.....................................................................................22 2 系统设计实施与关键技术方法....................................................................................25 2.1 系统软硬件平台 的实际情况进行研究和开 发，只有与实际应用环境相结合才有实际应用价值。 （2）学习借鉴国外先进技术与自主创新相结合 在云计算平台用于超大规模数据处理方面，国内外几乎是在一个起跑线上； 但在关键技术研究及既往的技术积累方面，国外一些大公司有着明显的优势。 同时，智慧交通云平台所将要面对的交通监控数据流高达 10000 条/s，是一个 世界级的云计算应用。我们将积极学习借鉴国外先进的云计算技术，同时与自 40 页 系统设计实施与关键技术方法 2 系统设计实施与关键技术方法 2.1 系统软硬件平台 系统软硬件结构如图： 图表 9 系统软硬件结构 系统的 物 理硬件 采 用 低 端的 x86 PC 服 务器 ，操作系统 采用 RedHat Linux。 2.2 数据处理流程 数据汇总上报处理流程如图： 云技术方案建议书 第 41 页 系统设计实施与关键技术方法 图表 10 数据汇总上报处理流程

政策 为分析框架，建立关键技术的发展路线图，形成可落地的碳 中和技术 解 决方案，助力中国以碳中和技术创新打造工业竞争新优势，加快培育新质生产力。 本报告聚焦中国工业碳中和的战略需求，联合钢铁、建材、有色、石化、煤化工、数字化等重点行业 协会和研究机构，耦合自上而下的宏观评估模型与自下而上的技术优化模型（ TIMES+MESSAGE），系统 梳理工业碳中和转型关键技术清单，开展多轮次技 清洁电力替代以及 CCUS 等技术规模化部署，持续扩大在重点行业中的应用覆盖。（3）碳移除托底技术深 度应用期（2051—2060 年）：电力、交通、建筑等部门已经基本实现净零排放，为工业领域突破关键技术 瓶颈争取时间。工业部门将依托 CCUS 等技术对难减排环节进行兜底，稳步推进全行业深度碳中和。通过 碳中和技术创新、供给需求侧调控和新型电力系统建设等，中国工业部门碳排放到 2060 产业高质量发展，提出如下政策建议：（1）加快规划部署工业领域碳中和关键技术一揽子重大工程。重点 针对钢铁、建材、有色、石化、化工等重点工业领域减排技术成本高、示范效应不足、商业化路径不清等 突出瓶颈，实施金属材料回收、工业炉窑电气化改造、原料替代及改造等一批战略性强、示范效果好、具 有带动放大效应的重大工程。通过重大工程刺激技术创新，驱动成本突破临界点，助力关键技术市场化应 用。 （2）强化碳市场和碳金融对工业

数据管理有 关标准，开展数据管理能力成熟度评估，实施重要数据识别与 目录备案，提升风险监测与处置能力。 2.加快先进技术研发应用。鼓励家电、家具、造纸、皮革、 轻工机械等重点行业编制数字化转型关键技术创新应用路线图。 实施“揭榜挂帅”等机制，集中优势资源研发智能控制、人机交互、 系统集成等共性技术和协同设计、智能排产、个性化定制等应 用技术。支持企业开展设备更新，推广应用可编程逻辑控制器 （ 善家 电、照明等终端产品能效标准，引导企业强化产品绿色设计， 增强绿色智能产品研发供给能力。 （四）夯实基础支撑行动 1.强化标准引领。编制轻工业数字化转型标准体系建设指 南。生产端重点研制关键技术、设备互联互通、数据安全与共 享、评估评价等共性应用标准，消费端重点研制智能家居、智 能穿戴设备等产品技术标准。鼓励行业协会、标准化机构等深 入开展贯标活动，推动数字化转型标准进企业、进园区、进集 等解决方案，以购买服务、技术帮扶、供需对接等形式赋能企 业。支持家电、家具、皮革、造纸等重点行业搭建中试平台， 形成一批具备较高技术水平和推广价值的中试方案。支持骨干 企业联合科研院所等建立技术研发创新中心，推进关键技术研 究与产业化应用。 5.壮大服务队伍。依托智能制造系统解决方案揭榜挂帅、 供应商能力评估等工作机制，遴选发布一批优质数字化转型供 应商。面向家电、家具、五金等离散型轻工业研发推广智能排 产、

多民族语言智慧农业即时翻译系统结构 ......................59 3.5.2 多民族语言农业智能信息处理系统机器翻译流程 .... 60 3.5.3 多民族语言农业信息平台中的翻译关键技术 ..............62 3.5.4 多民族语言农业智能信息处理系统机器翻译结果 .... 63 3.6 农业空间信息决策支持系统 ................... ..74 4.1.2 国内外研究现状 ..............................................................74 4.1.3 关键技术与研究热点.......................................................76 4.1.4 案例分析 .................... ..79 4.2.2 国内外研究现状 ............................................................. 79 4.2.3 关键技术与研究热点 .................................................... 80 4.2.4 案例分析 .....................

