传统方案造成复杂、低效、孤岛化的现 状 • 多种数据产品、孤岛化严重；穿墙打洞、复杂低效；数据质量参差不齐 • 70% 企业结果是投了钱，疗效低（ Gartner 报告） Matrix DB ：高性能超融合数据库 历史原因造成纷繁复杂、低效 让数据回归应该有的样子！ Confidential 数字化 + 物联网是最大的机遇，企业需要卓越的数据基座而不是 单品数据库 1980-2000 2000-2020 Now 信息化 时代 互联网 时代 数字化 时代 Confidential 1 专用数据库 四维纵横 │ ©202 数 字汽车 Confidential （客户反馈从 3 天到 10 分 钟） • 硬件成本节省 80% • 精简技术栈：超融合数据库 MatrixDB 替换 Hadoop 全家桶 OpenTSDB 、 HBase 、 HDFS 、 Hi R di 智能座舱 画像分析 行为预警 实时查询 MatrixDB 数据库 方案效果：省心、省力、省时、省 钱 Confidential

过边缘云标准化分级共享接口下发车、路或上传区域云。 区域云包含的组件主要涉及：区域云一体化底座的区域云网关和 区域云数据库、区域云融合感知标准件、区域云协同决策标准件、区 域云交通管控标准件和区域云标准化分级共享接口。其中区域云网关 主要用于接收并处理相关支撑平台上报的数据或第三方应用共享数 据，或者接收边缘云上报数据；区域云数据库负责存储各类数据；区 域云融合感知标准件从区域云网关获取区域车路数据并进行区域交 通态势感知 2.4 区域云功能视图 图 3-11 所示为区域云交通感知与管控的区域云功能视图，描述 该功能模块在区域云内部的具体过程，涉及区域云标准化分级共享接 口，区域云一体化底座的区域云网关和区域云数据库，区域云融合感 知标准件，区域云协同决策标准件和区域云交通管控标准件。 区域云交通感知与管控的主要过程如下： 车路云一体化系统云控基础平台参考架构 48 1）区域云网关接收并处理相关支撑平台和第三方应用上报数据， 3）区域云协同决策标准件接收区域云融合感知结果并进行相关 决策，生成区域云协同决策结果； 4）区域云交通管控标准件接收区域云融合感知结果，并进行交 通管控的相关计算，生成区域云交通管控指令； 5）区域云数据库将存储区域云网关接收到的原始数据，以及区 域云各标准件生成的数据； 6）区域云标准化分级共享接口将区域云融合感知结果、区域云 协同决策结果以及区域云交通管控指令打包下发至边缘云； 7）部

37 第五章. 中国海外园区风电开发技术潜力评估 43 第六章. 结论 47 第七章. 讨论 50 附件1：本研究涉及的159个海外园区基本情况 56 附件2：中国海外园区数据库 57 附件3：园区的屋顶面积数据采集方法 57 Tier1园区的屋顶面积数据采集方法 57 MBF屋顶选取工具开发方法与应用步骤 59 附件4：太阳辐射量评估简述 60 附件5：风能资源潜力评估简述 亮点 ▪ 本文基于地理信息系统(GIS)技术开发了中国海外 园区（以下或简称“园区”）数据库，并科学评估在 园区内部署不同可再生能源用能方案的市场规模 及技术潜力。这不仅有助于政策制定与商业决策， 还能有效量化中国海外绿色投资的潜在规模，彰显 其对所在国能源转型的重要意义。 ▪ 中国海外园区数据库收录了中国159个海外园区， 其中近一半分布在亚洲，另外一半分布在非洲 和欧洲。在全部类型的海外园区中，多元综合型 本研究全面梳理了1992—2022年间建立，且截至2022 年底仍处于运营状态的全部中国海外园区的现状，并以此 为基础，建立了中国海外园区数据库。除通篇都涉及的文献 综述法、案例研究法、对比分析法等定性研究方法外，本研 究还采用了定量评估方法。定量评估方法涵盖三个具体方 面。第一，中国海外园区数据库的开发方法。在整理校验了 既有的中国海外园区数据集的基础上，本研究采用基于网络 与媒体的数据爬取方法，全面收集整合了中国海外园区的名

