目标和全生命周期应用的内容和机制，设计阶段的BIM协同设计由设计团队自行组织并完成 设计交付，BIM管理者负责数据的验证和传递。 4.1.2 【生产施工阶段组织】工程项目建造过程的协同管理存在数据应用主体多，时间跨度 长，版本修改多等问题，应在建设前确定BIM管理者和管理机制，建设单位、BIM管理者、 各参建方的组织关系宜按图4.1.2进行组织。 图4.1.2 生产施工阶段BIM数据协同管理组织示意图 、建造期间不同分项分部的二次深化、设计 局部修改等模型及关联数据进行档案管理， 负责验证各参建方提交的BIM数据的有效性， 监督参建方按管理标准进行修改完善和及时提 交。BIM管理者按照时间阶段、模型提交角色 等不同维度，对BIM数据进行集成，以支持 项目建造过程的实时应用和过程追溯。 ● 技术 交底 采用BIM 技术对施 工重难点进行技术 【命名规范】各参建方协同交付的文件名称需统一，宜包含项目名称、专业类别、版 本号及创建日期等信息。 5.1.3 【版本设置】设置版本号递增规则，每次修改后版本号+1，同时保留历史版本，注明 修改内容、修改人、修改时间及修改审查确认，避免数据混乱。 5.1.4 【储存要求】应根据项目实际使用建立各方统一的文件存储路径，宜按项目名称/阶段 /专业/文件的结构分层存放。 5.1.5 【备份要求】各类文件宜在

整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 睿利而行 集团企业数字化转型 整体蓝图与实施方案 - 2 - 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 项目的背景、目标、工作过程回顾 背景 目标 集团数字化总体解决方 案项目  集团内部面临着集团管控提升和企业运营优化 的双重任务 数字化总体解决方案 数字化建设 项目群管理 项目立项 审批 …… …… …… - 3 - 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 内容概要 战略方向 总体方案 实施计划 保障体系 后续工作 数字化总体方案 有哪些要点？ 集团未来数字化

示。 1 项 视频巡查 录入 在视频预览框下有视频截图，点击可录入巡 查的内容；内容包括：视频截图、监所名称、 监控点位 名称、动态类型、动态类别、动态详 情、事件发生时间、接收岗位 。 1 项 监室基本 信息 “ 在每个所的监室视频预览框下有 监室基本 ” 信息 点击之后在视频预览框表右侧显示监 室名称及类型、主协管民警信息、实时关押人 数、重大安全风险人数，对应的信息模块可以 位 4 督 导 管 理 督导查询 以列表形式实时显示支队视频巡查过程中发 现的各类推送信息包括(记录时间、监所名 称、监控点位 名称、事件时间、动态类型、动 态类别、动态详情、截图民警、值班领导、签 收人员、签收时间、处理民警、处理时间、督 导状态等)。 1 项 督导统计 以图形化形式对相关信息进行实时汇总和展 示，如各监所涉及的各动态类型的实时统计 市本级智慧监管建设项目清单 序 号 名称 规格及参数 数 量 单 位 周风险 趋 势 各监所周风险趋势选择显示，不选择的时候 则将全市(含辖县)各监所周风险趋势按固定 时间轮流显示。 全 市 ( 含 辖县)看 守所各诉 讼阶段人 数分布 显示全市(含辖县)看守所各诉讼阶段(逮捕、 一审、二审、刑事拘留、已决等)的人数汇总， 支持选择全市(含辖县)各看守所数据实时变

.....................................................................................160 10.2.1 响应时间测试................................................................................................. 2-3 小时完成病历书写，其中约 30%的时间用于重复性内 容填写和格式调整。AI 辅助系统的引入可将结构化数据自动转化率 提升至 70%以上，同时通过智能校验将关键信息缺失率降低至 5% 以下。 该系统核心价值体现在三个维度：  效率提升：通过语音识别和模板匹配技术，将口述内容实时转 化为符合《电子病历应用管理规范》的标准化文本，缩短书写 时间 40%-60%  质量保障：内置的医学知识库可自动识别矛盾内容（如药物过 已完成临床数据中心的标准化改造。通过以下关键技术的成熟应 用，系统具备快速落地可行性： 实际部署案例显示，某省级医院在接入 AI 辅助系统后，门诊 病历完整率从 82%提升至 97%，入院记录书写时间由 25 分钟缩短 至 9 分钟。该系统尤其适用于病程记录、手术记录等高频文书场 景，通过持续学习医院专科术语和医生个人用语习惯，其识别准确 率可在 3 个月磨合期后稳定在 92%以上。需要注意的是，系统设计

