地、草原、水、海洋、气候、灾 害、交通、 …… 土地数 据生产 测绘数 据生产 海洋数 据生产 …… 社会经济数据 社会数据、经济数 据、人口数 据、 …… 以前：业务分散、数据分散 土地 政务 不动产 登记 …… 测绘数据 影像数据 测绘数据 基础地理 …… 规划数据 规划红线 规划审批 …… 海洋数据 海洋资源 基础设施 趋势 3 ：平台整合，构建四级国土空间基础信息平 台 未来：平台整合、服务整合 国土资 源“一 张图” 平 台 土地中心、地质中心、卫星中心、海洋中心、…… 以前：分散管理、分散服务 时空大 数据平 台 海洋数 据共享 服务平 台 天地图 平台 中国数 字海洋 平 台 统一认证、电子签章、 …… 数据交换、数据管理、 …… 服务注册、服务发布、 等分析和辅助决策应用。通过统一 的国土空间基础信息平台门户，向自然资源各部门和其他政府部门、企事业单位、科研单位、社会公众提供丰富、可靠、 全面的信息和应用服务，形成国土空间“一张图”物理分散，逻辑统一的分布式管理、应用和共享服务机制。 建立并完善国土空间基础信息应用服务的有效机制 开展国土空间基础信息平台已有标准的修订完善，编制数据汇交、分布式运行管理和应用服务等标准规范。依托国家

业 务 专 网 涉 密 专 网 省 市 县 省 市 县 Huawei Confidential 7 自然资源“一张图” 趋势2：数据融合，构建自然资源“一张图” 以前：业务分散、数据分散 测绘 测绘管理 测绘数据 影像数据 测绘数据 基础地理 …… 海洋 海政 海洋数据 海洋资源 海洋规划 海洋观测 …… 规划 发改 住建 主体功能区 规划 城乡规划 趋势3：平台整合，构建四级国土空间基础信息平台 测绘 国土 地质 海洋 时空大 数据平 台 国土资 源“一 张图” 平台 天地图 平台 地质云 平台 海洋数 据共享 服务平 台 中国数 字海洋 平台 以前：分散管理、分散服务 国土空间基础信息平台 未来：平台整合、服务整合 …… 县1节点 …… 县2节点 …… 县3节点 …… 县4节点 市1节点 市2节点 市3节点 市4节点 省1节点 省2节点 地保护等分析和辅助决策应用。通过统一 的国土空间基础信息平台门户，向自然资源各部门和其他政府部门、企事业单位、科研单位、社会公众提供丰富、可靠、 全面的信息和应用服务，形成国土空间“一张图”物理分散，逻辑统一的分布式管理、应用和共享服务机制。 开展国土空间基础信息平台已有标准的修订完善，编制数据汇交、分布式运行管理和应用服务等标准规范。依托国家 电子政务网，扩展建设基础环境，实现网络连通，

无全局视图。缺少空港、海港、铁路、城市公共交通一体化综合交通运输全场景一张图的全局可视能力。 2. 部分大屏仅视频。基本无主体视图， 内容比较分散 ，缺少主体界面 ，指挥依旧靠多个 PC 屏幕拼接展现。 3. 内容不准或缺失。数据资源集约整合程度不够 ，信息资源分散 ，资源利用率不高 ，信息化与业务融合度较差； 客户痛点总结 分析预测不足 预警协同不够 业务展现不全 8 8 2 城市交通一体化解决方案 主体呈现界面。 乏全局实时监测 ，交通运行态势难以精准掌握；交通运行态势感知、 弱 ，信息化与业务融合度差 ，难以为管理人员提供精准决策依据；数 程度不够 ，信息资源分散 ，业务展现比较分散 ，缺乏全量数据支撑和 道路交通资源供给难以满足人民群众出行需求 ，交通运行过程中存在 据支撑 ，难以提供系统化针对性解决方案；突发应急事件处置过程缺 务协同策略以及可视化指挥工具和数据支撑。 精准感知交通运输全过程安全风险， 实现事前 - 事中 - 事后闭环安全监 管 运输市场结构松散 安全责任落实不到位 监管手段偏静态，安全 风险隐患难发现 监管盲点多，各领域 安全系统分散监管 交通事故 疲劳驾驶 运输企业安全预警 交通运输风险监测 重点对象研判画像 异常驾驶行为 禁行区域非法闯入 超速驾驶 超限超载 恶劣天气 事后评估 安全隐患排查 整改督察反馈 两客一危

