数据空间 人类社会正进入数据要素化发展新阶段 08 > 09 国家数据基础设施技术路线发展研究报告 在现代经济社会发展史上，任何一项新型事业的发展壮大都离不开背后产业的支撑，正如软件事业背后的软件产业、集 成电路背后的集成电路产业、电子信息事业背后的电子信息产业一样，数据事业的发展壮大也离不开数据产业的发展。当前， 围绕数据资源“采、存、算、管、用”的全生命周期各环节，已形成一大批数据资源、数据技术、数据应用、数据服务、数据安 国家数据基础设施技术路线发展研究报告 化的数据标注与合成技术正成为海量非结构化数据成为高质量数据集的关键核心技术。第二个方向是向深度拓展，即从公域 数据领域向私域数据领域拓展。随着人工智能大模型的快速发展，全球可供大模型训练的公域数据即将耗尽，而原先由于涉 隐涉密（国家机密、企业秘密、个人隐私）而被尘封的海量私域数据，正在成为人工智能高价值数据集的重要数据源。传统 意义上的不可流通数据将随着隐私计算、区块链、智能合 Quick- Sight生成商业智能仪表板。用户可以利用Amazon SageMaker提供的服务来实现机器学习和数据检索，使用Amazon SageMaker，用户可以通过在数据空间的更大组合数据集上训练模型来运行预测分析。用户通过使用AWS身份和访问管理 （IAM）、AWS密钥管理服务（AWS KMS）、AWS Lake Formation、AWS控制塔等服务来实现对数据的控制和访问。用户

模型管理 模型监控 主要包括 AI 智算集群、超算集群、高速网络、通用计算集群、高性能存储集群、安全中心、云管平台、运维平台等。 平 台 安 全 运 维 监 控 平 台 云主机 裸金属 镜像服务 对象存储 硬件基 础设施 基建基 础设施 应用中心 自动化部署 预置算法框架： PyTorch 、 Tensorflow 技术细节：采用国产化数据接口（南瑞继 保 IEC 61850 协议适配器） ，确保数据采 集 的稳定性和兼容性。 工具 / 平台：使用华为云 DataArts 数据治 理 平台 ，进行数据的清洗和预处理。 基础模型与架构 参数量与优化 输入输出设计 模型架构参数 数据集划分 划分比例：训练集 : 验证集 : 测试集 =7:2:1 ， 按时间顺序划分 ，避免未来信息泄露。 技术细节：自主研发电力数据划分工具 Python 编程语言实现数 据集划分 ，适配电力行业数据特点。 数据预处理参数 基座模型选型及预训练参数 l 第 12 页 1. 数据预处理 • 数据清洗、标准化及特征工程 2. 模型训练 • 输入：标准化后的数据集 • 昇腾集群分布式计算：

精准导航 智能决策 利用卫星定位、惯性 IMU 、激光 雷达及视觉等进行精准定位，实现 全局路径规划，自主调整决策。 智能调度 实况监控 能够对任务执行情况、车辆状 况进行实时监控；通过后台控 制可实现线路实时设置、任务 时间设定以及多机协调调度。 环境感知 自主避障 通过激光雷达及视觉传感 器对环境进行识别，获取环 境实时动态，并依据环境信 息进行调整，针对任务执行 内容采取不同策略。 资源的统一管理。 高可靠：支持计算、存储、网络全冗余架构，资源弹性可扩展， 支持动态迁移和重配置资源。 高安全：有效保障业务连续性，数据自动副本，分片保存，保 障数据不丢失。统一认证审计，智能管控信息安全。支持负载 均衡和链路聚合。 高性能：通过服务器与存储的集群，性能并行化，带宽聚合化， 负载均衡化，将获得更高的服务性能。 易整合：完备 P2V 和 V2V 工具，支持将现有应用服务和数据 平台定位：关注的云平台的统一管理，而不是底层的虚拟化或 具体资源。支持平台资源和应用快速扩展。 数据中心弹性扩展，满足未来业务增长的需要。 帮助客户构建自助、标准化的服务型基础设施的 同时， 降低管理成本。 • 可集中部署，统一管控，故障自恢复，系统更 加健壮，运行零风险。 • 从业务应用、中间件、基础设施层三层一体化 安全管理和保护。 • 服务响应更加迅速，充分发挥设备性能，提高 利用率。 • 快速和轻松地升级到云中，最大保护现有投资。

