电力的时间价值 电力生产流程与 特点 负荷中心发电资源稀缺， 发电成本高， 电源中心发电 资源富裕， 发电成本低， 电力具有空间价值 • 不同地区的电力资源供求关系不同 • 节点 / 分区电价反应不同地区的边际机组发电价格 电力的空间价值 电力生产流程与 特点 潮流方向出现阻塞 发电资源稀缺 发电资源富裕 价 格 下 降 价 格 上 调 上海 安徽 w v 收益： 上限 / 成本加成 质量： 可靠 性 / 电压 市场力： 事 前 / 事 中 / 事 后 2 产品体 系 环节： 发输 配售 时间： 年 / 月 / 日 / 时 / 分 空间： 节点 / 分区 / 统一 市场目标 公平 安全 电力市场 架构 电 力 市 场 体 系 政治经济环境 电力系统结构 效率 环保 价格 （元 / kWh ） 日前市场 { + = 5 电力现货市场 电力现货市场——节点边际定价概念 u “ 节 点 边 际 电 价 ” 指 在 满 足 当 前 输 电 网 络 设 备 约 束 条 件 和 各 类 其 它 资 源 的 限 制 的 情 况 下 ， 在 某 一 节 点 增 加 单位负荷需求时的边际成本 ， 简称 “ 节点电价 ” 。 节点电价 = 系统边际价格

在应对低空场景特有的高动态性、异构性及跨域 协同需求时, 暴露出显著局限性. 首先, 全局态势感知能力缺失. 传统网元移动性管理机制难以捕捉低 空网络三维拓扑的秒级动态变化 [4], 且无法实时获取无人机节点的能源状态、三维坐标等关键参数, 严重制约资源优化决策的时效性. 其次, 资源调度机制僵化. 传统 “容量规划 + 固定配置” 模式难以 适应低空场景中通信、计算、频谱资源的动态耦合需求 [5]. 再次 架构分为低空网络层、数字孪生层和自智管控层, 3 个层级进行分工与协 同, 支撑自智管控闭环稳定高效运行. 自智管控闭环如图 2 所示. 低空网络层通过多模态感知设备实时采集飞行器状态、网络状态及环 境状态等动态数据, 经边缘计算节点预处理后上传至数字孪生层的数据池. 数字孪生层构建动态更新 的数字孪生模型, 保持虚拟与真实物理环境的状态同步. 随后, 数字孪生层选择性上传孪生模型至自智 管控层的管控智能体, 作为其算法输入参数 系统的闭环控制、全局优化与多场景仿真, 赋能低空网络实现自智化管控. 该层核心功能模块包括数 据池、孪生体管理与仿真平台. 数据池负责聚合与存储低空网络层采集的多源异构数据, 包括通信网络数据, 如网络拓扑、节点 资源负载、频谱效率、链路质量等; 还有飞行器动态数据, 如实时位置、航线轨迹、剩余能量等. 由于 低空网络存在实体类型复杂化与资源维度多元化的特性, 构建统一语义规范、支持高效共享的数据中 枢非常具有挑战性

WS_BUGUSER 大用户管理 WA 44 WD WS_DYNAMICANNOTION 动态标注 WD 45 WF WS_FILESYSTEM 文件管理 WF 46 WH WS_HOMENODE 入户节点管理 WH 47 WP WS_PIPE 管段管理 WP 48 WPS WS_PRESSURE_SPOT 压力点 WPS 49 WPP WS_PUMPSTATION 加压泵站管理 WPP 50 分类显示地图中的管线（分类依 据有不同管径、材质），以及会签和切水分析。 地图中展示的供水管网业务相关的对象包括管段、阀门井、阀门、转点、 水鹤、压力点、水厂、供水管理部门、大用户、仪表、入户节点、加压泵站、 水源地等 15 个对象。 二维地理信息模块将包括地图浏览、图层控制、管网标注、净距计算、地 图查询、管网输出功能、彩色图形显示、会签、切水分析等功能： （1）地图浏览功能 提 基础数据查询模块可供用户查询的对象包括管段、阀门井、阀门、转点、 水鹤、压力点、水厂、供水管理部门、大用户、仪表、入户节点、加压泵站、 水源地等 15 个对象。各对象可供查询的属性内容具体如下： （1）管段查询 对管段的查询包括管段的编号、长度、管径、材质、所属街道、终点编号、 铺设年代、入户管线节点、所属供水管理部门、备注。 23 （2）阀门井查询 对阀门井的查询包括阀门井的编号、井盖类型、坐标、埋深、井型、管底

