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1、231序言在数字经济飞速发展的时代背景下,数据已成为新的生产要素,是推动经济社会高质量发展的关键力量。作为中国西部地区的重要城市,成都积极响应国家关于数字经济发展的战略部署,以创新为引领,不断深化数据要素的开发利用,探索数据赋能城市发展的新路径。近年来,成都以“智慧蓉城”建设为牵引,不断完善城市数据资源底座,持续推动公共数据资源开发利用。从成立政府数据资产运营主体,出台成都市公共数据运营服务管理办法,到建成公共数据运营服务平台,成都在数据要素市场化方面进行了积极探索和实践。通过统一授权集约化运营模式、拓宽二级数据产品场外流通渠道、以“蓉数公园”为载体培育产业生态等措施,加快构建数据要素赋能体系
2、,特别是“管住一级、放活二级”的数据资源开发利用新模式,有效解决了数据要素流通过程中“有数不敢供”“用数找不到”“有数不会用”等问题,为数据要素的高效配置和充分利用奠定了坚实基础。本案例集旨在集中展示数据要素领域取得的一系列创新成果与实践案例,为全国乃至全球的数据要素开发利用提供有益借鉴和参考。案例集精选了72个具有代表性的典型案例,涵盖工业制造、现代农业、商贸流通、交通运输、金融服务、科技创新、文化旅游、医疗健康、应急管理、气象服务、城市治理、绿色低碳、智慧教育等多个行业领域。这些案例以业务问题为导向,以场景功能设计、困难突破为重点内容,充分展示了成都以及广大数字经济生态企业在数据要素开发利
3、用方面的创新能力和实践成果。展望未来,成都将继续以创新驱动发展,深化数据要素市场化改革,加快构建数据要素市场体系,推动数字经济高质量发展。我们坚信,通过持续的努力和探索,成都将成为全国乃至全球数据要素开发利用的标杆城市,为数字经济时代的城市发展贡献更多智慧和力量。2024年 11月 8日12目录数据要素工业制造数字质检赋能新型显示产业链降本提质增效.5成都建工混凝土企业管理系统.10成都建工装配式智慧工厂管理平台研发及应用 .13钒钛特钢新材料数据库与智能设计平台.16数据要素赋能泛半导体制造业产业数字化.19数字化管理系统赋能工业制造企业塑造现代数字化企业管理新范式.22数据要素 现代农业数
4、据驱动农业产业链转型升级.25农产品“数字仓融通”.29农业数据智能化应用辅助提升现代农业生产管理水平.32现代都市农业全场景数字化解决方案.35四川新希望华西牧业智慧牧场.38数据要素 商贸流通彭州市标果(西南)智慧农产品供应链服务基地暨结算中心项目.40积微物联大宗商品电子商务平台.44基于“货易通+”的全产业链数智小生态场景.47“数据要素”跨境电商智能客服系统.50数据要素 交通运输成都未来科技城智能网联交通数据要素创新应用.54轨道交通智能数据优化系统 .595G车路协同云控平台.62 强化数据应用,运输安全无忧行 .65数据要素 金融服务基于金融领域联防联控的多跨数据金融服务场景.
5、69“5+1+N”空港保理场景数字化系统.72数据要素 科技创新低碳魔方.75基于数据要素 构建一体化网络安防体系.78数据要素 文化旅游九寨沟智慧旅游大数据综合管理平台 .83智慧公园、景区建运一体数字化解决方案.88多源数据要素助推节假日文旅市场高质量发展.93数据要素 医疗健康公共卫生事件应急指挥调度系统.96智慧医疗综合服务.99校园疫情“苗头”监测预警及处置平台.101智慧医疗综合服务.104东软“保易通“保险服务平台.1075G 远程名医馆在提升区域医疗服务水平的运用.110BioAI生物药物研发平台.112卫生健康赋能基层治理.115基于业数一体的多模态医疗行业数据集建设.117
6、数据要素 应急管理 推动数据融合,筑牢消防安全线 .121构建产业协同数据要素生态圈赋能大型流域水灾害防控场景.124智慧燃气安全管理平台.128环城生态区多元业务高效协同一体化平台.13334国家工业互联网标识解析安全应急行业公共服务平台.136成都市城市安全风险综合监测预警平台.140化工园区安全管控系统.143应急救援融合指挥调度系统.146武侯区城市安全“一张图”.149“消智云”消防产业链生态 .154危险化学品安全生产风险监测预警系统.158物联网大数据融合应用实现森林防火全天候智能化监测预警.162数据要素 气象服务气象灾害风险普查成果应用 筑牢气象防灾减灾第一道防线.166成都
