应用场景体验，首次发布《中国数 谷》《块数据 4.0 》《大数据战略重点实验室》，发布 全球“十大黑科技”等。 二、农业进入大数据时代 1. 农业发展形态 传统农业 现代农业 智慧农业 人工管理，缺乏有效的 技术手段采集农作物生 长环境参数：采用手工 控制实现对灌溉、水帘、 遮阳网、抽风机等的控 制，耗费人力、耗费时 间、出错率比较高。 传感数据相对单一；对 获取的数据还需进行手 工统计和分析；缺乏智 能化的数据管理和分析 技术体系提出了巨大的挑战，需要我们在 数据采集、数据标准、数据处理、数据分 析、数据展现等方面做全新的技术升级。 实时性 精准性 全面性 系统性 规范性 1. 数据精准获取技术 19 可穿戴式的信息获取技术 可植入、可嵌入式数据获取技术 微型移动信息获取技术 生物传感、微纳米传感器、便携 式传感器等新型设备。 千里眼顺风耳 2. 数据标准化技术 农业领域数据标准化变得极为迫切，信息采集、传输、存储、 传输速率  编码标准  传输方式  传输冗余  ……  汇交方法  汇交内容  汇交分类  汇交范围  …… 采集规范 传输标准 存储标准 汇交标准  采集内容  采集方式  采集时间  采集地点  ……  存储格式  存储方式  存储安全  数据结构  …… 农 业 基 准 数 据 库

文 学 习 B 石化关键数据及模型技术标准包括资产数据及模型、物料数据及模型、公用工程数据及模型等三个部 分。石化关键数据及模型技术标准涵盖了石化智能制造需要的基础数据标准、主数据标准、事务数据采集标 准，以及基于经验和自然规律的算法库标准、知识库标准、资产模型标准、机理模型标准等。 C 石化关键应用技术标准包括生产管控与优化、安全环保、设备管理、能源管理、供应链管理、智能服 务等六个部 性能 评估等通用技术标准；温度、压力、流量、在线分析等智能仪器仪表的采集、分析、自诊断等接口、通 信、集成标准。主要用于解决数据采集与交换过程中数据格式、程序接口不统一的问题。 （ 2 ）自动识别设备标准 主要包括石化专有自动识别设备的数据编码、接口规范等标准。主要用于石化物流、仓储应用的自 动识别设备及对象的数据采集和分析处理。 （ 3 ）控制系统标准 主要包括石化专有生产过程控制 主要包括石化专有生产过程控制系统标准。主要用于规定石化生产过程及装置自动化、数字化的信 息控制系统，如可编程逻辑控制器（ PLC ）、分散型控制系统（ DCS ）、现场总线控制系统（ FCS ）、 数据采集与监控系统（ SCADA ）等，解决控制系统数据采集、控制方法、通信、集成等问题。 把 PowerPoint 当作字处理软件的一个必然后果就是太多的演讲者站在那里，读幻灯片上的内容。这就产生了一个误区：演讲者忘记了他们的听

设多系统融合的无线接入网关，提升矿山无线基础设施兼容水平， 提升煤矿各系统的综合感知能力、融合交互能力，满足煤矿智能 化全面感知、自主决策和敏捷响应的需求。 智能化煤矿应建设大数据服务中心，统一数据采集、传输、存 储和访问接口标准。大型煤业集团可分级建设多个数据服务中心， 构建煤矿数据治理体系，并在平台沉淀矿山行业模型和知识，包括 设备、工艺、安全等信息模型和行业专家知识，形成模型库和知识 像机、无线通信终端、无线定位终端等数字化工具和设备，融合 30 图像识别、振动感知、声音感知、射频识别、电磁感应等技术， 实现矿山环境数据、采矿装备状态信息、工况参数、移动巡检数 据等的全面采集。 ② 网络建设 整体规划部署矿山控制网、生产网、办公网、监控网等网络， 优先保障控制网的通信畅通与冗余安全，实现主要办公区、主要 采区、受控区域、装备作业区等重点区域的网络全覆盖。 鼓励 （3）单斗—卡车间断工艺智能化系统 因地制宜确定合理的采装运设备型号和数量，配套高效的卡 车调度管理系统，实现合理配车、优化配车，提高设备的生产效 率；鼓励应用高精度北斗或 GPS 模块、防碰撞安全预警系统、设 备数据采集、数字孪生、自动驾驶等技术，使单斗—卡车间断工 艺系统具有智能感知和自主决策功能，实现生产少人、无人，系 统高效协同运行。 专栏 9：单斗—卡车间断工艺智能化系统 32 设备安全预警平台：建设挖掘机斗齿监控系统，实时监测斗齿健

