确保数据在安全可控的前提下实现高效流通 。通过数据 融合 与共享， 提高数据的利用价值， 为新材料研发和产业 发展提 供全面 、准确的数据支持， 使数据资源能够在产业 生态中得 到充分的挖掘和利用。 2.2.2 研发创新支持 基于多源融合的数据资源， 深度探索构建具有高度精准性 和 泛化能力的新材料行业大模型 。该模型将集成材料科学 领域 的前沿知识和丰富经验， 为新材料模拟计算 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 和规 理操作， 去除数据中的噪声 、错误和重复数据， 统一数 据格 式和编码， 提高数据质量 。运用先进的大数据处理技 术， 如 Hadoop 、Spark 等， 对大规模数据进行高效处理和分析 ， 挖掘数据背后的潜在价值， 为新材料研发和产业应用提 供有 力的数据支持。 数据清洗 ：运用多种数据清洗技术， 包括基于规则的清洗 方 法和基于机器学习的清洗算法， 对数据进行全面清洗 。 基于

............................ 17 3.1 煤炭产业数字化转型趋势分析.................................... 17 3.1.1 挖掘开采：由人机并用向无人生产转变............. 17 3.1.2 矿山管理：由人工向虚拟集成转变..................... 18 3.1.3 煤炭运输：由被动排队向智慧运输转变 企业的冶炼工艺、冶炼配方、设备维护、经营管理等环节的 正常运转，只能依靠隐形程度很高的人工经验， 容易造成工 人技术水平参差不齐和产品质量波动。随着信息技术在钢铁 企业的深度渗透，隐形的生产经验被挖掘、提炼，并封装显 性化软件模型，实现生产工艺透明化，更有效指导实际生产， 提高生产效率和安全水平。 1.1.3 供应链体系由局部协同向全局协同转变 库存一直是钢铁行业的一大管理痛点， 主要源于对上下 一是围绕设备全生命周期管理，梳理钢铁行业各机械设 备在状态监测、故障分析、维护作业等环节的痛点，针对特 定问题， 综合调用机理模型，形成特定设备专用预测性维护 方案。 二是围绕智能化生产，挖掘钢铁行业在工艺设计、流 程排程、质量管理等环节的痛点，按需调用机理模型形成特 定场景的解决方案。 三是围绕供应链协同， 分析钢铁行业传 统供应链中信息流通堵点和供需错配问题，结合企业硬件设

和完成情况排名，能耗 运行情况诊断的分析和 汇总 1 用能管理体系化 碳排监测精细化 基于 AI 算法的园区用能诊断 1 ※ 为园区每条用电支路和用能重点设备量身定做 AI 用能模型，实时诊断与持续挖掘节能潜 力 基于 AI 算法的园区用能诊断 2 ※ 管理日历直观展示每日园区用能异常数量和变化趋势，提供方便实用的管理工具 基于 AI 算法的园区用能诊断 3 异常类型 规则名称 应用对象 分项用能整体统计汇总  定额完成率月 / 日统计  用能超标原因分析和复盘  外部因素（天气等）关联分析 2 能源定额计划使用分析  定位用能管理漏洞，分析用能异常原因  提示用能异常风险，挖掘管理节能潜力  运行能耗整体评价，分析预估节能空间  定期输出用能策略，并负责指导落地 3 用能诊断分析及策略指导 多个楼层空调未按时关闭和开启过早，造成能耗浪费 整改后，按规定准时开启和关闭 21% 6 层空调占所有非特殊楼层空调用电比例 通过调整 6 层空调主机设定温度， 6 层空调占总体楼 层空调用电比例明显下降，已和其他楼层差异不大 服务分析示例：高耗能分项再重点分析，进一步挖掘用能浪费点 基于数字专家的远程服务 3 周末 周末 周末正常 周末正常 周末偏高 周末偏高 周末偏高 周末正常 运行分析： • 从电梯的能耗和逐时用能曲线可以佐证，非工作日实际上班人数极少，用能需求也