7、市大气网格化微站(降尘)服务.170 金堂县沱江上游暴雨洪涝预警平台.175数据要素 城市治理数据要素驱动现代化水库建设及运行管理.178“智慧武侯”城市运行管理平台 .181数智化复合用工平台.185微网实格智慧治理系统.188崇州大划街道微网实格数字街区.194数智赋能城市治理“一网统管”.197AI数智网格员.200“智慧城运平台”赋能城市服务精细化管理.203人气街区智理.207“第三代”数智化大厅政务服务能力全渠道提升综合解决方案 .209产业经济大脑.212智慧养老服务平台.215数据要素推动内涝智治提级增效.218贯通多行业数据提升大气环境精细化管理水平.221“数据要素城市治理
8、”构建城市治理要素“一张网”为基层赋能减负.224社会治理端驱动基层治理创新.228数据要素 绿色低碳建筑垃圾处置监督管理信息共享体系.230数据赋能精准施策,助力流域高效治理.235建筑垃圾运输车辆智慧监管平台.237“链动银谷数智回收”数据赋能下的循环经济转型典范.239数据要素 智慧教育打造区校一体化智慧教育云服务 数据助力区域教育优质均衡发展.242大数据背景下实施精准教学的研究与实践.246附表2024成都“数据要素”典型案例集清单.2505601数据要素工业制造工业制造领域对数据协同需求较大,如打通供应链上下游设计、计划、质量、物流等数据,整合设计、生产、运行数据,支持产能、采购、
9、库存、物流数据流通,融合设计、仿真、实验验证数据,强化数据协同效应可以提升行业运行效率,推动制造业数据多场景复用,探索多维度的创新应用,培育数据驱动型产品研发新模式,提升企业创新能力。数字质检赋能新型显示产业链降本提质增效一、申报单位成都数之联科技股份有限公司二、案例背景中国是制造大国,质量监管是工业制造发展的重要环节,质量强国建设纲要指出建设质量强国是推动高质量发展、促进我国经济由大向强转变的重要举措。质量检测的数字化发展是实现数智化制造的重要组成部分,数字质检已经成为工业数智化发展的迫切需求。针对当前新型显示行业产品缺陷检测及根因分析人工依赖度高、难度大、效率低、稳定性差等行业痛点问题,数
10、之联自主研发了数字质检产品,基于新型显示产业链生产的缺陷图像数据、履历数据、设备数据、工程数据、微观结构数据,构建人工智能质检模型,突破了复杂背景条件下和小样本条件下的产品缺陷智能检测与分类、模型轻量化及高效运行、模型可解释性等关键技术,核心技术达国际先进水平,填补了缺陷智能检测与分类、良率优化领域的国内空白。案例实施助力新型显示行业产品缺陷高效检测和定位、调整生产参数优化生产工艺,提升产品良率,切实为行业企业实现降本提质增效。三、解决方案数字质检案例解决方案主要从升级缺陷检测与分类流程、创新产线智能改造与升级方法、优化良率分析与提升路径三个方面进行说明。案例整体架构如下图所示:升级缺陷检测与
11、分类流程缺陷检测与分类通过获取MES(企业生产过程执行管理软件)、SPC(统计工序控制)、FDC(缺陷分类控制)、DFS(数据归档系统软件程序)等系统的图像信息,基于自主研发的AI分析引擎提供产品缺陷检测与分类服务,能够全链路打通数据采集、标注、训练和部署环境,通过深度学习和图像处理算法,自动识别产品缺陷和完成缺陷分类、缺陷严重性判级,大幅降低缺陷检测的人力成本,提高生产效率,提升工厂数智化水平。平台缺陷检测示例如下图所示:78平台缺陷检测效果如下图所示:创新产线智能改造与升级方法针对现有的传统AOI检测及人工目检方式漏判和误判高、效率低、成本高、分析耗时长等问题,同时我国工业制造在表面缺陷检
12、测与分析智能化领域长期高度依赖国外厂商提供的工业智能软件,其导入门槛高、自主可控性低,存在被限制禁用的风险,提供智能检测装备的定制化设计、制造、部署、售后维修升级,以及现有工厂制造产线智能升级改造解决方案。方案突破智能检测设备和专用软件,实现产品缺陷智能检测,突破复杂背景条件下的产品缺陷智能检测技术、小样本条件下产品缺陷智能分类技术、产品缺陷严重性智能判级技术、产品缺陷智能检测与分类模型轻量化及高效运行技术、产品缺陷智能检测与分类云边端一体化平台等关键技术,实现产品缺陷快速诊断定位和管控优化,提升企业生产质量管控能力。设备如下图所示:优化良率分析与提升路径利用新型显示产业链制造企业生产过程的图