控制和集约化生产。 云计算中心 传输层 工 商 地 税 卫 生 教 育 国 土 民 政 公 安 计 生 质 检 工具与服务 平台层 数据共享交换平台 基础数据库 人脸数据统计平台 学生 学生 人脸识别门禁管理 人脸识别模块 来访人员 通行管理 基础信息 寝室分配 未归 /晚归提醒 情绪管理系统 基础信息 辅导员信息 情绪识别 个人情绪波动 当系统的非常庞大的时候，如果只针对单个模块做水 平扩展，这一点在单体系统是做不到的。 当大大小小的功能模块都集中在同一项目的时候， 整个项目必然会变得臃肿，让开发者难以维护。 整个单体系统的各个功能模块都依赖于同样的 数据库、内存等资源，一旦某个功能模块对资 源使用不当，整个系统都会被拖垮。 项目过于臃肿 1 资源无法隔离 2 扩展性不够 3 单体架构 工商 公安 人社 功能 A 功能 B 控制 提升数据价值提供完整应用服 务。 数据融合平台 exch » 七个平台 » 在线开发平台 数据设计 数据服务 工作流 鉴权 发布包 服务关联 生成服务包 文件服务 界面设计 前端开发 数据库工程师 UI 工程师 实施人员 项目经理 » 七个平台 » 数据服务平台 DB 页 面 业务系统 卓讯数据服务平台 数据服务平台 分布式 分布式 分布式 动态 SQL 批量 SQL

Email Email 虚拟桌面 虚拟桌面 办 公 自动化 办 公 自动化 ERP ERP MES MES PLM PLM 日常办 公 业务应用 数据库 数据库 测试工具 测试工具 开发者工具 开发者工具 数据库管理系统 数据库管理系统 目录服务 目录服务 安全管理 数据 / 网络安 全 数据 / 网络安 全 个人数据 个人数据 认证管理 认证管理 权限管理 权限管理 账号审查 数据建模 数据交换 编码数据 业务基础数据 实时控制数据 业务系统数据 离线分析数据 数据治理 数据规划 数据内容 技 术 体 系 在线事务处理 联机事务分析 1 、 SQL 关系型数据库 2 、数据库集群 3 、核心交易 1 、 OLAP 2 、只读 3 、在线分析 ERP MES PLM 报表 DSS BI 结构化数据 非结构化数据 1 、大规模 2 、非结构化 3 、 Hadoop

开发交互工具；  数据发掘； 客户浏览器 门户及应用服务器主机 Web 服务 器（ HTTP 服务器） 应用服务器 创意产生平台 创新空间 创意管理工具 创意分析工具 数据库主机 创意数据库 认证、协作与集成 请求 响应 和协作与集成功能交互（例如用户认证） – 30 由新技术研究院成立专门的团队搭建并运营开放研发平台，成立“开放平台运营部”，下设四个团队，组织 生产编号； • 汽车购买者会通过这一编号来 跟踪生产、装运、质检状况； 在订单被分配给生厂商以前会 被临时储存在“ I.S. 订单银 行”； • “I.S. 订单银行”本质上是一个生 产商生产意愿数据库，如果没有 厂商愿意生产用户的车型，用户 的订单将会被推后生产。 奥迪 A5 用户个性化定制流程： – 62 附件：欧洲汽车市场个性化定制案例——奥迪城市展厅 目前，奥迪用户可通过 供应商库无法统一 供应商交互数据无法统一 采购流程无法统一 1 2 3 1 2 XX 集团统一采购平台—平台层面的支撑 未来，在平台体系方面，可以对平台进行优化，统一不同主机厂的主数据库，实现数据层的一致；在流 程设置上，关联相关业务平台，实现贯穿计划、寻源、执行和库存全过程的流程固化。 – 76 寻 源 执 行 计 划 库 存 采购平台与研发、生产、销售接口打通，

过程中的安全性和完整性。同时，数据传输层将实现数据的流控和 错误检测功能，以应对传输中可能出现的各种问题。 数据处理层是系统的核心，承担数据的存储、分析和处理。在 这一层中，将利用分布式数据库管理系统（如 Apache Hadoop、Apache Spark）来实现大规模数据的存储和处理。此 外，考虑到实时分析的需求，处理层将集成各种 AI 模型，这些模 型包括预测性维护、生产调度优化和质量检测等功能。这里还需建 理模 块。每个模块将由专门的开发团队负责，团队成员包括前端工程 师、后端工程师和测试工程师。 开发过程将分为以下几个步骤： 1. 确定开发环境：根据项目需要，选择适合的编程语言、框架和 数据库。确保开发环境与生产环境之间的一致性，采用 Docker 等容器化技术来降低环境不一致带来的问题。 2. 模块开发：各团队根据需求文档，进行模块的编码。以下是各 模块的基本功能描述： o 生 现有系统评估：对需要集成的各个系统进行详细评估，记录它 们的技术规格、支持的 API、数据库及数据访问方式。 3. 确定集成方式：根据现有系统的特性，选择合适的集成方式， 包括但不限于： o API 集成：利用 RESTful API 或 SOAP 服务进行系统间数 据交换。 o 数据库集成：通过数据仓库或数据管道将数据从各个系 统集中到统一数据库。 o 消息队列集成：使用 Kafka、RabbitMQ 等消息中间件实

