爷护间 中心磁实 · 试验场地模型 · 试验设备模型 试验检 测过程孪生 · 试验数据自动采集、汇总、计算 · 试验报告自动生成 · 试验数据专家知识库 男 / 馆 转 场 槐场试轴塘 数字孪生孟底沟 √ 孟底沟水电站导流洞孪生质量管理 GISTC P15 采用无人机巡航实现危岩体在线巡检，并结合数字孪生技术，实现导流洞工程危岩体可视化分级管理。 智 能演练 精准决策 数字孪生青衣江 > 水利专业模型 · 河湖管理风险预测模型 · 生态流量模型 · 河湖健康评价模型 > 知识平台建设 · 河湖长制管理知识库 · 生态流量管理知识库 > 四预与业务应用 · 河湖长制及河湖管理系统 · 农村水利水电应用系统 GISTC 水下小河子 平 口 理 后 满 41T 2 心 1000 四川省青衣江水利知识平台

集中管理脚本执行，支持批量操作、权限控制、执行 审计。 （2）. 智能工单系统 1) 自动派单：根据故障类型（如存储故障→存储运维组，应用错误→开发 组）自动分配工单，响应时效提升 50%。 2) 知识库联动：工单系统关联故障处理知识库，自动推荐解决方案，首次 解决率≥80%。 2.4.3.3 操作审计追踪 （1）. 全量日志记录 1) 记录所有数据操作（查询、修改、删除）和应用变更（部署、回滚）， 包括 工单数量 提交的工单总数 个数 工单解决率 成功解决的工单占总工单的 比例 % 工单解决时长 解决工单所需的平均时间 时长 知识库 知识库数量 知识库中的文章或条目总数 个数 知识库更新频率 知识库更新的频率 每天/周/ 月 知识库浏览数 知识库被浏览的次数 次数 培训 累计培训次数 进行的培训的场次总数 次数 培训覆盖人数 参与培训的人数 人数 AI 运营 Al 资 （如新型操作系统、分布式框架）不断涌现，增加了运维的技术复杂性。运维人员需 要不断学习和掌握新的技术知识，才能应对这些变化。对此，应加大对运维人员的培 训投入，开展定制化培训课程，参加行业技术交流活动。此外，建立技术知识库和专 家支持团队，在遇到复杂技术问题时，能够快速提供解决方案。 5.3.2 数据隐私与安全风险 在运维过程中，涉及大量用户数据和业务数据的处理与存储，数据隐私和安全风 险不容忽视。一旦发生数

和生成能力，能够流畅地进 行自然语言交互。 可处理多样复杂任务 大模型具有高度的灵活性和 可扩展性，能够处理多样且 复杂的任务。 大模型如百科全书 大模型是人工智能领域的璀 璨明珠，其知识库广泛而深 入，犹如一部百科全书。 03 02 能在复杂场景工作 智能体能够在复杂场景中工作， 如工业生产线上的智能巡检、 城市交通中的智能调度等。它 们能够根据场景需求进行灵活 决策。 基于目标的智能体 基于目标的智能体是一种适应性非常强的实体，能够利用知识和搜索算法选择实现该目标的最佳选项。该智能体灵活性强，当环境 发生变化或任务要求发生改变时，智能体可以通过更新知识库和调整搜索算法来适应新的要求。 基于效用的智能体 基于效用的智能体通过性能度量，为给定的环境状态打分，根据实现目标区分更可取和更不可取的实现方式。该智能体与基于目标 的智能体的基础架构基本一样，但其在灵活性和学习方面有很多优势。 成 思维链 思想树 7 规划 工 具 03 工具使用 智能体在学习到模型内部知识 不够时，利用调用外部 API 的 方式，通过获取外部实时信息、 访问专有的信息知识库等方式 更新信息。大语言模型擅长文 本处理、意图理解等，但是对 于计算等操作能力较弱。因此 需要使用工具提升大语言模型 的操作能力，常用工具包括模 块化推理、知识和语言。 01

