智算中心筑基数字经济新优势 单志广 | 国家信息中心信息化和产业发展部主任 数字新基建 2020 年 4 月 20 日 , 国家发展改革委首次明确 " 新基建 " 的范围 , 主 要 包 括 3 个 方 面 内 容 主 要 是 指 基 于 新 一 代 信 息 技 术 演 化 生 成 的 基 础 设 施 ， 比 如 ， 以 5G 、物联网、工业互联 网、卫 星互联网为代表的 现 有 管 理 体 制 对 撞 ， 规 范 健 康 可 持 续 成 为 数 字 经 济 高 质 量 发 展 的 迫 切 要 求 战略机遇期 做 强 做 大 数 字 经 济 已 成 为 构 筑 国 家 竞 争 新 优 势 、 争 夺 发 展 主 动 权 的 战 略 选 择 交织发展期 新 技 术 、 新 业 态 、 新 模 式 相 互 交 织 演 进 起步拓展期 我 传统的视觉检测系统难以应对越来越复杂的检测 场景以及更高的产品质量检测需求 ，工业质检车间的 自动化和智能化越来越成为行业大势 ，这也为 AI 赋能 工业质检提供了落地的土壤 建设原则 加强区域智能计算中心的 统筹规划，探索开放共赢 的新型建设运营模式 聚焦人工智能 领先技术，开展典型示范 和场景应用 发挥对数字经济产业、 传统产业数字化的叠加 效应、乘数效应 智能计算中心的建设原则 保障网络安全和数据安 全，创造新供给，激发

智慧工地行业发展趋势 随着社会的不断发展，建设市场的不断改进，工程体量也随之不断增长，工地环境更为复杂，对施 工记忆和工艺水平提出了更高的要求。大数据、云技术、物联网及 BIM 等各种技术因素对 建 筑行业的各个环节产生了很大影响，为智慧工地的发展提供了机遇。无论是公司精细化管 理的 内在需求还是当代先进技术快速发展和综合应用的外在动力，建筑施工行业向更加集成 统一管 理、高效协同工作以及更加自动化和智能化的智慧化方向发展 节约您的时间，提高效率 ( 省去在各网站搜寻资料的时间 ) 3. 获得长期的知识积累沉淀 4. 多元化的交流平台，共同学习交流 ( 知识星球社群，微信行业交流社群 ) 5. 成员间行业商机交流，合作共赢 6. 最优的价格，优质的平台，优质的资料 欢迎加入我们团队精心创建的知识星球社群 智慧园区 集成使能 应用使能 应用集成平台 资产性证照 合 荣露性证照 > 软 件 否 作 权 延 书 ◎ 共地证擦 台人易对象 证照统计 营 业 执 照 软件 企 业认定证书 . 屏 幕 水 印 防 止 恶 意 扩 散 限定用途的打印水印 借领情况 搜索类在证照管理的应用 Q 共的储成 ( 木阳 还 ) Q 预的借网 ( 上月 ) 各 经营性证

施工现场监管难 机械设备管理难 降低人工成本 人员管理困难 安全质量问题 智能监管 人工计算慢 绘制、修改不 便 保存交互困难 人工智能 实时、持续监 控 云平台数据共 计算力强 图纸修改方 便 存储交互方 管理升级 智慧建造时代 计算机时代 手绘时代 方案介绍 人员管理 人员管理全流程 单人 VR 安全教 育 多人 VR 安全教 人脸识别考勤系统 AI 无感通行考勤 线性工程移动考勤 GPS 定位 蓝牙定位 人员测温 口罩检测 人员定位 安全之星 人脸识别考勤 考勤数据可对接云筑、 政府平台、 甲方平台 实时显示进出人员身份信息 ， 宿舍信息 ， 出勤时间等信息， 系统后台自动统计在场工人的人数、 工种、 班组等信息 ， 为项 目劳动力 调配提供依据。 l 分析功能 高识别率，适应各种入场环境 高清像素，高倍变焦（ 44 倍） 超远距离覆盖（ 200 米） 动态自动追踪（毫秒级相应） 视频 AI- 违章信息采集处 理 优质视频监控 巡检高效工具 精细管理筑牢安全 全景高点巡检机器人 安全帽下颏带识别 人员聚集算法，防止该区域内人员拥挤，造成疫情扩散等风 险 可在后台设置人数报警值，并根据现场情况调整灵敏度 7X24 小时在线可视化监测，保障工地安全

“ 建 筑 +Al” 融 合 从建筑设计维度思考，“建筑 +Al” 融合，让 Al 机器人应用不再是噱头，而是真正服务于建筑和人 ! 医疗 康养 建筑 机器人 应用 商业 建筑 工业 应用 办公 建筑 文体 建筑 居住 建筑 酒店 建筑 …… 食 智慧导览场景 应用场所及功能 应用于企业、政府大楼、学校、 医院、展厅、商场、机场等公 共场所，提供接待、讲解、商 能 化 作 为 Al 机 器 人 应 用 的 主 导 专 业 ， 融 合 各 种 类 型 Al 机 器 人 为 用 户 提 供 解 决 方 案 ， 并 有 效 促 进 Al 机 器 人 在 建 筑 中 应 用 的 落地。 地面装饰条件： 1. 硬质地面，避免厚地毯等容 易变形的地面； 2. 地表哑面不眩光，有足够摩 擦力不打滑。 水平地面，无凹凸不平、台阶 及坡度 访客管理需求： 与访客系统对接，精准识别贵 时规定不同建筑类型智能化系统、机电独立控制系统等应向上一 级管理平台数据对接要求，应、宜、可对接具体的信息，为智能 建筑数字平台搭建提供数据支持。 2. 参编《建筑智慧化系统工程技术标准》 , 正在编制。 民 用 建 筑 新 型 基 础 设 施 设 计 通 则 General nles for dengn ofnewinfrastruchare ofcvil bunlding ( 国