13、像采集、传输、存储及业务工程化等技术,结合图像检测、图像分析及深度学习等技术,实现海量电子产品制造数据的采集、融合与管理;实现基于深度学习的产品不良缺陷自动检测分类,实时检测产品缺陷并及时报警;实现针对突发性不良和顽固性不良等不同类型产品缺陷的快速定位和根因分析,建立根因分析算法模型,挖掘不良发生模式和生产参数之间的相关性,辅助业务人员进行缺陷定位、调整生产参数优化生产工艺。良率分析与提升系统旨在实现新型显示产品缺陷自动检测与根因分析,帮助企业快速实现生产工艺优化、提升监管效率和产品良率。案例中新型显示行业良率提升思路如下图所示:四、创新点1实现了产品缺陷检测与分类的数智化转型。案例实现了基于
14、机器视觉的产品缺陷智能检测及分类,同时提供基于生产过程数据和缺陷检测结果的良率根因分析,基于研发了AOI智能检测软硬一体化设备。相较于传统AOI设备,本设备极大提升缺陷检出率和准确率,检出率达到99.50,关键缺陷0漏检。2提供了特定行业智能质检定制化解决方案。针对不同行业的特定需求,在算法层面提供定制化解决方案。结合实际生产线状况,综合考虑传感器硬件与人工智能算法软件,覆盖数据采集、数据清洗治理、数据标注、智能模型研发、模型应用部署等全链路场景,形成集成化软硬一体化设备,打造产品缺陷智能检测与分析一体化、系统化解决方案,为各类制造企业定制化对应业务场景的解决方案。3为现有制造产线数智化改造提
15、供可选技改路线。针对当前工业制造产线建设相对成熟且体量巨大的现状,为客户提供产线技术改造或者AI设备加装两个途径实现产线产品缺陷智能检测与根因分析,可以灵活适配工厂内产线上的应用环境。91002成都建工混凝土企业管理系统一、申报单位成都建工赛利混凝土有限公司二、案例背景混凝土在生产前需要对设计图纸计算部位清单、混凝土数量,计算工作量大,在生产计划管理方面需要根据项目施工计划,临时通知生产加工,导致混凝土生产站生产计划、材料需求计划、材料采购计划、运输计划等无法完全掌控;生产方面无法随时查看生产进度、生产状态、运输时效,只能使用人工制作生产记录、运输记录等表格单据;各生产站原材料检验、出场产品检
16、验、出入库台账均由手工记录,不能进行综合分析统计、实时查询。三、解决方案为满足精细化、数字化、智能化、信息化、全流程数字化新要求,成都建工赛利混凝土有限公司与北京鼎软科技有限公司等单位合作,共同建设了智慧商砼管理系统,研发了对混凝土生产全过程生命周期管理的智慧工厂平台。基于数字化工厂,利用物联网和设备监控技术,提升信息管理和服务,优化产销流程,提高生产可控性,减少人工干预,实时采集生产数据,合理安排生产和运输计划。系统结合绿色智能手段,打造高效节能、绿色环保的智能化工厂。管理系统由建筑帮APP、混凝土帮APP、CGM和CEM构成,涵盖生产、无人值守、门禁、车辆排队等模块,实现信息共享和全流程数
17、字化管理。通过系统上线主要解决了以下问题:1生产计划管理施工企业可通过建筑帮APP快捷编制生产、运输、泵送计划,系统依据生产计划数据自动生成材料需求计划,并建立原材料库,实时统计库存,设置库存预警,为采购提供准确的数据支持。2生产过程管理通过生产计划自动生成生产任务,按项目、楼号、楼层、部位、提前下达生产任务单,待生产任务,待生产方量,已生产方量,运送方量、泵送方式清楚明了;同时根据日生产任务单,提前报取生产计划用料。3生产控制阶段管理通过对工控系统的数据接口开发,集成对工控系统的生产指令、生产标号、生产配比五、应用成效经济效益:公司持续聚焦新型显示产业链数字质检市场,主营业务收入快速增长,近
18、两年平均增长率45.16,其中2023年实现营业收入2.55亿元,细分领域市场占有率14.29。此外,根据在京东方、天马的平台实施情况和应用效果,降低了制造企业近80的产品缺陷检测人力成本,为客户带来间接经济效益:数亿元。以缺陷检测系统上线的200个工厂为例,平均每个工厂节约80人力(9600余人),每人月人力成本按10000元计算,每年可为客户节约11.52亿元的人力成本。未来3 5年数联智造平台预计覆盖1000个工厂,每年将为工业制造领域客户降低约57.6亿的人力成本。案例推广应用情况如下图所示:社会效益:数字质检解决方案实施提高了制造企业的产品缺陷检测效率和准确率,提升了产品良率,并为企
19、业战略规划和业务决策提供了强大的数据支持。这将有助于降低成本,推动数字化转型,提升制造企业的智能制造水平,为产业转型升级提供了良好的契机。1112等关键信息的同步,对生产质量进行管理,同时对生产线工序流转进行管理;并采集关键工控系统信息,完整记录工控设备搅拌时间、班组、操作工、调度员、试验员、运输车辆等信息;所有采集生产过程的信息都会作为出场产品检验信息的一部分,随时可追溯;4生产运送阶段管理运输车辆从回站开始进入排队模式,由生产模块自动匹配车辆排队模块,选择最佳车辆进行装料作业,减少人工干预,并统计运输车辆排队等候、运送路线、运送时间、到达时间,以便于后续泵送等施工进度。5生产质量管理在生产
