项目编号： 财政数据信息资源目录、数据标准 存储及大数据资产化 规 划 方 案 目 录 1 概述.............................................................................................................1 2 规划思路......................... .......................................................................................20 3.3 数据采集及 ETL 技术支撑功能...................................................................21 3.3.1 数据采集配置...... 2 规划思路 2.1 整体逻辑关系 首先阐明数据资源目录与整体数据分析应用的逻辑关系： 图 2-1 数据资源目录及标准存储在整体数据分析应用中的逻辑结构图 第 1 页 图 2-1 数据资源目录及标准存储(分布式方案) 数据资源目录的建设需建立在《财政基础数据规范》及《财政标准存储规范》 基础上，按照一定的清洗转换规则自生产系统中获取数据后形成符合规范的标 准存储，供形成进一步的主

器件的失效率随着温度的升高呈指数式上升 ［1］，因此 机房内合理的空调配置及气流组织显得尤为重要。 《数据中心设计规范》（GB50174-2017） ［2］指出，在设计 数据中心时，CFD 气流模拟方法对主机房气流组织进 行验证，可以事先发现问题，减少局部热点的发生，保 证设计质量。 本文以呼和浩特地区某智算中心机房为例，通过 对智算中心机房内气流组织及 CFD 模拟结果进行分 析，提出将存量机房改造为智算中心机房的措施，为 开放科学（资源服务）标识码（OSID）： 摘 要： 在将传统数据中心改造为智算中心机房时，面临高功率机柜散热的挑战。由于 液冷方式对基础设施要求高、实施难度大，难以满足快速交付需求，因此采用增 加列间空调、扩大冷热通道间距等方法改造存量机房成为必要选择。通过气流 组织分析及 CFD 模拟研究，提出了将存量机房改造为智算中心机房的有效措 施。 Abstract： When transforming the traditional Keywords： Intelligent computing center；Air distribution；CFD；Air conditioning system 智算中心机房气流组织设计及 CFD模拟研究 Air Distribution Design and CFD Simulation Research in Intelligent Computing Center Room

智算中心暨电力大模型 创新平台解决方案 智算 超算 • 1 行业发展分 析 4 主流智算平台介 绍 2 方案架构设 计 3 典型案例 CONTENTS 加入星球获取更多更全的数智化解决方案 智算中心是以 GPU 、 AI 加速卡 [1] 等智能算力为核心、 集约化建设的新型算力基础设施，提供软硬件全栈环境， 主要承载模型训练以及适合中心推理、多媒体渲染等业务，支撑各行业数智化转型升级 是指 TensorFlow asa Service ，深度学习平台及行业大数据解决方案 智算中心定义 建设目的 应用领域 主要特征 • 专用 ASIC 芯片为主 • 为大规模科学计算任务提供支撑服 务 带动政府治理及各行各业数智化转型升 级，促进产业 AI 化、 AI 产业化 促进信息服务业云化转型，通过资源共 享及弹性发放，供用户按需使用资源 • CPU 通用算力为主 • 智算中心 云计算中心 提升国家及地方科研创新能力 第 3 页 美国：以保持国家竞争力为目的，最先发展智能超算中心， 具备单体算力大、科研实验室居多 国内：近两年已有 30+ 城市建成或在建设智算中心，总体 投资规模超千亿，旨在带动当地产业智能化升级 参 AI

人工智能的定义及其子领域 2. 人工智能的诞生与发展 3. 不得不谈的“ChatGPT” 4. 绕不过去的“大模型”与“大语言模型” 5.“AIGC”才是“王者” 6.“通用人工智能”是“未来” 10 人工智能时代的 HR 作为 17 AI 在企业人力资源管理中应用 的现状及规划 21 1. 调研发现 2. AI 在人力资源管理中的具体应用 （1）全面薪酬管理 案例一：小熊电器薪酬方案优化 在企业人力资源中的应用白皮书 AIGC 的能力范围及可发挥效力场景 63 企业要如何在人力资源中引入 AI 67 AI 在企业人力资源管理中 的应用案例 案例一：三一集团 | 如何用人工智能重塑人力资源管理 案例二：大语言模型应用于共享服务中心的尝试与探索 74 eGPT 产品介绍 86 机构简介 88 （5）考勤、排班 案例一：Disney 考勤排班案例 （6）员工服务及关怀 案例一：腾讯员工关怀新玩法 多家企业人力资源负责人的访谈，策划和撰写了本白皮书。本 书包含以下内容： ·关于 AI 的基本概念、发展历史、最新技术及未来发展趋势 ·AIGC 给企业及人力资源管理带来的变化、挑战和使命 ·AI 在企业人力资源管理领域的应用现状和规划 ·各模块的应用场景、未来趋势及创新案例 ·AIGC 在企业人力资源管理领域应用的探索 ·AI 给企业人力资源管理带来的价值和意义 ·企业要如何在人力资源管理中有效地引入

