2 数据传输层.................................................................................27 3.1.3 数据处理层.................................................................................29 3.1.4 应用服务层.. 5.2.3 移动网络整合.............................................................................65 6. 数据处理与分析..........................................................................................67 6.1 10.2.1 数据完整性检查.....................................................................132 10.2.2 异常数据处理.........................................................................134 11. 成本预算与资金来源........

...................................................................................52 4.1.1 数据清洗与预处理......................................................................54 4.1.2 数据质量评估标准........... 不同用户角色的需求分析，不仅涉及数据的访问权限，还包括 用户界面的易用性和可视化需求。 接下来，系统需求的分析重点关注数据空间的技术架构、数据 处理能力以及兼容性。例如，省级可信数据空间需具备以下功能： 1. 数据存储与管理：支持大规模数据的有效存储、备份和恢复， 确保数据的长期可用性。 2. 数据处理与分析：包含数据清洗、整合与分析功能，支持多样 化的数据分析工具，提升决策效率。 3. 数据共享与交换：搭建可互联互通的机制，实现与其他省级乃 法规遵循：确保所有的数据处理遵循当地及国家的法律法规， 特别是与个人数据保护相关的法律。 通过全面的需求分析，省级可信数据空间的设计方案将能够在 功能性、安全性和用户体验等多个方面达成平衡，为各类用户提供 高效、可靠的数据服务。 2.1 当前数据管理现状 当前，许多省级单位在数据管理方面面临诸多挑战，尤其是在 数据集成、标准化、共享和安全性方面。大多数机构的数据管理依 然依赖于传统的手动处理方式，并缺乏有效的统一管理平台。具体

...................................................................................31 3.1.2 数据清洗与预处理..............................................................................................34 3 .......................................................................................50 4. 数据管理与处理方案................................................................................................. ..........................62 4.2 数据预处理技术...........................................................................................................65 4.2.1 异常值处理.....................................

平均贡 献了园区排放的 75%。基于基础设施特征，针对性地实施低碳技术改造，园区能 源基础设施可实现显著的碳减排潜力和经济环境协同效益。运用产业共生理念， 推动工业园区能源基础设施和集中式污水处理厂建立“能—水”共生体系，可进一 步挖掘园区深度减排潜力。 为推进工业园区在国家碳达峰与碳中和战略中发挥更大的作用，实现中长期 低碳发展目标，本报告建议开发系统、规范、标准的工业园区温室气体排放核算 ........... 48 4.4.1 园区集中式污水处理厂建设现状............................................................ 48 4.4.2 排放提标促使工业园区集中式污水处理厂迈向非常规水资源............ 49 4.4.3 园区能源基础设施和污水处理厂共生的碳减排协同效益................... .................... 84 附 5 案例分析——浙江省工业园区“能-水”基础设施共生环境效益 ................ 93 附 5.1 浙江省工业园区集中式污水处理设施存量特征分析.......................... 93 附 5.2 浙江省工业园区能水耦合共生的碳减排潜力分析.............................. 94

.....................74 7.6 省市场监督管理局：智能监管......................................76 7.7 省政府办公厅：智能公文处理......................................79 7.8 省数据和政务服务局：智能政务服务...........................81 八、实施计划 ........92 9.1 运维组织架构................................................................92 9.2 监控与故障处理.............................................................95 9.3 性能优化与升级....................... 政务数据的高质量开发利用。平台需具备强大的技术 支撑能力，能够支撑大模型和智能体在政务领域的高 效运行，为政务智能化应用提供稳定、可靠的技术底 座。 具体而言，要实现数据处理的高效化，通过先进 的数据治理技术，提升数据质量和处理效率；实现大 模型部署的灵活化，能够根据不同的应用场景和需求， 快速部署和调整各类通用大模型；实现安全管控的精 准化，通过可信管控和存证溯源技术，确保数据在全 生命周期内的安全可靠。

............ 43 5.1 数据融合技术............................................................ 43 5.2 大数据处理技术....................................................... 50 5.3 数据安全与隐私保护技术...................... 为推动新材料产业迈 向高质量 发展新阶段提供坚实支撑。 2.2 具体目标 2.2.1 数据融合与共享 整合实验数据 、模拟计算数据 、产业应用数据等多源数据 ， 制定涵盖数据采集 、存储 、传输 、处理等全流程的统一数据 标准和规范 。建立完善的数据分级授权共享机制， 根据数据 的敏感程度和使用需求， 为不同用户提供差异化的访问权 限， 确保数据在安全可控的前提下实现高效流通 。通过数据 务。 3.1.2 技术与制度双轮驱动 一方面， 充分利用大数据 、人工智能 、区块链 、隐私计算等 前沿技术， 搭建数据空间的技术支撑体系 。通过大数据技术 实现海量数据的高效存储和处理 ，利用人工智能技术挖掘数 据背后的潜在价值 ，借助区块链技术保障数据的可信性和可 追溯性 ，依靠隐私计算技术确保数据在共享过程中的安全 性。 另一方面， 建立健全数据共享 、交易 、管理等相关制度