回收和放散几大过程。 能源管理系统 EMS（Ener- gy Management System）是企业信息化系统的一个重要组 成部分。 企业能源管理系统就是在生产过程中对电、 煤 气、 天然气等能耗数据进行采集、 存储、 查询、 统计和 分析， 提供企业能耗统计、 能源消耗计划等管理。 重型装备制造企业是一家大型锻铸件制造企业， 生 产流程包括冶铸， 锻造， 热处理， 机加工等。 能源消耗 十分巨大， （WorkshopNo）， 能源介质 编号 （EnergyNo）， 计量等 级 （MeasureLevel） 等 计量数 据表 CoalGas- Natural- Gas 每小时采集的天 然气/煤气使用 累积量 能耗设备编号 （DeviceNo）， 采集时间 （Date）， 天然气/ 煤气使用累积量 （EnergyConsume） x1～x5 为产品一到产品五在预测年份（如 2013 年）的产品 单耗， 通过矩阵计算求出矩阵 源计 量 设 备 ， 如 煤 气 表、 天 然气 表 等 ， 经 由 通 信 接 口 将 数 据 输 出 至 现 场 总线； ②数据传输 网络， 有现场数据 传输电缆、 交换机 等， 将采集到的数据通过现场总线输出到数据库服务器； ③能源管理系统客户端， 连接到以太网内部的客户端访 问基础能源消耗数据库服务器。 2 系统功能 本软件功能模块如下： ①能源介质管理。 本系统涉 及

感知、智能优化、安全稳固为特征的工业互联网应运而生。工 业互联网作为全新工业生态、关键基础设施和新型应用模式， 通过新兴信息技术构建“人-机-物”的全面互联，基于规模化 数据、先进算力与智能化算法，实现海量工业数据的实时采集、 高效传输、精准分析和智能反馈，形成覆盖全产业链、全价值 2 链的新型工业网络协同制造与服务体系，推动传统产业加快转 型升级、新兴产业加速发展壮大。 近年来，工业互联网在实体经济数字化转型中扮演着愈发 集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在连接、弹性供 给、高效配置的工业云平台”。其通用体系架构如下所示： 图 1 工业互联网通用体系架构 5 边缘层通过各类通信手段实现对各类设备、传感器、PLC、 控制系统等的海量数据采集，依托协议转换实现多源异构数据 的标准化，利用边缘计算实现底层数据的汇聚处理。基础设施 层以公有云、私有云、混合云等云资源的方式提供可弹性调度 的计算、存储和网络资源，并对云资源进行统一编排，智能监 融合，工业互联网产业边界向传统工业技术服务业渗透，传统 装备、自动化、工业软件产业加速升级，智能装备、新型工业 软件等新兴产业涌现并发展壮大，成为工业互联网体系中不可 分割的组成部分，推动实现更大范围、更高效率的工业大数据 采集、连接与汇聚，进一步催生了海量智能决策分析的需求， 工业智能产业随之崛起，工业互联网产业体系进一步延伸。 6 当前，工业互联网正处于融合应用与技术变革的交织阶段， 能源化工行业已开展初步应用，实现能源化工、大数据、人工