城市安全风险综合监测预警平台数据融合实施治理方案 2.1. 开发生命周期图 2.2. 开发生命周期分析 2.2.1. 项目规划 2.2.1.1. 工作任务 项目规划指的是从开始到部署上线的一个单次循环，有固定的开始时间和结束时 间。在这阶段主要的工作是对项目范围的界定，这需要对现有业务需求、业务未来规 划、单位目前的数据运营及技术情况有综合的考量，并遵循增量迭代的原则，划分多 个子项目，根据子项目优先级，规 模型、原型模型、螺旋模型、 喷泉模型等开发模型。 其中迭代增量模型融合了瀑布模型的基本成分和原型实现的迭代特征，假设可以 将需求分段为一系列增量产品，每一增量可以分别地开发。该模型采用随着日程时间 的进展而交错的线性序列，每一个线性序列产生软件的一个可发布的“增量”。 2.2.11.3. 数据仓库开发模型分析 数据仓库开发是典型的由数据生命周期驱动的软件开发，即由所能采集的数据开 始 验其存 在的问题，分析作业执行结果，并针对结果不断升级数据资源和集成处理作业版本， 数据应用需求最终才能得到充分理解及正确实现。 数据仓库的构建从来不会真正结束。不像传统的数据库在部署后的一段时间里保 29 城市安全风险综合监测预警平台数据融合实施治理方案 持相对的不变，数据仓库始终处于不断的变化之中，以应对它所服务的业务环境的变 化。 因此，软件开发生命周期模型的迭代增量模型适合于数据仓库开发，即在数据仓

服务信息 • 信用数据 • 位置数据 • 渠道依赖 • 原料来源 • Web 信息 • 业务信息 • 行为信息 机器数据 • 多种类型 • 时间序列 • 数据真实 • 数据海量 • 并发较高 控制数据 • 数据多样 • 时间戳 • 程序数据 • 结果数据 人员数据 • 基本信息 • 行为信息 物料数据 • 基本信息 • 计量信息 • 位置信息 • 物流信息 相关性 客户数据 • 需求数据 • 产品数据 • 位置数据 • 竞争对手 • 信用数据 • 业务数据 • Web 信息 • 行为信息 物流数据 • 位置数据 • 计量数据 • 时间数据 交互查询 批查询 机器学习 实时分析 设备 传感器 质量 人员 事件 ETL 工具 查询 结果呈现 关系型数据 LOB 应用 物料 元数据及关联性 数据预处理 报表展示 服务信息 • 信用数据 • 位置数据 • 渠道依赖 • 原料来源 • Web 信息 • 业务信息 • 行为信息 机器数据 • 多种类型 • 时间序列 • 数据真实 • 数据海量 • 并发较高 控制数据 • 数据多样 • 时间戳 • 程序数据 • 结果数据 人员数据 • 基本信息 • 行为信息 物料数据 • 基本信息 • 计量信息 • 位置信息 • 物流信息

