1 匹配低空应用场景的重庆大数据湖一体化平台建设探索与实践 【摘要】低空数据交易呈现“政策+技术+场景”协同发展态势。国家层面目前在加 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%。 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 数据的统一管理和智能监管，成为提升管理决策水平的必然选择。 技术融合机遇为平台建设提供了有力支撑。5G + AIoT 技术的成熟，使得新型数 据架构成为可能。高速、稳定的 5G 网络为数据的快速传输提供了保障，AIoT 技术则 实现了设备的智能化连接和数据的自动采集，为大数据湖一体化平台的建设奠定了技 术基础。 产 产业协同要求也促使平台建设加速推进。在物流、交通等场景中，跨层级的数据 共享机制至关重要。通过建设大数据湖一体化平台，打破数据壁垒，实现数据的共享 与协同，促进产业的协同发展。 三、平台建设顶层设计框架 3.1 核心建设目标 构建「四智一体」支撑体系，旨在全面提升低空产业的数据处理和应用能力。场 景数据智能化通过建立动态数据湖容量扩展机制，能够根据业务需求的变化，灵活调 整数据存储和处理能力，确保数据的高效利用。

联通大数据有限公司 01 新形势下公安机构需求 02 联通安全大数据能力体系 03 联通大数据安全行业解决 方案 04 联通大数据安全行业成功 案例 目录 CONTENTS 01 新形势下公共安全机构需求 u 2015 年 10 月 习近平 十三五规划： 实施国家大数据战略， 实施国家大数据战略， 推进数据资源共享开放 u 2017 年 9 月 公安部 《关于深入开展“大数据 + 网上督 察”工作的意见》 u 2018 年 1 月 26 日 公安部 加快建立大数据中心和备份中心 u 新技术带来难度升级 u 反恐维稳态势紧张 u 交通便利导致流动人口激增 国家政策 执法难度升级 技术挑战 u u u u 治安管理 行业现状 执法机构新形势下大数据需求 整合海量数据： 结合运营商数据和自身存量数据，整合海量数据 搭建大数据平台： 对数据采集清洗加工， 进行平台数据呈现，方便调取，同时确保数据安全 开发行业应用： 针对公安政法行业特殊应用需求，开发面向行业的大数据应用 平台构建 在数据安全性基础上，搭建数据 采集，清洗，加工，模型建设可 视化，储存等一系列功能的大数 数据整合 u 内部数据整合

烽火众智公司简介 烽火众智公司着重聚焦公安行业 ，致力于为客户提供从信息采 集、网络传输、到智能应用的一体化解决方案，在智能化应用领域， 已经有了较深的技术积累。 l 智慧型公共安全云架构体系 l 大数据系统架构 l 情报分析与犯罪预防解决方案 l 智能化视频监控解决方案 2 1 、背景概述 2 、一体化解决方案 3 、智能指挥调度系 统 4 、智能情报研判系 统 5 、智能勤务管理系 主要需求 公安部推行的“扁平化指挥模式” ，就是最大限度地压缩指挥层级、减少中间 环节 ， 优化现有的情报信息管理，建立情报信息主导警务的相关机制 ，着力拉近指 挥与实 6 技术发展 云计算、大数据和物联网等关键技术的迅速发展，给警务指挥体系信息 化变革带来了契机。 n 通信速度更快 、网络频谱更宽 n 通信更加灵活、智能性能更高 n 兼容性能更平滑 、能够提供各种增 殖服务 n 改善公安事后取证的分析技术 n 非结构化和半结构化数据 n 公安的大数据应用主要体现在“警用地 理信息系统”和“大情报信息系统”上 n 支持语音业务的所有功能 n 具有多种媒体信息交换的控制功能 n 实现基于多媒体情指联动和可视化指挥 精细和动态的方式管理 生城市危险设施、城市危险人群、 互联网危险信息 云计算 多媒体通讯 物联网 大数据 4G 网络 图像智能分析 n n 7 解决方案

中央军委科学技术委员会主任刘国治中将在接受媒 体采访时指出 ， “确实需要加快军事智能化发展。 我认为这是我们国家实现创新超越、 实现强军的一个难得战略机遇 ，也是我们实现弯道超车的难得战略机遇。 ” 伴随着大数据、 物联网、 机器学习、 智能芯片等前沿科技的创新 ， 人类社会正在 走向人机协同、 跨界融合、 万物智能的 “智慧时代” ， 而军事领域则是社会的缩影与先导。 前言 目录 CONTENTS ，将使后台操纵人员的伤亡进一步减少。 这些因素使战争看起来显得更加 “人道” ，进一步减轻了战争决策者发动战 争的道义责任和政治压力。 人工智能时代传统战争制胜机理将被颠覆 以深度学习为基础建立的人工智能技术一般是在用大数据解决小问题 ， 而人类智能往往能够以小数据解决大问题。 人类可凭借自己的观察和判断形成最终的价值决策 ，机器的语音识别、 计算机视觉等 AI 能力在现阶段还很难支撑到对 事物的理解、 与判断 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。 感知智能： 机器能 够听得懂、看得清、 辨得真 ， 并与人直接交流对话。 以大数据为基础的自然语言理解、 图像图形认知、 生物特征识别 技术 ，让人类走上了第二级台阶。 认知智能： 机器能够理解人类的思维 ，像人类一样进行思考、 推理、 判断与决策。 以深度学习算法为驱动的知识挖掘、