《关于促进全国一体化算力网络国家 ( 贵州 ) 枢纽节点建设的若干激励政 策》 建设支持：奖励新建算力中心 ，发放“贵州算力券 ”， 打造算力高地。【申请 “贵州算力券” 800 万】 数据流通： 归集数据集 ，建设训练基地 ，奖励数据交 易 主体。 产业发展：培育产业生态 ，发展云服务 ，汇聚算力资源。 场景开放：推广典型案例 ，奖励优秀应用项目。 主体培育：打造产业链 ，奖励落户企业 ，落实税收优惠。 控的全流 云管平台 由管理层 安全中心 安全层防护 性能存储集 经网络层传 用计算集群 计算层输 高速网络 业务数据 智算集群 数据流向 主要包括 软件 设施 硬设 施层 基础 设施 运 维 监 控 平 台 第 11 页 l 1152 张 GPU 理论总算力超 ） l 性能与防护： 10Gbps 数 据 吞 吐 ， 支持 SD-WAN 和零信任架构 ， IPS 入 侵 l 技术价值：为 Spine 层构 建网络骨干 ， 保障千卡集 群数据同步高效、稳定； l 部署： 2 台 S9850-32H 作 为纯 Spine 层交换机构建 骨 干 网 ， 2 台 S9850- 4C 兼顾业务 / 管理核心

隐思识别 用电监测 人员定位 智能地磅 视频监控 智能宿含管理 Wi-Fi 安全答题 D 污水 pH 监 控 雾炮智能控制 智能电表 喷淋智能控制 视频监控 喷淋智能控制 工地广播 视频监控 塔吊防碰瞳 吊钩可视化 培吊安全监视 高漓球机 工地广播 智慧工地现场部署图 吊钩可视化 节点更易懂。 支持定制 l 三维技术交底 应价群反 HIDH 29Sm 5 部 用二维码管理设备运行、检修状况施工人员可以现场扫描添 加记录，取代传统纸制录入，更加方便快捷，后台统一集中管 理，管理人员可以远程查看设备状态，加强设备监控，确保施 工安全。 可将每日的技术交底文件、机械 操作安全技术交底等各类交底文 件集合做到二维码。开工前，施 工人员扫码就可以查看当日技术 自动上传数围到 云瑞服务盟 多种慢式选择 通应不同工况 深 度 增 加 安全管理 Security Management 见止 1 SSG F > 视 频 监 控 > 高 支 模 检 测 > 基 坑 监 测 > 危险区域智能提醒 > 卸 料 平 台 监 测 > 工 地 广 播 电线拖地，开关电验随隐摆放 TIIm 防作 设 ⑨1#

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 特殊药品配送机器人：实现毒麻类药品记、送、存、管一体化，确保流程安全，降低管理成本。 · 垃圾回收机器人：安全，高效，无人操作，一站式医疗废物输运清理系统。 · 封闭式物资配送机器人：实现较大型医疗物资封闭式自主输运，分别密码管控确保物资安全，流程可控，装卸自如。 01 Al 机器人应用场景 中国电子院 | A= 奥意建筑 食 智慧医疗物流应用场景 厨房服务 全屋智能控制 教育和陪伴 · 浇花 · 地板清洁 · 叠衣服，简单步骤 · 开冰箱：拿水、可乐等 · 机器人联动：智能咖啡机 · 机器人联动家用电器：灯、电 视、空调、洗衣机、音箱等控 制 · 环境设备控制：视频监控、窗 帘开关 · 环境监测：通过传感器获取温 湿度 照度等信息 · 教育：写作业、读绘本、背诗 · 娱乐：写字、画画、下棋、跳舞 等 · 陪伴：睡前故事、陪练瑜伽

新型智慧厂区是运用人工智能、大数据、物联网和设备监控技术强厂区安保和信息管理；通过先进技 术，保障厂区生产运营 加 安 全 ， 同 时 减 少 生 产 线 上 人 工 的 干 预 、 即 时 正 确 地 采 集 各 类 生 产 数 据 ， 以 及 合 理 的 生 产 计 划 编 排 与 生 产 进 度 ， 并 且 整 合 各 业 务 系 统 数 据 资 源 ， 构 建 一 个 高 效 智 能 的 、 绿 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 产等系统。对接入的系统进行集中展示和 藁约化建设 携酥网愤入 新型智慧厂区 进一步提升管控需求 推进安全防控业务应用功能的深度融合，完善厂区立体化防控 体系建设，发挥指挥中心管理中枢作用，为厂区安全稳定提供 有力的科技支撑和机制保障，确保厂区长治久安 进一步提升应用效能 推进系统整合和资源共享，实现“一人采集，全员共享” 信息化系统服务基层，减负增效、简便快捷的保障作用，进 一 步提升实战应用效能 进一步提升智能水平 运用物联网、增强现实、智能分析、 GIS 、大数据与软件集成 等多种先进技术，构建实景式、网格化立体防控系统，实现厂 区整体智能化管控，有效提升厂区安保和安全生产管理的智能 化水平 业务 需求 业务需 求 基于 AR 增强现实技术的视频实景地图，通过对实景信息标注，可在视频画面中直观的呈 现 厂区各类信息；

