储和计算的压力。郎丰利整理制作。 中心云平台利用大数据平台对采集的数据进行集中存储，并可 将数据以服务形式开放给 AI 平台和各类工业 APP 应用。AI 平台以 生产数据、经营数据、非结构化数据为基础建立各类机理模型和数 据模型，这些模型以服务接口的形式提供给各类工业 APP 使用。对 实时性要求较高的数据模型，AI 平台可将这些模型下发至边缘侧计 算服务器，边缘计算服务器可利用这些模型对边缘侧的现场数据进 式为上层业务系统的开发提供统一的开发框架、部署环境和运行时 环境，可满足业务系统快速开发、灵活扩展、动态调整的需求。为 24 企业数字化转型及企业数字化平台建设方案 快速构建 XXXX 公司各类业务系统、数据应用、机理模型、算法模 型、移动应用等提供统一的开发、测试、部署、运维、监控一体化 的支撑体系。 PAAS 平台主要由容器化平台、DevOps 开发运维一体化体系、 应用开发平台、移动应用平台、微服务体系、业务中台、工业大数 实现一站式大数据智能分析平台，降低大数据分析的难度，可快速 高效的支撑电力数字化和智能化应用场景的实现，能快速满足电力 行业各种大数据分析挖掘主题需求。提供电力行业应用场景相适应 的智能算法和模型，通过对机理模型和数学模型相互融合，不断优 化迭代，助力发电企业智能化发展。 3.2.3.4.3 BI 分析平台 数据分析是对大量结构化和非结构化的数据进行分析处理，从 中获得新的价值，具有数据来源广泛、数据关系复杂、数据计算量

储和计算的压力。。 中心云平台利用大数据平台对采集的数据进行集中存储，并可 将数据以服务形式开放给 AI 平台和各类工业 APP 应用。AI 平台以 生产数据、经营数据、非结构化数据为基础建立各类机理模型和数 据模型，这些模型以服务接口的形式提供给各类工业 APP 使用。对 实时性要求较高的数据模型，AI 平台可将这些模型下发至边缘侧计 算服务器，边缘计算服务器可利用这些模型对边缘侧的现场数据进 式为上层业务系统的开发提供统一的开发框架、部署环境和运行时 环境，可满足业务系统快速开发、灵活扩展、动态调整的需求。为 26 企业数字化转型及企业数字化平台建设方案 快速构建 XXXX 公司各类业务系统、数据应用、机理模型、算法模 型、移动应用等提供统一的开发、测试、部署、运维、监控一体化 的支撑体系。 PAAS 平台主要由容器化平台、DevOps 开发运维一体化体系、 应用开发平台、移动应用平台、微服务体系、业务中台、工业大数 实现一站式大数据智能分析平台，降低大数据分析的难度，可快速 高效的支撑电力数字化和智能化应用场景的实现，能快速满足电力 行业各种大数据分析挖掘主题需求。提供电力行业应用场景相适应 的智能算法和模型，通过对机理模型和数学模型相互融合，不断优 化迭代，助力发电企业智能化发展。 3.2.3.4.3 BI 分析平台 数据分析是对大量结构化和非结构化的数据进行分析处理，从 中获得新的价值，具有数据来源广泛、数据关系复杂、数据计算量

个作物的生长发育与 产量预 测、产前管理方案的设计与产中管理调控，系统界面更友 好，结果更 准确，适用性更强。 2. 作物生产决策支持系统的发展趋势 (1)和机理性的统一。随着未来作物模型机理性研究不断的拓宽 和深化，模型机理性得到增强，有助于进一步了解生态环境和栽培技术 措施与作物生长发育和产量形成的内在关系，进行不同生长条件和管理 方式下的决策分析，进一步完善作物生产决策支持系统。然而复杂的模 (DSSAT) 和农田生产系统模型 (APSIM) 是其中的杰出代表，但还 在不断充实与完善；注重土壤过程，如土壤养分和水分以及有机质过程 的密切关系，明确土壤养分动态关系与作物生长的机理过程；注重轮作 序列、休闲、地面留茬以及同土壤有关的土壤侵蚀、土壤结构衰退和土 壤酸化等过程的定量化。从而增强作物生产决策支持系统的综合性决策 能 力 。 (3)多学科合作和交叉将日益受到重视。在作物生长模拟模型、 病虫草害等生物灾害对作物生产力的影响等，不同的模型虽然有不同 程度的涉及，但机理性过程不强，尚缺少系统、完整而统一的科学理论 与数据支持，需要相关学科的协同发展以及相应的试验研究来支持模型 的构建。 (2)作物生产决策支持系统输入的问题。作物生产决策支持系统 决策的准确性取决于模型输入参数的可靠性。通常情况下， 一个综合 性的机理模型所需要的输入参数包括逐日气候要素、土壤理化特性、 品种遗传特征和管理技术措施

