功能设计区别于业务系统 业务系统侧重于基础数据的采集、流转和加工；决策系统侧重于全局态势 的感知、分析和研判；前者面向基层的业务处理人员；后者的用户主要为中高 层管理决策人员。分工和用户的不同，功能定位上也完全不同。 因此，在功能设计上，可视化系统应强化全局态势感知和可视分析能力， 避免在数据录入、处理等方面，进行与业务系统类似的重复建设，同时兼顾显 示效果，为用户提供最佳的使用体验。 2.3.5 JSON(JavaScript Object Notation, JS 对象简谱) 是一种轻量级的数据交换格式。 它基于 ECMAScript (欧洲计算机协会制定的 js 规范)的一个子集，采用完全独立 于编程语言的文本格式来存储和表示数据。简洁和清晰的层次结构使得 JSON 成 为理想的数据交换语言。 2.11.2. 应用接口 系统接口是一种非可视的系统界面，在多数情况下，对用户是透明的。本 系统数据库：采用 Oracle11G R2。 中间件：采用 ArcGIS 10.7 Enterprise。 DNS 配置 ArcGIS for Server 站点中每个 GIS 服务器节点相互通信是通过完全限定域 82 名实现的，因此要求环境中搭建 DNS 服务器。对于用户生产环境，通常已经有 正在使用的 DNS，因此直接配置即可。如果没有现成的 DNS 可以使用，则需要 手动搭建，具体搭建过程参见附录：DNS

市场经济环境如何？主要金属品种价格走势如何？需要采 取怎样的经营策略？ • 关键客户、供应商分布及其贡献情况如何？风险水平如何？ • 主要金属品种的目标市场经营情况如何？市场地位如何？ • 采购、生产、销售协同情况如何？ 不完全列举 • 商品经营的市场风险水平如何？应如何应对？ 业务结构 资源布局 市场动态 投资并购 营销情况 风险水平 关键客户 / 供 应商 生产运营 库存情况 集团 V5 三期工程 © 根据市场动态，优化内部运营 生产运营 产量水平 生产成本 市场营销 销售水平 供应链协同 库存及其占用 库存周转效率 运营 有色 内部 运营 结合投资并购 进行分析 市 场 关键客户 不完全列举 信用 风险 市场 风险 运 营 全面风险 集团 V5 三期工程 © 公司机密 从黑矿业务角度，为实现“中国最大的铁矿资源供应商”这一战略要求，须着 力推进资源占有与矿产开发 中国 最大 铁矿资源布局 铁矿市场态势 投资并购分析 开发生产情况 成本水平 集团对黑矿业务采取战略偏运营的管控模式。 因此，在集团层面除了解黑矿业务的贡献之 外，还须更多地了解其总体运营情况。 不完全列举 集团 V5 三期工程 © 公司机密 利用集团管理驾驶舱，将着力围绕黑矿业务上述发展与管控要求，建设相应 的分析场景，支持集团领导层的管理与决策 基于上述理解，我们将结合市场动态，着力通过

造用例。公司需要停止说他们应该广泛使用人工智能，而是要寻找商业挑 战，然后确定哪些技术能解决它们。 停止用糟糕的数据来 尝试实施人工智能。 创建一个合适的创新 中心，它能够帮助确 定哪些用例应该完全 被忽略，哪些应该被 调查、概念化，并最 终被规模化。 当今最大的问题是，企业声称他们有一个清晰且连贯的数据战略，但实际 上并没有。在大多数情况下，他们只涵盖了数据战略的一部分。这就好比 说我们有 即取得成果。” 尽管每个人都追逐大型语言模型和生成式人工智能，但有几项关键技术和方 法虽然对未来很重要，却仍然被低估。 基于逻辑。人工智能是概率型的（90%的结果就是好结果），而生成式人 工智能完全不懂逻辑。当每个人都发起100个人工智能项目而大多数失败时 ，公司需要投入。选一个让它成功。不要因为它是新闻就急着用人工智能 来做所有的事情。 5 语义建模、对话智能和治理正成为关键的差异化 因素 二级优先：立即现代化遗留平台 第三优先：培养人才，不只是模型 优先五：支持结构化实验 优先级四：制定真实可执行的人工智能计划 创建一个合适的创新中心，能够帮助组织优先考虑并真正理解哪些用例应 该完全被忽略，哪些应该被调查、概念化，并最终规模化。 在传统数据平台现代化上投入更多资金。公司等待的时间越长，难度就越 大。利用集成现代云和开源技术简化数据架构和数据平台至关重要。在数 据管理、治理、工