构建支撑防洪调度、 工程运行的水工程调度规则库， 力 争水工程联合调度知识图谱方面取得突破， 在此基础上， 再扩展到其他领域。 一是建设水利业务知识库， 建设涵盖业务规则、 历史场景、 专家经验、 预 报调度方案等内容的知识库， 聚焦水利工程体系科学精细调度， 集成应用各类 知识， 推进预报调度一体化智能化、 实体工程与数字孪生工程同步交互调度。 二是探索构建知识平台，

► 一整套适用于各类各级岗位提升专业能力的培训课程 ► 一批具有高专业素养的外部师资与内部师资队伍、以及多个在行业 / 管理领域具有实力的外部合作单位 ► 一个积累所有培训内容资源并支撑内部分享的知识库 ► 充分体现集团辖下各单位各部门培训需求的培训计划管理与执行管理体系 ► 形成面向整个股份公司的人才发展体系，通过 XX 餐饮优才养成计划，为股份公司总部、各 BU 总部、以及辖下所有单位 及 养成计划的学员输送人数 ► 各单位各部门负责人的满意率 ► 年度预算控制 计权重的年度重点工作 ( 根据年度工作重点选择性应用的指标 ) ► 制度规范建立工作、培训体系 / 课程 / 师资创建工作、知识库创建工作，等 3.4 人才发展中心 —— 2. 部门关键指标 新 3.4 人才发展中心 —— 3. 设岗、编制、职责要点 部门总经理 ► 整体负责部门所有职能 ► 全局负责优才养成计划、 XX 价 ► 建立并维护所有相关外部合作 近期 部门总经理 培训总监 人力资源总监 课程开发岗 师资管理岗 绩效管理岗 薪酬管理岗 股份公司人才发展中心 招聘管理岗 培训管理岗 知识库管理岗 人才发展总监 优才养成岗 能力评估岗位 新 初始编制 1 1 1.5 0.5 0.5 0.5 11 1 0.5 1 0.5 1 1.5 0.5 3.4

大数据能力平台建设项目方案建议书 2.分类建库 监管数据库主要分为监管事项目录清单库、监管对象信息库、 执法人员信息库、监管行为信息库、监管投诉举报信息库、信用信 息库、第三方平台和重点企业信息库、知识库等数据库。具体为： （1）监管事项目录清单库 归集本地区监管事项清单信息，主要包括业务指导（实施）部 门、监管事项主项名称、监管事项子项名称、监管方式、监管措施、 监管对象、设定依据、监管流程、监管结果、监管层级、检查表单 结合本地实际，采集、汇聚本地区与监管相关的第三方平台和 重点企业相关信息，包括舆情数据、生产经营数据、监管监测数据 等，并接收 GJ“互联网+监管"系统推送的第三方平台及重点企业相 关数据。 （8）知识库 主要包括监管法律法规库、案例库、预案库、规则库、风险特 征库以及有关领域的专业信息库等。 3．数据服务 按照 GJ“互联网+监管”系统数据管理标准规范有关要求，对归集 的各方面数据资源进 大数据能力平台建设项目方案建议书 构化比对：通过对线索（如网络身份、SFZ*件号码）的比对，在海 量日志数据中命中发现线索相关信息。 （七）数据标识 数据标识模块依托标签引擎结合应急业务知识库、标签规则库 对数据进行标识。标签规则库提供标签的定义、内容、版本、关联 等，通过读取标签规则库的内容，对数据进行映射，通过人工或智 能的方式实现对数据打标，以便提升数据的价值密度，并为上层应

平。提高业务研判能力 大 数 据 基 建 帮助客户完成大数据新基建： 数据治理： 帮助客户“杂乱 ” 、“不可用 ”的数据 快速完成数据治理，搭建符合客户 要求的数据仓库、包括主题库、业 务库、资源库、知识库等。 大数据分析，提升数据价值： 通过汇聚全部的数据到数据中心，消除数 据孤岛，提升数据价值，研判分析数据， 搭建大数据中心、数据中台： 提供数据中心、数据中台，提炼业务 价值，优化政府资源组织形式

