《密评备案信息统计表》使用说明 注：考虑到表格当前的自动检查规则可能无法穷举所有异常， 若遇到极个别单元格提示填写错误，但经核实确实已按要求正确填 写的情况，请正常提交并向管理部门提醒说明，便于进一步完善表 格检查机制。 《密评备案信息统计表》的填表方一般为网络与信息系统运营 者。 《密评备案信息统计表》中部分单元格在填写数据后自动会进 行检查（注意：需要启用 Excel 宏）。全部信息填写无误时，“数据

《密评备案信息统计表》使用说明 注：考虑到表格当前的自动检查规则可能无法穷举所有异常， 若遇到极个别单元格提示填写错误，但经核实确实已按要求正确填 写的情况，请正常提交并向管理部门提醒说明，便于进一步完善表 格检查机制。 《密评备案信息统计表》的填表方一般为网络与信息系统运营 者。《密评备案信息统计表》中部分单元格在填写数据后自动会进 行检查（注意：需要启用 Excel 宏）。全部信息填写无误时，“数据

√ 10 进度管理 进度分析 √ 11 进度预警 √ 12 进度纠偏 √ 13 计量管理 计量审批 √ 7 基本规定 序号 功能名称 功能需求 14 综合管理 计量管理 计量统计 √ 15 清单管理 √ 16 人工调差 √ 17 材料调差 √ 18 变更管理 变更审批 √ 19 变更记录查询 √ 20 变更图纸查阅 √ 21 办公管理 日常事务管理 √ 22 45 统计管理 √ 46 存储管理 √ 47 出库管理 √ 48 溯源管理 √ 49 驻地管理 智慧项目部 智能门禁系统 √ 50 智能监控系统 √ 51 智慧试验室 样品流转 √ 52 视频监控 √ 8 基本规定 序号 功能名称 功能需求 53 环境监控 √ 54 数据自动采集分析 √ 55 报告生成 √ 56 智慧拌合厂 生产过程监控 √ 57 数据统计分析 √ 生产物料管理 √ 62 驻地管理 智慧预制厂 视频监控 √ 63 设备监控 √ 64 环境监控 √ 65 智能张拉 √ 66 智能压浆 √ 67 养护管控 √ 68 进度管理 √ 69 数据统计分析 √ 70 质量管理 路基工程 压实监控 √ 71 沉降监测 √ 72 路面工程 摊铺监控 √ 73 压实监控 √ 74 桥涵工程 桩基施工管控 √ 75 智能养护 √ 76

——配电架空线路无人机巡检覆盖率； NDI ——通过无人机开展的配电架空线路巡检条数； T N ——配电架空线路总条数（无人机限制飞行区域除外）。 注：无人机巡检覆盖率若按杆塔数、里程数统计口径可参照 计算。 5.1.2 智能配电站房覆盖率 指标释义：智能配电站房数量与配电站房总数量的比值。智 能配电站房指通过信息通信技术对站房内设备运行情况进行智能 分析，能够实现远程数据采集、运行监测、预警处理等功能的配 ——配电站房总数，包括配电室、中压开关站（箱）、箱 变、配变台架等。 5.1.3 智能巡检缺陷/隐患识别率 指标释义：指智能巡检识别的缺陷/隐患占缺陷/隐患总数量的 比例。智能巡检包括无人机巡线，智能站房监测。（统计周期：年 度） 计算方法按公式（3）。 100% IID IID T N RR = N  …………………（3） 式中： RRIID ——智能巡检缺陷/隐患识别率，建议按照不同缺陷/隐患 ——人工识别与智能巡检识别的缺陷/隐患总数。 5.1.4 智能巡检缺陷/隐患识别准确率 指标释义：指智能巡检正确识别缺陷/隐患数与识别缺陷/隐患 总数的比值。智能巡检包括无人机巡线，智能站房监测。（统计周 期：年度） 计算方法按公式（4）。 A 100% II D IID IID N AR = N  ………………（4） 式中： ARIID ——智能巡检缺陷/隐患识别准确率，建议按照不同缺陷

其他 0.1% 3 公司规模分布 样本分布 公司性质分布 样本分布 人力资源核心指标 芯片设计 薪智 人力资源核心指标 芯片设计 薪智 统计说明：在相同行业、城市组合下，计算各职能月度薪酬的中位数，然后计算月度薪酬的同比 变化率，最后计算各统计周期下的变化率均值，即为涨薪率 *此处为不区分城市的涨薪率 5.9% 2021年全行业 涨薪率 4.3% 2022年全行业 涨薪率 1.5% 2023年，「芯片设计」涨薪率最高 2024年，「芯片设计」涨薪率最高 5 涨薪率 - 按行业 人力指标 人力资源核心指标 芯片设计 薪智 统计说明：在相同行业、城市组合下，计算各职能月度薪酬的中位数，然后计算月度薪酬的同比 变化率，最后计算各统计周期下的变化率均值，即为涨薪率 基于以下指标的涨幅：CPI，行业上市公司的营收、利润和薪酬成本，行业的招聘量和薪酬，生成 算法模型。以近半年的数 3% 2022年全行业 涨薪率 1.5% 2023年全行业 涨薪率 2% 2024年全行业 涨薪率 2021年 2022年 2023年 近12个月 2024年 年(预测) 涨薪率 统计周期 10.4% 2021年1月 至 2021年12月 9.4% 2022年1月 至 2022年12月 3.1% 2023年1月 至 2023年12月 1.7% 2024年02月 至 2025年01月

