支、大、中队主要展示源头基础、宏观态势、趋势变化、管理措施等应用界 面。 228 国道、204 国道及高速勤务指挥中心参照大队模式在全线开展联勤联控。 民警通过移动警务终端，随时随地获取数据支撑，使用预警处置、查缉布控、 信息调阅等应用场景。 (四)建设 N 个实战应用 围绕深化“情指勤舆”一体化工作机制，以“智慧交通大脑”建设为着力点， 推动 现有应用系统整合和功能集成，建成 1 个“集成应用系统” 事故类型、时间范围、事故数量、所在道路、路口路 段 5 违法多发地段 违法类型、所在道路、路口路段、时间范围、违法数 量 6 应急交通事件 事件类型、时间、位置坐标、事件内容、影响道路、 处置状态 7 公告通知 公告通知内容、时间 4.1.5 数据鉴权 通过建立统一的授权及鉴权管理机制，统一维护交通大脑数据中心各类接 口、资源操作权限，实现整个信息资源访问控制的管理维护，在身份认证管理 据层的共享交换，关联相关业务应用核心数据集成至门户集成应用进行统一 UI 的集成展示。并依据业务需求设置报警提醒，当出现需要解决的业务问题时提供 报警功能，提醒业务人员通过免鉴权的方式跳转至原业务系统进行处置。拆除数 据、应用“烟囱”,实现门户风格、用户管理、授权管理、接入管理、资源管理、 安全防护的“六个统一 ”。 应用管理：系统支持应用管理，通过注册中心进行配置、监控和管理应用， 实现动态

智慧城市运营中心需求分 析 目 标 客 户 需 求 匹 配 7 中屏 小屏 大屏 指标管理 数据可视化 协同处置 问题发现 问题上报 监督受理 综合评价 案件划拨 专业处置 5G WLAN NB-IOT 5G 超高清视频、 5G 井盖、 及态势的监测分析。 城市“一张图” 数据专题分析 城市运行体征 3D 城市建 模 10 2.5 事件管理 整合公共感知资源、城市视频资源、政府治理资源、公共服务资源，实时发现并及时处置城市环境污 染、 交通拥堵、公共安全等事件，促进城市有效治理。 决策支持 2.6 辅助决策 通过业务建模和数据分析，输出预测结果或分析报告，为城市管理者提供科学、准确的决策依据和数 据 筹执行跨区域、跨站协同查控任务； 分站支 撑 单站的人、车、物查控任务，主要提供分类引导、快速安检、拦截封控等功能。 站级查控应用 指挥调度 综合分析 日常管理 现场查控勤务 车辆 智能 拦截 车辆 人员 处置 工位 安检 核查 一车一档 人证比对 车辆识别 人车关联 核录安检 车辆分流 布控预警 人脸识别 检查 站管 理 人车 布控 数据 研判 上级 联动 站间 联动 系统 管理

·攻不瘫：关键业务系统在面临复杂威胁时，依然 能够稳定运行，持续对外提供无中断、不降级的服务； ·偷不走：面对数据安全威胁时，确保敏感数据不 泄露，重要数据不篡改，核心数据不锁定； ·严合规：实现合规指标可量化、风险处置可闭 环，筑牢数据安全的合规防线 。 关键特征二 确定性安全 数据中心要具备系统性容灾架构与技术能力，当面 临洪灾、地震等自然灾害，断电、网络中断等基础 设 施 故 障 ， 或 发 生 配 DRMM模型描述了数据中心韧性能力从无序到有 序，并逐步完善成熟的发展过程。围绕韧性DC的 四个特征，DRMM分为L1到L5五个等级： 无序应对 L1：被动应对 被动防御 L2：初始管控 主动防御 L3：管理量化 预警处置 L4：数据驱动 行业引领 L5：智慧演进 图 2 - 3 数 据 中 心 韧 性 成 熟 度 模 型 D R M M 的 五 个 等 级 DRMM成熟度模型的演进路径表明：从被动响应 专项组织，可跨部门协同；建立专项评委会； 形成标准化文档；流程可自动化执行。 DRMM L4：数据驱动 运 维 完 成 智 能 化 转 型 ， 数 据 驱 动 的 故 障 定 位，及基于预测的预警处置，故障恢复可达秒 级 。 形 成 “ 数 据 + A I “ 双 轮 驱 动 的 运 维 机 制，资源智能随需调度。具体表现为：形成以 韧性指标为KPI的考核体系，建立专项性小 组；形成运维数据决策制度；形成以运维数据

