行智慧景区建设，大力提升船政文化景区信息化建设水平，实现重 点景区的 WIFI 网络，智能导游、电子讲解、在线预订、信息推送等 功能全覆盖，有效提升旅游服务水平、服务质量和游客体验。 同时，可以通过 XX 旅游资源基础数据库和旅游大数据分析系 统，为政府和涉旅企业收集旅游数据，为智能决策以及产业方向引 导奠定数据基础。通过跨界整合，促进旅游开拓创新的商业模式， 形成独具特色的智慧旅游管理、智慧旅游营销、智慧旅游服务、智 区智慧旅游建设还处于初始建设阶段，不能很好的为旅游管 理、服务提供坚实的数据基础和数据支撑，应尽快建设覆盖旅游资 源、景区景点、旅游环境、应急响应、监控监测、电子商务、电子 政务等方面的旅游大数据库，作为 XX 旅游大数据建设的基础和起 点，助力实现 XX 旅游管理和服务的智慧化。 28 3.2.4 管理体制有待完善 XX 旅游资源没有实行一体化管理，造成其经营压力较小、员工 动力不 智慧旅游是依托旅游云计算、大数据分析、物联网、地理信息 系统、虚拟现实、人工智能等支撑技术，使旅游业的信息化水平超 34 前于服务业整体的信息化水平，把旅游业发展成为高信息含量、知 识密集的现代服务业，建成覆盖旅游基础信息数据库和旅游基础信 息资源交换和共享平台技术已较为成熟，能够为项目的顺利实施提 供技术支持。这些都逐渐广泛应用于智慧旅游建设管理、服务与营 销多方面，并在全国各地有很多成功案例可借鉴，在此基础上，XX

..........37 二、标准规范建设...............................................................38 三、信息资源规划和数据库建设...........................................38 四、应用支撑平台和应用系统建设................................... 计量控制技术等信息化技术，实现能源管理、能源调度、能源计量 的数字化、网络化和空间可视化，完善能源基础数据体系，为重点 能耗对象建立一套科学完善的能源利用监督、管理、评价体系，创 新能源管理模式，采用智能技术组建数据库、构建智能化的能源管 理信息系统，实现对重点能耗对象能源利用状况进行实时、准确的 12 经济开发区“智慧园区”项目项目建议书 动态监管，以现代技术手段加强节能管理，加大节能监管力度，提 升 系统应实现系统备份功能，所有静态数据表和录入的资料在运 行机器外必须有一个数据库德份和通用格式文件备份，每日发生的 数据变更必须在运行机器外至少保存有数据库的增量备份和通用格 式文件备份。 （三）应用性能指标 （1）数据库内核指标 分布式文件系统要求：每个 Data Node 节点写数据性能不低于 160MB/S，读数据性能不低于 320MB/S； 分布式存储数据库要求：NoSQL 存储系统 100%随机读性能，

 移动互联网技术 智慧城市技术基础：大数据  大数据核心技术  大数据的核心技术主要用于有效地处理大量的容忍经过时间内的数据，核心技术包括大规模并行处理（ MPP ）数据库、分布式文 件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。  并行处理（ Parallel Processing ）是计算机系统中能同时执行两个或更多个处理机的一种计算方法。处理机可同时工作于同一程序 城市数据集成与动态分析平台是智慧城市的神经中枢，由下而上 的数据收集、数据挖掘分析以及智慧模块组成。融合从城市地理 空间尺度的 GIS 数据到建筑尺度的 BIM 数据、城市人口数据、法 人数据，收集整合各维度各尺度的城市数据。共享数据库的建 立，可打破信息壁垒，实现不同行业部门间的信息贯通，城乡间 信息统筹。 国际案例：首尔 Seoul Open Data Square • SODS 集成了城市管理、社会福利、文化、旅游、环境、安全、教 政策法规 经费规划和持续保障 运行管理 网络基础设施 无线网络 宽带网络 下一代广播电视网 公共平台与数据库 城市公共数据库 城市公信息平台共 信息安全 基础数据库与信息服务平台 多维城市空间 • 空间：地上、地面、地下 • 时间：过去、现在、未来 基础数据库与信息服务平台 • 数据聚合 • 地上三维 • 矢量表达 • 地形影像 • 地下管网 • 地下空间 智慧城市

