......................................................................................45 3.3.1 流媒体处理技术................................................................................................. .......................................................................................69 4.2 警务工单处理系统................................................................................................. 90%非结构化数据的自动标注  构建警民协同研判机制，通过大模型辅助分析使群体性事件预 警提前量达到 2 小时 技术实施路径聚焦实战需求，采用三级处理架构：前端部署轻 量化 YOLOv8 模型实现实时行为检测，中台采用 Transformer 架 构处理跨摄像头轨迹追踪，后台通过知识图谱构建涉案要素关联网 络。系统已通过公安部安全与警用电子产品质量检测中心的标准验 证，在试点区域实现盗窃案件识别准确率

....................................................................................44 4.2.3 预警与应急处理系统................................................................................................. .........................................................................................61 5.2 数据处理与分析................................................................................................ ....................................................................................117 10.2 故障报告与处理...................................................................................................

2.1 图像识别精度.............................................................................35 2.2.2 实时处理能力.............................................................................38 2.3 数据通信要求...... 识别模块设计.................................................................................62 3.3.1 图像采集与处理.........................................................................65 3.3.2 火灾特征识别算法........ 实时传输至指挥中心，并通过可视化平台展示，辅助决策者快速响 应。 项目的技术架构分为三个层次：感知层、处理层和应用层。感 知层由无人机及其搭载的传感器设备组成，负责数据采集；处理层 通过边缘计算和云端 AI 算法，对采集到的数据进行实时分析和处 理；应用层则通过指挥中心的可视化平台，将处理结果呈现给决策 者，并提供智能化的灭火建议。 项目的实施将显著提升火灾防控的效率和准确性，减少火灾造

贴图材质的制作规范...................................................................................274 8.3.5. 贴图处理规范...............................................................................................276 测点数据尽可能地及时的 传入到信息系统的数据库 里。在移动设备上查看管 线地图数据。可进行管线 地图浏览、属性查询、巡 检计划制定、巡检到位查 看、人员位置轨迹、巡检 计划查看、隐患上报、各 12 4）处理器速度： ≥2.0GHz； 5）WiFi 功能：支持。★3、移 动端可加载显示影像、矢量、 管线、设施、BIM 模型、三维 模型、倾斜摄影模型。4、可实 现长度、面积量算功能。5、移 动 端 可 实 配置：1、满足供基于安卓 平板的巡检 APP 应用（具 有登陆界面设置），采集 信号标准与已采硬件通讯 标准匹配。2、平板电脑定 制参数： 4 台； 1）处理 器：骁龙；2）核心数量： 八 核 ； 3 ） 存 储 容 量 ： 32GB；4）处理器速度： 2.0GHz；5）WiFi 功能： 支持。★3、移动端可加载 显示影像、矢量、管线、 设施、BIM 模型、三维模 型、倾斜摄影模型。4、可 实 现

量子计算优势 金融业新机遇 量子计算特性及技术路线概览 01 回顾历史算力革命 3 算盘 （约东汉时期） 巴贝奇的差分机 （1821年） ENIAC （1946年） 英特尔4004处理器 （1971年） 亚马逊AWS云计算 （2006年推出） 人工算力时代 远古~约16世纪 电子算力时代 20世纪中期 机械算力时代 17~19世纪 集成电路时代 20世纪下半叶 态的叠加。叠加态特性使量子计算机能够同时处理多 个问题，大大提高计算效率。 • 纠缠（Entanglement）：量子纠缠指两个或多个量子 比特之间存在的强关联关系。当其中一个量子比特的 状态发生变化时，另一个与之纠缠的量子比特的状态 也会立即发生变化，无论它们之间的距离有多远。纠 缠态特性使得量子计算机能够在处理复杂问题时，实 现信息的快速传递和协同处理。 • 量子干涉（Interference）：干涉原理使得量子比特在 14°C极低温（稀释制冷剂），半导体量子工作温度略高但仍需液氦冷却  环境隔离：高真空（低于10-6 – 10-11大气压）、电磁屏蔽、振动隔离 1. 初始化 2. 量子门操作 （逻辑处理） 3. 量子测量 （结果读取） 4. 后处理优化 • 将物理量子比特制 备为已知且稳定的 初始状态 （通常为 计算基态|0⟩或叠加 态(|0⟩+|1⟩)/√2） • 为后续操作提供干 净的起点 • 量子计算的核心逻辑部分，