《住建部关于推进建筑信息模型应用的指导意见》 《国务院办公厅关于促进建筑业持续健康发展的意见》 《住建部 2016-2020 年建筑业信息化发展纲要》 《住建部关于进一步加强施工工地和道路扬尘管控工作的通知》 《国务院全国建筑工人管理服务信息平台数据标准》 施工事故多发，安全监管薄弱 扬尘噪声污染大，遭政府叫停 劳务用工混乱，恶意讨薪时有发生 缺乏管理手段， 施工质量和进度得不到保障 （ 8 路 16A ，及 PDU 供 电） 基于柜体电设备 实行智能化供电 一路交流接入 基于站址式数据采集及传输 485 总线 有线传输 基 于 站 址 式 多 网 络 数 据 采 集 及 传 输 4/5G 无线传输 有、无线综合传输接入 光纤传输 网线传输 风速传感器 百叶盒 风向传感器 PM2.5 、 PM10 、 、噪声感知 感知 获取 炮雾喷淋 塔吊喷淋 LED 视频监控 塔吊 电梯 （ 2.1 ） AI 分析 （ 2.2 ）联动声光告警 （ 3.1 ）用电监测 （ 1 ） PM2.5 联动 （ 3.2 ）触发空开控制 小 站 数 据 采 集 杆 体 柜 体 智慧工地“云 + 边”应用联动 烟感 （ 4.1 ）烟感采集火灾信息 （ 4.2 联动摄像头巡查） 联动显示 （ 2.3 ）文字告警 （ 2.4 ）语音提醒 菜单式选购：

培育生态 保障安全 创新发展 总体规划 政企协同 需求牵引 先进适用 智能计算中心的建设要点 以培育区域 智能生态圈为根本 以全面提升 AI 计算力为核 心 着力推动 AI 产业创新聚 集 以促进数据 开放共享为基础 免费或低成本提供很多开源的人工智能算法及其代码 以强大算力驱动 AI 模型对数据进行深度加工，源源不断产生各种智慧计算服务 通过平台开放接口的方式将 企业”共建的建设运营模式 地方政府会同相关企业共同申请与智能计算中心相关的国家级试点示范项目工程，以项目工程为载体，集 国 家、地方和企业三方力量，由国家和地方按比例出资建设智能计算中心。 基于政府独立投资的建设模式 政府直接投资和管理，需要对项目的建设周期、存在风险、成本收益等有很高的把控能力。优势在于政府 直 接主导智能计算中心建设，可以起到示范效应，建设完成后智能计算中心所有权归政府所有。

54%、7.61%、4.79%， 增速放缓显著。地产行业景气度下行，基建投资中长期进入中低速增长新 常态，建筑设计行业需求增量空间有限。 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 行业跟踪报告 2.3、未来：AI+设计龙头优势显现，设计行业痛点解决可期 ⚫ AI 算法仍有局限，设计龙头优势显现 AI 对建筑设计赋能效果有限，落地应用还有很长的路要走。目前既有软件更多集 中在前期方案阶段，对于复杂项目或更深层次的环节有用性较低，并且目前主要 用于标准化内容，对于实际项目的设计，目前阶段仅仅依赖 AI 设计工具共性的算 法则会忽视项目个性的考虑因素，造成设计方案千篇一律、缺乏巧思的现象，具 技术能够打破地域限制，快速掌握某一 地区的建筑特性，增强方案与当地特质的适配性，推动企业异地业务拓展，龙头 企业异地业务增速有望提高。 AI 的介入有望改变建筑业市场布局，通过提高行业核心技术门槛从而提升行业集 中度。现有行业市场集中度较低，由于行业门槛低，中小型企业数量较多，大型 企业的规模效应不显著。通过将 AI 引入建筑设计工作（如搭建三维化工作平台， 创造智能化的设计创意系统等），拥有更先进的合作平台、更先进算法的