加入星球获取更多更全的数智化解决方案 十五五时代背景 - 国家教育信息化发展战略 支持各级学校全力推动信息技术与教育教学深度融合。鼓励学校利用大数据技术开展对教育教学活动和学生行为数据的收集、分析和反馈， 为推动个性化学习和针对性教学提供支持。各类学校建设智慧校园，综合利用互联网、大数据、人工智能和虚拟现实技术探索未来教育教 学 新模式。 国务院：《国务院关于印发国家教育事业发展“十五五”规划的通知》 教育部：《教育信息化 、过程型的“多维度”评价。 加快形成覆盖各级各类学校、学习者和教与学全过程的教育管理与监测体系，推进基于大数据的教育治理方式变革，建立完善教育公共信息 资源开放目录，形成规范统一、互联互通、安全可控的国家教育数据开放体系。 从 2025 年到 2030 年，教育部连续出台政策，强调通过大数据采集与分析，将人工智能切实融入实际教学环境中。教育部副部长杜占元提出， 中国教育信息化的进程已经从重视建 教育大脑”智慧校园系列产品 AI 平台 大数据平台 数据交换平台 数据治理平台 BI 可视化平 台 SM 智校 录播、视频矩 阵 智能控制主 机 物联网网关 环境传感器 校园物联网统一 开放平台 迎 新 报 告 离校 报告 就 业 报 告 成 绩 报 告 家长 报告 一卡通 诊改大数 据 就 业 大 数 据 学科大数 据 学 工 大数据 实训大数 据 心理健康大数 据 综合预警大 数据

些应用系统仍需要手工填报数据。 5.数据价值未有效挖掘，智能化程度还待加强 目前，XXXX 公司本部和各下属企业的数据价值分析的应用 能力较弱，当前更多的是对数据收集、展示以及统计结果的呈现 和罗列，大数据整合与分析能力较弱，进一步的数据挖掘分析较 少，对企业的多维度分析、预测和决策支持能力有限，未充分体 现数据的应用价值。 发电企业数字化转型规划方案 5 / 348 1.2 面临的形势 1.2.1 国家战略 在加快新型基础设施建设方面，提出要改造升级工业互联网 内外网络、增强完善工业互联网标识体系、提升工业互联网平台 核心能力、建设工业互联网大数据中心，加快工业互联网发展步 伐。在拓展融合创新应用方面，提出积极利用工业互联网促进复 工复产，深化工业互联网行业应用，促进企业上云上平台，同时 加快工业互联网试点示范推广普及。在健全安全保障体系方面， 产 业集群能力，组织高水平的产业活动。政策支持方面，着重提升 要素保障水平、开展产业监测评估，以支撑工业互联网实现高质 量发展。整理制作郎丰利 1.2.2 数字科技飞速发展 人工智能、大数据、云计算、5G、AIoT 等新技术集群正在引 领产业数字化变革走向纵深。目前，数字科技是全球研发投入最 集中、应用最广泛、辐射带动作用最大的技术领域。我国各行业 也正积极推进数字化，传统互联网巨头在数字科技转型路上已走

脑 、部门共享文件夹中。 □ 数据应用： 数据只能实现局部应用；综合报告数据经常存在口径不一，结果 不一、可信度低等问题；信息和数据未集成共享，无法满足精细化管理、预 测分析、辅助决策支持及大数据、人工智能等更高级应用的需求。 □ 数据管理： 未建立公司全局层面的、统一的数据标准与规范，各类信息系统 使用各自的数据标准与编码规范等；数据未进行集中、统一管理，各类业务 数据主要由各部门、各单位各自管理。 月工信部《关于推动工业互联网加快发展的 改造升级工业互联网内外网络；增强工业互联网标识体系； 通知》 提升工业互联网平台核心功能；建设工业互联网大数据中心 2020 年 4 月 2020 年 5 月 “ ” 发改委网信办《推进 上云用数赋智 行 动培育新经济发展实施方案》 国务院 - 政府工作报告 大力培育数字经济新业态，深入推进企业数字化转型；加快 ）外因（用户需求导向）  政府及社会协同部门的大环境要求：如：安环数据在线上传、危化品全程在线跟踪 和追溯  数字时代到来、消费升级、消费者青睐个性定制需求、消费体验，未来工业品网上 交易以及对消费品的大数据分析预测需求，为产品及产业发展提供决策依据等 融合创新 · 赋能企业 共创生态 · 引领未来 劳动生产率 52% 数据驱动业务 49% 提质、降本 37% 产品创新 31% 优化供应链

