改革、推进中国式现 代化的决定》，明确提出“建设和运营国家数据基础设施，促进数据共享”。2024年10月9日，中共中央办 公厅、国务院办公厅发布《关于加快公共数据开发利用的意见》，提出“加强数据基础设施建设，推动数据 利用方式向共享汇聚和应用服务能力并重的方向转变。”“研究制订数据基础设施标准规范，推动设施互联、 能力互通，推动构建协同高效的国家公共数据服务能力体系。”2024年12月31日，国家发展改革委、国家数 了新的、更 严格的要求，即要确保数据在大规模、高通量、快速率的流通过程中的安全。数据安全发展到了动态全过程安全阶段，这 时不仅需要更加强大的连接和算力功能，对数据更大规模、更快速率、更高通量流通利用的需求更强烈，而使用控制、隐 私计算、区域链、数据沙箱、智能合约、数据标识、语义发现、元数据智能识别等可信安全的数据流通技术正在成为数据 要素化发展新阶段的主流技术。 欧盟 《通用数据保护条例》 中，BigQuery是Google Cloud构建的高效安全数据流通平台。 BigQuery平台通过EDC组件并嵌入联邦学习，可以提供数据存储、数据处理、数据分析等全流程服务，以实现数据的 高效利用与处理。既能满足互操作性的要求，通过实现不同系统和平台之间能够无缝对接，从而推动数据的流通和共享，也 能确保数据自主权的实现，即保证参与者能够使用与管理自己的数据，在向他方提供数据访问权限时，能够保持对自己数据

• 微模块应为工厂预制化组装并经过严格测试的成熟产品，与供应商密切合作，做好厂验，确保设备的正确安装和配置。 • 使用 DCIM 系统进行资源管理和规划，包括机柜利用率、电力负载、温度和湿度等参数的监控和分析，以优化数据中心的效能和资源利用率 2 ：机房装修 • 注意与空调送回风管道、给水排水管道、消防管道、配电桥架、等电位接地、综合布线等隐蔽工程的交叉和施工作业顺序 • 注意噪声问题，例如风道 解机房内部的空气流动和热量分布情况，有 针对性地进行优化，提高冷热通道效果，减 少能量浪费，从而降低机房的 PUE 值 提高服务器利用率 • 通过虚拟化技术，可以将多个物 理服务器虚拟化为一个或多个虚 拟服务器实例。这样可以更充分 地利用服务器硬件资源，提高服 务器的利用率。通过减少空闲资 源和优化服务器负载平衡，可以 减少不必要的能源消耗 减少服务器数量 • 通过服务器虚拟化，可以将多台 服务器虚拟化降低机房 PUE 热回收利用 将机房产生的热量转化为可再利用的 能源，如供暖水、热水或其他用途。 热回收可以最大程度地利用机房的余 热，提高能源利用效率 利用自然冷源 风、水、空气等自然冷源既环保又省 钱，并且用之不竭，通过对出入气流 的隔离引导，可以充分利用外界的冷 空气将数据中心内部产生的热量带走 储能和蓄冷能源利用 储能技术削峰填谷，利用低峰时段的 冷却能源将冷量储存起来，在高峰时

不完善。 2.2. 安全威胁分析 2.2.1. 被动攻击产生的威胁 （1）网络和基础设施的被动攻击威胁 局域网/骨干网线路的窃听；监视没被保护的通信线路；破译弱保护的通信 线路信息；信息流量分析；利用被动攻击为主动攻击创造条件以便对网络基础 设施设备进行破坏，如截获用户的账号或密码以便对网络设备进行破坏；机房 和处理信息终端的电磁泄露。 （2）区域边界/外部连接的被动攻击威胁 截取末受保 引入恶意代码攻击。 （2）对信息系统及数据主动攻击威胁 试图阻断或攻破保护机制（内网或外网）；偷窃或篡改信息；利用社会工 程攻击欺骗合法用户（如匿名询问合法用户账号）；伪装成合法用户和服务器 进行攻击；IP 地址欺骗攻击；拒绝服务攻击；利用协议和基础设施的安全漏洞 进行攻击；利用远程接入用户对内网进行攻击；建立非授权的网络连接；监测 远程用户链路、修改传输数据；解读未加密或弱加密的传输信息；恶意代码和 （3）计算环境的主动攻击威胁 引入病毒攻击；引入恶意代码攻击；冒充超级用户或其他合法用户；拒绝 服务和数据的篡改；伪装成合法用户和服务器进行攻击；利用配置漏洞进行攻 击；利用系统脆弱性（操作系统安全脆弱性、数据库安全脆弱性）实施攻击； 利用服务器的安全脆弱性进行攻击；利用应用系统安全脆弱性进行攻击。 （4）支持性基础设施的主动攻击威胁 对未加密或弱加密的通信线路的搭线窃听；用获取包含错误信息的证书进

