BIM 技术应 用 三维技术交底 施工图管理 二维码应用 绿色施工 环墙监测 污水监测 智能喷淋 智能雾炮 塔吊喷淋 能耗管理 物料管理 智能地磅 AI 钢筋点 数 进销存管理 人员管理 Labor Service Management 劳务实名制 > 移 动 打 卡 > 行为安全之星 > AI 隐患识别 通过向一线作业人员发放“行为安全表彰 平安班组”活动，变说教为引导，变 处罚为奖励，变“被动安全”为“主动安全” , 人人都是可以对现场安全进行监管。使得一线作业人员逐步成为自觉 遵守 规章制度、学习安全知识、提高作业技能。 特 点：积分可折算成卡片换日常用品，也可定制升级为虚拟货币，在自动售货机上购买商品 | 行为安全之星 积分兑换 通过给摄像头配置 AI 算法，智能监管人的不安全行为，物的不安全状态，违规行为自动抓拍识别记录， 塔吊可视化 实拍视频 吊钩可视化效果 吊钩可视化设备 降低标准节双螺母拧紧力矩不够以及塔身标准节螺栓松动，未能及时紧固 而产生的安全事故发生； | 智能预警螺母 产品价值：将螺母松动这一隐蔽的风险点可视化，及时发现并消除螺母松动存在的安全隐患； 监控主机 ( 声光预警、快速定位 ) 塔吊智能预警螺母 ( 压力感应，松动即报警 ) UIll M 冲川预■担块 组保固醒厘序 仿超取 主

投资要点 ＃summary＃ ⚫ 建筑设计行业多痛点： 痛点一：行业景气周期下行，需求增速明显放缓。2017 年-2021 年工程设 计行业收入同比增速分别为 11.15%、14.86%、10.54%、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 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 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， 设计软件，已开始 应用于设计的各个阶段，如通过 TransBIM 设计，协同效率可以提升 10 倍、人效提升 5 倍，设计成本降低 90%，建安成本降低 10%。 ⚫ AI+设计未来：龙头优势显现，设计行业痛点突围可期。 数字建设提供更多可能性，提升设计多专业、跨区域协同性。方案设计阶 段，AI 技术能够启发设计创意；初步设计阶段，AI 技术提高工程效益， 降低成本浪费；施工图设计阶段，AI 技术使得各方协同效率提升。

也为了帮助企业人力资源管理者全面了解和认知 AI 在企业人力资源管理中应用的现 状，并启发需求、碰撞思考、畅想未来、提前规划、合理布局、高效行动，让 AI 技 术真正赋能并解决企业人力资源管理中存在的问题和痛点，革命性提升企业人力资 源管理的生产力，加强管理者驾驭人力资源管理的能力，不断释放人力资源管理的 价值，挖掘人力资源管理的潜力，易路人力资源科技、HR 数智研究院联合复旦大学 企业人力资源研究所，携手 技术发展的，在法律合规方面更是如此，如同个人信息保护法的出台，远远滞后于互联网、智能 手机及其他各种 IT 系统的应用，但 AI 应用带来的挑战甚至负面影响可能比普通 IT 技术更大、更 隐秘。这一点是需要我们共同关注和努力的。 综上所述，我们发现，人工智能的发展是核心领域的高度融合和统一，以实现从基于“大数据、 小任务”范式的“专用人工智能”向“小数据、大任务”范式的“通用人工智能”的迈进。未来 的企业的投资预算在 100 万以上，21.4% 的企业在 50 万到 100 万之间。 50万以下 50-100万 100万以上 0 17.9% 21.4% 60.7% 不会投入 尚不明确 点状尝试 积极投入 15.5% 42.3% 42.3% 0 10% 20% 30% 40% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 从模块来看，已经使用 AI 技术的模块是招聘遥遥领先、占到