各地深入推进数字政府建设，在群众满意度与治理效能上均取得 - 20 - - 21 - 积极进展。一方面，民意诉求渠道持续优化，问题处置机制不断完善。 各地加快政务服务热线归并整合，全面建立统一的 12345 政务服务便 民热线平台，强化诉求精准分办，构建“受理－办理－反馈－回访” 闭环处置机制，群众诉求解决能力显著增强。另一方面，数字化应用 场景持续拓展，覆盖领域不断扩大，在市场监管、灾害应急、基层治 一是政府履职数智化改革深化，群众获得感稳步提高。涉企服务 领域，构建“企呼我应”高效闭环处置机制，贯通线上平台，多渠道 归集企业诉求；法治服务领域，推进“一圈一区三服务”建设，“15 分钟公共法律服务圈”覆盖 60% 以上社区，企业法治服务专区实现市 县全覆盖，商事纠纷化解等 3 项改革成为省级标杆；生态环境领域， 余杭监测预警平台实现秸秆焚烧等风险处置率 100%，无人机巡查助 力大气污染防治。二是城市大脑迭代升级，数智履职效能提升。杭州 展”两大主题，建成城市风险预警平台和城市发展平台，推动各部门 N 个应用场景建设。三是智能化方面，部署全国首个超大城市运行管 理智能体，整合算力资源形成四大 AI 中心：智能体中心承担指令处 理、资源调度、生成处置方案职责；知识中心负责自然语言解析和多 源信息分析任务，为城市管理提供科学依据；语料与模型中心支持百 种 AI 算子与多模态数据处理，降低模型开发门槛；安全中心通过可 信计算环境全面保障模型与数据安全。该智能体具备语音交互功能，

十、风险防控类 66 91.可信数据空间的风险识别框架与维度？ 66 92.数据合规风险的评估方法（如定性/定量）？ 67 93.风险预警的技术实现（如AI监测、阈值触发）？ 67 94.风险处置的流程合规（如分级响应、记录）？ 68 95.数据合规风险转移的方式（如数据安全保险）？ 69 96.常态化风险防控的机制设计（如定期巡检）？ 69 97.第三方服务的风险防控要点（如合同约束、审计）？ 如数据 出境），与接收方签订协议明确用途、保密义务；销毁环节需用不 可逆方式（物理粉碎、逻辑擦除并验证）确保数据无法恢复；全程 配套合规审计（定期检查执行情况）与应急响应（如泄露时的告 知、处置），动态适配法规要求（如《个人信息保护法》《数据安 全法》）。整体流程需紧扣“最小化、目的限制、可追溯”原则，确 保数据从产生到消亡的全链路合规。 数据血缘管理对可信数据空间合规的意义是什么？ 量可靠、安全可控、过程可审计、利益公平”核心逻辑展开，本质是 将“可信”要求嵌入估值全流程。首先，权属合规是基础——需依据 《数据安全法》《个人信息保护法》明确原始数据提供方、加工 方、使用方的权利边界，避免“无权属估值”或“越权处置”；涉及个人 数据时，必须落实去标识化、匿名化要求，遵循“最小必要”原则， 禁止未经同意的个人信息处理，契合GDPR、《个保法》的隐私底 13 线。其次，数据质量合规是前提——估值依赖的基础数据需真实、