MES->SAP 每天汇总 原料投料消 耗 由 TEX-MES 统计原料消耗数据，并将 消耗数据传输至 SAP 系统，由 SAP 系 统记录原料消耗成本。 4 生产管理 MES->SAP 按需 原料投料消 耗冲销 由 TEX-MES 触发 SAP 系统冲销处理。 5 生产管理 MES->SAP 每天汇总 成品收货入 库 由 TEX-MES 统计成品入库数量，并将 入库数量传输至 SAP 系统做库存管理 单边输入关境或单边输出关境的进出口贸 870000- 899999 6 位 HERS 制造商部分 为了清楚同一种物料，哪家提供，便于分析 1-999 生产部门制定生产计划，采购按生产计划需求进行采购，仓库进行收货，线下统计过磅数量，由 MES 系统来管理 原料收货的批次、包数、库号，确定收货的数量，质检进行检测，并录入检验结果，入库完成再根据供应商发票 进行发票校验。 仓储管理 创建原辅料 料采购订单 制定生产计划 变革点：原料 在生产工厂、 辅料在物资工 厂采购 抽样质检 变革点：结果 录入完成后系 统自动入库到 非限制库存 变革 点 :MES 系 统管理入库 批次、包数、 库号 变革 点 :MES 系统计算 出原料需 求，打印 领料单 是否适用 扣减方案 对于维修或项目所需要的备件提前在 OA 系统中进行预留提报，需求 OA 审批完成后在 ERP 系 统中创建预留，各车间根据预留进行领用，对于所需要的物资提前申报，减少加急采购，避免

分析应用技术支撑的平台。 2.1.6 数据采集平台 Data Acquisition Platform 用于采集线路信号、通信、综合监控、自动售检票、车辆监测 等 OCC 系统的实时状态、告警、统计数据，具有指令下发功能的 计算机集成系统。 2.1.7 数据共享平台 Data Sharing Platform 用于对 DAP 及 NOCC 系统相关数据进行统一收集、处理、转 发和共享，实现 刻、换乘、突发事件等运营信息。 6.3.3 PSP 应通过 DSP 与 PCC 系统互联，发送通知通告及资讯等 信息。 6.3.4 PSP 应通过 DSP 与 ANCC 系统互联，接收票卡交易数据、 实时客流数据及客流统计信息。 6.4 与内部管理、外部服务及外部单位系统互联 6.4.1 PSP 与内部管理、外部服务系统互联数据的交互方式与互联 协议应按本标准 DSP 相关要求执行。 6.4.2 PSP ISP 应通过 DSP 与 ETC 系统建立联动功能，互联实时 数据交互周期不宜大于 0.5s，非实时数据交互周期宜为不定期更 新。 7.3.3 线网 ISP 应能推送重大公共安全相关告警信息、数据统计信 息至 ETC 系统。 7.3.4 ETC 系统应能通过线网 ISP 联动控制安防子系统辅助事件 处置。 7.4 与内部管理、外部服务及外部单位系统互联 7.4.1 线网 ISP

值。为了保证各城市道路网密度的可比性、统计口径的一致 性，本报告以中心城区建成区为道路网密度指标统计范围，以范围内的道路总里程与面积的比值作为城市道路网密度1。 中心城区建成区：中心城区内的建设用地范围2。其中，中心城区范围为全国60个主要城市总体规划中明确提出的中 心城区范围；建设用地为根据地表覆被的遥感影像（地理国情普查数据）解译识别范围；本次统计的中心城区建成区即 为中心城区范围和建设用地重叠的区域。 为中心城区范围和建设用地重叠的区域。 城市道路统计标准：本报告以电子地图测绘数据为基础，统计中心城区建成区范围内具备车辆基本通行条件的道路， 包括建成区范围内的城市快速路、主干路、次干路、支路及主要街坊路。本版报告采集数据截止于2024年第四季度3。 *注1：为保证道路网密度指标的可监测性，避免因道路施工封闭等原因引起的误差波动，本版报告中道路网密度指标按照原始数 据标准采集计算后，结果仅保留1位小数位数， 部分计算结果可能存在四舍五入引起的误差。 *注2：为有效监测和衡量城市道路基础设施建设发展情况，保证城市路网密度指标的历史可比性，本年度报告沿用历年报告的中 心城区建成区作为道路网密度统计范围，避免因监测范围的变动而导致数据指标的建设指导意义降低。 *注3：本报告为2025年度发布，数据采集截止于2024年第四季度。相关文字、数据图表等内容，按照数据采集年份表述。 图1 城市及行政区道路网密度计算方法示意图