ulting.com 2 / 23 1 智能制造行业概述 1.1 智能制造的定义与发展历程 1.1.1 智能制造的基本概念 智能制造是指利用先进的信息技术与制造技术的深度融合，通过物联网、大数 据、云计算、人工智能、机器人技术等现代高新技术，实现生产过程的智能化、 自动化和数字化，从而全面提升制造业的生产效率、灵活性和产品质量。智能 制造不仅仅是简单的机械自动化，更强调通过信息感知、实时数据采集、智能 具体来说，智能制造涵盖了产品设计、工艺规划、生产制造、设备维护、质量 控制、供应链管理以及售后服务等制造全生命周期的各个环节。它依托于物联 网技术，通过传感器和智能设备实现对生产现场的实时监控和数据采集，利用 大数据技术进行海量数据的存储与分析，借助人工智能算法实现智能预测、故 障诊断和优化决策，最终通过自动化设备和机器人完成精准、高效的生产操作。 此外，智能制造还强调人与机器的协同作业，通过人机交互界面、增强现实 全球智能制造发展趋势 全球范围内，智能制造呈现出几个显著且深刻的趋势，正不断推动制造业迈向 更加高效、智能和绿色的发展阶段。首先，数字化转型正在以前所未有的速度 加速推进。越来越多的制造企业积极引入大数据、云计算、边缘计算等先进数 字技术，彻底改变传统生产模式，实现业务流程的全面数字化和智能化。这不 仅提高了生产效率和产品质量，还促进了制造企业的商业模式创新，如定制化 生产、柔性制造和智能供

容管理的框架等为主，配合具 标准性 系统各项技术遵循国际标准、 国家标准、行业和相关规范。 RFID 智慧图书馆系统架构图 终端应用层 网络数据处理层 基础设备层 智慧图书馆系统架构图 自助办证系统 大数据展示系统 图书盘点 / 上架系统 智能安控防盗系统 自助还书 / 查询系统 工作站系统 智慧图书馆管理系统 有线 /WiFi 闸机 消毒机 门禁 还书 / 查询机 NB/LoRa/Zigbee 设备整合程度高。具有可扩展性和可维护性，具备可扩充的无线网络连接功 能，满足个性化需求 . 可以将流通资料的相关信息快速写入标签。通过识别 RFID 安全信号，自动实 现借书／还书模式的切换，并可多本一次操作 FRID 图书馆—大数据展示系统 将图书馆各个业务部 门的数据以服务效能 为导向，经过抽取、 提炼、分类、清洗， 汇聚到统一的数据集 中，为读者、馆员、 馆长提供数据资源， 推送服务数据、决策 数据。 一、项目简介 随着江西省图书馆的新馆信息化建设的需要，江西 ** 联合混改伙伴利用先进的信息化技 术优势，作为总集和总设计，为江西省图书馆建设打造了一个基于 5G 、物联网 IOT 、 AI 、大数 据、云平台、 VR 等信息化技术于一体的智慧图书馆平台，为江西省图书馆信息化能力提供坚 实的保障，该项目建设资金 1258 万。 二、项目建设情况 项目 2019 年 5 月中标及启动建设，共包含：“智慧图书数据资源平台”

融合创新 · 赋能企业 共创生态 · 引领未来 工业大数据应用 分 析 预 测 建 议 智能供应链 库存优化 智能仓储 (WMS) 销量预测 路径优化 智能运维 关键因素识别 多维参数分析 设备预测性维护 设备性能分析 工艺参数推荐 工艺组合推荐 智能生产 设备效率 / 运行监控 能源平衡预测 产能效率分析 工艺参数寻优 图像质检 动态成本分析 先进计划及排产 先进计划及排产 参数化 原料配 智能营销 客户洞察 大数据收 集和存储 关键因 在线智能 素分析 分析 工艺 比分析 企业智能评估 营销推广 营 销 体 系 界 面 营销与渠道 供应链体系 供应商 面 市场趋势与预测 产品销售预测 产品退市计划 销售计划 销售订单 供应负荷 计划确认 主 计 划 销售订单 出货确认 需求计划 平衡计划 S&OP 供需 平衡计划 共创生态 · 引领未来 目录 Contents 1 一切从需求出发 2 工业互联网技术解读 3 工业操作系统的核心能力 4 工业操作系统典型案例 统一数据平台 ◼ 统一企业级工业大数据集 成平台，多系统融合集成， 生产数据、管理数据、运 营数据融合联动 ◼ 几十种 信息系统（烟囱式 建设），除必须保留外， 均 统一集成到工业操作系 统平台 建成更开放、互联的企业