算设备资源 状况的基础上，借助统一的度量范式对资源量进行对比与评估，再结 合任务的计算强度、时延要求和数据依赖等特征，以及网络带宽和能 量预算等约束，运用自适应的智能调度算法将大规模的计算任务分散 到不同的计算节点上，从而实现高效的数据处理和分析。本白皮书阐 述了分布式算力感知与调度的背景、体系结构、关键技术、应用场景、 发展建议，旨在为有兴趣了解分布式算力感知与调度相关概念和技术 资源的高效利用、跨行业应用的适配支撑以及产业生态的协同构建三 个层面。 在算力资源利用层面，当前边缘算力基础设施呈现“规模庞大但 分散异构”的特点。以中国铁塔为例，其 210 万站址资源和超 100 万 机房资源广泛分布于全国，但由于资源零散、管理分散、网络接入方 式多样（如 4G/5G、企业宽带、园区 NAT 网络等），导致算力资源利 用率不足、调度效率低下。产业界迫切需要通过统一的感知与调度系 的感知与调度系 统，实现异构资源的抽象建模与池化管理，例如通过标准化算力度量 体系（涵盖 CPU、GPU、内存、网络等指标），将分散的边缘节点转 化为可统一调度的“虚拟算力池”，提升资源利用效率。同时，边缘 算力节点的“弱网、单通”等网络特性，也要求系统具备离线自治、 断点续传等能力，以适应产业现场的复杂网络环境。 在跨行业应用支撑层面，不同行业对边缘算力的需求差异显著， 推动调度系

南、口碑等实用信息；在短视频平台消费大众化、娱乐化的汽 车内容，如搞笑视频、酷炫改装、豪车展示等；在社交平台则 更关注汽车的生活属性内容，如自驾游、露营、内饰等。 与此同时，用户触点正在变得越发分散。车企接触用户的触点 从传统 4S 店、官网等单一渠道，扩展至品牌蓝 V 账号、创始 人 IP 矩阵、经销商 KOS 营销、城市快闪车展等 20 多类场景。 而且每个主触点下又衍生出多个细分支点（如品牌官方号包含 系统等数十个独立数据库中。不同平 台的数据标准差异及系统间的技术壁垒，导致用户行为数据、 兴趣标签、交易记录难以有效打通。车企难以构建全景式用户 画像，精准营销无从谈起。 数据来源：QuestMobile 营销研究院 触点分散、用户画像模糊，车企难精准营销 数据来源：汽车之家 选车 2 个月，试驾 14 天 线上触点 社交触点 线下触点 服务触点 全触点 营销 公域 私域 商域 电商平台 品牌官方号 品牌直播间 体验试驾流程 售后维修服务 汽车营销触点概览 用户选购周期 2 个月，抓住黄金选购期，精准施策，提升用户转化 1 个月 1-2 个月 2-3 个月 3-6 个月 6 个月以上 用户从海选到最终订购周期分散，平均用时 2 个月 Q：您从海选阶段开始到决定购买 / 下订经历了多长时间？ 用户选购流程及周期 海选 确定意向 线下看车 订购 2 周内 2 个月 35 天 单平台汽车博主 增加 188%，

0 1 P2 新需求与技术发展 • 新时代信息化审 计 科技强审 总体分析 发现疑点 分散核实 系统研究 P3 多传感器 多分辨率 多时相 多平台 遥 P4 感 大 数 据 时 代 GIS 软 件 技 术 发 展 GIS 基础软 件 大数据 GIS (Big Data GIS) 人工智能 GIS (AI GIS) 新型三维 GIS (New 理信息数据 自然资源质量、 数量数据 业务系统数据 其他专项审计相关数据 发改部门 工信部门 水利部门 住建部门 生态环境部门 … 部 门 多 审计实施难 审计分析难 数据资料分散 流程管理低效 数据共享难 P9 问题多 审 计 业 务 现 状 数量 质 量 资 源 总 量 耕 地 保 有 量 种 类 分 布 面 积 …

影响业务 连续性。 维护成本高 数据孤岛与业务协同效率问题 数据分散存储 银行内部各业务系统独立运行，数据分散存储，缺乏统一的数据管理和整合机制，导致数 据孤岛现象严重。 业务协同困难 数据价值挖掘不足 由于数据无法共享，各部门之间的业务协同效率低下，跨部门业务流程复杂且耗时，影响 整体运营效率。 分散的数据难以形成完整的数据资产，限制了银行对数据的深度分析和价值挖掘，无法为

