高铁”之称的合福高铁正式运行,它不仅为合肥及沿线城市的经济发展带来了拉动效应,更是美丽“中国梦”的一个缩影。合肥高铁南站作为合福高铁的起点站,为了实现高度密集换乘情况下的安全保障,需要部署大量高清监控设备以提升安防与应急管理能力。不过,要实现并保持这些高清监控设备高效且稳定的运行状态并不容易,一方面施工部署需要单独“开槽部署供电系统”,另一方面由于电源的不稳定,终端设备故障率较高,使用寿命也大大降低。一道难题,就这样摆在了合福高铁南站弱电施工方的面前。

合肥南站
“单独开槽布电”,一筹莫展
作为负责合肥高铁南站弱电施工的集成商,安徽讯飞智元信息科技有限公司(以下简称“讯飞智元”)的项目负责人谈到,“在弱电项目中,高清监控等设备在铺设网络线路同时,还要独立部署电源系统,存在操作难度大、实施成本高、后期维护难等一系列问题。尤其是新增、升级改造,以及对功率超过40W 的设备,采用传统的集中供电方式,‘掉线’的现象较为常见,每次遇到这个问题,我们只能单独拉电,涉及的工作量也较大。而更换终端或供电设备,维保成本较高。”
本次合福高铁南站施工的矛盾更是突出,不仅按照传统方式施工工期紧张,而且高铁这样的应用场景对于安保要求很高,监控设备的“掉线”无疑会带来难以预料的安全隐患。
“网电合一”现身,时不我待
锐捷网络在与讯飞智元技术人员交流时,了解到项目面临的这个问题。两家创新型企业能不能一起联合攻克这个难题呢?在了解清楚需求及技术细节后,锐捷网络迅速拿出了产品原型。锐捷开发人员与讯飞智元工程师在现场经过多次测试改进,最终形成了HPoE(High Power Over Ethernet,大功率以太网供电)技术方案,该技术可以满足远端设备大功率供电的需求,由于电压稳定,大大减少了终端设备的故障率。
据了解,HPoE供电方案可广泛应用在弱电新建和改造场景,满足监控、门禁、信息发布、停车场、DDC等系统中大功率终端供电需求。简单来说,就是只需一根网线,即可完成60W末端供电和数据传输,突破了POE/POE+供电30W的局限性,不必在施工环境增加开槽、铺管、穿线、调试、墙体和地面美化等工序,大幅缩短了施工周期。
讯飞智元希望利用智能建筑领域的这一“新技术”,彻底解决这个“老大难”问题。方案确定后,在讯飞智元的积极配合下,第一时间里,一个由锐捷企业网智能建筑行业部、交换机事业部、福州研究院、RIIL事业部抽调的精英团队迅速组建,连夜赶赴合肥南站。
三天三夜,高梯上的摇摆
整个部署实施的团队总计7人。在到达合肥南站工程现场之前,大家互相没有见过面,但从南站集中的那一刻开始,却展示出了惊人的战斗力。
当天下午五点全部人员到齐,三个小时的需求调研和施工分析后,八点开始分工,八点半开始各司其职。调试交换机配置、拆除监控设备、PBOX安装调试、拆除现场吊顶、每个人都有条不紊的工作,但同时也在与时间赛跑。

凌晨四点左右,锐捷工程师正在安装PBOX
讯飞智元的现场技术人员介绍了一些更具体情况,他谈到:“整个施工过程,最辛苦的工作就是安装PBOX(前端工业级供电适配器),这需要在摇摇晃晃的高梯上安装,而且周身空间非常狭小。在凌晨四点的时候,我在下面负责扶梯子,已经明显感觉梯子在抖动,很显然,锐捷负责安装调试的工程师已经有些体力不支了。我说换换吧,可他却一再坚持。”
经过三昼夜的紧张部署,合肥高铁南站北广场项目共部署HPoE交换机27台,一套IPDM,其中HPoE联接红外快速球机34个,同时还联接了:门禁、无线AP、枪机、DDC等大功率远程终端设备。
这绝不是“一把普通的梯子”
从2015年5月HPoE上线,到项目正式交付的6个月内,系统的稳定性得到了充分验证,同时也得到了讯飞智元现场技术人员、合肥高铁南站运维人员的高度认可。另外,从实施成本上看,采用27台HPoE设备部署,包含人工和设备、辅材等,比传统部署节省大约7W元、工期省去一半以上。但这仅仅是北广场的小部分摄像头进行部署,如果整个合肥南站全部采用HPoE进行供电,将省去一笔惊人的巨大开销。此外,如果采用传统供电,弱电商就需要经常“爬梯子”,在现场检修供电问题导致的设备故障,这种后期运维成本的节省更是难以估量。
HPoE+RIIL IPDM解决方案,扔掉的是一把电力检修人员危险登高的梯子,但却给了智能建筑设计施工、运管维护一把攀登新梦想的梯子。如今,通过合肥高铁南站的监控室大屏幕,RIIL IPDM可以基于设备对象的物理位置信息,全方位展示高铁车站中各个子系统、IP设备的分布情况,实现了设备网故障的可视化管理,让建筑向着最终的智慧化迈出了至关重要的一步。
好文章,需要你的鼓励
尽管全球企业AI投资在2024年达到2523亿美元,但MIT研究显示95%的企业仍未从生成式AI投资中获得回报。专家预测2026年将成为转折点,企业将从试点阶段转向实际部署。关键在于CEO精准识别高影响领域,推进AI代理技术应用,并加强员工AI能力培训。Forrester预测30%大型企业将实施强制AI培训,而Gartner预计到2028年15%日常工作决策将由AI自主完成。
这项由北京大学等机构联合完成的研究,开发了名为GraphLocator的智能软件问题诊断系统,通过构建代码依赖图和因果问题图,能够像医生诊断疾病一样精确定位软件问题的根源。在三个大型数据集的测试中,该系统比现有方法平均提高了19.49%的召回率和11.89%的精确率,特别在处理复杂的跨模块问题时表现优异,为软件维护效率的提升开辟了新路径。
2026年软件行业将迎来定价模式的根本性变革,从传统按席位收费转向基于结果的付费模式。AI正在重塑整个软件经济学,企业IT预算的12-15%已投入AI领域。这一转变要求建立明确的成功衡量指标,如Zendesk以"自动化解决方案"为标准。未来将出现更精简的工程团队,80%的工程师需要为AI驱动的角色提升技能,同时需要重新设计软件开发和部署流程以适应AI优先的工作流程。
这项由德国达姆施塔特工业大学领导的国际研究团队首次发现,当前最先进的专家混合模型AI系统存在严重安全漏洞。通过开发GateBreaker攻击框架,研究人员证明仅需关闭约3%的特定神经元,就能让AI的攻击成功率从7.4%暴增至64.9%。该研究揭示了专家混合模型安全机制过度集中的根本缺陷,为AI安全领域敲响了警钟。