调优策略：加载历史最优模型， 启动超参数搜索（贝叶斯优 化）， 优化模型性能。 技术点： 量化技术（ FP32→ INT8 ）结合知识蒸馏，优化模型推理性能。 实现细节：采用 Teacher 模型（盘古大模型）进行知识蒸馏，确保压 缩 后精度损失＜ 2% 。性能提升： 推理延迟降低 50% ，提升模型在边 缘设 备上的实时性。 技术点：飞腾 CPU 负责逻辑控制， 昇腾 GPU 负责计算，寒武纪 NPU 云协同架构，优化资源分配和任务调度。性 能 提升：协同效率提升 30% ， 实现高效计算资源利用。 技术点：液冷系统 + 昇腾智能功耗控制， 优化数据中心能耗。 实现细节：训练阶段功耗≤ 25kW/ 节点，推理阶段≤ 10kW/ 节点，确 保 高效节能运行。性能提升： PUE ≤1.15 ，显著降低数据中心运营成 本。 技术点：使用昇腾 CANN 6.0 自定义算子开发，优化 GNN 卷积操作。 实现细节 10GE GE ironic 管理节点 运维专网 八 智算网络拓扑 专线接入 公网接入 通用计算节点 第 23 页 HPC 节 点 专线接入 交换机 *2 管理汇聚交换机 接入路由器 *2 并行文件存储 Spine 交换 机 leaf 交换 机 leaf 交换 机 存储 TOR 宿主机 整套网络分为超高速计算网络和业务网络

的增加，热通道内的温度也随之升高，其温度分布也 越发趋向均匀。 5 实际运行与模拟结果对比 本项目按照图 3所示的方案进行了改造，改造后， 在冷、热通道内增加了温湿度测点。这些测点布置在 距离地面 1.0 m，距离机柜侧 0.6 m 处，测点具体位置如 图 11 所示。湿度传感器信号由动环实时采集。实际 运行与模拟结果数据对比如表4所示。 由表 4 可以看出，实际运行与模拟结果数据基本 一致， 何健，高级工程师，硕士，主要从事数据中心电源技术研究工作；景淼，高级工程师，硕 士，主要从事数据中心空调技术研究工作；王颖，高级工程师，硕士，主要从事数据中心 电源技术研究工作。 图11 改造后智算中心机房测点布置平面图 智算中心机房 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 冷通道 11 12 13 14 15 25 26 冷通道 27 28 29 30 19 20 冷通道 21 22

的参考作 用。 7 ：培训和交接 • 在施工完成后，对数据中心的相关人员进行培训，使其熟悉设备和系统的操作和维护。同时，与运维团队进行充分的交接，确保顺利过渡到正常运营阶段 各系统的施工注意点 1 ：弱电智能化系统 • 与甲方做好前期沟通，充分理解网络架构，网络拓扑、子网划分、设备布局，为网络布线和网络设备安装做好充分准备 • 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 故障级别 定义 处理方案 响应时间 一级故障 指设备在运行中出现系 统瘫痪或服务中断，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 二级故障 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

洪灾害防治项目非工程措施部 分 2022 年度建设任务的通知》开展溪源溪山洪灾害防治数字孪生试点建设要求，将数字 孪生流域建设与山洪灾害防治结合，在溪源溪小流域开展山洪灾害防治数字孪生流域试 点建设。基于数字孪生设计思路，在福州智慧水利（一期）已有基础进行延伸拓展，构 建溪源溪小流域数字孪生“四预”平台，实现流域监测数据、分析数据和模型运算数据 的可视化展示，在平台上完成该流域的防汛工作“四预”功能汇集展现，形成溪源水库 山湖闸上下游各 1 公里及以 9 处上水利 工程主体 L3 级精度分辨率优于 3cm 倾斜摄影影像数据。 4、水下地形数据 采集溪源溪小流域河道 43km 水下地形数据，要求每公里设置一处测量点位。 3.2.1.3 数据对接开发 通过开发与福州市智慧水利平台的数据接口，实现与福州市水利数据资源中心和福 州市大数据局的数据共享交换。 本次项目与市水利数据资源中心数据交换。数字孪生溪源溪小流域数据库通过行业 功能。根据不同大小范围的流域、 工程区域等场景需求进行配置，可在 WEB 页面上创建任意 HTML5 UI 元素, 利用 API 与场景进行双向交互。建设主要包括镜头行为、自定义 POI 点、POI 点聚合行为、路径 行为、区域热力图、柱状热力图、路径热力图、迁徙图、战略图、区域轮廓、圆形区域 福州溪源溪小流域（溪源水库）数字孪生建设项目技术规范书 17 轮廓、高亮区域、特效行为、可视域、覆盖物关联

