新的要求 抓不住 P6 模型的区域属性强、 且缺少多模型耦合工作机制 ， 需要提出大范围精细化 产流模拟方法 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 融合短临预报和实测数据的降水空间分布计算方法 提出了耦合深度学习和时空地理加权回归的数据融合方法（ GTWR-LSTM ） ； 融合站点观测数据与雷达回波反演或模式短临预报数据 ，提供精细化降水时空数据； 降低短临预报平均绝对误差减小 10% 以上 ，预见期延长 6h 以上。 引用 LSTM 模型计算 GTWR 距离权重 短临预报和实测数据深度融合 技术成果： 延长预见 期 综合考虑流域不同土地利用类型、 地形差异和建模精度要求 ，建立了基于空间异质性的自适应水 文 单元划分方法； 建立了产流模式时空动态转换的判别方法 ，在不同降水场景下动态匹配产流模型 ， 实现了大范围 精 细化产流模拟。 技术成果： 提高模拟精 度 考虑流域空间异质性的组合水文预报模 型 组合水文预报模型 产流空间异质性规律 P15 将水文学原理和数据驱动模型相耦合 ，构建物理函数约束的深度学习模型

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 新技术成为工地转型推动力 5G 、物联网、大数据、人工智能、 施工规范以及现场人员安全 工地资产管理 算法智能识别，快速统计钢筋、钢管、盘扣、 木方等物料，简化盘点流程，降低用工成本 工地安全监控 电子围栏、烟火检测、安全帽检测、陌生人识 别等，提升监控效率，细化监管粒度，保障生 可对施工方案进行模拟，对施工人员进行 3D 动画交底，提高了交底的可行性； 在模型建立后，对模型进行观察，找到钢筋的碰撞点，对钢筋的布置进行优化； 也可以模拟模板支撑体系 新建设 数字孪生 数字孪生工地使整个工地虚实相生、同生共存 数字虚体工地 新管理 新服务 “ 数字孪生”将工地建设与管理服务提升至“细胞级“精细化治理水平 全过程 全要素 全方位 数字化 在线化 智能化 一张蓝图 用到底 一张蓝图 干到底 一张蓝图 管到底 一张蓝图 绘到底 三 化 支 撑

大屏实时反映环境数据，展现文明施工成果 扬尘喷淋 自动监测 无线数据传输 平台与 APP 数 据超限自动喷 淋 联动降尘 阈值预警 节约与消耗精准记录，分别分析，一表双用 统计分析，细化能耗，绿色管理 定额消耗，超过阈值自动跳闸，确保用电安全 跑冒滴漏，异常信息主动预警 为绿色施工等奖项申报提供水电数据支撑 数据共享，云端同步 智能水电 施工区 无需排队 ，快速通行 高效率：大幅度提升建筑行业钢筋进场材料验收效率和库存材料盘点准确性，解放劳动力，工作效率成倍提升。 可追溯：识别结果实时保存，实现钢筋验收数字化，上传云端可追溯。 结构化：支持钢筋数量识别和材料选择，实现精细化管理。 AI 钢筋盘点系 统 智慧工地云平台 BIM 轻量化模型动态展示工地现场 项 目智慧工地的 各子系统 ( 人员 实 名制、 施工机械管理、 视频监控、 环境监测 ) 等统一接入 BIM+

能够为建筑设计人员提供更多的设计资源，为建筑建模带来更多 的可能性，帮助设计人员实现更具创造性的设计；三是确保了工 程设计的科学性和合理性。AI人工智能能够实现对设计的可视化， 使设计者能够借助3D模型对设计方案进行细化，并且能够根据用 户的需求和工程的具体情况，通过 AI人工智能技术在建筑设计中 的应用进行实时的补充、修正 [3]。AI人工智能技术能够直观地展 现建筑的外部形态、内部结构及荷载特征，提高建筑结构设计的