值，并利用函数的表达方式来寻找问题，并与梯度下降法进行配 合使用。但是，在实践中，各系统的函数表达方式有很大差别； 二是人工神经网络技术：该技术是目前最先进的人工智能技术之 一，在运用人工神经网络技术的过程中，其核心思想就是利用神 经元来进行各种管理工作的开发和调节，从而解决了建筑设计中 存在的复杂的非线性映射问题，提高整个建筑的设计水平；三是 形状语法：该技术就是利用一种特殊的几何方法，对各种2D、3D 智能化发展的需要。但在 AI人工智能的帮助下，可以实现建筑设 计方案的模拟仿真，并以虚拟的形式展示建筑的实际情况，为项 目管理人员的工作提供重要的决策支持。在进行建筑设计的过程 中，设计人员应通过网络平台，利用计算机语言开发和人工智能 造型的方法，来建立一个更完善的建筑结构虚拟模型，提高建筑 工程设计环节的实用性和普适性，从而使建筑设计的效果得到最 大程度的保证 [4]。 （二）进行多个设计方案的比较 应的设计方案。在建筑物的实际施工和建立建筑物的3D模型构建 过程中，方案的内容可能会有一些差异，但利用人工智能技术， 在不同的施工方案之间进行实时转换，在相同的观测点上，通过 序列比，对各种设计方法的优缺点进行比较，可以获得更经济、 更有效的设计方法，保证设计决策的水平 [5]。此外，利用 AI人工 智能技术，可以对选定的设计方案进行局部优化，保证修正后的 设计方案更符合工程建设的需要。

未来已来！人力资源管理更要作为先行者，引领 AI 技术在组织中的全面应用， 赋能管理，成为组织管理变革的代言人。 陈果（George Chen）先生 寄语：用 AI 生成“任务”和“流程”，从而利用 AI 来调度、驱动那些执行企 业业务的数字化服务。 HR 数智研究院理事，中国企业知识开源布道师，前波士顿咨询（BCG）数字 化咨询部门 Platinion 董事总经理，前 IBM 咨询、翰威特咨询全球合伙人。 在企业人力资源管理中的应用，让我们先从认识和了解 AI 技术开始。 1. 人工智能的定义及其子领域 关于人工智能的定义，目前大家普遍接受和认可的是：人工智能（Artificial Intelligence）， 英文缩写为 AI，是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知 环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。 综上所述，业界普遍认为人工智能是计算机科学的一个分支，它的目标是让计算机及其他相 是智能机器的科学和工程，特别是智能计算机程序； ● 维基百科的定义：AI 是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能，该词同时也指研 究这样的智能系统是否能够实现以及如何实现的科学领域； ● IBM 给出的定义：人工智能是利用计算机和机器模仿人类思维的问题解决和决策制定 能力，即：像人类一样的思考系统，像人类一样的行动系统。 其他主流的人工智能的定义，包括： 感知 学习 行动 交流 推理 模拟 设计 控制学

精准营销 AI 主要应用场 景 多媒体渲染 模型训练 智慧医疗 自动驾驶 智慧运营 科研应用 AI+ 视频 元宇宙 智能客服 推荐 智慧金融 智慧能源 第 5 页 l 场景： 利用无人机搭载高清摄像 头采集输电线路影像， 通过视觉 大模型识别线路缺陷。 l 应用价值： 实现缺陷自动识别 ， 准确率≥ 99% ，减少人工巡检工作 模型泛化差问题 新能源并网优化 • 问题描述：电网 PMS 、 GIS 、 SCADA 等系统数 据 分散 ，难以整合利用。 • 解决方案：大模型整合多 源数据 ，打破数据孤岛， 实现数据共享和协同分析。 • 国产化适配：使用国产数 据接口和数据治理平台 ， 如南瑞继保 IEC 61850 值，确保模型训练质量。 调优策略：调整学习率 / 批次 大小，必要时重启训练作业， 优化训练过程。 算力利用率监控 监控指标：昇腾 GPU 利用率＞ 85% ， CPU 利用率＜ 40% 。 阈值范围：避免资源瓶颈，确 保高效计算资源利用。 调优策略：优化分布式并行策 略，增加数据预处理节点，提 升整体性能。 模型精度监控 监控指标：验证集误差连续

支持软件定义算力 ( 容器化调度 ) ，切入 AI 推理 ( 智慧城市视频分析、工业质检 ) • 指标： MTBF( 平均无故障时间 )>10 万 h ， 业务 7 ×24 小时运行 ，算力利用率≥ 70% 东数西渲 业务 电源与 散热 智算 一期 网络 带宽 核心业务场景需求 协议 传输 成本 可控 A I 训练 A I 推理 功耗 配置 实施 规划 台，形成千卡算力矩阵； l 每列机架 5U-18U 部署 3 台分布于机柜 中央，利用机柜中上部空间，避开底部 线缆区与顶部散热盲区 l GPU 配置：单台搭载 8 张 NVIDIA 4090 GPU 跨核心冗余：每台 Leaf 的 3-4 条链路中， 2 条连核心 1 ， 1-2 条连核心 2 ，形成交叉互联； 2. 协议支撑：通过 ECMP （等价多路径路由）协议，将流量均匀分配到 26 条链路，路径利用率≥ 90% 。 Spine 与核心业务交换机互联： 400G 单模光纤 ×8 （ 2 台 Spine ×4 根 / 台），形成全 Mesh 冗余，单链路带宽 400G ，总带宽 3.2Tbps （双向）。