储和计算的压力。 中心云平台利用大数据平台对采集的数据进行集中存储，并可 将数据以服务形式开放给 AI 平台和各类工业 APP 应用。AI 平台以 生产数据、经营数据、非结构化数据为基础建立各类机理模型和数 据模型，这些模型以服务接口的形式提供给各类工业 APP 使用。对 实时性要求较高的数据模型，AI 平台可将这些模型下发至边缘侧计 算服务器，边缘计算服务器可利用这些模型对边缘侧的现场数据进 管理高效可靠等目标。并通过基础服务、基础组件、标准接口等形 式为上层业务系统的开发提供统一的开发框架、部署环境和运行时 环境，可满足业务系统快速开发、灵活扩展、动态调整的需求。为 快速构建 XXXX 公司各类业务系统、数据应用、机理模型、算法模 型、移动应用等提供统一的开发、测试、部署、运维、监控一体化 的支撑体系。 PAAS 平台主要由容器化平台、DevOps 开发运维一体化体系、 应用开发平台、移动应用平台、微服务体系、业务中台、工业大数 实现一站式大数据智能分析平台，降低大数据分析的难度，可快速 高效的支撑电力数字化和智能化应用场景的实现，能快速满足电力 行业各种大数据分析挖掘主题需求。提供电力行业应用场景相适应 的智能算法和模型，通过对机理模型和数学模型相互融合，不断优 化迭代，助力发电企业智能化发展。 4.2.3.4.3 BI 分析平台 数据分析是对大量结构化和非结构化的数据进行分析处理，从 中获得新的价值，具有数据来源广泛、数据关系复杂、数据计算量

术能力，推动制造业智能化转型的深度与广度。在制造业识别类技 术应用中，西门子利用自监督学习技术能够有效缓解质检中小样本 和实时性问题。数据建模优化类技术依托机理进行参数确定和 AI 模 型选择，能够大幅提升建模的精度和可解释性。某风电厂将齿轮箱 运行机理和故障数据联合建模，实现了大幅度提升诊断精度，同时 能够对故障结果给出清晰物理意义。知识推理决策类技术通过定量 复杂决策和异构数据知识自构建等技术手段，解决制造业中知识传

46MHz-860MHz 可调 工作温度 -25℃～75℃ 视频制式 PAL/NTSC 重量 6000g 3.4.3 iCam H3 红外热成像系统 红外传感系统是用红外线为介质的测量系统，按探测机理可分成为光子探测器和热探测 器。红外热成像运用光电技术检测物体热辐射的红外线特定波段信号，将该信号转换成可供 人类视觉分辨的图像和图形，并可以进一步计算出温度值。红外热成像技术使人类超越了视

