9 预警类 其他 r8 2018 年 4 条重点产品线 2019 年 3 条重点产品线 农业 气象 智能 化服 务 突发 事件 预警 信息 发布 气象 灾害 风险 管理 农业 气象 智能 化服 务 格点 预报 平台 突发 事件 预警 信息 发布 气象 灾害 风险 管理 做了这么多，拳头产品？ P9 3 条重点业务线 P10 3 条业务主线 气象灾害风险管理 突发事件预警信息发布 数 据 农 田 实 景 监 测 数 据 农 业 气 象 灾 害 数 据 作 物 种 植 数 据 作 物 产 量 数 据 土 壤 墒 情 数 据 气象有很多数据… … … .. 种类多，时间尺度长，频率高，范围广、地下、地上、天上、观测的、预报的…… 用 户 信 据 气 象 数 据 专 题 地 理 数 据 地 理 空 间 数 据 服 务 产 品 数 据 库 农 业 气 象 服 务 产 品 数 据 服 务 产 品 的 元 数 据 库 气 象 观 测 数 据 基 础 地 理 数 据 系

数字化是信息化生长的第二曲线 ，代表比信息化 更高的生产力形式 ，也就必然要求更高的生产关 系形式 信息化能在生产效率的提升方面发挥很大作用， 但在改善体验、创新业务价值方面则无法与数字 化相比。 真正的数字化是整个社会的数字化 ，是一个完 整 的、互相关联的推进过程 ，需要整个社会基础 设 施、法律体系、管理体制的全面进步来支撑。 信息化是数字化基础 ，数字化是信息化“第二曲线” 信息化以流程驱动 加强层规划 强化协同推进 探索建设数字组织 统筹构建数字能力 跟踪评价考核改进 做好资源保障 实行一把手负责制 专项资金投入机制 统筹规划管控条线 培训数字人才队伍 国资委： 加快推进国有企业数字化转型 工作 制定专项规划 制定转型方案 构建治理体系 组织诊断对标 11 《国有企业数字化转型行动计划》 国资委在 2021 M 朵私有云共生”的思路 ，推动信息系 统上云。 其他央国企数字化转型相关 政策 12 央国企信创化与数字化 转型 建设思路 13 产 业 t t 价 值 推动网络信息安全 数字央国企

数字化是信息化生长的第二曲线 ，代表比信息化 更高的生产力形式 ，也就必然要求更高的生产关 系形式 信息化能在生产效率的提升方面发挥很大作用， 但在改善体验、创新业务价值方面则无法与数字 化相比。 真正的数字化是整个社会的数字化 ，是一个完 整 的、互相关联的推进过程 ，需要整个社会基础 设 施、法律体系、管理体制的全面进步来支撑。 信息化是数字化基础 ，数字化是信息化“第二曲线” 信息化以流程驱动 加强层规划 强化协同推进 探索建设数字组织 统筹构建数字能力 跟踪评价考核改进 做好资源保障 实行一把手负责制 专项资金投入机制 统筹规划管控条线 培训数字人才队伍 国资委： 加快推进国有企业数字化转型 工作 制定专项规划 制定转型方案 构建治理体系 组织诊断对标 11 《国有企业数字化转型行动计划》 国资委在 2021 M 朵私有云共生”的思路 ，推动信息系 统上云。 其他央国企数字化转型相关 政策 12 央国企信创化与数字化 转型 建设思路 13 产 业 t t 价 值 推动网络信息安全 数字央国企

GPT 和百度的文心 ERNIE ， ChatGPT 是基于 GPT 开发的大模型产 品， 预训练大模型 预训练 大语言模型 预训练大语言模型 GPT 文 心 ERNIE 1.3 人工智能与大模型的关 系 深度学习模型 预训练模型 文心一言 ChatGPT 文心一言是基于文心 ERNIE 开发的大模型产 品 语言大模型 是 指 在 自 然 语 言 处 理 （ Nat u ral 文本生成、 意图识别等发散性较强且较为创意多样的任务 ，请选择通用大模 型 1.4 大模型的分 类 2.1 国外的大模型产品 2.2 国内的大模型产品 2.3 主流大模型“幻觉”评 测 2. 大模型产 品 厦门大学大数据教学团队作品 n ChatGPT ChatGPT 是一种由 OpenAI 训练的大语言模型。 它是基于 Transformer 架构 ，经过大量文本数据训练而成 ，能够生成自然、 具备更强的语言理解和生成能力 ，能够更自然地 与人 类交流 ，并且能够更好地适应不同的领域和场景。 ChatGPT 的训练数据来自互联网上的大量文本 ， 因此 ， 它能够 涵盖多种 2.1 国外的大模型产 品 语言风格和文化背景 Gemini 是谷歌发布的大模型 ， 它能够同时处理多种类型的数据和任务 ， 覆盖文本、 图像、 音频、 视频等多个领域。 Gemini 采用了全新的架构 ，将多模态