博士，英飞凌科技股份公司数据中心配电主管 www.infineon.com/wepowerai 2 目录 Adam White 寄语 3 引言 4 一、现代处理器的供电 5 预测一：垂直供电将成为现代处理器的关键技术 5 预测二：服务器主板将采用高压直流供电架构 7 二、AI 服务器机架的供电 12 预测三：AI 服务器机架的功耗将超过 1 兆瓦 12 电源与传感器系统事业部总裁 4 引言 在大型数据中心中，训练日益庞大的 AI 模型需要更强大的计算能力，并将多达 10 万颗处理器聚合成一个虚拟机。 这将带来三个层面的挑战： • 现代处理器的供电：需要应对更高的负载电流和剧烈的瞬态负载阶跃。预计在未来十年，单颗处理器的负载电 流将达到 10,000 安培，是当前水平的 10 倍。 • AI 服务器机架的供电：功率需求将超过 1 兆瓦（MW），是当前最先进水平的 提供电力的可能情景，并阐述其基础技术概念。 5 一、现代处理器的供电 预测一：垂直供电将成为现代处理器的关键技术 图形处理单元（GPU）以及专用于 AI 负载的处理器（例如，张量处理单元（TPU））正在采用最先进的工艺制程（例 如，台积电的 N4P），以在单一硅片上集成更多的晶体管。通过将两片或多片硅片集成到单一处理器中，可以突 破特定制程下光刻掩膜尺寸的限制，从而打造更大、更强的处理器。 尽管这些 GPU/TPU

加 速推进数据确权与交易标准制定，明确低空数据作为新型生产要素的战略定位，福 建、广东等试点地区探索跨境流通机制。技术层面依托区块链存证、智能合约等技术 实现飞行轨迹、气象信息等实时数据的脱敏处理与秒级交易，数智低空大脑系统推动 数据清洗效率提升 60%。应用场景向多领域纵深拓展，物流领域形成无人机航线动态 定价模型，农业领域建立病虫害识别数据集交易平台，城市治理领域开发低空安防数 据包产品。2025 单 位，极大地阻碍了数据的交流与共享。 应用效能瓶颈也严重制约着低空产业的发展。历史数据与新业务系统兼容性差， 使得大量宝贵的历史数据无法有效利用。同时，面对动态变化的场景需求，传统的数 据处理模式响应滞后，难以满足实时性、精准性的业务需求。 全周期管理断层使得数据从汇聚、存储、管理、使用到运营的全链条存在断裂。 数据价值无法得到充分释放，数据资产的潜力未能有效挖掘，造成了资源的极大浪 费。 图 1：数据交易成为低空行业数据平台建设主要驱动因素 3 2.2 平台建设驱动因素 业务场景升级需求推动着平台建设的进程。随着低空产业的不断发展，巡检、安 防等场景对数据处理能力提出了更高要求，需要具备实时数据融合分析能力，以便及 时发现问题、做出决策。 管理决策智能化诉求成为平台建设的刚性需求。跨部门之间指标口径不统一，数 据分散，导致管理决策缺乏全面、准确的数据支持。建设大数据湖一体化平台，实现

