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

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

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

染，是当前我国在应对气候变化和满足区域大气复合污染控制等重要国家需求时需要 解决的关键科学问题。 本方案可实现灰霾污染 24 小时连续自动监测、监测数据的自动收集和传输、灰霾污 染的预测预警、灰霾污染的特征及机理研究，并为灰霾污染的政府决策提供辅助支持。 8 4.2.2 系统构成 灰霾监测系统由颗粒物浓度与组分、气象、能见度与大气光学性质监测、大气化 学成分等 4 个模块组成。同步监测能见度、光辐射等气象参数及

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

制。接口的安全控制在逻辑上包括：安全评估、访问控制、入侵检测、口令认 证、安全审计、防恶意代码、加密等内容。 为了确保系统接口的安全，其它接口接入访问时，系统会对操作人进行身 份验证，操作人安全认证机理与单点登陆过程身份认证一致。 5.1.3. 操作权限 操作权限主要分为子系统、模块、模块按钮功能三级。主要根据角色来控 制，系统默认的角色有系统管理员、高级档案管理员、档案管理员、兼职档案 员、普通用户（利用者）五个角色。

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。