间的 关联模型，通过电力数据透视碳排放信息，打通从碳排放核 算、披露、认证、溯源、交易以及减排决策的碳管理业务链。 关键场景： 电碳计量与碳足迹追踪： 以电力碳排放因子为桥梁，将广泛、实时采集的电力数据转化 为碳排放量，直观的展示的不同行业、不同主体的碳排放动 态，为碳排放管控提供精准的数据依据。随着企业减排范围逐 步由自身生产及运营向价值链延伸，未来对于碳排放核算的需 求不仅限 清洁电力的生产与消费不仅意味着减排贡献，更是宝贵的碳资 产。将发电、用电数据转化为减排量，通过交易平台出售，可 在实现绿色转型的同时享受绿色的附加经济价值。但同时，由 于不同行业之间碳核算方法的差异性、碳数据采集的复杂性等 因素，当前碳资产的核算、流转、履约等环节中大量依靠人 力，过程中存在计算失误、数据篡改等风险，也是碳资产的可 信度成为碳市场运行中的痛点。未来有望以自动化的数据采 集、核算、报送 原则，部署了一套场站、区域、总部三级协同的“新能源 电力生产营销一体化智能管控平台”，覆盖风光发电容量 16GW。该平台实现了： • 风机、逆变器、升压站、AGC/AVC、箱变、功率预测、 电能量计量、视频等场站全量数据的采集和接入； • 边缘侧“一采多发”，满足集团、总部、区域集控等不 同用户的数据需求依托平台部署和运行生产相关业务、 数字化应用，并与企业ERP等系统相关联； • 基于远景智能EnOSTM新能源套件，上线了设备实时监

间的 关联模型，通过电力数据透视碳排放信息，打通从碳排放核 算、披露、认证、溯源、交易以及减排决策的碳管理业务链。 关键场景： 电碳计量与碳足迹追踪： 以电力碳排放因子为桥梁，将广泛、实时采集的电力数据转化 为碳排放量，直观的展示的不同行业、不同主体的碳排放动 态，为碳排放管控提供精准的数据依据。随着企业减排范围逐 步由自身生产及运营向价值链延伸，未来对于碳排放核算的需 求不仅限 清洁电力的生产与消费不仅意味着减排贡献，更是宝贵的碳资 产。将发电、用电数据转化为减排量，通过交易平台出售，可 在实现绿色转型的同时享受绿色的附加经济价值。但同时，由 于不同行业之间碳核算方法的差异性、碳数据采集的复杂性等 因素，当前碳资产的核算、流转、履约等环节中大量依靠人 力，过程中存在计算失误、数据篡改等风险，也是碳资产的可 信度成为碳市场运行中的痛点。未来有望以自动化的数据采 集、核算、报送 原则，部署了一套场站、区域、总部三级协同的“新能源 电力生产营销一体化智能管控平台”，覆盖风光发电容量 16GW。该平台实现了： • 风机、逆变器、升压站、AGC/AVC、箱变、功率预测、 电能量计量、视频等场站全量数据的采集和接入； • 边缘侧“一采多发”，满足集团、总部、区域集控等不 同用户的数据需求依托平台部署和运行生产相关业务、 数字化应用，并与企业ERP等系统相关联； • 基于远景智能EnOSTM新能源套件，上线了设备实时监

具备满足矿井需要的数据存储与数据采集能力，存 储容量不少于 1 年时间。 5 查现场和资料。不符合 要求或功能扣 5 分。 ⑦ 实现双回路供电，配备不小于 2h 不间断备用电 源，有声光报警装置；具备 UPS 电源系统，保证主要 调度信息化系统续航时间≥4 小时。 5 查现场和资料。不符合 要求或功能 1 处扣 5 分。 数据融合 平台 ① 建立统一的数据服务接口、信息采集标准、数据 格式、通信协议，实现数据的统一集中管理，建立矿 能够汇聚企业内部各种数据资产，包括应用、服 务和相关集成，支持数据共享，具备提供数字化资产 运营的分析能力。 10 查现场和资料。不符合 要求或功能 1 处扣 2 分。 ③ 采用人工智能技术对采集的各类设备、人员等信 息进行智能感知，基于大数据平台和各子系统不同的 应用场景建立算法和逻辑控制模型，对感知信息进行 智能分析、自学习与决策，实现至少 5 个场景赋能。 15 查现场和资料。不符合 井下人员数据、非标准机电设备监测控制类等数 据，采用统一的数据交互标准规范协议。 12 查现场和资料。不 符合要求或功能的 1 处扣 2 分. 智能综合管 控 ① 基于统一 I/O 采集服务设计与实现，自主适配标 准工控设备、非标准设备系统、VOIP 语音设备系 统和流媒体视频监控等设备系统。 10 查现场和资料。不 符合要求或 功 能 的 1 处 扣 2 分。 合计：得分+加分=

