北 斗 时 空 （ 上 海 ） 智 算 中 心 项 目 方 案 04 主要系统介绍 Main System Introduction 05 交付与运维 Delivery and Operations 智算中心整体介绍 Overall Introduction To The Intelligent Computing 25 开发要求 建设过程使用 BIM 技术，避免管线碰撞， 交付运营使用数字孪生进行可视化管理； 主要节能措施 光伏、错峰蓄冷、能耗计量、智能运维、 能源管理平台； STANDARD 智算中心——建设标准 电力用户站建设 与外电接入 2025.8 综合配套设施 大楼交付使用 2024.10 二期智算中心交付 2025.12 智算中心土建施工 2024.5 一期土建竣工 一期土建竣工 2025.6 二期土建竣工 一期智算中心交付 2025.8 智算中心——建设进度 主要系统介绍 Main System Introduction 北斗时空（上海）智算中心 ★ 冷冻站：设置变频冷水机组 3 台 ★ 动力配电室：设动力配电为市电 +UPS ★ UPS 系统为 N+1 冗余，后备时间 15min ★ 电信联通移动三家运营商网络接入 间 ★ ECC

能： a) 策略模板：提供数字合约的策略模板，允许数据提供方、使用方等参与方选择模板中的一个 或多个策略创建数字合约。策略模板中应包含多种使用控制策略，包括但不限于：限定数据 产品内容、限定数据产品交付连接器、限定数据产品使用连接器、限定数据产品使用者、限 定数据产品使用操作、限定数据产品使用次数、限定数据产品使用时长、限定数据产品可见 范围、限定数据产品可用范围、数据产品使用时通知、数据产品使用后销毁等；不同逻辑可 用方利用平台提供的能 力按照数字合约要求控制数据的使用，数据使用控制应具备以下功能： a) 数据使用环境：提供使用数据的软硬件环境，支持数据使用方按照数字合约要求，通过算法 或应用使用数据提供方交付的数据产品；连接器可集成隐私保护计算、数据沙箱、数据匿名 化、智能合约等技术，增强数据使用的安全性； b) 控制策略执行：与数据使用环境联动，对数据使用方的数据使用行为进行实时监测与控制， 保证数据的使用符合数字合约要求； 封装为数据产品； b) 产品授权：允许数据提供方在托管环境中数据产品的申请、访问、使用进行授权；也可在数 据提供方支持下，由数据托管方代理完成授权； c) 代理交付：允许数据托管服务方代替数据提供方完成合约协商、合约签订、数据交付等数据 提供方活动； d) 代理记录：应对托管数据的代理日志进行记录，供数据提供方进行查阅、审计。 5.2.2.12 存证审计 可信数据空间服务平台宜按需复用其

系统上云分析 第二步 确定上云模式 第三步 技术选型与设 计 第四步 上云实施与部 署 第五步 上云交付与运 维 ① 上云系统清单 ② 上云需求与驱 动力 ③ 确定上云模式 ⑥ 架构部署 ⑦ 应用改造 ⑧ 数据迁移 ④ 技术选型 ⑤ 架构设计 ⑨ 上云交付 ⑩ 上云运维 第四五步骤，靠云翼云道云眼云桥平台能力上云 第一、二、三步骤，靠专家咨询规划设计 创新“五步骤十流程”上云方法论，全网 线打包 部署版 内部系 本包 统测 试 执行预 置部署 任务 测试环 境版本 测试 测试环 境版本 测试 生产环 境部署 生产环 境验证 开发编译打包 研发测试团队测试与交付 现场实施团队部署于测试 生产环境部署和验证 账务系统支付中心项目实例：老流程 16 个步骤，新流程 8 个步骤，耗时减少 110 分钟左右 需求提出部门：感知提升 需求提出、方案编制、开发、测试到上线的 全过程数字化、可视化 上云前：手工、黑盒 人工登录主机部署，低效不安全；开发过程不透明 上云后：自动、透明 云道在线编译、部署；开发全过程可视 软件开发过程端到端数字化，可视化，大幅度提升需求交付速度，实现需求交付由月到周到天，分钟级版本发布 16 开源分布式平台的智能化运维 1 、集中监控 全网、全专业集中监控，避免各专业重 复建设，降本增效 2 、立体监控 IaaS 、 PaaS 、

