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 务查询、导航、娱乐互动等服 务，满足各类场景下的多元化 需求，节省人力成本，有效提 升服务质量和客户满意度。 准备 · 定制人设 · 自动到岗 ·5G/Wifi 双连接 C 迎宾 · 模式设置 · 路线规划 导览 · 语音播报 翻译、握手、引 导等服务。 机器人联动：根据场景需求， 通过平台对接，实现对大堂灯 光场景控制、空调控制等。 01 Al 机器人应用场景 中国电子院 | A 奥意建筑 · 验证访客信息：身份核对 · 通知接待：通知被访人出迎 · 问询回复：回答访客咨询 · 导览服务：有接待需求时， 导览介绍。 · · 楼层指引：告知访客楼层 · 联动梯控：通过对接电梯系 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

当得知系统出现故障时，首先在最短的时间赶到故障现场查看故障点状态， 并分析故障原因； 2. 立即报告给项目总监与数据中心领导，告知领导故障原因； 3. 运维工程师在排查出故障后，如能够立即解决，则立刻解决故障，如需要设 备厂商的技术人员到现场，应立即拨打技术厂商的技术工程师联系电话，请 求立即到现场进行故障排除； 4. 如果因硬件设备出现故障而无法修复，需要更换时，应报数据中心领导，同 时立即办理硬件更换事宜； 指设备在运行中出现的 故障具有潜在的系统瘫痪或 服务中断的危险，并可能导 致设备的基本功能不能实现 或全面退化 1. 当得知系统出现故障时，首先在最短的时间赶到故障现场查看故障点状态， 并分析故障原因； 2. 立即报告给项目总监，项目总监应通过电话或当面把故障报告数据中心领导； 3. 运维经理在排查出故障后，如能够立即解决，则立刻解决故障，如需要设备 厂商的技术人员到现场，应立即拨打技术厂商的技术工程师联系电话，请求

传统的视频监控，只能做到事后诸葛亮，无法及时报警，且事后查询费人力、 财力、物力；  访客身份无法确认，导致可能事件发生无轨迹可查；  出入口必须有专人盯守；社区人员过多，专人无法识别是否为该小区身份，导 致进入管理漏洞；  非社区车辆进入小区乱停乱放，无法知晓车主身份。 人脸识别智慧社区管理方案 针对以上情况，十分有必要建立一个高科技、全面、人性化、智慧社区管理系 统： --- 采用人脸识别 加快验证速度 1 秒即可完成一次验证过程。 D. 不需要模板注册 传统的人脸识别（甚至其他生物识别）都需要预先对用户进行注册模板，才能在识别验证的时候被认知，而基于 二代身份证做的人证合一验证，则直接利用二代身份证内信息和照片作为模板，直接提取特征用于比对。 E. 在自助业务办理过程中自动核查办理人身份 方便第三方集成，凭条。 人脸识别智慧社区管理方案 算法 自主研发 软件 自主研发

、技 能点、对口专业等信息。 启用薪智平台后，掌上高考借助 AI 应用在新职位识别及职位任 职要求等信息提取方面发挥重要价值，例如： 1）运用 AI 进行岗位类别划分，对没有匹配到岗位的样本则提取 相似度高且超过一定数量的样本组合成新职位，职位库保持动态更 新。 2）对各类职位的职位描述智能解析，结合行业知识图谱完成知 识 / 技能识别，再将职位描述重新解析后完成本科和研究生专业匹配。 大数据提供弹性福利 和商业保险相关外部知识库、易路“eBot 小易 机器人”则通过知识库的调用，为企业实现个 性化福利方案规划提供数据依据。 智能情绪分析 通过分析员工的文本、声音和其他数据，了解 员工的情绪状态，及早发现问题并采取措施的 情感分析。典型应用场景是员工咨询应答，即： 如果检测出员工已有不满情绪，则及时触发让 人工客服介入。此外，该技术也可以被应用到 对客服人员服务态度的监控上。典型的产品包 要动态监测、 实时更新。 结合该企业面临的诸多难点，薪智平台巧用 AI 赋能提供诸多解 决办法，帮助完善组织和人才发展整体水平： 1）行业知识图谱：利用 AI 技术构建行业知识图谱，梳理出半导 体行业的岗位需求和职责，内部 HR 与行业专家对结果进行校准。 2）数据挖掘和分析：通过 AI 算法对内外部数据进行对齐后，进 行挖掘和分析，获取有关行业薪酬、人才需求和岗位趋势等信息。 这