20、数据中,每次的搅拌信息,每辆车的运送信息,每个试块的信息相对应,形成出场产品检验信息;原材料检验信息、生产配比信息及出场产品检验信息,实现对混凝土全生命周期的追踪与管理。6无人值守模块、运输车辆监管模块本模块包括自动过磅客户端和手机APP,实现车辆自动称重计量,收货确认可通过手机APP完成。罐车进出场自动称重和方量折算,调度员可通过ERP系统查看退货信息,实现超方报警。运送单、过磅单与第三方系统无缝对接,数据自动上报至住建监控系统,实现项目、供应商、材料信息的实时传输。7统计报表管理在混凝土企业管理系统中,各站车次统计,运送统计、出入库统计、耗料统计等在系统中随时可查,并提供综合分析统计功能。
21、四、创新点1理念创新:混凝土企业管理系统通过推动企业管理的自动化和智能化,实现了管理流程的标准化和优化,减少了人为因素导致的管理失误。这一理念创新不仅提升了管理效率和决策的科学性,还加强了信息的集成和共享,使企业能够更灵活地应对市场变化。系统通过数据的深度分析和预测为管理决策提供支持,有助于企业在经营管理中更好地控制风险,体现了现代化管理理念的应用。2组织创新:系统促进企业内部协作的优化,推动资源共享和部门间的无缝沟通。通过系统化的监控和管理,确保各部门能够在统一的平台上协作,提升企业的整体运行效率。这种组织结构上的创新强化了企业的综合竞争力,避免了因沟通不畅造成的资源浪费,有效支持了内部管理
22、的高效运作。3技术创新:系统集成了信息化管理和自动化技术,提升了企业的数字化水平。通过对各管理环节的全面整合,实现信息系统的高度集成和共享,降低了信息管理成本。采用自动化和智能化手段对数据进行挖掘和分析,增强了信息的稳定性和系统的运行效率,为企业的技术升级提供了有力支持。4模式创新:系统优化了企业业务流程,通过集成化的信息平台实现业务流程的自动化和智能化,减少了传统手动操作的复杂性。企业可以通过智能调度和自动化管理更高效地进行资源配置和管理,进一步提升生产运营的灵活性和市场响应能力,构建了现代化的管理模式。5管理创新:系统推动了管理流程的优化,强化了对业务流程的自动化管控,提高了管理效率。通过
23、实时监控和数据分析,有效降低管理决策的风险,并为管理的科学化提供数据支持。此外,系统将企业内部的协作、沟通和决策整合为一个整体,使管理更加透明化和精细化。五、应用成效社会效益:混凝土企业管理系统通过搭建成本信息共享平台,实现企业内外部信息的充分共享,推动生产经营过程中物流、资金流和信息流的统一和同步。这一系统全面覆盖了销售、生产、物流等环节,确保每个业务环节在科学的成本监控下运行,提升管理透明度和生产过程的可追溯性。同时,通过实时监控和质量管控,企业可以及时发现并解决生产中的问题,确保产品质量的稳定性和一致性,有助于提高社会整体的工程质量水平。此外,信息共享和智能化管理的引入,有助于促进企业与
24、供应商、客户之间的良好互动,满足个性化需求,增强社会服务效能。经济效益:该系统能够显著提高生产效率和降低成本,利用自动化管理优化生产流程,合理调度原材料、设备和人力资源,减少浪费。系统还支持智能调度和生产任务优化,提升资源利用率,进而减少能源消耗和材料浪费。此外,通过供应链管理的优化和与供应商的协作计划,企业能有效降低采购成本,提高市场响应速度。实时监控和数据分析也为企业提供科学决策支持,帮助快速应对市场变化,增强企业的市场竞争力。131403成都建工装配式智慧工厂管理平台研发及应用 一、申报单位成都建工工业化建筑有限公司 二、案例背景PC构件厂在生产准备阶段的生产数据,需要根据深化设计图纸计
25、算构件清单、钢筋用量、预埋件数量、混凝土数量,计算工作量大。在生产计划管理方面需要根据项目安装需求计划,编制构件生产计划、模具加工计划、材料需求计划,材料采购计划;在构件生产方面无法随时查看构件的生产进度、生产状态;在成品入库方面构件标识未统一,未对成品库房库位统一管理,同时只能用word 单独制作构件合格证、手写构件发货单据;构件出入库台账只能按月录入,不能进行综合分析统计和查询。三、解决方案为了满足现代工厂信息化发展的新要求,成都建工工业化建筑有限公司与中国建筑科技研究院等单位合作,共同承担了国家住建部科技计划项目基于BIM 和物联网的装配式智慧工厂管理平台研发及应用,研发了对构件生产全过