文件 7> 数据治理的方向性建议 • < 文件 8> 现有 / 目标架构的 ARIS 模型说明 – 现有 / 目标架构在 ARIS 中被完整记录， 该文件为对建模内容的说明 本项目通过一系列的交付物，回答上海电力企业架构 亟需解决的核心问题 • 上海电力需要加强哪些业务能力建设以应对未来 5 年内各方面的挑战？这些这些能力建设的重点对 IT 有哪些要求？ • 上海电力目前的 IT 架构如何？ 如何确保上海电力具备对已建设的 IT 系统的深化应 用，特别是信息 / 数据方面的实用化？ • 如何将架构蓝图在系统 / 工具中固化，以确保架构在 各个项目中的统一？ 上海电力企业架构亟需回答的核心问题 本项目的相应交付物 本文内容 3 • 能否建造和维护清晰规范 的企业架构并在各部门达 成共识？能否规划出企业 架构的发展路线图并在各 部门达成共识？ • 能否将达成共识的企业架 构落实到项目建设中？ • 参与的信 息化项目 管理流程 • EAM 团队 参与的信 息化项目 组合排序 流程 相关示意图 EA 设计启动 需求设计 EA 设计更 新 EA 转型规 划 规划 需求 分析 设计 开发 交付 审批 监督 变更管理 验收 补救 EAM 在项目 管理中的参与 项目提案 分组排序 集中排序 EAM 在项 目排序中 的参与 提供架构路线图 1 2 3 4 5 资料来源：麦肯锡 滚动修编

化工 程设计软件推动卓越运营和智能制造，助力化工企业实现数字化转型，数字化孪生工厂的产生为企业后续运营储备了丰富的数据资产。众多的工程 企业尤其是设计院，正在谋求以数字化工厂与数字化交付为突破，从而实现企业的数字化转型。 u AI 赋能化工生产和运营 AI 技术助力化工生产实现底层数据采集、中层数据管理和上层工厂运营以及顶层企业管理全方面多维度的智能化、数字化，具有提高生产效率、减 资料来源：《基于工业数字孪生仿真建模的虚拟工厂业务协同模型研究》 - 姚培福 等 数字化交付是构建数字化工厂的 一 个重要环节 数字化交付是构建数字化工厂的一个重要环节 ，数字化工厂与数字化交付已成为现代工程设计领域之中的热门话题 ，众多的工程企业尤其是设 计 院 ，正在谋求以数字化工厂与数字化交付为突破从而实现新时代下企业的数字化转型。 数字化交付通过建立数字化工厂平台以及未来建设智能化工厂的基础 ，再将 ，借助数字化交付平台 ，可以实现在线上对阀门仪表等参数进行监测 ，通过仿真模型进行自动化精 准控制， 并且模型可以不断根据实际情况进行优化 ，大大减少人为操作带来的失误。 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 25 资料来源：《石油和化工行业智能工厂建设的思考》 - 荣彦栋 等 资料来源：《数字化工厂与数字化交付的技术探讨》 - 张鹤 等 图表：数字化交付的数据分类 图表：数字化交付的原理

.......83 8.1 项目阶段划分................................................................84 8.2 各阶段任务与交付物.....................................................86 8.3 资源分配与进度安排............................ 设 经验，为平台的后续升级和扩展奠定基础。 8.2 各阶段任务与交付物 8.2.1 需求分析阶段（2025 年 1 月 - 2025 年 3 月） 任务：完成 13 个部门的业务调研，了解各部门的业 务流程、数据资源、应用需求等；组织专家进行需求 分析和论证，明确平台的功能需求、性能需求、安全 需求等。 交付物：《需求规格说明书》《数据目录清单》《可 行性研究报告》。 8.2 性和可行性。 交付物：《平台架构设计方案》《数据治理方案》 《安全方案》《详细设计说明书》《数据库设计说明 书》。 8.2.3 开发阶段（2025 年 7 月 - 2026 年 9 月） 任务：按照设计方案进行平台的软硬件开发和集成， 包括基础设施层的搭建、数据层的开发、平台层的开 发、应用层的开发等；完成各试点部门场景应用的定 制开发，实现与现有政务系统的对接。 交付物：可运行的平台原型、各功能模块的源代码、

