基于航天宏图高分辨率遥感卫星数据、北斗系统高精度定位、SAR卫星沉降监测、高精度基础地理信息、PIE软件交通行业应用系统，获取及时、准确、稳定的交通空间基础信息及时序变化信息，为道路规划与建设、道路建设监管、交通灾害监测、道路运维等，提供保障支持。完成交通基础设施全要素全周期数字化，增强交通基础设施耐久性和有效性，提升设施安全隐患防治能力。

融合中国气象局、欧美气象资料、FY2E、FY4A及葵花8卫星、基础地理数据库、道路气象站、车载移动观测、气象雷达监测体系等多源气象数据，提供临近期（0-6h）、短期（0-3天）和中长期的“逐时次、逐公里”精细化交通出行预警和辅助决策服务。实现对道路的降水、空气温度、路面温度、能见度、路面状况等气象因子的高密度高频次自动监测、精准预报、预警、辅助决策；用户对象包括高速公路管理局、市政交通、轨道交通、交警、物流运输企业、个人驾驶、无人驾驶等。

基于卫星遥感、视频图像、物联感知、地质条件、灾害风险、规划设计等多源数据，运用遥感、北斗、InSAR、无人机、人工智能、数据融合、增强现实等方面的技术，实现安全保护区边界识别，以及对区域内建筑设施进行动态变化监测；对地面线路、隧道的变化（包括沉降、变形位移等）进行定期监测；围绕在建外部工程提供安全评估及风险预警；针对日常管理业务，运用无人机实现智能化“无人巡查”，并对隐患开展全周期管理。

借助物联感知、大数据、人工智能、机器学习等技术，对车站气体环境及热环境进行实时监测和异常预警，通过构建地铁环境指数、环境状态评估及趋势预测、环境与客流及行车组织协同关系、环境与通风空调系统协同关系等多种模型，实现基于云-边-端协同的通风空调系统协同控制，提高地铁整体环境的舒适度，降低能源消耗。同时，还可面向日常运维业务，实现设备信息管理、运行状态实时监测、故障预警及诊断、决策及处置、工单派发、远程辅助维修、运维质量评估，并与施工管理系统融合，抓取底层数据，予以分析展示。

在数字化、信息化、自动化车站的基础上，充分利用人工智能、大数据、云计算AIOT、数字孪生等新一代技术，面向乘客提供全方位体验、面向维保提供智能运维数据支撑、面向站务提供全景管控、面向管理提供决策支持。 以精准获取车站多源数据为基础，以知识图谱引擎为内核，以基于数字孪生的车站数字空间为底座，构建面向客运调度的智慧车站管控系统，将智慧客运、智慧运维、智慧客服所需的数据成果叠加至数字空间底座中，服务于日常运营和应急指挥。