26、程生命周期管理的智慧工厂平台,在数字化工厂的基础上,利用物联网的技术和设备监控技术加强信息管理和服务,可以清楚掌握产销流程、提高生产过程的可控性、减少生产线上人工的干预、即时正确地采集生产线数据,以及合理的生产计划编排与生产进度,并加上绿色智能的手段和智能系统等新兴技术于一体,构建了一个高效节能的、绿色环保的、环境舒适的人性化工厂。平台基于BIM的装配式建筑全流程集成应用,BIM模型在建筑的全生命周期和多参与方之间共享,平台能够打通装配式项目的设计、生产、物流、施工等阶段,多个阶段之间信息共享。该平台可以实现基于BIM的装配式深化设计和生产管理集成,平台能直接接收BIM设计数据,包括构件类型和
27、数量,每个构件的基础信息和各种详图,包括构件的钢筋、混凝土、模具和预埋件等组成信息,自动汇总生成构件BOM清单,从而得出物资需求计划。同时该平台具备流程管理系统,包括图形化的工作流定义,底层的工作流引擎支持和针对流程的监控和管理。给用户提供一个流程可视化定义工具,并能够对发起的流程进行执行和执行过程监控。通过系统上线主要解决了以下问题:1生产准备阶段生产数据管理方面生产数据与设计数据对接,系统直接读取项目各楼号、楼层、构件类型统计,计算构件清单、钢筋用量、预埋件数量、混凝土数量;并且提供方便快捷的录入方式:构件库选择录入,新建录入、按照楼层拆分信息导入等;同时每个构件生成唯一编码,及相应的二维
28、码、RFID。极大是方便了构件后期信息追溯问题。2生产准备阶段生产计划管理计划编制直接从系统生产数据中选择,通过系统可以按规则更快捷的编制构件月、周生产计划;同时通过生产计划数据,系统可以自动生成材料需求计划;建立工厂模具库,可以实时统计模具可用库存;建立企业原材料库,可以实时统计原材料库存,并可以设置库存预警,为材料采购计划提供准确的数据支持。3生产准备阶段生产安排管理通过系统编制月、周生产计划,生成日生成生产计划,按项目、楼号、楼层、构件类型、提前两天下达日生产任务单,待生产构件数量,已生产构件数量一目了然;同时根据日生产任务单,提前领取生产所需用料。4生产控制阶段生产过程管理通过集成终端
29、设备(PDA)采集关键工序信息,对生产工艺进行管理,同时对生产线工序流转进行管理;采集关键工序信息,可以记录工序开、完工时间、班组、操作工、设备加工等信息;通过每个工序的作业时间,可以作为考核生产班组的依据;所有采集生产过程的信息都会将作为构件信息的一部分,随时可追溯;同时不用到工厂现场生成车间,随时查看到构件的生产进度、生产状态,生产到哪一个工序。5生产控制阶段质量管理在生产数据中,每个构件生成唯一编码,及相应的二维码、RFID芯片,集成终端设备(PDA)采集质量检查信息,对构件全生命周期的追踪与管理。6生产完成阶段成品入库管理构件成品质量检测合格,自动生成入库单,减少录入操作,成品质量检测
30、合格,自动生成合格证,减少录入操作。7生产完成阶段发货管理终端设备(PDA)扫描发货,同时自动生成物流运单。构件出入库台账在系统随时可查,并提供综合分析统计功能。四、创新点1提高工厂生产效率,释放产能,加强管控:直接从BIM 模型导出生产数据给MES系统,避免数据二次录入;加强工厂的排产优化和工序控制;通过生产计划管理,动态关联项目、构件产品(数量和时间要求)、生产线、工位和班组安排、物料清单等,从而对生产过程全面跟踪;解决库存控制、生产过程物料控制、进度控制、质量管控和成本管控。1516042工厂管理和项目管理的标准化、流程化和精细化:针对工厂的生产加工过程进行规范化管理。工厂按照装配式合同
31、组织生产,从产品设计、生产数据、生产计划、生产管理到成品交付,针对每个环节、每个工序和流程进行规范化。针对项目的合同、设计、生产、施工、进度、质量、成本和风险进行规范化管理。3设计、生产、物流、施工、装修、运维等多个阶段的信息共享和传递打通装配式项目的设计、生产、物流、施工、装修、运维等多个阶段,每个阶段的信息 及时共享、高效传递。4打通集团公司、区域公司、构件厂、装配式项目等多个层级。5企业装配式知识积累和装配式指标库的逐步建立采用信息化平台积累和管理装配式建筑相关的知识体系,包括成熟优秀的设计方案和对应产品、部品部件库和族库、还有工艺技术等,解决设计、工艺等技术随人员流失而流失的问题。五、