及主要经济体贸易保护主义政策的潜在影响，可能持续制约钢铁、普通 有色金属等传统大宗原料产品的海外需求。高端有色金属加工材的出口 价值有望保持增长。进口方面，服务于新能源汽车、航空航天、半导体 等战略性新兴产业的发展，国内尚无法完全自给的高端特种钢材、高性 能合金等产品的进口需求仍将具有一定韧性。 121 （四）钢铁、建材价格持续承压，化工与有色金属价格延续分化 2025年1-10月，原材料产品价格有涨有跌。钢铁价格震荡走低， 深。2025年1-9月，全国房地产开发投资同比下降13.9%，房屋新开工面 积同比下降18.9%。这种趋势预计在2026年仍将持续，直接导致与建筑 活动紧密相关的钢铁、建材等产品需求疲软。另一方面，新兴产业需求 增长尚不足以完全对冲传统领域下滑。2025年新能源汽车、光伏、特高 压等新兴产业确实保持了较快增长，对高端钢材、有色金属及化工新材 料形成了一定需求支撑。然而，这些新兴领域在原材料总需求中的占比 仍然有限，且 显。2025年化工新材料产业虽快速发展，但锂资源保障仍需依靠扩大 盐湖提锂产能与布局海外权益矿。同时，我国矿产资源综合利用水平 与发达国家相比仍有差距，特别是在复杂共伴生矿综合利用、城市矿 山开发等领域技术瓶颈尚未完全突破。另一方面，全球矿产资源争夺日 趋激烈，主要经济体纷纷加强了对关键矿产的战略布局。美国通过“矿 产安全伙伴关系”等机制加强与资源国的合作，欧盟和日本也制定了各 自的关键矿产保障战略，对我国海外资源获取构成制约。特别值得注意

VPN/ 专线 专线 边缘节点 合作伙伴机房 客户机房 CDZ 专属 可用区 CDC 专有 集群 VPN/ 专线 公有云 1 ： 1 能力完全输送 企业内部 腾讯云专有云 管控 Availability Zone 1 大数据 AI 人工智能 UPS 、制冷 最小 3 节点 … 支持多机柜 丰富 20+ 本地化云服务 云服务 50+ 云上服务 统一 管理 统一 运维 统一 体验 分布式云产品 I ： CDC 本地专用 集群 完全继承 Orca 能力 政府 县 / 区级云 、海关 、水 利 智慧医院 智能诊断 、基因分析 智慧工厂 智能质 检 、 AIOT 延展到本地 、生产现场的 云 极轻起步 无限扩展 一致体验

的竞争优势，在赢得高端合同、客户忠诚度和供应链准入方面占得先机。 更具决定性的是，支撑 PQC 主流标准之一的数学基础——格密码， 与下一代隐私保护计算的“圣杯”——全同态加密（FHE）——完全一致。 这一 深刻的 数学关 联，将 一项由合规驱动的防御性成本，彻底转变为一 项赋能未来商业创新的主动性战略投资。您今天为 PQC 迁移所做的每一 分投入，都是在为部署下一代安全 AI 应用所需的基础设施进行预投资， 信，通信双方必须预先通过一个安全的物理渠道（如信使）交换共享密钥。这在小规模、 点对点的军事通信中尚可接受，但对于 20 世纪六七十年代蓬勃发展、连接无数陌生节 点的计算机网络而言，这种方式成本高昂、效率低下，完全不具备可扩展性，成为了数 字世界发展的巨大障碍。 1.2.1 一场发明的双城记 正是在这一背景下，密码学历史上最伟大的革命——公钥密码学（Public-Key Cryptography, P 的巨大成功，也孕育了其自身的脆弱性。过去几十年，传统密码学市场呈现 出显著的“一维”特征：技术路径高度集中于 RSA 和 ECC 等少数算法，应用场景也 高度集中于金融、通信等少数核心领域。整个数字世界的安全大厦，几乎完全建立在两 个核心的数学难题之上：大整数分解（RSA 的基础）和离散对数问题（ECC 等算法的 基础）。这种“单点故障”式的依赖，意味着一旦出现能够高效解决这两个问题的计算 方法，全球的数字信任

合作共建成为主流，自主可控意识显现。由图 23 可见，在平台 建设模式上，“本单位与第三方合作开发”占比最高（43.3%），超 过了“完全由第三方开发”（28.1%）和“完全自主开发”（28.7%）。 这主要是因为内部审计业务具有高度的专业性与保密性，单纯外包 难以契合业务痛点，而完全自研又受限于技术门槛。因此，“内部 审计机构懂业务+科技公司懂技术”的混合共建模式成为行业寻求技 术落地与知识沉淀的最优解。 显示了单位规模与其数字化人才配置能力之间的强关联 性，直观展示了人才配置的“马太效应”。数据显示，对于所有员 工数在 1000 人以下的中小型单位，其专职数字化人员数量的中位数 均为 0，这意味着超过半数的该类单位完全没有配备任何专职数字人 才。随着单位规模的扩大，人才配置情况显著改善。对于员工数超 过 20 万人的大型企业，未配置数字化人员的比例骤降至 10%左右。 这有力地证明，数字化人才已成为一种稀缺资源，广大中小型单位 已建成推广全集团统一的“业审融合”数智化审计平台，中国海油 也于 2024 年实现了统一平台的落地。然而，全行业仍面临共性挑战， 突出表现为跨业务系统的数据壁垒（如设备管理与财务系统）尚未 完全打通，部分单位数据覆盖比例仅为 30%-50%，且存在主数据治 理不完善和外部数据接入不足等问题，制约了数据的深度利用。 2.石油石化化工行业内部审计数智化建设驱动因素 业务模式的内在复杂性是驱动石油石化化工行业审计数智化转