应用模板（ A/B/C… ) 算法池（ A/B/C… ) 算力池 大模型时代企业 AI 项目“烟囱式 ”建设痛点越发严重 智能化趋势下：多品牌多场景下的重复造车轮，导致模型算法和镜像等 AI 资产管理分散，无法沉淀复用和统一运用。 底层统一 上层统一 中层异构 AI 治理 集约敏捷的 AI 中台式建 设 业务系统 B 业务系统 C 业务系统 A AI 项目的烟囱式建 设 知识引擎 大模型 配置自主可控，快速验证并发用量 统一资源纳管，灵活切换 启动阶段 痛点 一键多副本，快速线性扩缩容 持续升级推理加速，降本增效 故障多，无法长时间稳定运行 规模扩大，人 / 物料管理难度高 开源资源分散，准备周期长 解决技术问题，体验效果滞后 工具链易上手，快速验证效果 统一资源纳管，灵活腾挪算力 故障感知修复 + 监控，高可 用 细致的资源级权限管控 稳定期 痛点 稳定期 痛点

复制分流器 IPS、流量分析、沙箱检测、数据防泄漏等各类检测设备针对流量的安全检测需求， 可 通过配置一台高性能的 TAP 复制分流器对重要的网络节点镜像的流量进行采集和复制，把 流量均衡分散到多个出接口， 转发给 IPS、流量分析、沙箱检测、数据防泄漏等各类检测设 备的安全检测引擎进行数据分析，维持同源同宿， 保证用户数据和会话的完整性。 通过五元组过滤规则以及特征码过滤规则对某项业务流量或协议进行数据包的过滤和 复制分流器 IPS、WAF、流量分析、沙箱检测、数据防泄漏等各类检测设备针对流量的安全检测需求， 可通过配置一台高性能的 TAP 复制分流器对重要的网络节点镜像的流量进行采集和复制， 把流量均衡分散到多个出接口，转发给 IPS、WAF、流量分析、沙箱检测、数据防泄漏等各 类 检测设备的安全检测引擎进行数据分析， 维持同源同宿， 保证用户数据和会话的完整性。 通过五元组过滤规则以及特征码过滤 IPS、WAF、流量分析、沙箱检测、数据防泄漏、数据库审计等各类检测设备针对流量 的 安全检测需求，可通过配置一台高性能的 TAP 复制分流器对重要的网络节点镜像的流 量进 行采集和复制，把流量均衡分散到多个出接口，转发给 IPS、WAF、流量分析、沙箱检 测、数 据防泄漏、数据库审计等各类检测设备的安全检测引擎进行数据分析， 维持同源同 宿，保证 用户数据和会话的完整性。 通过五元组过滤规

工具，在行内个贷、个金、信用卡等部门试点推广，业务用户使用热情 非常高，快速构建各自的主题分析或关键任务推送等业务场景。 SCENE 典型场景 吉林银行有非常多的业务系统，都会有报表需求，以前开发模式较为分散，给数字化一 体化建设带来很大阻力。 0 1 在 BI 系统上线前，业务部门提交数据需求，需要提交“数据查询单”，提交完数据查 询单后，进行开发、测试、上线等一系列流程，遇到需求排队的时候，等待时间需要 易发生错误，导致营销策略受到影响。 数据质量挑战 02 部分员工的观念和思维有时候比较难转变。 数字化意识挑战 03 广州酒家在过去陆续上线了 ERP、WMS、餐饮系统等核心业务系统，但数据分散在各处， 存在数据孤岛现象，导致生产、供应链、营销等环节的协同效率较低。 数据协同挑战 0 1 SOLUTION 解决方案 数智领导力 040 039 数智领导力 最后，保持内部的沟通同步。 不同的标准，导致相同指标在不同系统中 有不同的口径，数据可信度低。 数据标准不统一 数据缺乏全局的共享和打通，难以及时发 现数据问题并通知相关业务方。 数据洞察时效性差 02 03 公司数据分散在数百个系统和数十万张数据表中，各业务系统之间缺乏有效连接，造成数据 难以共享和利用。 数据孤岛严重 0 1 SOLUTION 解决方案 核心框架：形成“四个一” +“N”数据能力 一套数据资产