32、应用成效社会效益:搭建了成本信息的共享平台通过该系统使企业的生产经营实现物流、资金流、信息流的高度统一和同步流动,并通过网络授权实现企业内外部信息充分共享。从构件产品销售合同签订、产品结构设计、工艺定额下达、材料采购执行、生产制造、商品发运、销售实现等全过程实时、动态的跟踪、控制和反馈,使每一业务环节每一经济行为都始终处于成本信息系统科学、严密而有效的监控之中。经济效益:1、信息化成本核算提高核算效率信息化成本核算具有优秀的时效性,能够及时反映成本变动,更加快速地进行成本统计和预测工作从而能够更加高效地组织生产,满足客户的各种要求。2、实际成本核算精细化通过成本信息化平台,将财务、业务信息高度
33、集成并实现充分共享,整个生产、销售过程均以构件产品生产数据中的“钢筋、混凝土、埋件等”为主线,进行详细的、全面的成本业务核算和会计核算。3、达到对数据的逐级归集、自动更新和校验系统按产品从最低级明细逐步汇总、归集、累加得到不同工序和不同状态的产品成本,并输出在产品、完工产品成本、报废产品成本表等,并自动更新和校验成本报表栏目与栏目之间、表与表之间数字的正确性和可靠性,消除手工条件下成本核算数据欠准确性和不及时性。钒钛特钢新材料数据库与智能设计平台一、申报单位成都先进金属材料产业技术研究院股份有限公司二、案例背景钒钛特钢新材料包括钛合金材料、高性能特殊钢材料、特种合金材料以及钒钛基先进功能材料。
34、这些材料既是攀钢、四川省重点发展的新材料,也是关乎国计民生的重要材料,未来十年相关需求将持续增长。因此,高效开发钒钛特钢新材料产品极为重要。过去,材料研发主要依靠试错实验,依赖研究人员的科研直觉和经验,开发新材料往往需要耗费数十年和数十亿美元,难以满足现阶段市场环境、国家战略的需要。数据要素驱动的研发方式为新材料的研发提供了全新的发展思路。然而,材料数据获取成本较高,高价值数据是各单位核心机密,无法流通。因此,本单位构建专有钒钛特钢新材料数据库与智能设计平台,支撑相关材料的快速研发和产业化。三、解决方案数据要素驱动的材料研究,核心是以材料数据为基础,采用人工智能模型进行新材料研发,是目前学术界
35、、工业界关注的技术前沿。材料数据库是材料领域庞大数据、知识资源最高效、便捷的保存方式与应用载体。高质量、多维度、大样本量的材料专用数据库是人工智能模型等数据科学工具效率优势的基础与前提。目前,国内外材料领域的专用数据库建设尚处于起步阶段,没有钒钛特钢新材料的专用数据库。1材料数据库构建采集网络上已有的相关材料公开数据源包含的基础数据;第一性原理计算、分子动力学方法结合机器学习获得微观尺度信息,ThermalCalc高通量计算相关材料热力学参数,相场计算、相图计算获得材料的介观尺度的信息,有限元分析、多物理场模拟获得宏观尺度材料性能信息;通过高通量实验产生的化学成分、晶体结构测定、电学性能、力学
36、性能、电化学性能、实验相图以及其他多尺度材料信息与性能信息;通过实验结果可重复的科研数据库,获得学术界发表的相关材料最新信息,同时开发科研文献阅读大模型,实时更新最新的科研进展和数据;搜集攀钢集团分子公司各类产品的检测、表征数据,实现科研数据和产业数据无障碍流通与综合利用。提出钒钛特钢新材料相关数据存储标准。提炼相关材料文本信息、数字(原子、配比、1718缺陷、界面信息、计算结果等)、数组(性质曲线、性能曲线、仿真结果等)、矩阵(图像、视频)等数据形式的共性特征,建立专用材料数据库数据标准与存储规范。设计材料专用数据库架构。根据相关材料研发的应用特点与数据特征,确定数据库主要功能,基于Mang
37、oDB等非关系型数据库技术,设计高存储速度、高寻址效率、高储存精度、高扩展性的钒钛特钢新材料专用数据库架构。构建包含钒钛特钢新材料“成分结构工艺性能”数据的专用数据库。根据数据库架构,搭建数据库前端页面和后端程序,实现数据库操作页面,实现数据库主要功能。2材料科学人工智能模型优化钒钛特钢新材料性能的机器学习模型。基于传统机器学习模型、深度学习模型以及神经网络模型等方法,不必对相关材料复杂构效关系的具体函数形式与数值求解做过多假设,利用材料数据库系统、全面、大量的数据让机器自动挖掘、学习材料本征属性、配方、工艺与性能的相关关系,构建基于数据的构效关系模型,进而通过寻找配方、工艺等最优解,快速优化