军工、科研院所等单位的网络攻击窃密活动日益呈现组织化、规模化、 持续化等特征，带来严重的失泄密隐患，甚至威胁核心人员安全和技术 安全。二是供应链工具化武器化倾向明显。我国部分领域的产业链供应 链尚无法做到完全自主可控，部分重要系统和关键组件对外依赖程度较 高，产业链供应链韧性和安全水平有待提高。 088 中国工业和信息化 发展形势展望系列 （二）我国网络安全产业发展内生动力不足 当前，我国网络 期，转型过程中，系统架构从封闭独立转向开放互联、数据从静态存储 转向动态流转、业务从单点运行转向协同联动，传统被动防御、边界隔 090 中国工业和信息化 发展形势展望系列 离的安全模式已完全无法适配新场景。数字化转型打破了IT、OT、IoT、 CT等领域的传统壁垒，形成“云-边-端-链”全场景互联格局，防护范围 需从企业内部延伸至上下游合作伙伴、核心组件供应商，甚至跨行业数 据共

系统集成整合的难度被加大。 4）数据质量有待提高，分析决策置信度偏低 对同一个数据，由于重复录入、录入时的差错和统计标准不统一，由不同的系统 提供就可能产生不同的结果，各个系统提供的统计数据不完全一致，数据质量低下， 使得学校无法通过现有的应用业务系统获取学校真实的全局数据。 2、发展趋势 以创新的教学服务模式，构建智慧教育生态 以“互联网+”的思维方式，结合 MOCC、SPOC 的教学理念，构建翻转型、无差别、 校园综合安防管理： 针对人员，车辆等多场景，重点区域进行 7x24 监控，通过智能分析平台实现车牌 识别和人脸识别功能。 视频分析平台具体的系统需求如下： 1) 支持在云架构部署 2) 具有接口的完全开放性 3) 主动查询模式不超过 3 分钟 4) 支持 100 个摄像机检索时间小于 2 分钟 5) 实时浏览性能需求：正常网络环境下，客户端解码播放延时小于 300 毫秒 51 XX 大学智慧校园项目规划方案 用户；为传感器、门禁控制器、摄像头等物联网智能终端建设专用的接入网络。 4.2 无线网络接入建设需求 首先，目前学校已实施了教学区和实训区无线网络的覆盖，但生活区没有进行无 线网络覆盖，实训区和教学区部分区域的无线覆盖不完全。结合智慧 XX 的应用需要， 需要对学校主要区域进行全面的无线网络覆盖，以满足智慧 XX 应用场景中无线网络接 入范围的要求。 其次，目前学校已经覆盖无线网络的区域内无线接入点的部署数量和实际需求还

时代的正式到来！ 人形机器人时代到来 图片来源：央视网、路透社 - 09 - 幸福招商 人形机器人产业概述 人形机器人等级划分 L0：无智能。机器人完全依赖预设的程序和指令执行任务，没有自主学习和适应能力，完全依赖人为操纵。 L1：基础智能。机器人具备一定的自主学习能力，可以接受预编程的程序控制，可以识别简单的环境和任 务但决策能力有限。 L2：中等智能。机器人具有较高的 能在复杂环境中执行任务，在特定条件下具备自 适应能力，但无法持续自学习、自优化，在某些情况下仍需要人类辅助。 L4：超级智能。机器人具有极高的自主学习和决策能力，能够在极端复杂的环境中执行任务，完全替代人 类。 目前市面上的智能机器人大多处于L1到L3级别，随着技术的不断发展，当前人形机器人智能级别正处在L3向 L4进化的关键阶段。 按照智能化程度，人形机器人通常分为L0到L4五个等级： 人形机器人零部件成本占比 力矩传感器 依赖进口 行星滚柱丝杠良率不足 中高端突破（如无框电机） 中低端替代完成 谐波成熟，RV/行星减速器待突破 软件算法差距明显 高能量密度方案成熟 完全国产化 伺服电机 编码器 减速器 控制器 电池 结构件 丝杠 ＜10% 20% 35% 40% 50% 60% 80% 90% 国产化率 技术成熟度 • •