何设计？ 31 43.用户授权的动态管理（如撤回、更新）合规要求？ 31 44.数据服务合同中的关键合规条款有哪些？ 32 45.可信数据空间合规审计的实施主体与频率？ 33 46.用户投诉处理的机制与时限合规要求？ 33 47.数据使用费的定价原则与合规要求？ 34 48.运营日志的留存与查询权限合规要求？ 35 49.第三方服务提供商的合规评估要点？ 35 50.运营变更（如规则调整）的用户告知义务？ 可信数据空间与传统数据平台的核心区别体现在哪些方面？ 2. 可信数据空间与传统数据平台的核心区别，本质是从“中心化数据管 理”向“可信生态协同”的范式跃迁。传统数据平台以技术架构为核 心，聚焦单一组织内部数据的存储、处理与分析，依赖权限管控保 障安全，数据主权多由平台主导，跨系统、跨主体的交互因信任缺 失常陷入“数据孤岛”；而可信数据空间以“信任机制”为底层逻辑，通 1 过区块链、零知识证明、联邦学习等技术构建“主权可控、流转可信 篡改 或缺失，是信任的基础载体；二是参与主体可信，所有接入空间的 机构、企业与用户需通过身份认证、信用评估确认合法性，权责边 界清晰，确保交互对象可信赖；三是流程操作可信，数据采集、存 储、处理、共享至销毁的全链路需留痕可追溯、操作可审计，严格 遵循合规要求；四是技术支撑可信，依托加密算法、隐私计算、区 块链等技术保障数据安全，防止泄露、篡改或非法访问；五是治理 规则可信，通过政策法规、行业标准、自律机制与争议解决框架，

................. 17 8.2.3 数据标识与分配 ................................................... 18 8.3 数据处理 ............................................................. 18 8.3.1 数据清洗与标准化 ................ TDSA/A-001-2025 8.3.4 数据质量管理 ..................................................... 18 8.3.5 数据脱敏处理 ..................................................... 19 8.4 数据发布与发现 ........................... .......... 26 9.2.5 供需撮合 ......................................................... 26 9.2.6 数据转换与处理 ................................................... 27 9.2.7 数据传输与存储 ............................

....................................................................................25 2.3.1 数据收集与处理.........................................................................27 2.3.2 交通模式预测模型........ 34 3.1.1 雷达与激光雷达系统..................................................................37 3.1.2 摄像头与视觉处理......................................................................39 3.2 路径规划与控制算法............ ...................................................................................125 7.2.1 数据匿名化处理.......................................................................127 7.2.2 用户隐私权保障..........

订单在线处理 • 问题在线解决 • 自助下单与查询 • 获得定制包信息推送 • 社交平台协同 • 交流与反馈 • 获取实时预测 • 订单实时下发 • NA • 信息交互全在线 • 供应商信息自助维 护 • 供应商协调平台 • 绩效评价社交化 • 实时制定计划 • 实时处理需求 • 按需定制订单服务项 • 按需定制解析报告 • 在线预测与计划 • 在线处理订单与需求 在线处理订单与需求 • 自助报告或报表 • 例行工作自动化处理 • 异常工作人工处理 • 三方协同和交流平台 • 获取客户、供应商反 馈 客户 供应商 员工 数据已成为核心资产，充分挖掘价值还面临诸多挑战 融合创新 海量数据长期存储 降低成本 华为流程 IT 10PB 交易类数据 40PB 分析类数据 64TB/ 天 训练数据量 自动驾驶汽车 1PB/ 天 生产数据 数字化互联工厂 数据质量 质量稽核 数据对账 指标管理 监控告警 质量报告 DataArts Studio 可管理丰富的数据源类型 数仓 DWS 图分析 GES 搜索 CSS 流处理 Flink 实时查询 CloudTable 批处理 MRS 产 数据接入能力 数据一站式开发能力 存 数据上云能力 数据领域建模能力 敏感数据安全存储 消 数据服务化能力 分析资产沉淀能力 分析资产标准化能力 管