38、材料性能。材料优化自适应机器学习模型。对于钒钛特钢新材料,实验数据与理论计算结果均较为稀少,开发基于高斯过程、强化学习等方法的弱监督模型,计算机根据先验知识,预先假设材料构效关系,在不断学习迭代实验结果中的收益和损失,调整模型参数,逐渐掌握材料的优化策略。模型训练完成后,可以根据应用场景,自动提出材料配方与工艺参数的技术方向,通过较少实验得到性能最优钒钛特钢新材料。3数据加密分享机制针对材料数据的保密需求,构建联邦学习框架,使得本单位或经许可的外单位人员可以利用上述数据进行机器学习模型训练,但是无法实际获取具体材料的关键信息,使得数据可用不可看,解决了材料科学与工程领域数据难以流通和利用的顽疾
39、。4数据要素驱动标准化的开发流程利用需求数据、科研数据和生产产品数据连接客户、各个科研单位以及集团生产单位,建立数据要素驱动的新材料产品快速开发、交付流程,摆脱过去依赖经验和人工实验的低效流程,从接到产品需求、新材料开发需求开始,全程依靠标准化的数据要素、人工智能和销售、科研、生产人员高效协同,使得产品研发和交付的效率大幅提升。四、应用成效经济效益:目前,国内暂无钒钛特钢新材料专用数据库,它的成功建立将填补国内空白,有望缩短本单位在上述领域与国际先进企业的技术差距。另外,依据本单位研发经验,钒钛特钢新材料研发周期一般为10年左右、实验批次150 200次,本项目实施后,有望将开发市场需求急切且
40、自主、可控的新产品研发周期缩短至3年以内、实验批次减少到20次左右,研发投入的经济成本至少降低一半。例如,采用数据要素驱动的研究方法为中国铁路总公司开发钛合金转向架,仅用一周时间就从1万余种候选材料中找到了6个性能最优材料,仅用1个月时间就实验试制出了性能达标的钛合金材料。社会效益:本项目研究对掌握数据要素驱动的钒钛特钢新材料研发方法,指导新材料按需设计与智能制造具有重要意义。长期以来,上述材料领域的研究单位都比较分散、独立运行,研究单位之间的数据共享技术不畅通,容易形成信息孤岛,加之材料研发的周期本身就比较长,很容易造成时间、人力和物力的浪费。本案例通过标准化的材料数据库可以将分散的研究单位
41、和上下游相关企业联系起来,为材料数据的研发、应用与共享提供一个平台,便于材料数据的积累和流通,借助材料数据技术,有助于加快新材料的研发速度和产业化步伐。192005数据要素赋能泛半导体制造业产业数字化一、申报单位中电九天智能科技有限公司二、案例背景在当今全球高新技术快速迭代,竞争日益激烈的背景下,由于数据孤岛、数据不一致性,以及数据的综合分析和应用能力不足的问题,导致作为高端制造业核心的泛半导体制造产业,其生产效率的提升、产品质量的控制、研发周期的缩短以及市场的响应速度均受到了不同程度的限制。本案例通过建立面向泛半导体行业的“九天云网工业互联网平台”和“FABOS智能制造管理系统”两大数字化转
42、型赋能平台,充分发挥数据要素乘数效应,打通生产过程数据、设备运行数据、市场反馈数据和研发参数数据等数据要素,实现高效协同,降低人为干扰,简化产线操作流程,提高产品良率,推动行业向高度自动化、数字化、可视化、模型化、集成化、协同化、网络化和智能化转型。三、解决方案为改善泛半导体制造产业数据收集、分析和应用能力不足的问题,本案例打造了高效的数据采集与管理体系,构建了智能化的工业互联网平台,极大地提升了数据的流通性和利用效率,确保了数据的一致性和可用性。一是采集多源数据,让数据“拿得出”通过部署高性能数据采集系统,全面采集泛半导体制造企业的生产过程数据、设备运行数据、市场反馈数据及研发参数数据。开展
43、建设数据规则引擎,研究数据质量评估指标和方法,进行RBAC数据访问权限管理,保障了数据采集的全面性和实时性,为工业互联网平台提供了数据基础。二是构建数据底座,让数据“跑得动”基于工业互联网架构,建设“九天云网工业互联网平台”,实现多源异构数据的标准化处理和统一集成,对采集的设备状态、维护、操作手册等数据进行降噪清洗和标准化管理,成功打破数据孤岛。累计服务园区10个,为产业链上下游企业的数字化转型提供了坚实的数据支撑。图 1 九天云网工业互联网平台展示界面三是形成智能决策,让数据“用得好”依托自主研发的“FABOS智能制造管理系统”,集成大数据分析、人工智能等先进技术,利用工业互联网平台数据,重
44、构“人、机、料、法、环”等生产要素关系,实现生产过程的实时监控、异常预警和智能决策。在天津中环、上海积塔等企业推广应用,通过数据分析与优化,平均提升生产效率20,缩短研发周期32,产品良率提高3以上,提升了企业的生产效率和竞争力。图 2 FABOS 智能制造管理系统展示界面212206四、创新点1技术和理念创新方面基于松耦合理念,自主研发“九天云网工业互联网平台”和“FABOS智能制造管理系统”两大数字化转型赋能平台,并集成大数据、人工智能、物联网等先进技术,实现生产过程的实时监控、智能决策和优化管理,完成泛半导体制造业产业数字化赋能。2机制和模式创新方面采用去中心化的应用处理模式,实现高并发