资源弹性，按需取用，全国工地就近接入 · 标准、开放性 1. 平台 + 生态，应用敏捷开发 2. 兼容主流开源生态 3. 工地多样异构系统接入 安全施工 工地响应时间由 7.5 分钟降到 2 分钟；处置效率提升 50%; 事件事后处置变事前预防、事中处 置；实现一个中心，管理全局事件 改进效率 提升施工作业效率改进 10%; 服务评价可数据 / 量化、可视化；设备可用性提高 10%; 设备故 警 异常行为，快速定位人、时间、地点、经过和结 果，让异常行为无处 可 逃，保障了日常管理的需 求 工地安全监控 智 能 AI 预 警 实轴場入口 工地 资产 管理 资产处置 库存管理 资产运维 资产盘点 资产采购 工地资产管理 资产采购 ■ 供应商管理 ■ 采购人员管理 ■ 采购计划管理 ■ 采购订单管理 ■ 资产验收管理 ■ 过磅称重管理 ■ 析 ■ 资产仓库地 图 ■ 资产扫码核 对 ■ 库存风险预 警 ■ 资产安全监 控 ■ 资产转移管 理 ■ 资产分布地图 ■ 自动盘点 ■ 扫码盘点 ■ 资产状态报 告 ■ 资产处置 ■ 资产折旧分 析 ■ 资产盘点报 告 ■ 无人机巡 检 工地资产管理 资产盘点 集团 公司 巨 项目 资产盘点，移动巡 检 实 时 同 步 数 据 ， 全 息 掌 握

公交安全系统：网联网、视频监控、 MEC • 通过智能感知、可视物联，实现了风险隐患的主 动识 别和预警； • 遇有突发事件可一键报警，与公安机关实现多级 转警、 可视通话、多方联动，实现快速反应处置； 遇有火灾、 沉水浸没等紧急事件，可主动、被动、 远程控制破窗 及开门逃生； • 通过实时采集乘车人员的人脸、通信数据，可实 现人 员的比对识别、轨迹分析和布控预警，有效 管控可疑 人员，多方面保护人民群众的生命财物 告， 提高办事效率。 结合视频监控，可通过视频监控画面，如发生城市管理事件，可通过广播喊话系统进行远程喊话执法，提供执法效率。 如针对喊 话还不行配合执法中心的，可以通过系统直接下派任务进行处置。 3.11 5G 应用场景 11—— 基于 5G 的远程喊话执法 3.12 5G 应用场景 12—— 基于 5G+ 智慧路灯的城市管理 3.13 5G 应用场景 13—— 基于 5G 的建筑工地管理 智慧城市环卫管理是综合应用计算机技术、无线网络技术、 GIS 地理信息技术、 GPS 定位技术、视频监控技术， 通过建立统一管理信息系统，实现对环卫作业效果、环卫作业车辆、环卫设施、废弃物终端处置的监管，以及对卫生环境 的全程监控，使环卫作业问题能够及早发现、快速解决。 环卫基础设施 环卫管理机构 环卫作业机构 环卫作业车辆 环卫人员档案 … 3.13 5G 应用场景 13——

内飞行器的实时定位、轨迹跟踪和状态监测。 2. 开发实时监控软件平台，以直观的可视化界面展 示空域内飞行器的分布情况、飞行轨迹、速度、 高度等信息。当发现异常飞行行为时，系统能够 及时发出预警，并提供相应的处置建议。 3. 气象信息服务模块 1. 与气象部门建立数据共享机制，实时获取高精度 的低空气象数据，包括风速、风向、气温、气压 降水、能见度等信息。 2. 利用气象数据分析模型，为低空飞行用户提供个 7.2 社会效益 1. 提升应急响应能力：无人机应急救援可将灾情侦察时 间从 2 小时缩短至 15 分钟，救援物资投放时间从 3 小时缩短至 40 分钟，显著提高自然灾害和突发事件的 应急处置效率，减少人员伤亡和财产损失。 2. 改善民生服务：无人机物流配送解决偏远地区 “最后一 公里” 配送难题，医疗物资可实现 30 分钟内紧急送达； 低空旅游为市民和游客提供新的休闲方式，提升生活 名（分通信、导航、监视、气象专 业）、数据分析师 10 名、客服人员 20 名、管理 人员 20 名。  建立人员培训考核制度，每年组织不少于 200 学 时的专业培训，内容涵盖设备操作、应急处置、 政策法规等，考核不合格者暂停上岗。 3. 设备维护  制定《设备维护保养手册》，对通信基站、雷达 ADS-B 接收机等设备实行分级维护：核心设备每 日巡检、每周小维护、每月大检修；一般设备每