，帮助平台使用者解决简 单问题 ，协助解决复杂问题。当前 AiFinD 处于试用阶段 ，开放了以下功能： 1. 【 ChatFinD 】 基于 HithinkGPT 大模型， 叠加 iFinD 金融终端的金融数据库、 文本库 打造的 iFinD 平台专属大模型 ，可通过对话指令获取平台指标、行情信息以及相关金融咨 询， 同时获取信息来源 ，确保信息准确性； 2. 【飞研创作】根据所输出研报类型及期望标题 HithinkGPT 大模型家族（ 7B 、 13B 、 30B 、 70B 和 130B ）的训练。 3 ） 实时性较强。 AiFinD 中先进大模型叠加 iFinD 平台自身拥有的 金融数据库以及各类实时信息 ，使 AiFinD 中大模型可以通过对话指 令获取实时数据和信息 ，并注明来源 ，相较于其他大模型具有更强 的实时性和真实性。 1. AiFinD ： PC 端、手机端双边发力，打造多场景应用 旨在提高研究员的工作效率和实现知识高效协同。 WarrenQ 通过 chat 打通工作投研场景， 打造大模型 + 数据 + 工具新一代投研模式。 WarrenQ-Chat 基于大模型叠加搜索和金融数据库，通过对话指令，轻松获得金融行情、资讯和数 据，且每一句生成的对话均支持文本溯源，确保消息准确性。 ChatMiner 可以帮助快速提取文档中的信息，提供精准检索与定位，精炼或拓 展文本。

中国城市信息化和IBM智慧城市的内容密切联系。要实现更透彻的感知和更全面的互联互通， 就必须做好城市网络等基础设施建设；要使得收集到的数据信息能够有效整合并实现更加 智能化的处理，就需要建设各类信息资源数据库和信息系统。而当感知水平、互联互通水平和 智能化水平都达到一定程度时，将其运用到具体的领域，就会形成各种与城市管理和运行 息息相关的具体应用，进而创造出支撑电子政务、电子商务和信息产业发展的良好大环境。 智慧的城市在中国突破 32 经过近年来的发展，中国的城市信息化发展已取得可喜成绩，带动了城市现代化水平的提升。 当前及今后一段时间，中国城市信息化的发展对城市信息化的网络基础设施建设、信息资源 数据库建设和共享、城市管理与运行相关系统功能提升、社区服务水平提高等都提出了新的 要求，必须要通过新的视角、新的思路、新的技术手段和更加全面系统的方法来加以解决和实现。 智慧城市既是规划，也包含具体的 心社区医院的 治疗能力有局限和大医院不能转诊的问题，使得“小病进社区、大病进医院、康复回社区”成为 现实，但是，没有标准化的医疗用语，一切似乎又成为了“水中月，镜中花”，遥不可及。 “语义化数据库”突破医疗现代化瓶颈 近几年，医疗问题比较集中在服务质量，其中突出的表现是就医难。医疗资源分布不均衡，人们 都想上大医院，社区医院没有人去。结果造成，一方面大医院人满为患、一号难求，另一方面社区

智能门禁 管理 消防监测 管理 智慧停车 管理 建筑设备 管理 能耗计量 设备管理 智能照明 管理 智慧安防 设备平台 网络管理 平台 …… 接入 网关 规则 引擎 数据库 框架 数据 模型 快速 编程 算法 支撑 统一 认证 数据 分发 可视化 引擎 数据 分析 表单流 程引擎 时序数 据库 开放 API …… 消息 服务 …… 竞赛信息 规则引擎、接入网关、数据分 析、数据分发、统一认证、可视化引擎、表单流程引擎等。 6.4.4 数据中台应为数据采集、计算、存储、加工的技术集合，包括计算服务、数据治理、数据模型、 数据库框架、开放 API、时序数据库、消息服务等。 6.4.5 AI 中台包括快速编程、算法容器、算法支撑、集成 SDK 等。 6.5 技术规范体系 6.5.1 应构建并执行涵盖智慧体育场馆的技术规范、标准体系和明细表。