五、速赢指导阶段方法 诊断分析报告 一、 总体分析 * 从行业、 客户、 竞争、自己、 机会等方面进行数字化转型现状总体分析 二、 业务域详细珍断 营销 研 发 供 应 链 质 是 财 务 生 产 人 资 数 据 n基 础 • 对业务域组识现状进行诊断分析 ，定位问题和痛点 1、组织分析 • 基于美的、华为的业务流程清单 ，结合最佳实践、 IATF16949 P 对现有L1-L3级流 程进行成熟度评估 部 门 ■ 模 具 部 门 * 供 应 链 部 门 ■ 生 产 技 术 部 门 • 生产部门 • _ 生产车间 * 财 努 部 门 * 人 资 部 门 • 职能部门 2、部n堝研访谈 r * 董 事 长 ■ 供 应 链 副 总 ■ 财 务 副 总 ■ 人 资 副 总 * 营 销 副 总 - 技 术 副 总 * 生 产 副 总 一调研访谈 a 诊断报告形成方法 二论研讨 L3端到端（举例 ：研发域 ) • 研发域从 "项目定义与确立" 到 "项目批产 H 端到端流程。 项目定义与确立 产品开发 试生产 项目批产 产品设计 客户询价 OTS样件试制 ^ 枇产准备会议 t 枇生产初期特别皆理 产品过程审核 ^ 造型方塞设计一►造型方塞;东适] 類开发 I装开发 检貝开发 生产线优化 夕_ 导部件幵发 -► FMEA分析- 强检及3C认证 资湄插认/

数据区数据交换组件 数据计 算层 大数据区 沙盘演练数据区 数据应 用层 实 时 数 据 区 客户主题 协议主题 产品主题 业务沙盘演练 数据增 值产品 零售数据 供应链数据 增值产 品数据区 主 题 数 据 区 … … 用户访 问层 客户汇总 账户汇总 机构汇总 … … 社交媒体 移动互联 用户评价 访问日志 处 理 后 大 数 据 待 处 理 大 数 据 流 博，抓取用户微博 内容，社交圈信 息，存入大数据区 处理对象 实现技术 实现功能 应用场景 Page 16 大数据分析平台总体架构——数据交换层数据库数据交换组件  企业内部业务系统产 生的结构化数据，包 括两大来源：  集团零售业务数据，数 据存储在 Oracle 、 SQLServer 、 MySQL 和 MongoDB 四类数据库  智慧税务大数据互联网 其他各数据区历史数据  按数据生命周期规划归档平台过期数据，支撑历史数据查询 大数据区 历史归档数据区 Page 23 大数据分析平台总体架构——数据存储层（续）  业务系统历史明细数据  打破业务条线整合数据 数据内容 主要用途 数据模型 保留周期 用户 访问模式 工作负载 可用性要求  第三范式模型  保留长期历史，需要根据主题细化  主题区 / 集市区 / 沙盘区 / 增值产品区

” , 进入深度融合应用阶段。 基本功能信息化。基本功能大都已完成信息化、电子化，侧重 党 建 宣 传 和 信 息 发 布 ； 部 分 功 能 也 完 成 了 应 用 化 ， 具 有 了 在 线 处 理 业务的 功 能。 技术架构简单。依托互联网、云计算等基础技术构建平台或 APP, 实现了数据的填报、数据的简单统计和报表生成，无 法 深度挖掘海量数据以提供精准决策支持。 容 监 测 、 全 文 检 索 云计算能力 云存储 / 备份 网 络 资 源 云 内 安 全 GPU 国 产 信 创 基 础 资 源 业务中台 消息服务 图片服务 消息推送 文件服务 服务注册 头像服务 CDN 加速 硬件负载 业 务 平 台 业 务 应 用 中 台 40ru tuM 产品 统 a 务 a800 修 * 有 略 助 通 508 i 仁种面构 s 有让”品 基 于 国 产 平 台 的 云 计 算 全 栈 架 构 安全 天融信 360 HarmonyOS 鸿蒙操作系统 5 世 ： 1 5 月 N 中 金蝶天燕 普元信息 海光 兆芯