行风险预测和优化。运维系统将基于对业务意图的理解（如“支付交易必须在50毫秒内返 回结果”）和实时网络状态结合，自主计算最优路径，并自动执行调整，无需人工干预。 同时，借助AI技术，在网络变更或故障处理时，能够实现智能化处置，真正迈向“无人值 守”数据中心。 性能极限与新协议普及：多活架构下，数据中心间海量数据同步是关键性能瓶颈。低 延迟、高带宽的RDMA（如RoCEv2）将普遍应用于金融核心交易与关键数据库同步环 暴”：单日超百万条告警中仅 10%左右具有实际处置价值，却需要消耗80%的运维人力资源。这种低效的运维状态背后， 42 折射出三重系统性矛盾：海量告警信息引发的“告警疲劳”导致关键事件漏判率高达 30%；网络复杂度逐年增长趋势与人工处置效率逐年提升趋势间的剪刀差；知识库更新滞 后造成的处置方案失效。传统“人工查阅文档-逐条执行步骤”的处置模式，使平均故障修 复时间（MTTR）长期停留在 在数字化、智能化高速发展的背景下，网络运维正经历从“人工驾驶”向“自动驾驶” 的范式转变。大模型技术与运维知识工程的深度融合带来了突破性变化。基于自然语言生成 工作流模式，实现告警处置经验固化为自动化流程，从而实现故障处置效率的提升。 在数据中心网络运维领域大模型的发展形式正从自动化、智能化向多模态融合、平台 化运维方向演进。尽管面临数据质量、可解释性和安全性等挑战，但其在数据&信息查询、 故

应急预案 制定完善的应急预案，针对数据泄露、系统故障、 网络攻击等不同类型的突发事件，明确应急处置的流 程、责任人和操作步骤。应急预案包括预警级别划分、 应急响应启动条件、应急处置措施、应急结束标准等 内容。 定期组织应急演练，模拟各种突发事件的发生场 景，检验应急预案的可行性和有效性，提高应急处置 团队的反应速度和协作能力。演练结束后，对演练过 程进行总结和评估，发现应急预案中存在的问题并及 程进行总结和评估，发现应急预案中存在的问题并及 时进行修订和完善。 建立应急响应团队，由技术人员、安全专家、业 务人员等组成，负责在突发事件发生时快速响应、协 同处置。应急响应团队要保持 24 小时待命状态，确 保在突发事件发生后能够立即投入工作，最大限度地 减少损失。 6.5.2 容灾备份 建立异地灾备中心，与主中心保持一定的地理距 离，避免因自然灾害、区域性网络故障等导致主备中 心同时受损。灾备中心的硬件设施、软件系统、网络 预警信息的推送方式包括短信、微信、APP 推 送、广播电视、应急广播等多种渠道，确保预警信息 能够及时传递给受影响对象。同时，为应急指挥决策 提供辅助支持，如生成应急救援路线、调配应急物资、 疏散群众方案等，提高应急处置的效率和科学性。 7.4.3 预期效果 灾害预测准确率提升 30% 以上，预警提前时间 延长至数小时甚至数天。能够有效减少灾害造成的人 员伤亡和财产损失，提高应急管理水平和防灾减灾能 力。