客户历史咨询记录。例如当客户连续询问 大额存单利 ” ” ” 率 和 提前支取规则 时，智能体会自动识别为同一业务场景 的关联问题。 2. 知识库即时检索 对接银行内部三大知识源： o 结构化产品数据库（更新频率≤15 分钟） o 非结构化业务文档库（含 PDF/PPT 等格式） o 实时政策变更通知系统 3. 分级响应机制 问题类型 响应策略 准确率要求 标准业务咨 询 直接应答 98% 的 精准匹配。系统首先通过自然语言处理技术解析客户历史交互记录 （包括电话录音、在线聊天、邮件等非结构化数据），结合账户交 易流水、资产配置、风险测评等结构化数据，形成动态更新的客户 画像数据库。 核心推荐逻辑采用三级匹配机制： 1. 基础属性匹配：根据客户显性特征筛选适用产品范围 o 年龄层匹配（青年客群/银发客群） o 资产等级划分（大众/黄金/私行客户） o 风险偏好类型（保守/稳健/进取） 8% 3. 行为特征分析：扫描客户设备指纹、网络环境等 200+维度建 立数字身份画像 风险评级模型内置 12 类红色预警指标：  政治人物关联(PEP)检测：实时比照全球 60+监管名单数据库  异常交易网络分析：识别资金闭环、快进快出等 28 种可疑模 式  负面信息扫描：监控 5000+新闻源及裁判文书网等司法数据 合规文档生成支持智能适配监管要求，例如：  个人客户：自动生成《个人税收居民身份声明》等

中商产业研究院是中国领先的产业咨询服务机构，自成立以来，研究院专注于围绕构建“产业研究、产业规划、产业战略、 产业投资、产业招商”等“五位一体”的产业咨询体系。中商产业研究院以业内首家自建数据库 “中商产业大数据库”为依托，行 业覆盖传统重点行业和新兴热点领域。如研究范围不仅涵盖文化体育、物流旅游、健康养老、生物医药、能源化工、装备制 造、汽车电子等产业领域，还深入研究新制造、新能源、新材料、新消费、新金融、人工智能、“互联网

年银行科技投入及营收占比 随着越来越多金融企业的数据规模不断增加、数据使用复杂度也在提高，对底层数 据库的能力要求也“水涨船高”，传统集中式数据库已不能满足需要，因此具备高性能、 可扩展、高可用和高容错特性的分布式数据库，就成为了目前金融行业数字化转型中的 首要选择，可以说金融行业走向分布式数据库已是大势所趋。《“十四五”数字经济发展规 划》明确指出要全面加快金融领域数字化转型。数据中心作为承载各类数字技术应用的物 服务+云原生”为特点的新一代核心业务系统建设、面向智能营销、智能风控、开放金 融等新业务的数字化转型。 2） 关键核心技术和金融信创应用：分布式技术的普及和应用可以全面解绑 “集中式”架构， 为国产数据库、服务器和操作系统的使用创造了有利的条件； 3） 数字人民币规模推广：数字人民币作为央行的法定数字货币，当前已经经历了两轮 10+1 的试点。伴随第三批试点城市落地，数字人民币应用的广度和深度有望进一步加强。 信息接入及功能集成。 系统由相关软、硬件及相关网络组成。平台软件：包括综合管理平台，包括动环接 入模块、能耗接入模块、消防接入模块、空调群控接入模块、一卡通接入模块、视频 接入等模块；中间件软件，数据库软件，大屏显示模块等。 图 5.11.2 DCIM 管理系统示意图 （2） 数据中心智慧管控平台 新建一套智慧管控平台，整合物管安防、物管设备设施管理、物管园区服务、消防、 电梯、DCIM

通用SaaS驱动的整合管理阶段，以及当前以零售云服务为载体的全渠道智能化管 理运营阶段。在初期，零售企业依托基础IT系统实现业务流程的电子化，聚焦于门 店收银、库存管理等线下场景的效率优化，通过数据库与局域网技术构建内部管 理闭环，但数据孤岛现象显著，业务协同能力有限。随着电子商务的崛起与消费场 景的多元化，ERP系统逐步成为零售业数字化的核心引擎，通过整合供应链、财 务、客户关系等功能模 法的精准度和响应速度。Azure Virtual Machines作为其云基础设施管理工具 之一，可提供灵活的虚拟机服务，以帮助零售数字化企业根据业务需求选择不同 配置的虚拟机来部署自己的应用程序、数据库和中间件等，包含了可自由定制的 操作系统、网络配置和存储配置等，满足零售企业对基础设施的高度定制化需求。 除此之外，微软的企业级安全解决方案使零售数字化企业能够更好地提供数据隐 私保护服务，特