部分事项审批流程长，审核岗位多，审批时间跨度大 数据供需不匹配，汇总数据无法支撑实际场景和应用 关键痛点 服务体验待提升 业务协同缺支撑 数据共享使用难 服务使用受限制 省市区各级事项标准不统一，线 上办事比例低、线上线下融合难 业务系统烟囱化，综合类业务缺 乏统一协同调度 部门间数据标准不统一，系统数 据互联互通难，数据难有效使用 特殊人群难以到政务大厅办理政 务事项 6 1 2 <=5 年 • 100% 复工复产 …… 补贴兑现 线上申报 港城通入口 • 事项 360 ：以事项为主体，不断丰富政 初创科技企业奖励政策解读 服务推荐 策标签，实现政策画像 • 成立时间 标签 • 成立时间 从业人数 标签 1 定义 1 • 企业 360 ：以企业为主体，不断丰富企 • 从业人数 • 复工复产率 …… • 4 定义 • 复工复产率…… 业标签，实现企业画像 服务主动 服务；数据共享交换平台和数据治理能力较低， 数据质量不高 • • 打造张家港智慧城市数字底座，预集成 31+ 个系 统、 800+ 接口 • 一网通办， 实现 120+ 一件事、 20+ 秒批事项上 线、 10+ 惠民惠企服务主动推送 • 一网通管，实现 60+ 职能部门指挥联动；事件办 结率 95%+ ，按期结案率 80%+ 建 设 方 案 • 城市 IOC ，全方位感知城市运行状态，建设

，深度学习模型以及 AlphaGo 增强学习的雏形 - 感知器 - 均在这 个阶段得以发明。随后由于早期的系统效果的不理想 ，美国、英国相继缩减经费支持 ，人工智能进入低谷。 80 年代初期 ，人工智能逐渐成为产 业， 但又由于 5 代计算机的失败再一次进入低谷。 2010 年后 ，相继在语音识别、计算机视觉领域取得重大进展， 围绕语音、图像等人工智能技 术的创业大量涌现 ，从量变实现质变。 莱斯利提出概论 更加丰富 创新合作 更加便捷 数据共享 管控体系 元模型数据 数据质量 知识资产管理、 应用能 力 自助分析 效率、质量 … 使能创新 数据共享 … 知 识 资 产 应 用 知 识 资 产 管 理 知 识 构 建 数 据 规 范 数 据 处 理 协同工作 采集加工 深度学习 运维管控 情景规则 （网页抓取、知识图谱） 文本处理 （结构化、 Tag 抽 取、 NLP ） 多媒体处理 （ OCR 、语音、 图像、人 脸） 内部数据－结构化数据 业务系统数据、系统日志、人事信息、采购数据、线上 / 线 下 统计类数据…… 内部数据－多媒体数据 文本、 图片、音频、视频 外部数据来源 （ XX 百科…） 数据仓库 深 度 学 习 UDS 高并发在线数据实时查 询服务 PALO

从革命到建设的共同奋斗史 第 一 部 分 自治政府成立后，内蒙古各族儿女踊跃参军参战、全力拥军支前，组建骑兵部 队投身解放战场，以热血护家国。新中国成立后，各族同胞又先后推进牧区民 主改革、投身三线建设、守护边境线、打赢脱贫攻坚战、筑牢北方生态安全屏 障。在这一系列历史性事件中，内蒙古各族人民不断深化政治认同，让中华民 族共同体意识在北疆大地坚如磐石、代代相传。 北疆儿女的家国情怀与实践担当 红色实践的历史经验启示 变得具体可感。这些实践启示 我们，只有深深扎根于历史实践和文化土壤，中华民 族共同体意识才能拥有持久生命力。 青年一代的使命担当 第 一 部 分 内蒙古红色文化不是零散的历史片段，而是中国共 产党团结带领内蒙古各族人民在革命、建设和改革 中共同书写的精神史诗。当代青年应从红色文化中 汲取精神力量，把对中华民族共同体的认同转化为 守护团结、服务国家、担当时代责任的实际行动。 唯有如此，才能让中华民族共同体意识在新时代焕