过统一的服务访问入口，屏蔽应用 与认证鉴权服务的直接交互，支持 GraphQL和RESTfulAPI服务，并兼容 发布订阅和点对点通信模式。此外， 还内置可复用的消息推送、缓存管理 等组件，并支持审计日志采集，确保 系统高效、稳定运行。分布式服务中 间件支持快速构建分布式系统，内置 服务发现、负载均衡、容错机制，屏 蔽底层实现细节，使应用开发者专注 于业务逻辑。通过认证鉴权组件，实 现服务间和服务-客户端之间的统一 务，从而提高生产质量和效率。 为此，平台建立了多源异构数据采 集、集成、分析的完整体系，有效融 合多源异构数据。数据采集是多源异 构数据融合的基础，只有准确、实时 采集生产过程中产生的大量原始多源 异构数据，后续的集成与分析才有 的放矢。平台通过设备接入及协议 转换等技术，完成从传感、设备、系 统等多种数据源的异构数据采集。数 据集成整合来自多个数据源的数据， 屏蔽数据间类型和结构上的差异，解 决多源异构数据来源复杂、结构异构 成。数据分析是多源异构数据处理的 关键，在数据采集与数据集成的基 础上提取工业生产数据的信息和知 识，通过分析和处理集成的多源异构 数据，提取有价值的信息和知识，可 用于提升产品质量、提高生产效率、 降低生产成本。平台通过数据挖掘、 机器学习、统计分析等技术完成多源 异构数据分析工作。 平台通过整合以上技术手段解决了 多源异构数据的有效融合问题，建立 了多源异构数据采集、集成、分析的 完整体系，实现了异构通讯协议数据

系统可以分为物理层、网络层和应用层。 本文考虑钢铁行业实际，构建 CPS 系统架构如图 2 所示。其中，基础物理层考虑炼钢、炼铁等各工 序，以及煤气、氧气等各能源介质；网络层则通过 新一代网络将底层传感器采集信息做高效传输；最 终的应用层涵盖钢铁工艺知识库等多方面资源，并 以软件或云服务等形式提供给最终用户。 随着自动化程度的提高，钢铁企业已具备建立 CPS 的基础，但由于钢铁生产中存在大量时滞环 等模型已经基本可以达到生产需求。另一方面，实 现分厂之间的数据共享对全厂的能源分配及整体调 度也有重要意义。但对不同信息来源的统一以及保 证分厂数据的稳定安全输出是亟待解决的问题之 一。现代钢铁企业通过动态数据采集以及实时数据 库的建立实现数据共享。数据共享为企业级别的大 数据计算、EMS、企业物流管理、能源管理、设备 点检等提供了稳定安全的数据服务。 工业互联网——钢铁能源管控智能化的重要 支撑 立高炉大数据云平台，将原来高炉系统中纷繁复杂 的信息进行整合优化，实现大数据的统一采集、分 析和处理，并在云端大数据的存储、数据分类和数 边缘数据处理 工业系统及信息安全防护 消费者、开发人员、企业单位等 工业通信协议解析 工业设备接入 边缘层 基础 设施层 平台层 应用层 工业数据采集 ... ... 高性能服务器 大规模存储设备 高效网络设备 VR、AR等 平台资源部署及管理