提交唯一性及正确性 属性 接收处理返回编码，保存 至本系统数据库。 使用唯一性属性在正式数据中检索 若不存在，则生成临时码，并想流程 管理平台提交申报请求。 若存在，则获取正式码及当前相关属 性。将正式码作为申报请求响应返 回。 比较当前正确性属性与申报请求中的 正确性属性，若存在差异则向流程管 理平台提交变更请求。 流程请求响应 申报审批流程 审批完成后，如审批通过，返 回正式码；如审批打回，返回

施。支撑智慧化转型的正是以云计算、大数据、人工智能 为核心的智慧计算。 智慧时代需要新型基础设施 疫情期间，腾讯和阿里每天都在扩充云计算资源，用 于支撑视频会议、在线办公等业务。百度地图则利用其每 天响应位置服务请求千亿次所产生的大数据，通过数据定 向、分析等途径助力流行病学调查。而浪潮的智能工厂里 各种智能设备以及背后的路径规划、图像识别等算法，也 是高效复工复产的必要条件。 CAPI等新型超高速内外部互连技 术，实现异构计算芯片的融合；CPU之间可以通过池化融合 的方式来实现灵活组合，可以根据业务场景动态形成1路到 多路多种计算单元；异构存储介质，如NVMe、SSD、HDD 等则通过高速互连形成存储资源池。 在计算和存储资源池中，除了传统的CPU和GPU之外， 还可以运用更多新型的计算芯片、存储介质和互联技术， 进一步提升数据中心的处理能力。 例如，谷歌专为人工智能设计的芯片TPU。与GPU相 一倍，每单位作业成本下降近50%。 互连方面，异构芯片高速互连的技术CXL、open CAPI 等，实现了CPU和设备、设备和设备之间的内存共享，构建 高效池化的智算中心从理想照进了现实。 软件层面则通过软件定义，在可重构的硬件资源池基 础上，通过灵活的组织，将不同的资源池组成专业的服务 器、存储、网络系统，并实现资源的高效管理和调度以及 数据在池化资源的灵动流转。当AI与软件定义结合后，赋

数据采集模块包含采集分类配置、数据采集、数据确认三大模块。数据采 集配置的作用是维护数据采集的各项设置信息；数据采集是根据采集端的配置 第 23 页 系统自动或人工方式采集数据；数据确认是针对采集的数据根据设置的确认规 则，以系统、人工结合的方式确保采集数据的准确性。 采集的数据有些来源于财政内部业务系统，有些来源于其他部门的数据提 供；并且对于不同部门或者不同的数据分类，提供的模式可能是数据文件、中 间表或者是 方面要求格式的数据，为查询分析做准备；数据转换平台提供对明细数据库的 清洗和汇总以及对已汇总数据的二次清洗。 3.3.5.1 转换设置 在数据转换平台中，转换设置实现四个功能：参数设置、元数据定义、清洗规 则设置、汇总规则设置。 1) 参数设置 本模块中主要功能是设置转换平台的公共参数，例如转换执行频率参数、清洗/ 汇总库参数等。 2) 元数据定义 在元数据定义模块定义内容包括：数据源表名称、数据源类型、服务器地址、 伴随着大数据时代的悄然来临，对数据的重视提到了前所未有的高度。套 上大数据的光环后，原本那些存放在服务器上平淡无奇的陈年旧数一夜之间身 价倍增。按照世界经济论坛报告的看法，“大数据为新财富，价值堪比石油”.大 数据之父维克托则乐观预测，数据列入企业资产负债表只是时间问题。 但是，数据真的可以和资产直接划上等号吗？在获得高度重视的同时，很 多企业对数据资产的看法陷入误区。事实上，数据有可能成为资产，但不是所 有数据都能