资金周转率低 资源浪费 生产不均衡 质量不稳定 交货不及时 制造周期长 物料管理失控 数据难采集 过程难管控 产品难追溯 生产进度难查询 生产效率低 技术资料更新传递不及时 排产不科学 异常处理不及时 经营环境压力增大 客户需求不断增多 内部管理问题迫切 管理落后 信息不畅 创新不足 企业内在驱动力 制造业转型升级的内在驱动力 利润 成本 质量 效率 交付 安全 环保 人员 数字化工厂蓝图规划 统计与分析 集中控制 状态实时监控 智能物流 智能仓储 智能设备 多端化展示 物料数据采集 无纸化作业 生产计划与调度 质量追溯与分析 能耗监控与分析 移动化事务处理 制造过程可视化 自动化 数字化 网络化 智能化 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2025 年 睿利而行 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2025 年 睿利而行 整理制作：郎丰利 维修报废 履历管理… 基础数据管理 物理建模 工艺建模 产品建模 人员班组 工厂日历 系统配置… 工艺路线维护 工艺路线审核 工艺问题处理 工时维护 图文档管理 … 工艺管理 异常管理 异常定义 异常监控 异常预警 异常推送 异常处理 异常分析… 统计报表 生产进度报表 质量分析报表 工时统计报表 生产异常报表 人员绩效报表 … 要货看板 备货看板 配送看板 交接确认

•使用较多的功能是警综信息查询 •多采用安全 SIM 卡和 UIM 卡进行 加解密，速率较慢 •主要通过短信的方式，局限性明显 •趋势： •运用 T 卡加密方式 •开展更多的在线业务，包括：外勤 简易事故处理、图片视频交互、录 音、定位、无线视频监控等 •未来会加强对复杂信息的综合分析 公安移动信息化发展历程 中国电信天翼助力信息化应用 机动车辆、驾驶人 员信息、“电子警 察”协查通报信息 查询，更准确的现 线视频监控 现场处理记录回传 现场拍照回传，如 罚单情况、违章信 息、肇事现场等图 片；现场罚单打印 交 警 警员定位、 公安机动车辆定位 信息 查询 现场 执法 无线视 频监控 定位 调度 综合 办公 常（暂）住人口， 在逃、嫌疑人员， 法律法规查询， 更准确的判定 可疑人员的身份 治安巡警 出入境人口信息 交 警 现场处理记录回传 现场拍照回传；如 和数 据库 公安内部 系统 视频监控 治安警 巡逻警 警用信息查询 治安案件现场 110/122 接 警 出入境检查 警务文件处理 （公文、公告、 邮件…） 执法场景 执法功能 交警交警 治安警 巡警 边检警 其它 警种 车辆违章处理 驾驶员、车辆 信息查询 违章信息采集 交警综合办公 交警定位调度 人口及在逃人员 信息查询 治安案件 信息采集 治安、巡警

基于人工智能算法和技术进行研发及拓展应用的军事 应用领域 人工智能技术 • 人工智能技术是人类在咯用和改造机器的过程中所掌握的物质方法 ，包括自然语言处理、语音识别、计算机视觉等 传统意义上的 AI 技术， 同时还包括具备智能信息处理的海量数据、超复杂性、实时性等暂时还未触及的智能技术 20 世纪 50 年代到 70 年代初 ，人们认为如果能赋予机器逻辑推理能力 ，机器就能具有智能 ，人 1992 2006 2012 2016 2018 机器学习期 计算机从数据中学习算法 深度学习在语音、图像、 自然语言处理领域大获成 功 个百分点夺冠 ImageNet Hinton 发表深 度学习的文章 莱第五代计算机 - 人 工智能计算机 - 由于 技术路线明显背离计 算机工业的发展方向 项目宣告失败 推理期 以人机大战为标志 ，人工智能发展取得突破性进展 ， 并加速向军事领域转 移 ，这必将对战争形态产生冲击甚至颠覆性影响。 人工智能技术将计算机由运算、 存储、 传递、 执行命令转向思维和推理； 由信息处理转向知识处理； 由代替和延 伸人的手功能转向代替和延伸人的脑功能。 未来人工智能技术的发展还将迈上四个台阶。 计算智能： 突破计算能力和 存储空间的限制 ，实现近乎实时的计算和存储能力。 云计算已经将人类稳稳地送上了第一级台阶。