痛点二：设计人员成本占比高，人效提升难度大。建筑设计行业是人员密 集型产业，龙头企业的人力成本占比集中在 50%到 60%区间；人均创收、 创利较为稳定，收入增长主要依靠员工人数增长。建筑设计项目规模相对 较大、环节较多，容易出现信息偏差，协同管理方式低效以及信息化程度 低，制约设计院人效提升。 痛点三：行业集中度分散，龙头市占率提升缓慢。自 2018 年以来前五大 设计院的市占率基本保持稳定，自 2018 2018 年由 9.64%上升至 2022 年的 10.65%，4 年仅提升 1.01pct，龙头市占率较低且提升缓慢。地域特征明显， 人效提升难度大，设计企业管理半径有限，企业难以持续扩大规模。 ⚫ AI+设计现状：目前主要应用于方案设计阶段，初步设计、施工图设计阶 段应用相对较少。设计行业中部分上市公司已开始布局 BIM 与人工智能， 开展工程数字化设计等多方面业务。AI ROAD 交通快速方案设计系统、 赋能设计提质增效，建议重视率先布局 AI 设计、抢占市场先机的设计龙 头：【华建集团】、【华设集团】、【设计总院】、【华阳国际】、【苏交科】。 ⚫ 风险提示：宏观经济下行风险、在手订单落地不及预期、省外业务开拓不 及预期、项目进度不及预期 ＃title＃ AI 赋能建筑设计，行业困局突围在望 ＃createTime1＃ 2023 年 05 月 07 日 请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明

国家数据基础设施技术路线发展研究报告 目 录 CONTENTS 前言 第一章 人类社会正进入数据要素化发展新阶段 06 数据资源正成为继土地、劳动力、技术、资本之后的第五大生产要素 网络空间升级为算力空间后正在向数据空间进一步迭代 数据产业正快速发展成为数字经济社会的主导产业 数据基础设施正逐步成为数据高效流通的可信安全环境 第二章 世界各国积极探索数据基础设施建设 数据元件 第六章 国家数据基础设施技术发展趋势 68 全球将形成三种数据基础设施主流技术路线 国家数据基础设施将向“一空间（场或网）四技术”方向收敛 数据基础设施将实现人工智能大模型的“数据平权” 05 07 07 08 09 13 21 33 33 34 35 37 37 39 46 50 54 58 61 64 69 71 73 国家数据基础设施技术路线发展研究报告 人类社会正进入数据要素化发展新阶段 06 > 07 第一章 人类社会正进入 数据要素化发展新阶段 数据资源正成为继土地、劳动力、技术、资本之后的 第五大生产要素 网络空间升级为计算空间后正在向数据空间进一步迭代 土地 劳动力 资本 技术 数据 农业社会 工业社会 知识社会 物理空间 网络空间 计算空间 数据空间 人类社会正进入数据要素化发展新阶段

重支撑。 （2） 经济趋势 央国企是我国的骨干和中坚力量，在推动国家经济社会发 展、保障国家安全和维护社会稳定等方面发挥着重要作用。随 着我国进入新的发展阶段，中央企业正在加快构建以国内大循 环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局，央企应该 抓住历史机遇，从发展模式、业务布局、技术路径等方面做好 准备，以数字化转型来驱动高质量发展。 （3） 技术发展 数字化转型是中央企业近年来在提质增效、转型升级方面 优势。 1.3 能源央国企数字化状况 从现实情况看，央国企数字化转型距离数字资产60%的目标还 有一定差距，但是大部分央国企已经开启了数字化进程，特别 是传统能源行业，能源央国企“五大六小”等头部企业也在积极布 局数字化。 图 1：能源央国企发展现状 （1） 石油 石油行业数字化转型是在原有的企业信息系统基础上，利 用信息技术、网络技术，实现企业生产、经营、管理全过程的 起与数字经济相适应的组织模式、运营机制及服务模式。 1.4 能源央国企数字化痛点分析 近年来，在国务院国资委的指导下，央企加快了数字化转 型进程，并取得了显著的成效。但随着数字化转型向纵深发 展，央企面临的挑战也越来越大：一是数字化人才严重不足； 二是数据质量差；三是缺乏数字化经验；四是数字化转型的管 理能力不足；五是部门协调困难，资源分散，内部信息不畅； 六是信息化投资规模大，支出效率低 （1） 缺乏数字技术应用