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 管理人员精力有限， 无法全方位检查、监管 缺乏主动对接政府监管的 方式和手段 痛点分析 - 建筑工地监管难、问题 智慧工地快速发展，但仍面临低效、碎片化等诸多问题 客户体验 建筑某省市场规模 2010 2012 2013 2015 2016 2018 2020 40 ZB 基于场景进行灵活选配相应联 动应用。 通信问题  目前多数成熟应用缺少无 线通信能力，无法实时将 数据回传，每个应用添加 独立的 DTU 实现数据回传 会额外加大建设成本。 边缘云柜解决工地场景痛点 算法 分析 LoRa zigbee 485 RJ45 数据 采集 云柜 数据 处理 本地 交换 数据 透传 组网 架构 网桥 组网 光纤 接入 网线 接入 有线 接入 无线 视频存储 边缘云柜 AI 分析 车辆出入喷淋 安全帽监测 边坡险监测 人脸门禁识别 安全施工监测 边缘云柜基于工地场景化 AI 应用 智慧工地边缘云柜 AI 边缘分析应用 烟雾火灾监测 智能物料点取 智慧工地应用云平台 本地云柜 数据中心存储 / 应用 智慧工地 5G 无线局域网 智能配电 本地边缘云小站 高速无线局域网 图文显示 低速广域无线局域网 环境监测 语音广播

录 1. 概述 2 1.1 央国企数字化现状 2 1.2 央国企数字化发展趋势 2 1.3 能源央国企数字化状况 3 1.4 能源央国企数字化痛点分析 6 2. AI是推进能源央国企数字化的利器 8 2.1 全渠道客服系统 8 2.2 呼叫中心 8 2.3 在线客服 9 2.4 自助工单系统 燃气行业在数字化转型中主要需要考虑两个方面：一是基础 设施的建设要和行业需求相适应；二是燃气企业内部外部要建立 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 化转型重视不够，缺乏培养高素质数字化人才的机制，尤其是复 合型人才和熟悉信息化工作的领军型人才。 （3） 缺乏数字化经验 对数字化转型的战略、理念、愿景缺乏深刻理解；对企业数 字化转型的痛点、难点和关键问题缺乏系统研究，缺少整体解 决方案。没有从业务的角度去考虑企业的数字化转型，没有以 业务为核心去实现企业的数字化，或者说不知道如何去实现数字 化。 （4） 部门协调困难，内部信息不畅

非结构化数据转化为可操作的智能信息，推动人工智能在企业中的应用。 （3）强大的数据整合能力和跨行业适用性 Palantir的数据基础设施拥有强大的数据处理和分析能力、广泛适用的服务模式以及严格的数据安全和隐私保护等特 点。首先，Palantir具有多源数据整合能力。其Gotham和Foundry平台能整合来自各种来源的数据，并通过先进的算法进 行深度分析发现数据价值，使得Palantir能够跨越不同行业，为各种客户 数场是以隐私计算、区块链等技术为底 座，构建"点-线-面-场-安全"五位一体 的数据流通基础设施：点即数据接入节 点，线为高速传输网络，面为多主体协 同网络，场为场景化应用生态，安全贯 穿全流程。通过接入点、功能平台、传 输网络等技术架构，实现数据全生命周 期管理及跨域流通，支撑多场景安全可 信的数据要素市场化配置。 数联网由数据流通接入终端、数据流通网 络、数据流通服务平台构成，提供一点接 入、广泛连接、标准交付、安全可信、合 面具有显著特色。 一是去中心化架构。区块链网络由多个节点共同维护，不依赖单一中心化机构或服务器，节点间通过共识机制协同运 作。数据全量或分片存储在所有节点中，具有抗单点故障和抗审查的优势，单一节点失效不影响整体网络，无中心化控制， 适合跨境支付、供应链金融跨境协作。 二是数据不可篡改。通过哈希链式结构和密码学签名等技术，保障写入区块链的数据，几乎无法被修改或删除，历史记 录可追溯。具有防篡改、审计透明等优势。