核算碳排放的边界包含水泥生产 过程中的直接排放和间接排放。按照国民经济行业分类产品代码为水泥制造（3011）。新型干法 技术是当前水泥行业最常规的技术，碳中和技术的分类通常基于技术途径、减排机理及实施路 径， 涵盖从原燃料替代到末端治理的全流程，主要包括以窑系统改造为主的能效提升技术、以 工业废 渣为主的原料替代技术、以固体废物为主的燃料替代技术、绿氢煅烧水泥熟料技术、纯 电 / V。 ② 铝电解槽双端节能技术 该技术从铝电解槽能量流特征研究出发，以铝 电解热特性（过热度和槽膛内形）优化为主要控制 目标， 通过仿真模型优化研究、电解质熔体界面的 熔析 / 凝结机理实验研究、集热介质与集热技术即 集热器模块的开发、热调控系统设计与工业试验、 回收低温热能的工业应用等方面，开展了铝电解槽 输入端与输出端节能全面、系统的理论研究、技术 开发和工业试验。工业应用表明，在输入端， 发。现有惰性阳极材料在寿命、导电性、耐 蚀性、 力学性能等方面尚无法满足使用工业应用 的要求， 兼备高导电性、低腐蚀率、长寿命特性 的惰性阳极 材料与宏量制备工艺尚不成熟。惰性 阳极通过改变 反应机理，使电解过程中无需炭阳 极作为还原剂参 与反应，避免了 CO2 的直接排 放。然而，没有还原 剂参与反应使得电解过程电 耗增加，在当前的能源 结构下，生产成本和 CO2 排放均有所增加。因此该

的码流下，我们在预览实时视频时，可以 达 到高清效果。 - 33 - 智慧工地整体解决方案 1 、前端带宽的计算 在我们的高清方案中，我们采用了 20 个高清球机，8 个高清枪机，2 个 360 °全景摄 像机理想情况下我们施工现场需要的上行带宽是 XXM。 2 、总部中心服务平台带宽的计算 中心服务平台带宽计算主要有两部分，一部分为前端设备上传的视频流，另一部分为 中心服务平台向客户端分发的视频流。

能处理需求，达到全县自 然语言处理能力统一支撑的目标。 （4）新建智能知识库系统，依托 XX 县各业务系统和智慧 XX 大脑积累的行 业数据，针对经济运行、城市管理等专题，利用机器学习进行行业机理、专家知 识库建设，解决城市运行管理中对个人经验严重依赖的问题，实现城市管理和应 急指挥决策的科学化。 （5）新建智能客服平台，依托多轮对话、语音留言、语音导航、智能外呼、 智能工单等人工智 作共赢、协同演进的工业体系新生态。 3.2. 平台架构 工业互联网平台具备边缘计算、基础设施、工业 PaaS、应用服务的完整产 品体系，平台以数据驱动为核心，以边缘计算一体机、物联网、人工智能平台、 低代码开发平台和工业机理模型提供云网数融合的一体化服务能力，通过链接数 据与智能算法驱动产业升级与赋能平台产品。平台全面支持云原生架构，聚合了 数据工厂、数据科学与机器学习平台等多种基于机器学习和深度学习的基础算法和 络化协同制造、远 程诊断运维、系统解决方案等服务需求。具备稳定可靠的云基础设施运行环境， 包括可灵活调度的计算、存储和网络服务；具有行业专业领域的工业技术服务能 力和工业数据沉淀能力；支持工业机理建模、工业微服务、工业 APP 在平台间 的部署、调用、订阅和迁移；支持应用开发服务，提供多类开发语言和建模、仿 真分析、可视化展示、知识管理等多类开发工具，以及图形化编程环境；具备面 向不同

协同、海量物联数据汇聚分析；物理规律和机理分析；支持在海量数据积累的基 础上，同云计算、深度学习等技术融合，推演城市环境中不同管理要素的变化规 律，实现态势预测。 2.9.1.4. 态势感知 168 智 慧 城 市 系 列 - 公 共 服 务 中 台 支持多制式设备协同、海量物联数据汇聚分析；物理规律和机理分析；支持 在海量数据积累的基础上，同 政务数据为主干、以社会数据为补充的全空间、全要素、全过程、一体化的时空 数据体系。数据供给是指面对物理实体产生的不同类型、不同形态、不同来源的 海量数据，在保证数据实时性要求、质量要求的前提下，以数据流方式供给行业 机理模型、数据驱动模型，使数字孪生能够更为精确全面的呈现和表达，更准确 地实现动态监测、趋势预判、虚实互动等核心功能。其主要能力包括但不限于： 1.数据关联集成能力。以管理对象(实体模型对象)为关联标识，将城市各种原