的元数据信息、资产信息，漏洞信息，日志信息，安全设备配置信息，策略信息， 威胁情报信息，异常流量信息，已知事件库信息，未知行为检测信息等。  数据计算层： 为本案例的核心技术层，主要提供的功能包括： 车联网知识库，为车联网大数据分析、应用层的安全运营，提供了丰富的知 识图谱。 车联网安全大模型、大数据分析引擎，基于数字孪生、机器学习、人工智能 等先进技术，提供核心的智能网联汽车安全风险识别发现能力。 （1）基础层面，形成首个车联网行业车联网安全资产库： 建设了覆盖度广、内容全面的车联网安全资产库，涵盖知识、模型、技术三 个维度，为车联网安全检测、防护、运营提供了完备的数据和技术支撑。  车联网知识库方面形成的能力： 1) 漏洞及威胁情报：完成和 CNVD、CNNVD、CAVD、CVE 的漏洞平台对接，车 联网漏洞数据＞2 万条； 2) 资产数据：完成和 50 余车企的车辆、零部件资产对接，车联网车辆资产 通过上述构建的业内领先的车联网安全资产，对车联网行业上安全监测、检 测、预警、应急处置提供了完备的技术和数据支撑。 （2）能力层面，打造了业内首个车联网专用安全大模型： 以通义千问安全大模型基座为基础，依托车联网安全知识库打造了车联网安 全大模型，具备每日 PB 级的数据处理能力，流量采集完整率和准确率达 100%， 车联网风险识别准确率 ＞95%，覆盖车联网业务场景＞12 大类，形成安全资产、 安全检测流程的双闭环能力。

网络运行质量的量化管理； 2、实现对业务子系统应用软件关键点的监视和保障，确保系统的运行质量； 3、通过对业务子系统中各类告警信息的分析，进行故障的快速定位和告警 功能； 4、建立运维管理知识库系统，实现知识交流与共享； 5、掌握业务子系统的资源配置信息； 6、采用高扩展性的分布式构架，便于对大型网络结构的处理。 管控平台架构分为 6 层： 数据监控资源层 实现对各资源的所有参数 事件规则生成层 实现策略设置，对应监控系统所需参数设置等，对通过监控规则过滤来的 数据进行策略包装，生成对应策略事件。 运维处理层 实现对事件的处理，包括事件管理、配置管理、问题管理、知识库、自动 处理流程、服务质量等。 用户管理层 实现平台的统一管理系统，统一的用户管理系统。 用户显示层 对于所监控系统中各类监控数据和运维事件的直观综合显示，包括各类监 控实时数据和综合分析图表等。 值班日志记录记录了值班人在值班过程中的一切工作内容，包括值班过程 中的事件记录以及值班作业计划的执行。 当前值班人可以通过查询历史值班记录了解到过往的值班情况。 4.3.4.4.2.3 运维知识库管理 系统应支持按照分类及主体将相关运维工作知识建立的分类经验库，满足 大数据平台相关维护人员间的运维经验的共享。 系统支持经验库分专业分工作类型的分类管理，分类目录可定制。经验库 的内容支持导入和导出。

数据实时更新：我们可以不断上传和更新最新的产品资料， 保证用户能够获得最准确和最新的信息。 3.节省资源降低成本：为用户降低实施上门的培训成本，减 少了客服人员的工作压力，同时提升客户满意度。 4.多样的知识库资料来源：除了企业内部的知识库，还可以 增加外部互联网相关数据作为佐证，为用户提供更全面的信 息依据。 PART 3 | AI技术应用场景-辅助决策与运营优化 虚拟员工，释放人力，聚焦高价值任务 虚拟员