安全 视频监控联网系统信息传输技术要求》（GB/T28181）标准，视频 流采用 H.265 编码以降低带宽占用，平均单路视频码流控制在 2- 4Mbps。 边缘计算层部署轻量化 AI 分析节点，主要承担以下核心功 能：  实时视频结构化分析：采用 YOLOv5s 优化模型，实现人车物 检测准确率≥92%（白天场景）  关键帧提取：每 30 秒保存 1 帧高清图片并生成特征向量 1. 多模态融合分析模块：整合视频、音频、文本（110 报警记 录）数据，采用 Transformer 架构进行关联分析 2. 知识图谱构建模块：每周自动更新涉案人员关系网络，当前已 积累实体节点 1200 万+ 3. 协同处置引擎：根据事件类型自动匹配处置预案（共 38 类标 准预案），响应延迟＜500ms 应用服务层提供四类标准化接口供不同角色使用： 系统性能指标通过压力测试验证： VLAN 划分+HTTPS 传 输加密  纵向防护：RBAC 权限控制+国密 SM4 数据加密+区块链存证 （每 10 分钟生成区块，哈希值长度 256bit） 系统支持平滑扩展，单个集群节点可承载 10 万 QPS 的分析请 求，当业务量增长 30%时，可通过增加 docker 容器实例实现线性 扩容。所有分析模型均支持热更新，模型迭代周期控制在 7 天内完 成全量部署。 2.1

助力企业技术及业务创新。 节点规模： 50-5000 台 面向客户：大中型私有云客户 交付方式：软硬一体交付 / 纯软件交付 价格规模 ： 80 台的私有云软硬一体报价 2000 万 左右 ，具体以企业购买实际产品及服务为主 面向小型客户输出私有云服务 ，精简化集群规模， 满足小型企业资源云化支持上层 AI 及 SAAS 服务 ，提 供统一的管理运维平台。 节点规模： 18-50 台 面向客户：小型私有云客户 交付方式：软硬一体 价格规模： 18 节点私有云软硬一提报价 300W 左右 ，具体以客户实际购买产品服务为准 敏捷版 - 精简节点 企业版 - 全面服务 产品系列 计算 BCC CCE GPU 产品优势 公网 IP BLB VPC ACL 安全组 BOS CDS CFS 数据库及中 间件 XDB DTS SCS MQ 微服务 devops 数据可视化 数据采集 数据治理 数据仓库 • 丰富的产品体系：涵盖 IAAS 、 PAAS 、 SAAS 全服务 • 大规模集群部署下的智能调度策略 ，确保用户节点故障可在线无感知迁移 • 稳定可靠的资源服务能力、简单易用的线上运维管理功能 ，灵活、便捷的资源升 级机制帮助用户有效降低运维成本 ，打造高稳定性的可持续线上服务 • 基于多副本的系统盘和数据盘全面云化存储方案

从硬件基础设施、软件平 台能力两个方向梳理年度标志性事件与技术跃迁路径。 全球云计算硬件基础设施正加速向高性能、异构化与资源池化方向演进。例如华为发布的 CloudMa- trix 384 超节点架构成为年度最具影响力的硬件创新之一。该架构采用全对等互联与全栈协同设计，集成 了自研鲲鹏 CPU、Ascend 910C NPU 及高速统一总线 UB（Unified Bus）网络，构建了总算力达 Machine Learning 平台采用弹性训练调度器，动态增减分布式训练节点，在保障收敛性的前提下降低 30% 以上计算成本。 Amazon 通过 DevOps Guru 实现基于无监督学习的异常检测，可识别 Lambda 函数冷启动激增、RDS 慢 查询等典型问题，并提供修复建议；Karpenter 弹性节点控制器可在秒级内响应 Pod 调度需求，大幅提升 EKS 集群资源利用率。 形态的日益复杂，传统数据中心架构正面临多重挑战。首先，数据保存周期远长于服务器硬件的更新周 期，导致数据迁移与运维成本显著增加，存储与算力资源的生命周期严重失配。其次，资源利用在时空 维度上呈现显著不均衡，部分计算节点或存储设备长期处于低负载状态，而高峰期资源紧张，整体利用 率难以提升。第三，云原生应用不断涌现，对计算与存储资源的弹性分配提出了更高要求，传统架构难 以满足其动态扩缩和敏捷调度的诉求。最后，数据

建设地点与实施周期 1. 建设地点与覆盖范围 本项目建设地点位于 XX 省 XX 县全域。 物理部署中心设在 XX 县政务云机房（核心区），并在全县 12 个乡镇、2 个街道办事处部 署边缘计算节点。 * 核心示范区 “ ：重点覆盖 XX ” “ 现代农业产业园 及 XX ” 数字乡村示范片区 ，涉及耕地面积 约 45 万亩。 * 感知层布设：计划在全县关键排灌口、主要农作物种植基地、畜禽规模养殖场布设不 交换容量 > 2.5Tbps 2 台 骨干网络连接 5 AI 算力服务 器 2*A100 (80GB) GPU, 256GB RAM 2 台 农损识别与模型训练 4. 项目实施里程碑节点 建设单位将严格遵循 ITIL 4 管理框架，设置以下关键里程碑： * M1 (2026.06)：完成初步设计方案评审，获得批复。 * M2 (2027.03) “ ” ：数据底座上线，实现全县涉农数据 建设覆盖全区的物联感知接入平台，解决当前 烟囱式 部署导致的设备互不兼容、数据难 以共享的问题。 - 接入层：支持 MQTT、CoAP、HTTP、Modbus 等主流工业及物联协议，具备百万级终 端并发接入能力。 - 边缘计算节点：在重点路口及区域部署 120 台边缘计算网关（配置参考：16 核 CPU/64G 内存/2T SSD/支持昇腾或 NVIDIA AI 加速卡），实现视频流的本地化解析， 降低骨干网带宽压力。