据通过人工方式导出，并导入外网前置机；外网业务系 统数据直接通过数据交换平台对接至外网前置机。 2 政务内网 共享前置 前置机部署在政务内网和专网，业务系统数据统一汇聚 到内网专网共享前置机中，然后通过人工方式将数据导 入到政务外网共享前置机中。 3 专网 独立前置 前置机部署在专网，专网与外网逻辑隔离。委办局的网 闸等设备或安全接入平台等实现专网到外网的通信，将 数据推送到外网前置机。 3、数据处理层 大 置执行，保证不产生重复数据 3 数据交换平台配置，可自定义数 据采集内容和数据采集周期 提供采集周期和采集数据内容的配置功 能。 4 数据字典采集和整合，保证数据 一致性 梳理数据字典及各委办局数据比对规 则，ETL 配置执行 5 数据入库规则，入库后形成各委 办局主题以及基础信息库（专题 库）并保证数据质量 将整合后数据分为委办局主题库和专题 库，分析每层入库规则，从不同层面上 保证数据的质量。 核。已对 关键岗位人员进行全面、严格的安全审查和技能考核。具有对考核 结果进行的记录；具有关键岗位的安全审查记录。 岗位风险与职责 在 OA 系统中有标识出所有岗位的风险。建立上岗人员的筛选准 则。《XX 云计算中心电子政务云平台服务安全组织与人员管理规 定》中对各个关键职责进行了分离，并通过访问控制措施进行落 实。 安全意识教育和 培训 定期进行岗位技能和安全技术方面的培训。《XX 云计算中心电子政

传统产业智能化变革需求迫切 · 人工智能行业内企业对新型算力基础设施的需求迫切 三 XTROTEC 中 科 逆 熵 7.20% · 涉及范围广，包括汽车、医药、化学、电子、半导 15.3 0% 体、印刷、食品饮料、物流、烟草、医疗、电池等 电子及半导体设备 ■汽车制造 制药业 其他 · 2019 年中国机器视觉行业销售额 103 亿元 · 对比 2013

gle Cloud的数据交互 体系中扮演着桥梁的角色，是实现互操作性的关键一环。借助EDC，服务提供商和消费者的数据系统得以无缝对接。例如， 消费者可以将数据发送到BigQuery中，服务提供商则通过EDC进行访问和分析，而无需直接共享自身数据，最终将处理后 的数据提供给消费者。这一特性在保障数据自主权方面意义重大，服务提供商不用担心数据泄漏风险，还能充分利用自身分 析能力为消费者数据提供价值。 为了确保能耗数据和碳强度数据能够在不同环节之间安全高效地传输与共享， EDC发挥了关键作用。其中，连接器负责 搭建数据交换通道，联邦目录帮助参与者发布和发现数据产品，身份中心管理参与者身份以保证数据访问的安全性，注册服 务则提供快速准确的注册信息管理服务。借助这些功能，产品制造商可以放心地将生产工艺中的能耗数据分享给客户，而客 户也能够基于这些数据优化设备运行参数，减少不必要的能源浪费。 通过集成OPC UA、AAS 子等参与的产业生 态，打通端到端数据链，提升生产要素配置效率20%以上，支撑欧盟汽车业 可持续转型与供应链韧性。 德国工业数据空间（IDS）由弗劳恩霍夫研究院2015年启动，依托“五层三原 则”架构（业务/功能/流程/信息/系统层+安全/认证/治理），通过数据连接 器与双认证机制实现跨境安全流通。IDSA联合130余家企业构建生态，覆盖 供应链、制造优化等场景，推动海尔等企业数据互联。政府投入500万欧元支