零碳数据中心园区能碳管理系统白皮书 ODCC-2023-02006 （1）确定数据源：识别需要采集和提取数据的来源，如数据库、 应用程序、传感器、文件等。确定数据源的类型和位置，以便后续 进行数据的自动读取和提取。 （2）数据集成：使用适当的数据集成工具或技术，将不同数据 源中的数据整合到一个集中的数据存储或数据库中。这可以包括 ETL（抽取、转换和加载）工具、API 集成、数据仓库等。 （3）设定自动采集：根据数据源的特点和可用的工具，设定自 （5）数据验证和清洗：自动采集的数据可能会存在错误或不一 致的情况。通过设置数据验证和清洗规则，对采集到的数据进行验 证、校验和清洗，确保数据的准确性和一致性。 （6）数据存储：将提取和清洗后的数据存储到适当的位置，如 数据库、数据仓库、云存储等。确保数据存储的可靠性、安全性和 易访问性，方便后续的数据处理和分析。 （7）错误处理和监控：设置错误处理和监控机制，能够自动检 测和处理数据采集和提取过程中的错误。通过日志记录、告警通知 同标准下的输出报告。 实现碳报告的自动生成方式主要包含以下几个工具： 1、数据集成和自动提取：确保碳排放数据的准确性和可靠性， 通过数据集成和自动提取工具，将碳排放数据从各个数据源自动获 取并整合到一个统一的数据库中。 2、数据处理和分析工具：使用数据处理和分析工具，如电子表 格软件或专业的碳管理软件，对碳排放数据进行处理、计算和分析。 这些工具可以自动执行公式和计算，生成各种指标和报告。 3、可视化

质检管理 资助申请 建设框架 数据中心 通信网 物联网 移动互联网 操作系统 数据库 Web 门 户 智慧园区 OS 平 台 智慧园区 撑 基 础 设 施 ESB 企业服务总 线 基 础 支 统一数据管理 统一用户认证 支付管理平台 统一安全平台 大数据分析 信息集成 流程服务 流程集成连接器 ESB( 消息代理、路由转换 ) Weblogic 中间件 Oracle 数据库 协同门户 决策分析 运 行 维 护 管 理 体 系 国 家 标 准 , 行 业 标 准 , 地 区 规 定 , 企 业 标 准 业 务 安 全 产业服 务 • 生活服 务 • 政务服 务 运营规划 颜值 内涵 B 园区门户 能力支撑平台 计费管理 数据共享交换平台 园区基础数据库 构建应用集成平台，确保各系统间高效的集成，提供统一的服务入口 业务管理平台，为园区业务提供统一的管理流程支持 入驻企业 / 园区员工 l 统一的服务入口 l 一致的服务体验 园区管理者

在数据集中出现的概率分布， 进而通过使用深度学习和强化学习等技术，能够生成全新的、富有创意的内容。与传 统的数据处理方法不同，大模型并不简单地区分自变量与因变量，相反，它致力于在 庞大的知识数据库中提炼出更多的特征变量。这些特征变量不仅数量庞大，而且涵盖 了多个维度和层面，从而更全面地反映现实世界的复杂关系。以自然语言处理为例， 大模型通过学习大量的文本数据，能够掌握语言的规律和模式。当给定一个句子或段 是把私域知识文档进行切片，向量化后续通过向量检索进行召回，再作为上下文输入 到基础大模型进行归纳总结。具体而言，首先是将外部数据通过 Embedding 模型存储 到向量数据库中。当用户输入查询内容时候，经过 Embedding 模型和向量数据库的内 容匹配，得到 Top 排序的结果作为上下文信息一起输入给大模型，大模型再进行分析 和回答。检索增强生成在私域知识问答方面可以很好的弥补通用大语言模型的一些短 型与其工业 DataOps 平台 Cognite Data Fusion 结合起来，为工业客户提供基于数据的洞察和解决方案。通过将不 同来源和类型的工业数据进行向量化，并存储在一个专门的向量数据库中，可以作为 RAG 的检索源，与用户的自然语言提示一起输入到大模型中，使模型能够提供更加精 准的建议或解决方案。 C3.AI7推出的 Generative AI 利用检索增强技术，将制造企业知识库与大语言模型