这三层体系架构从上至下逐级建立数据资源目录管理中心，每级目录管理中 心建设和管理本级及下级财政的数据资源目录。具体实施时，依照所处财政级 次不同而变化体系层次。总体而言，省级数据资源管理中心主要职责是负责全 省数据资源开发利用总体规划，制定信息提供、交换、共享的规则和范围，对 全省各级财政的数据资源目录进行统一管理。其他财政级次数据资源目录建设 思路参照省级执行。 每级目录管理中心除了建设本级财政数据资源目录外，还要充分考虑向上的兼 式都能实现资 源的交换。其重点关注的是上下级财政间在数据资源目录建设过程中的信息整 合实现、统一管理实现问题。 目录体系与交换体系既是相对独立的、可以独自工作的平台，也是财政信息资 源开发和利用领域的两个重要组成部分。通过数据资源目录体系准确定位资源 和服务的位置，并准确了解信息资源的概况后，可在授权范围内通过交换体系 得到信息资源。另一方面，数据资源目录体系的形成要通过交换体系交换资源 ，并保证目录信息的安全和维 护。 2.2 整体技术路线 整体上是利用多年度多财政的平台 2.0 的数据字典、标准存储、文件服务等组 件来支撑结构化和非结构化数据的存储和管理，让平台真正的成为财政数据中 心的管理者。 在数据利用时，还需根据分析主题的要求，利用分布式、搜索引擎、数据 挖掘等相关技术来实现数据分析利用。 3 功能设计 财政数据资源目录体系定义为以元数据为核心，以财政数据分类表和主题词表

用信息技术、网络技术，实现企业生产、经营、管理全过程的 优化和变革。石油企业正在加快实施数字化转型战略，推进产 业数字化和数字产业化，建设数字油田、智能油田，加强数据 安全管理和信息共享，打造企业核心竞争力。 石油数字化的核心是利用数字技术的优势，将其与石油生产 经营管理相融合。通过数字化和信息化系统，建立数字化的石 油生产经营管理模式，能够有效促进 石油生产经营管理效率和 水平的提升。通过数字化手段对石油业务流程、数据、 AI是推进能源央国企数字化的利器 AI人工智能是推动能源央国企数字化转型的利器，AI能够 帮助企业把数字变为知识表达。知识表达以后就可以用机器识 别，而且可以深度搜索，可以提供自动回答问题服务。利用人 工智能技术来优化企业流程、提高生产效率、自动化客户服务 等。具体场景应用包括： 2.1 全渠道客服系统 （1） Udesk全渠道客服系统广泛覆盖国内外服务渠道，可接入网页、微 信、小 实现服务流程的标准化、自动化，方便企业员工快速上手系统，操 作更简便、管理更规范。 2.7 派单管理 （1） 实现服务流程标准化、自动化，动态地创建工作订单，并在计划冲 突时主动重新分配工程师，利用AI智能分析实时提供优质服务建 议。 （2） 根据地理位置、客户偏好、可用性以及服务协议级别创建调度计 划，智能派单引擎实时计算匹配路由，按照服务要求快速匹配合 适的工程师。 （3） 提供服务

APP/ 预警提 示 大屏显示 API 接口 人脸识别智慧社区管理方案 人脸识别智慧化社区门禁出入口管理、黑名单布控和访客登记管 理系统的价值 1 2 3 4 5 社区不安全因素 •利用生物识别技术有效规避外来人员随 意进出小区，降低社区不安定因素；同时 大大提高了效率，实时监控。 平台优势 采用人脸识别，实时，严格监控进社区人员， 保证非职员不能进，布控人员不能进，访客实 名登记，人证合一。 定位、人脸识别预处理、记忆存储和比对辨识，达到识 别不同人身份的目的。 人脸识别智慧社区管理方案 人脸识别园区出入口无障碍通道管理 功能：记录并识别进出人员（计数）；验证身份 出入口 ( 无障碍通道 ) ，利用人脸识 别门禁系统作为出入口的管理，详细 登记每个人员的进出时间，并确定是 什么身份的人员（住户朋友、访客以 及其他人员等）。 人脸识别智慧社区管理方案 为了有效提升社区出入口的安全及管 人脸比对绝对杜绝如：照片、玩偶、模拟视频等等攻击手段道破。 人脸识别智慧社区管理方案 人脸识别访客登记管理 通过二代证读卡器，获取证件上的人脸照片，与现场持证人的人脸进行比对，检查 持证人与当前证件是同一个人——即利用人脸识别技术，实现探监和到访人员的“人 证合一”验证，确认到访者的身份。 人脸识别智慧社区管理方案 人脸识别大门访客登记架构和业务流程 访客登记 访客进出 人脸识别智慧社区管理方案