供了四类数据交换机制： (1)定时交换 事先设定数据同步时间，在每天到指定时间时执行数据同步，不同的数据 项 同步时间可以设定在不同的时间，例如视频设备凌晨 1:00 同步，信号机设 备凌 晨 1:30 同步。这种同步机制适用于数据同步要求实时性不高的数据项。 (2)循环交换 按照事先设定的时间间隔执行数据同步，每隔一段时间执行一次数据同步 动 作，例如每隔 2 秒钟同步一次最新的卡口过车数据。这种同步机制适用于数 道路拥堵告警 道路编号、状态、发生时间、发生地点 2 区域拥堵告警 区域编号、状态、发生时间、发生地点 3 路段拥堵告警 路段编号、状态、发生时间、发生地点 4 路段方向拥堵告警 路段编号、路段方向、状态、发生时间、发生地点 5 路口拥堵告警 路口编号、状态、发生时间、发生地点 (4)实时交通流信息 序号 数据对象 对象属性 1 道路交通流参数 道路编号、数据上报时间、交通量(辆/小时)小车 当量、流率(辆/单位时间)小车当量、时间平均速 度(公里/小时)、平均行驶速度(公里/小时)、平 均行程速度(公里/小时)、第 85 位速度(公里/小 时)、平均时间占有率(%)、车头间距(米)、车 头时距(秒)、平均车长(米)、密度(Veh/km)、 排队长度(米)、旅行时间(秒)、间隙(GAP) (秒)、损失(WASTE)(秒)、延误(DELAY) (秒)、微型车交通量(辆/小时)、小车交通量

反馈与临场感，让指挥更高效、 更精确。 大数据：将人员、车辆的结构化信息进行存储，这些结构化信息可以用于 智能分析中的识别和比对，从而达到目标对象的快速检索。还可以用基于大数 据的分析来进行时间研判。 云存储：将存储资源进行池化，保证高速读取和写入的同时，提高可靠和 稳定性，做到数据一秒不丢，重建秒级恢复。 安全管控：作为安防业内唯一一家拥有全面安全防护系统的厂家，本着进 不来、黑  支持目标自动跟踪功能，通过设置智能事件规则，对设定区域内触发事 件的运动目标进行持续稳定跟踪  支持手动选择目标进行持续稳定跟踪  支持单目标持续跟踪及多目标自动快速切换跟踪，目标切换时间小于 1 秒  支持同时检测 30 个目标  摄像机采用高性能传感器，图像清晰，最大分辨率可达 1920x1080  定点摄像机采用高效红外阵列灯，低功耗  动点摄像机支持 22 倍光学变倍 2.1.3 信息传输延迟时间 当信息（包括视音频信息、控制信息及报警信息等）经由 IP 网络传输时， 端到端的信息延迟时间（包括发送端信息采集、编码、网络传输、信息接收端 解码、显示等过程所经历的时间）应满足下列要求： 1) 前端设备与信号直接接入的监控中心相应设备间端到端的信息延迟时间 应不大于 2s； 2) 前端设备与用户终端设备间端到端的信息延迟时间应不大于 4s。 3.2

建设内容 1 数据解析 确定结构化数据存储库、表； 数值预报产品通用模块； 非结构化数据文件类型 ID 确认； 数据文件元数据解析：类型 ID、类型名； 数据文件缓存地址、文件名、文件大小、创建时间、MD5 值计算； 数据文件保存规则确定：保存方式、保存路径、保存存储类型； 2 数据入库 采用分布式架构设计开发，部署在多个处理节点上，具备高可用、 高可扩展性； 数据处理模块可以根据业务发展，动态调整处理节点； 布式文件系统 4 种存储方式 。 分布式数据库。主要用于存储所有的结构化气象数据，包括观测数据、气象服务产品数 据、社会公共数据、政务管理数据以及灾害灾情数据。 数据仓库。主要用于存储气象观测的长时间序列历史数据和数值模式数据。提供利用数 据仓库作为结构化数据的存储方案，用于 OLAP、数据挖掘、深度学习等应用场景。 第 22 页 共 114 页 对象存储，主要用于气象服务产品、部门间共享数据、社会公共数据以及灾害灾情等数 分布式数据库 具有时间、空间（经纬度，高度）属性的气象数据的存储及查询； 通过合理的存储建模，满足对未来新增数据类型的衍生存储及查询支 持； 支持分布式部署，实现通过扩展数据存储节点来增加存储容量，同时 查询性能不会随数据存储容量的增加而降低。 以行业应用数据库中间件产品的方式，实现海量携带时间、空间（经 纬度，高度）属性的气象数据的存储与查询； 解决业务应用对实时气象数据单点时间序列查询，单时间点矩形及多