在构建一个地铁智能运维系统中，我们需要接入哪些关键数据以实现高效和智能化的运维管理？地铁智能运维能力包含哪些方面？如何提升地铁系统的整体运营效率和安全性？

　　在构建地铁智能运维系统时，应连接以下关键数据，实现快速、智能的运维服务：

　　视频和图片数据：根据车载摄像头和轨道摄像头收集的视频和图片数据，可用于监督车站、轨道和汽车的状况。这些信息可以帮助运维人员及时发现乘客停留、机械故障等异常情况，并采取相应措施。

　　轨道旁车辆智能检测系统生成的数据包括车辆规格、净重、轴温等信息，以检测车辆是否符合检测标准。根据对这些数据的智能分析，可以实现车辆的自动识别和故障检测，提高检测效率和精确性。

　　能耗和环境监测数据：这些数据包括车站和汽车的能耗状况，以及车站的环境参数（如温度、湿度、空气质量等）。根据对这些数据的监测和分析，可以改善能源的应用，提高能源效率，确保车站的环境舒适健康。

　　旅客流量数据：根据旅客计数器和智能识别技术收集的旅客流量数据可用于检测车站和车厢的拥堵水平。这些信息可以帮助运维人员科学安排旅客列车计划，优化车站客流组织，提升运营效率和乘客满意度。

　　机械故障及维护记录：包括车辆及设备故障记录、维护历史维护计划等信息。根据对这些数据的智能分析，可以优化维护计划和资源配置，提高设备的稳定性和易用性。

地铁智能运维能力包括以下几个方面：

　　故障预测与健康服务：根据核心部件的状态和特点，预测潜在故障，提前制定维护计划。这有助于减少事故关闭时间，降低维护成本，提高设备的可靠性和安全性。

　　自动检查和维护：利用机器人和无人车辆进行自动检查和维护，降低人工劳动强度和风险。这能够提高检查的数量和质量，确保系统始终处于良好状态。

　　能源管理与优化：通过对能耗数据的监测和分析，完成能源的改进和利用，节能降耗。这有利于降低企业成本和环境危害，提高能源效率和可持续性。

　　旅客服务和安全保障：根据视频监控和智能识别技术，提供个性化的搭便车服务和实时安全监控。这能够提高乘客的满意度和归属感，提高公共交通系统的吸引力和竞争力。

　　数据分析和决策分析：根据对大量运维数据的分析和挖掘，为领导者提供有效的洞察力和建议。这有利于优化运营计划和资源配置，提高整体运营效率和质量。

　　一般来说，地铁智能运维系统的建设必须连接各种关键数据，具有故障预测与健康服务、自动检查与维护、能源管理与优化、旅客服务与安全保障、数据分析与决策分析等能力。这些水平的提高将有助于实现地铁系统的高效、智能和可持续发展。