(此部分重点阐述项目技术的先进性，目标产品的先进 性和市场前景，项目的特色和亮点等。) 五、项目的安全性 (从工厂使用的关键技术装备、工业软件、系统解决方 案，以及网络安全和数据安全风险可控等方面阐述项目的安 全性。) 5 六、项目实施成效 (此部分重点阐述项目已取得的突出成效，包括但不限 于创新方面，如突破的关键技术、装备、软件等； 经济性方 面，如投资回报率、劳动生产率、生产效率、成本降低等； 复制 (在系统中选择研发设计类、生产制造类、经营管理类、控制执行类、行业专用 类、新型软件，可填写多个) 工艺名称 应用描述 (可填写多个) 技术名称 应用描述 (可填写多个) 8 附件 3 项目已突破的关键技术/装备/软件系统清单(选填) 序号 类别 (技术/装备/软件系统) 名称 关键参数(两到三个核心参数) 备注 9 附件 4 项目建设过程中已形成的标准清单(选填) 序号 标准名称 (在系统中选择研发设计类、生产制造类、经营管理类、控制执行类、行 业专用类、新型软件，可填写多个) 工艺名称 应用描述 (可填写多个) 8 技术名称 应用描述 (可填写多个) 9 附件 3 项目已突破的关键技术/装备/软件系统清单(选填) 序号 类别 (技术/装备/软件 系统) 名称 关键参数(两到三个核心参数) 备注 10 11 附件 4 项目建设过程中已形成的标准清单(选填) 序号

......................................................................................14 4.3 平台建设关键技术.................................................................................................. 据分析标准等不明确； 五是这些环境数据如何为预测预报以及决策分析提供服务，管理者、决策者、研究者、公众 需要的数据有什么区别，以及如何对这些数据进行分析等相关问题。 环保大数据处理的关键技术 大数据处理关键技术一般包括：大数据收集、 分析、应用、共享、储存。 第一，大数据的收集。通过物联网技术，将海量数据收集起来并存储于设备上。为了获 取更多更准的数据，大数据收集的时间频度要大一些，尽可能收集全面的数据，而非样本数 计算与存储服务，并 行计算环境由工作流协调处理系统，并行式计算系统.数据仓库，并行式文件系统组成；并行 计算环境层由一个服务器集群组成，集群规模随着平台的计算需求进行扩充。 4.3 平台建设关键技术 4.3.1 大数据技术 大数据是指一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据，通常以 PB 来计量 （1P=1024T, 1T=1024G);其容量之大，更大的意义在于通过对海量数据的交换、整合和

...............................................................................4 2.3 5G 环境下的工业互联网关键技术.....................................................................6 2.3.1 5G 技术需求............. ......................................................................................6 2.3.2 5G 关键技术.................................................................................................. 接入网，进而到内容提供商和垂直行业领域，无论是从网络连接、 个人应用场景的内容提供，还是大规模的行业应用场景支撑，5G 技 术的改进和创新都是推动相关领域价值链进一步成熟的关键。 2.3 5G 环境下的工业互联网关键技术 工业互联网主要包括网络体系、平台体系和安全保障体系三个 部分，其中网络体系是重要基础，构建低时延、高可靠、广覆盖的 网络结构，方可真正实现工业全要素、各环节的深度互联。 2.3.1 5G

...............................................................................4 2.3 5G 环境下的工业互联网关键技术.....................................................................6 2.3.1 5G 技术需求............. ......................................................................................6 2.3.2 5G 关键技术.................................................................................................. 接入网，进而到内容提供商和垂直行业领域，无论是从网络连接、 个人应用场景的内容提供，还是大规模的行业应用场景支撑，5G 技 术的改进和创新都是推动相关领域价值链进一步成熟的关键。 2.3 5G 环境下的工业互联网关键技术 工业互联网主要包括网络体系、平台体系和安全保障体系三个 部分，其中网络体系是重要基础，构建低时延、高可靠、广覆盖的 网络结构，方可真正实现工业全要素、各环节的深度互联。 2.3.1 5G

.......................................................................................47 5.2 关键技术支撑体系概述 ........................................................................................... 字化油气建设的一面旗帜。 “ ” “ ” 十五 、 十一五 期间，为加快数字油气建设步伐，国家科技 部 “ ” 设立 数字油气田关键技术研究 。 ② 数字油气的关键技术 “ ” “ 十五 期间，中国国家科技部设立重大科技攻关课题 数字气 田 ” 关键技术及应用示范研究 ,主要研究了基于无线公网的气田采输 生 产过程中气井、管线等的数据实时采集、传输和控制技术，气田网 络 集成技术 期间，为加快数字油气建设步伐，国家科技部设立 863 “ ” 项目 数字油气田关键技术研究 ,重点攻关油气田多源、异构 数 据集成技术和多尺度三维表征等技术，初步建成数字油气田应用系 统，为数字油气田理论完善和油气田信息化实践提供指导。 该项目由胜利油气和石油大学、北京科技大学联合承担。 2009 年 9 月 14 日，通过项目实施方案评审。 主要关键技术包含以下七大部分(编者注：这种技术分类可能缺 乏系统性，有不太科学的地方):

....................................................................................24 3.3 AI 技术的关键技术组件................................................................................................ 算法通过实时分析设备状态、订单优先级 和资源约束，实现了生产计划的动态优化。某电子制造企业部署 AI 生产调度系统后，设备利用率提升了 15%，能源消耗降低了 8%， 月均产量增加 12%。 制造业 AI 应用的关键技术支撑体系主要包括：  边缘计算与云计算协同架构  工业物联网（IIoT）平台  机器学习与深度学习算法  数字孪生技术  自然语言处理与知识图谱 根据 Gartner 预测，到 制造的应用奠定了坚实的基础。通过借 鉴这些成功经验，新能源汽车制造业可以进一步探索和实现 AI 技 术的深度融合，以提升生产效率、优化产品质量和降低运营成本。 3.3 AI 技术的关键技术组件 在新能源汽车的 AI 制造应用中，AI 技术的关键技术组件是实 现智能化的核心支撑。首先，机器学习和深度学习算法是 AI 技术 的基础，通过大量数据的训练，使得系统能够自动识别生产过程中 的异常情况，并进行预测性维护。例如，利用卷积神经网络