，但现有数据中心算力服务能力已经难以有效满 足实践需求 智能计算中心经济社会效益分析 促进产业转型升级 加速新旧动能转化 智 算中 心 政府作为现代政府治理主体，能够在智算中心强大算力支撑下开展精细化、智能化政 府治理，智算中心将在智慧交通、应急管理、防洪减灾、环境保护、地理测绘等场景中有 着极大应用空间 智算中心作为未来 AI 算力生产供应中心，其算力能够充分满足未来政府治理和公共服

完善和后续 维护工作。 ③线路并发全覆盖 对于高峰期的进线情况，利用更换后的高并发量线路来满 足咨询的高峰期情况，全面覆盖客户进线后少等待的情况出 现。 ④客服报表统计指标更细化 大量进线咨询的用户和业务办理不再依赖客服人员每天 手工制作对应报表供管理人员查看，关键指标数据通过系统 报表直接查看和使用。 （4） 应用效果 ①用户进线更畅通高效 ②客服处理问题更便捷

中国电子院 A 三 奥意建筑 食 智慧医疗消毒应用场景 应用场所及功能 医院重点科室全覆盖，建立安 全、便捷、高效、智能的物资 运输及管理软硬件系统。提高 院内物资的配送效率，实现物 资精细化管理，降低医疗成本， 提升医院品牌形象。 优势：节约人力成本；打破空 间限制；提升管理效率。 · 耗材配送机器人：自校验，零差错，高效率，满足紧急多变的术中配送需求。 · 敞开式物资配

视频编辑 VR/VR 概念起步 基础文案初稿 更长结构化文本 多行代码生成 AI绘画正式起步 音频识别 语音合成智能播报 游戏剧情策略、互联网 运营策略等生成 生成视频初稿 AI视频精细化编辑 数字人概念起步 AI语音+视频创作初稿 垂直专业化内容 非结构化写作 长代码准确率提升 根据指令进行 绘画创作 VR/AR及数字人 垂直行业应用 已实现 探索中 待突破 文本创作优于人类 Disney 有万名员工，员工有全职、兼职、实习生与不定时等类 型，薪资有时薪、周薪与月薪等几种支付方式，补贴又分有正常班， 调休班与节假日等几种。这么庞大的组织与复杂的规则，要做到考 勤排班精细化管理，可谓是困难重重。要做到每名员工合理科学排班， 每个周期薪资补贴计算准确，工时数据实时传递，演职人员时间地 点动态调整安排等等，这只有 AI 的帮助才可能真正实现管理自由。 Disney 引入的 数字化应用由点成线，由线及面，最终连成体？ 这一系列的思考和探索引领大家在“无人值守”的旅程中持续前进。“无人值守”的概念可以从 两个方面理解——无微不至和无处不在。“无微不至”是指实现真正的精细化管理，根据每个人 76 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 的不同属性，为其提供整体的人力资源管理；“无处不在”是指能随时随地提供人力资源服务。 实践方向 为了不给业务增添负担，让无人值守的

建设内容：在每层装智能电表和智能水表计量楼层统计大厦总能耗 对系统进行分类如：电、燃气、水等的统计。以及分项如，电量分项能耗应当包括：照明插座用电、空调用电、动力用电、特 殊用电。分类和分项的细化统计，为将来的建筑节能打下坚实的数据基础。 能耗管理  能耗分析管理系统 能耗分析管理系统带来 的价值 远程抄表 用电警告 节能评估 决策依据 通过远程自动抄表，解决了传统手工抄表方式中数

交换机之间，形成 “核心 - 防火墙 - Leaf” 三层架构，适用于南北 向流量统一防护； 2. Leaf 层旁挂部署：防火墙旁挂于核心交换机， Leaf 通过策略路由引流，适用于东西向流量精细化管控。 3. 8 台华三 Leaf 交换机与 2 台飞塔防火墙通过 16 条 10G SFP + 单模光纤实现全互联，每台 Leaf 使用 2 个 25G 端口 降速至 10G 连接双防火墙，形成