中国建设 2025 年行动方 案》 数字产业增加值占 GDP 比 重将超 10% ； GDP 增长贡 献率 66.45% 。 人工智能 (IDC) ： 2024 年 备案大模型超 200 家， 行 业模型占 70% ； 2024 年智 算 AIDC 市场同 比增长 79.6%(146 亿 ) ， 2028 年 预计达 1825 亿 (CAGR • 优先部署 GPU 服务器 + 交换机 ，存储 复 用 政务云 数据中心剩余容量 “ 渲染 + AI” 双盈 利 双机热备 + 冗余网络 超微算力 + 华三 网络 多模态大模型 训练 架构支持弹性 扩展 • 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 I 训练 A I 推理 功耗 配置 实施 规划 渲染 集群 高可 靠性 强扩 展性 设计需求 技术需求 美国：以保持国家竞争力为目的，最先发展智能超算中心， 具备单体算力大、科研实验室居多 国内：近两年已有 30+ 城市建成或在建设智算中心，总体 投资规模超千亿，旨在带动当地产业智能化升级 参 AI 领域的竞争是未来世界领导权的竞争 NSF 基础科研

统，联动预设目的楼层。 食 智慧迎宾接待场景 接待导览 · 迎宾： VIP 客户迎宾、握手等 · 导览：引导参观、介绍 · 高管日程安排及提醒 · 重要信息检索与回答 · 多语种翻译等 商务助理 · 联动控制设备：通过平台对接，控制 灯光、窗帘、空调、大屏、电视等 · 服务场景：送水、咖啡，按摩 吧台服务 · 清洁：清洁吸尘 · 调酒：简单混兑 · 机器人联动：呼叫送餐机器人 智能消毒机器人以移动机器人平台为载体，搭载紫外线灯，超干雾过氧化氢发生器和等离子消毒器三 大消毒模块，可应对不同环境的消毒要求。 · 通过机器人自导航技术和 AI 环境识别技术，自动规划路径并判断工作环境所需的消毒时间，实现一 站 式消毒管理。 · 结合人群聚集的污染性强的公共场所，这些地方人群密集度大，机器人可以自主移动、自动工作的特 性，实现公共场所消毒过程量化管理。 应用场所及功能 中国电子院 | A= 奥意建筑 食 室外智慧安保巡检场景 升压站 汽机 0 米 &15 米层 配电房 · 具备高通过性高适应性底盘，搭载红外 、 高清摄像机及特种传感设备，不惧严酷 环 境，替代人工对升压站内的表计读数、 温 度测量、异物识别、声音采集等设备进 行 巡视测量。 · 针对汽机狭窄复杂场景，高自由度机械臂能更好 地对设备进行巡检，完成汽机房室内区域的密封

年《国家国民经济和社会发展第十四个五年规划和 2035 年远景目标纲要》 大力推进数字孪生流域建设 ， 并部署各流域管理机构…先行先试。 — 2021 年水利部召开推进数字孪生流域建设工作会议 2023 年 ，基本建成七大江河、 11 个重要水利工程数字孪生平台。 — 2022 年水利部印发《关于开展数字孪生流域建设先行先试工作的通知》 大力推进数字孪生水利建设 ，支撑保障“四预”工作。 — 2023 年全国水利工作会议 传统模型复用难度大 ，在多模型耦合工作机制方面较为薄弱 ，在大范围地区产流模拟存在一定 的 不足 ，需要建立一套统一的模型开发和映射标准规范 ，在此基础上研发大流域尺度精细化的产 流 水文 模型 新的要求 土地利 用方式 土壤类 型 水利工 程布局 土壤含 水量 水文模型中的下垫面信息 模拟方法。 P7 模型普遍停留在定制化阶段 ， 通用化程度不高 ， 重复建模工作大 目前 多针对特定区域问题定制 ， 通用化程度低 新的要求 国外模型 国内模型 P8 算法在高效支撑数字孪生业务上存在明显不足 ， 需改进算法 ， 以提高计算 效率 现有传统的模型建模过程复杂 ，复用难度大、推广成本高 ，在模型计算方面存在着计算时间过长 的问题。需要改进算法与计算模式 ，提高模型的计算速度。 复杂水网系统示意 堤防 新的要求 复杂水网精细刻画 水量交换节点精准建模