术语言、统一逻辑架构、统一业务语言和统一知识基座。 5.2.4 物联能力应评估企业工业边缘/网络能力、数据采集和生产/运营管控的情况。工业边缘/网络能 力重点评估企业新型网络覆盖情况，以及工业互联网标识解析的使用情况、边缘计算节点数量等。数据 采集重点评估数据采集自动化率、数据采集颗粒度和数据采集更新频率等。生产/运营管控重点评估企 业智能生产及运营管控情况、产品全生命周期可追溯等方面。 5.2.5 智联能力应评估企业数据开发和智能决策的情况。通过全要素、全价值链和全产业链的连接、 解耦和重构，实现对企业成本、质量、效益的优化和新技术、新产品、新模式的培育。从 5G、人工智 能到工业/产业互联网，构成数据采集、传输、计算、分析、应用的数据闭环。 5.3 数字化效益 5.3.1 数字化效益主要评估企业的数字绩效和可持续发展能力。 5.3.2 数字化绩效主要评估企业利用企业内部的资源和合作伙伴、供应商、客户一起创造新型组织模 性）进行定性和定量评估。评价指标体 系按照集团公司、园区和企业三个层面，企业按行业不同分为制造类、能源类、建筑类、商贸服务类、 金融服务类和功能保障类，具体见附录A、B、C、D、E、F、G、H，具体采集项视实际情况而定。并依据 评估模型，计算评价结果。 6.1 评估模型 整体评定按“组织战略”、“数字化运营”和“效益结果评估”组成（见图2）。 图 2 评估模型 6.2 评估方案 具体评价方案见附录I。

非常广泛，从传统行业如医疗、教育、金融、旅游，到新兴产业如电商、计算 广告、可穿戴设备、机器人等。大数据技术更是国家科技发展和智慧城市建设 的基础。当前“互联网+”新业态的发展，其核心也是大数据的采集、分析、价值 挖掘和应用。 2013 年称为大数据元年，几乎所有的大型互联网企业都将业务范围延伸 至大数据产业。电子商务平台、社交平台、门户网站等，都存在着大数据的影 子。大数据也由技术热词 山东移动大数据平台： 截止今年 11 月份正式环境已搭建了 300 台基于 X86 服务器的大数据集群， 实现了 B 域的全量数据接入、O 域及 M 域部分数据（Gn、Mc 口信令数据）的 采集和处理，总存储量达到 1.12P。 平台架构采用 Hadoop、MPP 数据库混搭模式。 对内实现了对领导决策、一线支撑、智能营销方面的应用，提高了业务部 门效率与体验。 对外与南山集团、山 位建立合作关系，探索基于大数据的项目合作。 湖北移动大数据平台： 搭建了 236 台基于 X86 服务器的大数据集群（截至 11 月 13 号），采用 了分布式存储计算、内存处理、流处理等技术，实现了 B 域、O 域数据的采集 和处理，承载了互联网渠道运营、智慧客流、战略地图、POP 系统、流量运营 等应用。同时，经分云化工作正在进行中，并已初见成效。 数据中心一期已经完成接入接口 922 个，并进行了基础模型建设，基本

光伏、华星光 电、新华三、华 为 风电 地理位置偏僻 资本技术密集 发电波动性大 风场设计周期长 设备维护成本高 并网协调效率低 弃风漏风较严重 数据采集由底层互联 向全面感知转变 设备维护由人工调试 向智能运维转变 风场管理由单场单管 向虚拟集成转变 虚拟风场设计 设备预测维护 智慧风场管理 精准柔性供电 金风科技、远 .......... 21 3.3 推进应用场景落地的着力点........................................ 22 II 3.3.1 加速设备上云，夯实数据采集基础..................... 22 3.3.2 聚焦产业协同，强化重点模型积累..................... 22 3.3.3 加强攻关突破，优化解决方案供给. ..................... 58 8.3 推进应用场景落地的着力点........................................ 59 8.3.1 关注数据采集，扩展信息获取渠道..................... 59 8.3.2 紧扣模型开发，提高模型供给能力..................... 59 8.3.3 聚焦解决方案，开发推广典型应用

设备智能化改造..................................................................................24 3.2 数据采集与分析..................................................................................26 3.3 降低能耗方案 .........................................................................................85 6.1 数据采集机制......................................................................................87 6.2 数据存储方案 用，促使制造业向智能化转型，生产过程中的数据采集、处理 和分析变得更加全面和实时。 在当前的市场环境中，智慧工厂的建设正在逐步加速，许多企 业利用智能制造提升了市场竞争力。据统计，全球智慧工厂市场预 计在未来几年将实现高速增长，年复合增长率达到 20%以上。 在智慧工厂的构建过程中，主要关注以下几个关键点：  数据采集与分析：通过传感器和网络设备实时采集生产数据， 实现对设备状态、生产效率等的实时监控。

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

.......................................................................................31 4.1.1 数据采集层.................................................................................................. .......................................................................................39 4.2.1 数据采集模块................................................................................................. ...............103 1. 引言 随着金融行业的快速发展，银行业务的复杂性和数据量显著增 加，传统的核算流程已难以满足高效、准确和合规的需求。金融银 行核算流程涉及大量的数据采集、处理、分析和报告，任何环节的 延迟或错误都可能对银行的运营和客户信任产生重大影响。在此背 景下，引入先进的自动化技术成为提升核算效率和准确性的关键路 径。DeepSeek 作为一款基于人工智能和大数据技术的自动化解决

