............................................................................................ 1 二、行业政策 ................................................................................................ ............................................................................................ 3 四、行业壁垒 ................................................................................................ ........................... 5 1、行业产业链分析 .................................................................................................................... 5 2、行业领先企业分析 ...........................

《油气行业数字化转型白皮书》

智慧公安行业解决方案 目 录 第一章 项目建设概述........................................................................................................1 1.1 建设的重要意义和必要性................. .................................................................................2 1.3 GIS 技术在智慧公安行业中的作用...............................................................................3 第二章 总体方案设计... 安基础地理数据库不 统一，互联互通困难，重复投资、重复开发，影响发范围公安地理信息应用整 体效果，顺利实现部、省、市三级公安机关的联网运行。 1.3 GIS 技术在智慧公安行业中的作用 我国自 80 年代开始，在各个行业部门运用 GIS 技术，建立了大量的应用系 统，公安系统也不例外，由于公安信息化所使用的大量业务数据都与空间位置 有关系，所以包括公安部、北京市公安局等各级公安部门都进行了一些尝试，

免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 1 证券研究报告 电子 AI：大模型掘金金融行业数据富矿 华泰研究 电子 增持 (维持) 研究员 黄乐平，PhD SAC No. S0570521050001 SFC No. AUZ066 leping.huang@htsc.com S0570122070045 quanheyang@htsc.com +(86) 21 2897 2228 行业走势图 资料来源：Wind，华泰研究 2023 年 4 月 04 日│中国内地 动态点评 金融行业坐拥数据富矿，有望成为 AI 大模型率先落地的垂直领域之一 近期，多家金融机构、金融服务机构发布其 AI 大模型：彭博发布支持金融 领域的自然语言处理（NLP）任务的 BloombergGPT，中国农业银行推出类 ChatGPT 的大模型应用 ChatABC，中国工商银行发布了基于昇腾 AI 的金 融行业通用模型。我们认为垂直行业的高价值量数据对于 AI 大模型的训练 和垂直领域应用至关重要，金融行业数字化程度领先，拥有数据富矿，有望 成为 AI 大模型率先落地的垂直领域之一。应用端，我们看到生成式和理解 式大模型在银行、保险、资管、投研、投顾等多个细分领域正在落地或拥有

中国联通智慧警务行业解决方案 联通大数据有限公司 01 新形势下公安机构需求 02 联通安全大数据能力体系 03 联通大数据安全行业解决 方案 04 联通大数据安全行业成功 案例 目录 CONTENTS 01 新形势下公共安全机构需求 u 2015 年 10 月 习近平 十三五规划： · · 》 我们对行业的理解 两抢一盗， 案件频发● 假释人员， 监控困难 电信诈骗， 案情难测 城中村人 口混杂治 理困难 。 公众聚集， 突发事件难 以预防 重要节日， 人流疏导困 。 难 网络舆论众 多，人群混 杂 治安 管理 重点区域， 监测困难 卡口众多， 警力紧张 行业现状 执法压 力提升 邪教机会， 时间难测 嫌犯口供， 真伪难辨 案件 侦破 · · · 行业现状 执法机构新形势下大数据需求 整合海量数据： 结合运营商数据和自身存量数据，整合海量数据 搭建大数据平台： 对数据采集清洗加工， 进行平台数据呈现，方便调取，同时确保数据安全 开发行业应用： 针对公安政法行业特殊应用需求，开发面向行业的大数据应用 平台构建 在数据安全性基础上，搭建数据 采集，清洗，加工，模型建设可

n 现状评级：★★★ n 工具链：钢铁行业开始广泛采用物联网、大数据分析和人工智能等技术来支持协同生产 ，从生产监测控制到工艺过程优化 ，再到产品质量监控 ，有效提升了产业链的整体协同制造水平。 n 数据链：企业间也通过数字化平台实现了跨企业、跨平台的数据交换和集成 ，进行数据共享和协同作业 ，推动企业之间更好地协同合作。 n 痛点问题 ：钢铁产业链数字化系统集成难度高 ，主要是因为钢铁生产流程复杂 产设备状态数据、产品质量检测数据 人 才技 能 ： 冶 金工 程 与材 料 科学 、 大数 据 与数 据 分析 、 计算 机 科学 与 信息 技 术、 软件开发与编程、人工智能与自动化 痛点问题 ：钢铁行业中 ，不同部门、不同项目之间存在数据孤岛 ，数据无法有效共享和整合 ，影响研发效率和成果。 A 铁前环节 B 炼铁环节 D 轧钢环节 n 现状评级：★★ n 工具链：钢铁行业利用数字研发平台、生产工艺模拟、工艺流程设计等软件 ，开展新钢种性能预测 ，以及热处理、连铸、轧钢等工艺仿真优化 ，提升了钢铁行业创新研发与试验验证效率和质量。 n 数据链：钢铁企业利用标准化接口 ，加速 LI MS 与 PLM 、 MES 等系统数据互通 ，实现研发设计、试验与生产全链条数据贯通

从而更好地满足客户需求和提高市场 竞争力。 1.3 冷链物流企业数字化转型的 发展路径 数字基建推进加速了物流行业的 智能化转型，依托数字技术创新商业 模式成为物流企业顺应行业发展的关 键 [3]。冷链物流企业的数字化转型一 般可以分为几个阶段。这些阶段的划 分可能因企业的规模、行业特点和数 字化转型的目标而有所不同，但通常 48 BUSINESS LOGISTICS 企业物流 包括以下 现仓储管理全过程可视化管理与监控。 在冻品加工车间方面，A 公司拥 有 1，500 m2 的高规格冻品加工车间， 可实现日产量 20 吨的肉品加工能力。 此外，A 公司还实现了线上订单 管理和支付系统建设，方便了客户进 行业务操作。 总体来看，目前 A 公司已经使用 了数字化工具和系统，但是没有使用 数据分析和人工智能技术，处于数字 化转型的第二个阶段，即应用数字化 阶段。在这个阶段，企业已经使用了 数字化工具来管理业务流程，提高了 企业管理层对推进企业数字化转型的 积极性不高，尚未转变发展思路。数 字化转型可能会对冷链物流企业带来 一定的成本，包括技术投资、员工培 训和教育、数据和隐私保护、人力资 源以及基础设施升级等各方面。同时， 冷链行业近些年竞争激励，企业利润 率日渐降低，投入较多资金开展数字 化转型会无形中增加企业成本。因而 企业整体的数字化转型速度缓慢。 3.2 数字化基础设施不完善 物流数字化建立在一定的技术基 础上，没有相关技术作支撑，物流数