磋商邀请……………………………………  供应商须知…………………………………  合同文本……………………………………  采购需求……………………………………  评审方法与评审标准………………………  响应文件格式……………………………… 3 第一章 磋商邀请 受泰州市数据局的委托，泰州市公共资源交易中心就 政 府采购一体化平台”自行免费下载磋商文件，并于 2025 年 6 月 27 日 9 点 30 分（北京时间）前递交响应文件。 一、项目基本情况 1.项目编号：JSZC-321200-JZCG-C2025-0039 2.项目名称：数字泰州“十五五”规划项目 。 3.预算金额：60 万元。 4.采购需求（简介）： 供下列材料： 1.1 法人或者其他组织的营业执照等证明文件，自然人的身份证明； 1.2 上一年度的财务状况报告（成立不满一年无需提供）； 1.3 依法缴纳税收和社会保障资金的相关材料（提供提交响应文件截止时间 前一年内至少一个月依法缴纳税收及缴纳社会保障资金的证明材料。供应商依 法享受缓缴、免缴税收、社会保障资金的提供证明材料。）； 4 1.4 具备履行合同所必需的设备和专业技术能力的书面声明；

——扩展广播帧可以指示系统管理帧的资源； ——若扩展广播帧是可查询或可接入的广播类型，则扩展广播帧需要配置接收对端节点发送请求帧 的接收窗口和本端节点发送响应帧的资源。扩展广播帧的结束时刻到接收窗口开始时刻的时延最小为 300us，接收窗口结束时刻到响应帧开始时刻的最小值为 300us。 基础广播帧和扩展广播帧的发送流程如下图所示： 基础广播帧和扩展广播帧的发送流程 1.2.3.10 回复查询响应帧。发现设 备也可以不发送查询请求帧，仅上报扩展广播帧携带的数据。 对于广播设备，在一定时间的接收窗口内，可以接收同一个发现设备发送的多个相同的查询请求 帧，也可以接收不同发现设备发送的不同的查询请求帧；在回复的查询响应帧中可以针对一个发现设备 回复一个查询请求帧，也可以针对多个发现设备分别反馈查询响应帧。可查询扩展广播帧中需要提前配 置好查询请求的偏移量，查询响应的偏移量 置好查询请求的偏移量，查询响应的偏移量，请求的最大长度，请求的窗口个数等。发现设备需要在查 询请求窗口的起始时刻发送查询请求帧，广播设备需要在查询响应窗口的起始时刻发送查询响应帧。 发现的具体过程如下： a） 广播设备发送基础广播帧和扩展广播帧； b） 发现设备接收基础广播帧和扩展广播帧，当接收到可查询扩展广播帧，发现设备可以在扩展广 播帧中指定的查询请求的偏移量开始后，使用一个或者多个查询请求窗口，发送一次或多次的查询请求

其在边缘侧仍存在部署门槛高、资源协同难、业务适配弱等现实瓶颈。唯 有通过“算 - 网 - 智”深度融合，实现从“连接赋能”到“智能赋能”的 跨越，才能为实体经济注入强劲新动能。 在此背景下，中国移动积极响应国家战略部署，依托自身网络优势与技术 创新能力，提出“5G-A×AI 算网智一体化”解决方案。本白皮书系统阐 述了以“算为引擎、网为根基、智为大脑”为核心的一体化架构理念，重 点介绍了边缘智能 数据孤岛，难以实现接入的统一；业务需求“言而无策”，生产线的高层意图无法被网络理解与实 时响应，从“需求”到“配置”仍需人工逐条配置，业务敏捷性严重受阻；网络资源“静而不柔”， 一张专网难以同时高效承载差异化的业务场景，资源僵化闲置或者隔离不足相互干扰，均无法实现“一 网千面”的精准供给；运维管理“治而不智”，仍依赖人工经验进行被动响应，缺乏预测性维护与主 动优化能力，智能化水平滞后；网络能力“连而无感”， 的极致要求，单靠网络优化无法满足；二是智能制造、低空经济等行业需 求差异显著，且长期数据孤岛导致资源与数据难以共享，分散模式难以适配差异化场景与全链条流 转需求。而打通“网络 - 算力 -AI- 业务”联动的架构，既能整合资源响应极致指标，又能打破数据 壁垒，成为破解业务卡点的关键。 1.2 痛点与挑战 02 03 5G-AxAI 算网智一体化技术体系 面向 5G-A 与 AI 融合驱动的算网智一体化解决方案白皮书