AI人工智能提升建筑设计质量的有效策略 （一）加大对 AI人工智能发展的支持力度 随着现代科学技术水平的不断提高，将人工智能技术应用到 建筑设计中已是大势所趋。AI人工智能的出现，极大地提高了建 筑设计的全面性，让整个建筑业都能朝着数字化和智能化的方向 发展。但是，人工智能的发展和突破需要一个好的环境支持。因 此，首先，政府应该制定相关的政策和制度来扶持 AI人工智能 的发展，比如为研发 AI人工智能的企业和研究单位提供足够的 毒 软件和防火墙进行定期的升级，提高其抵御病毒和黑客的能力。 结束语： 综上所述，将 AI人工智能技术引入到建筑设计中，对于提升 建筑设计师人员的工作效率，减少建筑设计的成本费用，保障建 筑设计的科学性和合理性都具有十分重要的作用，是提升建筑企 业核心竞争力的重要手段。AI人工智能在建筑风格、建筑结构和 建筑空间等方面具有巨大的应用价值，因此，政府部门要加强对 AI人工智能的发展扶持，建设企业也要大力培养

cHIHainEI-I 中 回 移 动 通 信 CIIHAMODILE 常州地铁 ( 3D0u100 BDE a Chinn Unicon 中回职道 广 州 建 筑 BEa 西 建 筑 工 程 陕建集团 mz EnEI 团 ) 总 公 BDE□ 司 an o u P co n r o n A

实践和标准，以确保其与其他系统的互操作性。 3 建筑工程数字化造价体系的实施路径研究 要成功实施建筑工程数字化造价体系，需要遵循一定的路 径和步骤，以确保系统的可行性和有效性。本节将深入探讨建 筑工程数字化造价体系的实施路径，分析其中的关键步骤和要 点，以指导相关工程实践。 （1）需求分析与规划：在实施数字化造价体系之前，首 先需要进行全面的需求分析。这包括与各个利益相关者进行沟 通，

GB50343-2004 《建筑物电子信息系统防雷技术规范》 中 6.3 节的 规定。 56 5 等 电 位 接 地 端 子 板 的 安 装 应 符 合 《 建 筑 物 电 子 信 息 系 统 防雷 技 术 规范 》 （GB50343-2004 ）中 6.4 的规定。 3.5.1 地锚、地笼的安装 地锚、地笼的尺寸 地锚、地笼的效果图 4、与其它管线等障碍物不宜交叉跨越。 65 5、室外传输线路的敷设，应符合下列要求： 当采用通信管道（含隧道、槽道）敷设时，不宜与通信电缆共管孔； 当电缆与其它线路共沟（隧道）敷设时，其最小间距应符合下表的规定； 电缆与其它线路共沟（隧道）的最小距离（ m） 种类 最小间距 220V 交流供电线 0.3 通讯电缆 0.1 6、当采用架空电缆与其它线路共杆架设时，其两线间最小垂直间距应符合下表的规定； 电缆与其它线路共杆架设的最小垂直距离（ m） 种类 最小垂直间距 1～10kV 电力线

备状态数据，直观的展示，全方位支撑 领导决策。 通过 AR 增强现实技术，能够实现基于 视 频画面的实时数据管理，对接入的系 统和 数据进行实景化管理，形成各系统和 数据 的联动应用 集成联动、互联互通、节约资源、数据共 享的“集约化”建设理念，实现厂区管 理 系统从自动，到智能，再到智慧的跨 越式发展。 实景化营理 远程控制，实现厂区高效、智能、先进的 安全管理。 接入视频、人员、门禁、消防、环境、生 改变传统人员走访式巡更管理，大大减少巡更人员配置。平台支持针对不同时段、不同情况下的多种巡更预 案设 置 。 三 T 镇 视频逐更 50 实景智能管理平台 u @ 黄游 C² 民众 九 3n L 债场通 共 田 火灾联动报警 平台支持接入具备智能识别火灾功能的热成像摄像机，当摄像机侦测到视频画面中的目标温度异常或者 出现烟雾时，产生报警信号能同步传输到平台，并实现在平台上弹窗报警提示，让监控人员更好了解现场情 现场实时 视频，让监控人员更好了解现场情况，作出合理的应急处理措施。 08 报警 ! 13 封控区域可疑大型车辆超时逗留 O 万影珍 u 南 沙 区 通 eum 核汤园 民众 共 黄游 C² 宝 安 区 实景智能管理平台 深圳市 ×@ 人员异常行为预警 平台支持针对管线区域摄像机视频画面标注封控线，当侦测到封控区域附近人员的异常行为时 ( 如入 侵 警戒线、徘徊、聚集等

P31 洪涝快速模拟： 基于深度学习的城市暴雨内涝时空变化快速模 拟 基于典型洪水事件 ，利用同倍比放大 / 缩小法生成不同洪水等级的情景。 生成了不同峰值大小和不同峰值时间的洪水情景共 40 场。 基于 “ 2022620” 洪水设计的不同洪水情景 基于 “ 2014820” 洪水设计的不同洪水情景 技术成果： 提升模拟速 深度学习框架。 共构建 3 个一 维卷积神经网络模型 ，分别对应水位预测、 x 方向的流速预测以及 y 方向的流速预测。 边界条件 ： 模型的上游边界为玉溪水库实测下泄流量及 4 个支流的流量 ， 下游边界为开潭水库的 实测水位。 输入： 5 个流量边界前 24 小时的流量（以每小时的流量为 1 个特征 ， 共 120 个特征） ， 淹没发 生时间 T 为所预测淹没的时刻 ，共 121 个输入特征。