信息安全的需求 ■ 统一安淦防护是智慧城市建设的必要条件 ■ 需建立完慈的数据运营保护制度。 01. 促进城市发展转型升级 ◆ 传统产业转型泼展 ◆ 经济结构转型升级 ◆ 智慧应用提升品质 02 挖掘海量数据巨大价值 ◆ 览据存储海量高效 ◆ 数据处理快速智能 ± 数据管理有迹可循 03. 实现基础设施智能互联 ◆ 网络实现万物互联 ◆ 平台实时监督控制 智慧城市运营中心是集大数据服务中心、综合运行管理中心、应急指挥调度中心、安全运维服务中心为一体的综合性管理中心，实现多中心合一 和 跨部门业务协同新格局。平时，基于城市管理、公共服务、产业发展各领域数据的集中接入和挖掘分析，实现城市运行情况实时监测和可视化调 度 , . 战”时 ，统一调度公安 : 交通、消防、医疗等行业部门协同处置，联动指挥，最终实现一图全域感知、一键可知全局。 以草越的技术，打道坚实敛产品，创造不可替代的价值 、公共服务，进 行城市可信身份认证、数据安全管理及人工智能汾析服务，处理超大规模多源数据，洞恶规律，全局协同。同时基于城市场景应用中的算法共 性需求，进行洞察、预测、分析、优北决策等一站式数据分析与挖掘服务。为政府治理、产业发展和企业创新增效赋能 . 开放 A1 能力 ，区块链 能 力、可 视化模型即 拿即 用 专业应用场景落地 · 专业场景应 用 ，满足定制化业务 { 求 数据

√ 车 √ 人 √ 场景 √ 品牌 …… 视频规范 车辆识别 视频感知  反恐维稳  治安防控  指挥调度  群防群治  社会管理 • 模式识别与机器学习 • 结构化信息深层挖掘 “ 多维感知前端、视频云端解析、全行业融合应用” - 应用模式从事后向事前主动预防转变 传感识别 智慧分析 4.1 智能警务城管云平台方案处理架构 31 云平台 智慧平台 4.2 以时间和空间为主线，以视频、图像、感知数据为线索和入口‘贯穿人车轨迹、 人车特征、人车社会属性、人员身份、物、通联工具、网安信息、情报信息、警综信 息、社会面数据、互联网数据等，进行数据多维碰撞挖掘和应用 35 公共安全 共享应用 防汛抗旱 森林防火 大气污染 突发事件 治安防控 矛盾纠纷 应急指挥 应急指挥办 水利部门 消防部门 林业部门 环保部门 公安部门 医疗部门 综治办 4.5 4.15 智能化大数据分析平台 - 基于视频大数据 46 通过大数据与视频监 控结合建立多维大数 据应用系统，实现全 空间、全天候、立体 化的“图”的多维数据信 息采集，开展大数据 挖掘和分析应用，针 对“预测”和“决策”，应 用在预警防范、危机 决策、信息发布过程 中。 查 - 图像识别应用 4.16 智能化大数据分析平台 - 基于视频大数据 47 一张图 - 监

大数据可视化展现 ； n 实时记录消防巡查情况 ； n 保修流程闭环化 ； 大数据挖掘、 分析 安消一体化 ，精准警情判 断 ； 平台 平台 n 用数据存储、挖掘、分析 ； n 能耗统计、生产报表、整 以图形化形式实现园区治理数据的实时查看。 园区大脑 | 高管数据驾驶 舱 253809 da hua 2023 03 20 对产业现状、产业聚焦情况、产业图谱、产业竞争力等进行综合分析， 挖掘地区优势产业； 可以 针对地区内的具体行业进行逐一评估分析， 判断行业的现状、趋势、潜力及风险等。 园区大脑 | 高管数据驾驶 舱 253809 da hua 2023 03 20 无感测温