通关出境 医院 大数据： 核酸检测 IT 数据 时延 边缘 、本地 IT 痛点 低 大 分布式 IT 挑 战 海关 AI ： 人证对 比 本地 Ø 低时延部署 Ø 分散节点管理 Ø 本地应用服务能 力 Ø 本地 IT 运维能力 新的挑战： 边缘 、本地 IT 需求快速 增长 位置 分散 环境 复杂 需求 趋势 传统 边缘计算 本地 IT 、体验不足 数 据 合 规 低 时 延 访 问 规 模 / 成 本 机房规模 、成本限制 打破传统约束， 解决本地 IT 痛点的云 分布式 IT 挑战 Ø 低时延部署 Ø 分散节点管理 Ø 本地应用服务能力 Ø 本地 IT 运维能力 本地场景 （ 工厂 、医院 、海关 …） 存量方式 难以满足 新技术 、新形态 私有云 存量方案难以满足本地 IT 上云诉 、资源互通 基于腾讯云遨驰 Orca 理念的新技术架 构 本地部署 腾讯云管控 Availability Zone 1 云中心 DC TEZ 边缘可用区 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

以 及数据结构都和关系型数据库有很大的不同。图数据结构直接存储了节点之间 的依赖关系，把数据间的关联作为数据的一部分进行存储，关联上可添加标签、 方向以及属性，而其他数据库针对关系的查询必须在运行时进行具体化操作。 2.2.4.2.4.1 人员节点 人员节点基本属性有：报警人、接警员、处警员、涉警人等四大类。 人员节点涉警人员，主要来源有以下几种： 一是：依赖报警电话获取到的报警人。 2 标签节点 事件节点主要有警情的标签和案由：接警案由、反馈案由、关注标签（金 融诈骗、涉稳、黄赌毒、劳资纠纷等）。 关注标签通过人工智能算法引擎针对报警内容、反馈内容进行机器自动打 161 XX 县公安局“情指行”一体化实战平台建设方案 标签。 2.2.4.2.4.3 地点节点 地点节点主要包括：报警地址、事发地址、到场位置、所属小区、所属道 路、重点场所等。 地点节点的数据来源，主要来源有以下几种： 三是：依据客户业务需要新增的地址网格，如 KTV，烧烤摊、足浴店等重 点场所地址。 2.2.4.2.4.4 要素节点 要素节点主要有：通过人工智能算法提取警情中的关键要素引擎针对报警 内容、反馈内容提取车牌、微信号、支付宝号、银行卡号、邮箱号等。 2.2.4.2.4.5 时间节点 时间节点主要有：业务上划分的时间段如：凌晨、早上、上午、中午、下 午、傍晚、晚上、子夜；依据节日划分的元旦、春节、清明节、劳动节、端午

规划，明确算力产业的发展目标、战略重点和实施路径，引导算力资 源的合理配置和高效利用。2024 年，工信部等七部门印发《推动工 业领域设备更新实施方案》，提出推动“云边端”算力协同发展，加 大高性能智算供给，在算力枢纽节点建设智算中心。2025 年，工信 部按照“点、链、网、面”的工作思路体系化推进全国一体化算力网 络工作，持续提升算网综合供给能力，一是稳步推动优化算力布局， 实现算力中心“单点提质”；二是着力强化技术协同创新，促进算力 干网络架构和性能不断优化。目前已累计开通 27 个国家级互联网骨 干直连点，杭州、上海、深圳和中卫 4 个新型互联网交换中心建设运 营步入正轨。国家枢纽节点间传输时延不超过 20 ms，集群到周边主 要城市传输时延不超过 5 ms，区域内算力节点间时延达 1 ms。 入算网络呈现泛在化、灵活化、敏捷化特征，技术创新与场景应 用活跃度显著提升。其中，IP 承载网具备广域无损超宽 400GE 传输 的协同发展态势。与去年相比，Top10 省份仍然以我国算力枢纽节点 区域为主。Top6 涵盖省份不变，均为我国东部地区，且河北省综合 算力指数持续领先全国；其他上榜地区以我国中西部地区为主。省级 行政区综合算力指数 Top10 历年情况详见图 3。 从综合指数结果看，Top10 省份均依托自身优势形成了特色化算 力发展路径。河北省充分发挥京津冀枢纽节点算力资源优势，印发《关 于进一步优化算力布局推动人工智能产业创新发展的意见》等政策文