与供应商签订合同时，应明确成本控制责任和奖惩机制。例如，可 设置阶梯式价格条款，或在合同中规定因供应商原因导致的成本增 加由供应商承担。同时，建立供应商绩效评估体系，定期对供应商 的交付质量和成本控制能力进行评估，确保其能够按时按预算完成 交付任务。 在人员管理方面，应优化团队结构和资源配置，避免因人员冗 余或技能不匹配导致的成本浪费。通过合理的人员培训和技能提升 计划，提高团队的工作效率，从而降低人力成本。例如，可通过内 项目进度计划分为四个主要阶段，每个阶段均设定了明确的里 程碑和关键交付物。第一阶段为需求分析与系统设计，预计耗时 3 个月，主要完成医疗场景的深度需求梳理、系统架构设计和功能模 块划分，交付物包括需求分析报告、系统架构图和功能模块清单。 第二阶段为硬件集成与软件开发，预计耗时 6 个月，重点完成智算 一体机的硬件选型、集成调试及核心算法的开发与优化，关键交付 物为硬件集成方案、软件开发文档及初步算法模型。第三阶段为系 统联调与性能优化，预计耗时 3 个月，主要进行软硬件联调、性能 测试及系统优化，确保系统在医疗场景下的稳定性和高效性，交付 物包括联调测试报告、性能优化方案和系统稳定性评估报告。第四 阶段为试点部署与验收，预计耗时 4 个月，选择典型医疗场景进行 试点部署，并根据实际使用反馈进行最后的调整和优化，最终完成 项目验收，交付物为试点部署报告、用户反馈汇总及项目验收报 告。 为更好地跟踪项目进展，设立以下关键里程碑：

.............. 21 8.6 数据服务与交付 ....................................................... 21 8.6.1 服务接口标准化封装 ............................................... 21 8.6.2 可信交付协议与机制 ....................... 3.6 数据开发方 data developer TDSA/A-001-2025 4 受数据提供方或数据使用方委托，对数据进行接入、转换、加工和开发，并将数据产品或服 务等成果交付给委托方。 3.7 数据中介方 data intermediary 在数据提供方和数据使用方之间起到撮合作用，负责供需对接，确保数据需求方和提供方 的匹配与协作。 3.8 可信数据空间监管方 Access Control） AI：人工智能（Artificial Intelligence） API：应用程序编程接口（Application Programming Interface） CD：持续交付（Continuous Delivery） CI：持续集成（Continuous Integration） CPU：中央处理器（Central Processing Unit） DAG：有向无环图（Directed

同步进行，染整智造系统将打样、排产等流程智能化。 • 设计端AI开款效率提升100%，成本降低40%。 • 面料端找布时间缩短至2分钟，找布效率提升300%。 • 生产端订单匹配周期缩短至30分钟，产品准时交付率提升15%。 • 织造环节AI质检模型的识别准确率高达93%。 • 印染环节平均打样次数减少1轮，效率提高50%以上。 服装AI大模型重构全链路效能体系 瑞云冷链通过“零担网络+AI平台”推动冷链物流服务线上线下 AI智能选品 智能补货 供应商中心 商品中心 AI采购大脑 AI数据标注 AI提升 供给能力 挑仓 运输管理 仓库管理 订单管理 AI履约大脑 AI智能工作台 AI智能交付 对账中心 SAP RPA/OCR AI智能工作台 AI行家助手 AI财务管理 售前 售中 售后 • 快速解析非结构化物料描述 • 实现结构化、标准化处理 • 输出标准化目录参数 鹤作为一站式S2B2C数智化营销与采购平台，以“AI+数字化平台+聚合供应链”打通全链路业务闭环，构建覆盖采购、营销、供应链等多场 景的企业级AI智能体矩阵，帮助企业实现精准选品、高效比价、库存优化与敏捷交付。依托AI中台与智能体系统，云中鹤支撑企业应对高频、 复杂、多变的业务环境，持续提升运营效率、降低综合成本、优化全链路体验，推动S2B2C模式从数字化全面迈向智能化。 采购智能体（S端） 以语义解析、需求标准化与智

12.2.2 合作案例展示.........................................................................178 13. 项目验收与交付......................................................................................180 13.1 验收标准制定 183 13.1.2 性能验收标准.........................................................................185 13.2 交付物准备.....................................................................................187 13.2.1 相关行业标准，以确保系统的合规性和可靠性。首先，模型的应用 需符合国家建筑信息模型（BIM）标准，包括 GB/T 51212- 2016《建筑信息模型应用统一标准》和 GB/T 51301-2018《建筑 工程设计信息模型交付标准》。这些标准为建筑设计数据的采集、 处理、存储和传输提供了明确的指导，确保模型输出的一致性和可 操作性。 其次，系统还需遵循国际标准化组织（ISO）发布的 ISO 19650 系列标准