对相关业务对象的运行状态、关联关系等进行数字化动态描述,可基于数 据驱动支持实现业务动态柔性响应的模型。 3. 5 知识模型 knowledgemodel 基于多元异构动态数据,对相关业务对象的运行规律等进行动态归纳、演绎及其知识化、数字化、模 型化,可基于知识驱动支持实现业务个性化按需柔性运行和一体化敏捷响应的模型。 注:知识是对信息进一步提炼和加工形成的关于客体对象原理、规律、机理等的形式化表达。 businessscenario 关于业务运行的参与主体、行为活动、资源条件以及数据要素等的有机组合。 3. 8 数字场景 digitalscenario 基于相关数字模型(3. 4)实现关键业务动态响应、动态协同、动态优化的一类业务场景(3. 7)。 注:数字场景、知识场景、智能场景都属于数字化(的)业务场景。 3. 9 知识场景 knowledgescenario 基于相关知识 模 型 (3 对企业数字化转型(3. 1)发展阶段和水平档次的度量。 3. 15 数字企业 digitalenterprise 基于相关数字模型(3. 4),沿资源链、价值链或产品链(资产链)实现业务的全面动态响应、动态协 同、动态优化的一类企业。 注1:资源链即基本贯通研发(规划)设计、生产(建设)、服务、经营管理等主业务环节的计划、采购、仓储、研发、生产 (建设)、销售、财务、人力资源、物料和设备(

力基础设施的规模与复杂度呈指数级增长，其稳定运行与高效管理已成为关乎企业核 心竞争力与社会数字化进程的关键命题。在此背景下，传统 IT 运维模式面临着从硬件 设备到软件系统、从单一架构到多云环境、从被动响应到主动预防的全方位变革挑战， 亟需构建一套适配算力时代特征的系统化运维体系。 当前，算力基础设施正经历着通算、智算、边缘计算多态融合的发展阶段，高密 度计算集群、异构芯片架构、分布式存储网络以及云边协同部署等技术趋势，使得运 .................................................................................. - 26 - 2.6 灾备与应急响应................................................................................................... ....................................................................................- 26 - 2.6.2 应急响应流程.................................................................................................

几乎所有 ICT 岗位都将受到AI的深刻影响，现有技能面临升级调整 AI不仅创造了新岗位，更对几乎所有ICT岗位进行了深刻变革。在安全领域，岗位职能正从人工监 控转向统筹AI驱动的威胁检测与自动化响应；数据领域工程师的工作重心从数据处理转向管理AI 驱动的分析流程，并确保伦理治理合规；软件工程师则专注于整合AI能力、管理AI辅助编码工 具。这种全方位的AI融合要求从业者掌握新型复合技能⸺既要具备专业技术能力，又需通晓AI知 同时，30%的组织将网络恢复与韧性强化列为优先事项，凸显出当前解决方案难以应对AI驱动系 统所带来风险的严峻现实。监管要求、治理需求的叠加，以及复杂攻击事件的频发，亟需网络安 全领域实现突破性创新，例如零信任框架、自动化响应机制，以及从设计之初就嵌入安全与恢复 机制的系统架构。 28%的组织正推进其核心应用的现代化，标志着企业软件领域的范式转变：AI助手与智能体正日 益深度融入业务流程。企业软件供应商通过为应用注 次为客户服务支持（74%）、运营管理（68%）及财务（61%）。这一结果表明，AI的价值远不 止于后台流程自动化，它还在改变客户交互及关键业务领域。 在客户支持领域，AI赋能聊天机器人和虚拟助手，不仅提高了响应速度，还能让人工客服专注处 理复杂问题。在运营管理领域，AI可优化供应链与工作流程、预测潜在故障，并实现重复性任务 的自动化。财务团队则借助AI开展欺诈检测、自动化报告生成、交易处理及高级数据分析工作，

激增、供应链的不确定性，以及劳动力结构的深刻变化，都在推动制造企业寻求更 加智能和自适应的解决方案。 具身智能技术的突破性进展为这一转型提供了新的可能性。通过将感知、认知和执 行能力有机结合，现代制造系统正在从被动响应向主动适应转变。AI 与控制系统 的深度融合不再是概念验证，而是成为了提升竞争力的关键技术路径。在这一融合 过程中，负载整合技术发挥着至关重要的作用，它打破了传统系统中 AI 处理和实 时控制 面临性能瓶颈，难以满足现代工业对高度集成和协调性能的要求。 • 超短控制周期追求：追求更短的控制周期以提高控制精度已成为行业发展的核心趋势。在高速自动化生产线、 精密加工以及高精度定位系统中，缩短控制周期能够显著提升系统响应速度和加工精度，同时减小系统抖动 和网络传输延时，这些都是实现高效、高质量生产的关键因素。 • 智能化控制算法演进：随着生产环境向智能化发展，控制算法正从传统的开环或闭环控制向具备自适应、预 技术正在重新定义自动化控制架构，推动从 “传统控制 + AI 辅助” 向 “AI 原生控制系统” 的根本性转变。通过将机器视觉、自然语言处理、大模型推理等 AI 能力深度嵌入 控制回路，系统实现从被动响应到主动感知、从规则驱动到数据驱动、从固定逻辑到自主学习的全面升级， 构建具备自主决策、持续优化和协同智能的新一代控制系统。 03 英特尔助力 软件定义自动化 02 芯片平台 硬件赋能 04