—7— 化。设备数控化是指采用数控技术对生产设备进行改造和升级的 过程。数控化是一种利用数字化信息对机械运动及加工过程进行 控制的技术，目前普遍的方案是过 PLC 技术自动控制设备，同时 采集设备的各种运行参数，是实现整个生产过程的远程实时监控 的基础。 对关键设备联网率进行统计分析，平均联网率为 82.56%，表 明绝大多数企业的关键设备以实现联网，提升对于实现设备监控、 数据 对称和重复环节，降低采购和生产成本等。 对产品不良率的下降进行统计分析，平均下降 31.3%，有 85% —11— 的企业产品不良率下降超过 10%。通过数字化手段降低产品不良 率的常见措施是：实时采集设备和产品状态数据，应用机器视觉 和自动检测设备替代人工质检，提升检测精度并减少漏检；通过 质量管理软件实时监控生产数据，应用大数据分析技术，建立端 到端的产品追溯链条，快速定位问题来源；通过虚拟模型模拟生 域，通过卷积神经网络和图像识别技术，显著提高了目检工位的 通过率，降低了产品不良率；在机械装备领域，利用机器视觉技 术对钢板进行智能分拣，降低了产品不良率。 预测优化与流程自动化：利用 AI 算法对生产数据进行实时 采集和分析，预测能耗、设备故障和工艺参数，为设备维护和生 产调度提供决策支持。例如，锂电池生产中通过 AI 算法进行质 量检测和能耗预测，有效降低了生产成本；同时，MES 系统与 ERP 系统的联

各模块功能描述..................................................................................25 3.2.1 数据采集模块.............................................................................27 3.2.2 数据处理模块.... 3.2.6 结果展示模块.............................................................................38 4. 数据采集................................................................................................... 外部数据.....................................................................................47 4.2 数据采集方法......................................................................................50 4.2.1 API

劣势：需要大量的探索和试错，学习过程缓慢；对于 复杂任务，设计合适的奖励函数难度较高 数据采集技术路线 03 15 资料来源：量子位智库、浙商证券产业研究院 具身智能的数据采集可分为基于仿真环境数据和基于真是世界数据两种路线。 基于仿真环境的数据采集（Sim2Real） 基于真实世界的数据采集 Sim2Real（Simulation to Reality）—— 在仿真环境中学习技能和策略，并迁移到现实世界中。 优势：数据可大规模获取，成本低 • 劣势：对仿真器要求高，仿真环境与真实世界存在差 异；迁移过程中存在性能下降 基于真实世界数据采集——直接从现实世界数据中学习， 包括本体采集、遥操作、动态捕捉、视频学习等方式。 • 优势：数据更真实可靠 • 劣势：数据少、泛化性差；通过机器本体和人采集， 成本高、难度大、效率低 国内外厂商 大模型进展 04 Partone 16 银河通用抓取基础大模型 GraspVLA 建图方式：VSLAM+激光SLAM 身高：170cm 单臂负载：3.5kg 单臂自由度：6 垂向作业空间：0-2m 传感器：7*相机+1激光雷达 产品特点 丰富工具链，可视化开发界面， 自主仿真平台支持 支持VR遥操控，高效数据采集， 多模态融合，真实环境感知 教育科研、工业物流、家庭康养、 零售药店等领域应用 具有大脑大模型，理解三维场景， 与人自然语言理解，并将长线程任 务分解，自主决策所需操作 楼宇畅行，双手可按电梯，刷闸机

终端设备，增强产品供给。在“5G+ 工业互联网”建设中，工业 5G 终端设备发挥重要作用，工业 5G 终端 设备通过 5G 网络高速、低时延传输工厂现场设备与平台系统、工业 设备之间等的数据和指令，实现工厂的数据采集、远程控制、视频监 控、移动巡检等功能。 （二）工业 5G 终端设备发展现状 应用方面，多个工业园区、车间现场已部署 5G 网络，并逐步涌 现出一批面向工业场景的 5G 终端设备。5G 工业网关、工业级 机器人等通用性较强终端设备已用于现场辅助装配、厂区智能物流、 无人智能巡检等多个工业场景，5G 阀岛、5G 总线 IO、5G 掘进机等 用于特定场景的新品类不断出现。目前，工业现场的 5G 终端设备仍 以视频监控和数据采集为主，由于改造需要时间、替换代价较高等原 因，工业 5G 终端设备还未深入核心生产领域，部分应用还未在工业 现场普及或规模化推广。 标准方面，目前尚未有工业 5G 终端设备的标准发布，处于起步 终端设备的核心功能是通过 5G 网络传输工 业设备与云平台/服务器/控制器之间的数据和指令，同时满足在工业 高温、高湿等恶劣环境下部署要求，在此基础上，根据不同的使用需 求和产品形态，增加路由、数据采集、协议转换、边缘计算等不同功 能。目前，通用通信类工业 5G 终端设备的产品形态包括工业级 5G DTU、5G CPE、5G 网关等多种类型。 5G 工业 DTU 支持 RS485、RS323、USB、Type-C