，从而提升各 类数据的共享效率和利用价值。 据统计，2019 年我国数字经济规模已达 31.3 万亿元，占 GDP 的比重超过三分之一，而数据作为数字经济的核心要素，其价值潜 力尚未得到充分挖掘。政府部门在促进数据共享方面面临诸多困 境，例如数据孤岛现象、数据质量良莠不齐、保护数据隐私的法规 不健全等。因此，省级可信数据空间的建设不仅能促进数据的整合 与共享，也能提升政府服务能力和社会各界对数据的信任。 综上所述，省级可信数据空间的定义是在数据安全、共享和应 用的基础上，构建一个高效的数字治理工具。它不仅是信息化建设 的重要组成部分，也是实现智慧治理、推动数字经济的重要平台。 通过对现有数据资源的整合与深度挖掘，省级可信数据空间为政府 管理、社会服务和经济发展提供了强有力的数据支撑。 在实施过程中，建议建立一套完整的治理架构，从管理、技 术、法律等多个维度出发，推动省级可信数据空间的落地与应用， 包括以下关键环节： 间的良性互动。具体而言，我们期望通过以下几个方面来实现愿 景：  推动数据流动：建立数据共享机制，消除信息孤岛，使各级部 门能够实时获取所需数据，提升决策效率。  提升服务能力：通过数据分析与挖掘，为公共服务、社会治理 和经济发展提供精准的信息服务，实现智能化治理。  促进科技创新：吸引和支持科技公司及研究机构在省级可信数 据空间内进行创新活动，推动新技术、新产品的研发与应用。 

输效率，保障交通安全，缓解交通拥堵，减少空气污染。 智慧交通是在智能交通的基础上，融入物联网、云计算、大数据、移动互联网 等新技术，通过汇集交通信息，提供实时交通数据的交通信息服务。大量使用了 数据模型、数据挖掘等数据处理技 交流的交互性以及服务的广泛性 民众 智慧 交通 企业 政府 了智慧交通的系统性、实时性、信息 图像 视频 语音查询 实时 路况 行车 信 息 发 布层 交通信息屏发 布系统 移动终端发布 系统 Internet 发布 系统 无线广播发布 系统 计 算 机 辅 助 决 策 支 持 层 数据挖掘分析 交通预测 交通仿真 路网运营能力 分析 专家系统 交通流量分析 数 据 库 层 基 于 GIS 的 交 通 信 息 数 据 库 静态交通数据库：道路信息、交通附属设施信息、停车场信息等 智慧交通诱导系统主要包括两大子系 统：交通信息采集子系统、交通信息发布子系 统。交通信息采集系统前端主要包括高清电子 警察、卡口系统以及移动电子警察，前端系统 采集的信息经过网络传输到后天进行数据挖掘 处理分析继而发送到各种终端设备进行显示与 告知，而采集信息的方式主要有图中所示几种。 微波雷达检测 视频检测 路信息采集系统主要采集方式有： ◆ 微波雷达检测

的部署，突出专网专用，体现急用先行、实用为重、效率为先的原则。 3.4 数据流图 “智慧交通大脑”数据流处理采用“资源集中、分散应用”的原则。 路面感知信息与大交通信息等在数据中台分类、关联、存储，深度挖掘、科 学研析、精准处理；在地理信息系统集成展示；通过应用平台展示、监视、干预、 协同，实现人、车、路、场的协同运作，以及物联终端的应用和互动交流。 数据中心是所有交通信息资源的汇集中心，也是控制指令的传达枢纽。通过 布式文件存储 HDFS,NoSQL 数据库 HBase, 分析型数据，分布式全文索引等多种结构、不 同 需求场景的数据。 3、计算分析 分析计算通过提供主流高性能分布式分析引擎和数据挖掘算法的支持，实现 对多源异构数据的离线处理、实时分析和流式计算处理。计算框架提供批处理 (MapReduce)、 内存迭代计算 (Spark) 和流处理框架 (Spark Steaming)等多种 和模型制作，挖掘出深层业务价值和分析成果；所有的分析研判成果 均存在业 务知识库中，最终形成可为用户日常使用的智能化应用功能，提升 用户业务场 景的快速、智能应对能力。 数据中台主要是包括模型业务模型制作工具、多维分析报告和业务知识 库，几者之间进行关联协作组合使用。其中， 专业模型制作工具是将数据资源与业务操作组件之间通过可视化逻辑信息 连接编排，形成具有业务逻辑关系、具备挖掘分析处理能力的可视化模型；

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 多种类型数据分析 非结构数据价值挖掘 非结构化数据 （文本，图片、语音、视频等） 结构化数据 （可用数据库二维表结构实现）