.....................................................................................88 4.3.2 安全事件响应机制................................................................................................. 技术是一种基于深度学习和大数据分析的先进解决 方案，旨在通过智能算法和自动化工具提升数据处理和决策效率。 该技术的核心在于其能够通过海量数据的训练，形成高度精确的预 测模型，并能够在复杂的场景中实现高效的实时分析与响应。在医 疗健康领域，DeepSeek 技术的引入具有显著的潜力，尤其是在疾 病诊断、个性化治疗、健康管理以及医疗资源优化等方面。 DeepSeek 技术的架构主要包括以下几个关键组件：数据处理 此外，DeepSeek 技术在医疗资源的优化配置方面也具有显著 优势。通过分析医院的运营数据和患者流量，它可以预测未来一段 时间内的医疗需求，从而帮助医院合理分配资源，减少患者等待时 间，提高医疗服务的响应速度。 在临床研究领域，DeepSeek 技术可以加速新药研发和临床试 验的过程。通过分析大量的临床试验数据，它能够识别出有效的药 物组合和治疗方案，缩短研发周期，降低研发成本。例如，通过分

�� �� �� �� �� �� �� 在全球经济格局不断重塑、科技进步持续跃升的当下，石油石化行业正面临着历史性的转折。 石化盈科与IDC携手并肩，洞察行业发展轨迹，积极响应政策号召，勇担时代赋予的重任。 序言 2020年，在数字经济与实体经济加速融合、石油石化行业迫切寻求降本 增效的背景下，我们联合发布《守正出奇 开拓创新⸺能源化工数字化 转型实践与启示》。彼 工智能+”行动的意见》，明确提出以人工智能全面赋能科学技术、产业 发展、消费提质、民生福祉、治理能力及全球合作六大领域，系统推进 智能算力、数据供给、人才队伍与安全能力等基础支撑建设，加快培育 新质生产力。积极响应国家战略，依托石化盈科在石油石化行业的深厚 积淀与前沿洞察，我们共同撰写《石油石化新智运营白皮书》。本书系 统分析人工智能、大数据、云计算等关键技术的应用实践，助力企业在 复杂市场环境中构建智能运营体系，实现高效、智能的运营转型。 立基于数据的数字 化决策机制，《智能制造典型场景参考指引（2025年版）》则系统提炼可复用的智能运营� 模式。企业需突破局部数字化，打造覆盖资源优化、绿色生产、能耗管理、供应链韧性与客 户服务响应的全要素智能能力，以科技研发加速产业协同和价值提升，支撑现代产业体系构 建，促进全国统一大市场形成，服务国内国际双循环新发展格局。 1：智能运营：在石油石化领域是以“技术驱动效率提升”为核心，聚焦单一环节或流程的自动化、数据化优化。

算法（如 LSTM、 强化学习），将洪水预测误差降至 3%以下，推演效率提升 20 倍。 动态交互与智能决策。通过数字人、大语言模型（LLM）实现自然语言操控，支持应 急指挥、设备运维等场景的智能响应。 围绕复杂数据处理与孪生场景应用、机理模型与数据驱动模型、超大体量数据处理与 实时渲染能力、自动化模型构建能力、大模型算法能力在数字孪生中的应用做了深度的技 术剖析。 同时，本白皮书围绕智 水利、制造、能源等领域，传统机理模型（如水动力模型、有限元分析）基于物理定律提 供可解释性强的基线预测，而智能算法（如 LSTM、随机森林、强化学习）通过海量数据 捕捉非线性关系，修正残差、优化参数，显著提升系统精度与响应速度。例如，某水利项 目中，LSTM 网络结合水文数据将水质预测误差降至 3%以下；在工业场景中，自编码器 驱动的设备故障预警系统减少非计划停机 30%。 智能算法的融合应用还体现在多源异构数据的实时处理与动态适应上。通过集成传感 准映射至三维模型表面，应用于交通管理、虚拟广告等领域，提升场景交互性与应急响应 能力。 未来，随着 AI 驱动的自动化建模、边缘计算与轻量化渲染技术的深化，复杂数据处 理将进一步突破时空对齐、精度优化等挑战，推动数字孪生在智慧城市、工业 4.0 及环境 治理中的规模化应用，构建虚实协同的智能化生态体系。 1、气象数据处理与应用 1）概述 近年来，随着数字孪生应用平台在城市管理、应急响应、防控指挥等场景的应用要求 加深，