45、量数据库横向扩展。通过设备采集关键信息数据管道组件化建模,形成设备工业时序数据自动化采集、统计、分析和反馈机制,提高质量数据采集时效。3组织和管理创新方面推行扁平化管理,简化决策链条,提升决策效率与响应速度。建立跨部门协作平台,打破壁垒,促进资源共享与协同创新。设立创新激励机制,对关键技术突破和产品创新给予丰厚奖励,激发团队创新活力。五、应用成效经济效益:通过数据要素的深度挖掘和利用,中电九天已为46家大型企业和400余家中小微企业提供数字化服务,帮助企业实现生产流程优化、成本控制和效率提升。通过提供定制化解决方案和全程咨询服务,赋能产值超100亿元。社会效益:自2018年中美贸易摩擦以来,美
46、国加紧了对我国高端科技领域的制裁,使我国难以获得美国的工业软件。案例推动了产业链上下游企业的信息共享和资源整合,增强了产业链的韧性和协同性,加速了高端工业软件国产化替代,打破了国外市场垄断。数字化管理系统赋能工业制造企业塑造现代数字化企业管理新范式一、申报单位成都诺雅海方科技有限公司二、案例背景在当今产业加速转型升级的时代背景下,中小企业实际管理中,账目混乱,流程不清晰,库存不准确,信息反馈不及时,物料变化多,部门协作效率低,数据共享困难等等普遍存在的问题,严重束缚了企业的成长潜力和发展速度。因此,中小企业亟需拥抱数字化转型的浪潮,通过引入先进的信息技术和管理系统,打破发展瓶颈,推动企业迈向高
47、质量发展的新阶段。中小企业数字化转型分析报告(2021)表明有近九成的中小企业现正处于产品与服务模式数字化转型的初期探索阶段,多存在规划路径不清晰,专业人才缺乏,资金投入受限,管理体系不完善,数字化落地复杂度高,成果见效慢等诸多难点。面对国际市场上SAP、Oracle、Salesforce等高端软件的高昂价格与潜在的数据安全风险,以及国内OA、CRM、财务管理软件间普遍存在的平台隔阂与功能局限,中小企业数字化转型过程困难重重。三、解决方案1智维系统引领“研生销”企业管理创新针对在工业制造业领域,特别是“研生销”(研发、生产、销售一体化)企业,ZIWI智维数字化管理系统提供了有针对性、特色化的企
48、业数字化管理功能,实现流程管理与实际业务的高度对齐,确保了产品全生命周期管理透明化、可视化。通过实时数据采集,精准监控从研发到销售的全链条过程,有效预防并纠正各环节中的生产偏差,确保产品质量的持续提升。同时,通过先进的大数据分析技术,对海量研发、生产、销售数据进行深度挖掘和分析,深度挖掘数据价值。2构建数据桥梁,MiniERP 助力渐进转型ZIWI智维数字化管理系统在通过搭建智能数据平台,采用统一结构、统一数据库的平台化设计,实现模块解耦,支持功能模块独立运行、独立维护与无缝拓展,以MiniERP(最2324小化企业资源管理)的系统定位,循序渐进地实施路径落地。ZIWI智维数字化管理系统从企业
49、核心业务着手,以最短周期进行发散性的模块部署,在数字化管理系统基础价值显现后,循序渐进地扩展系统覆盖范围,逐步清晰需求、规范业务管理。这种方式不仅帮助企业首先解决“疑难杂症”,用实际价值铺路,也更高效顺利地适应数字化转型的过程。3财税一体化,精准成本管控针对国内独特的财税体系,ZIWI智维数字化管理系统实现业务与财务的无缝对接,确保每一笔收支都清晰可追溯,有效解决企业成本结构不透明、分析结果不直观的问题。特别是对于“研生销”型企业,系统提供精细化、多元化的成本分析,为企业产品定价提供科学依据,并通过可配置的数据看板,实时跟踪动态成本与流程,助力管理层全面掌握企业财务状况与经营方向。4设备智能升
50、级,引领智能制造ZIWI智维数字化管理系统深度融合RPA(流程自动化)与AI(人工智能)技术,简化业务流程编辑,实现高度定制化的自动功能。企业内部业务人员经过简单培训即可操作,大幅减轻繁琐的数据整理与报表工作负担。同时,系统集成的深度学习模型进一步简化了工作流编制与处理流程,提高了关键信息的检索效率,引领企业向智能制造迈进。在ZIWI智维数字化管理系统的助力下,中小企业能够迅速显现数字化转型的价值,并持续迭代优化,实现数字化转型的稳步推进。四、创新点1理念创新客户价值导向:从设计之初就秉持客户价值最大化的理念,致力于通过数字化ZIWI智维数字化管理系统手段提升客户在研发、供应链、库存、生产、销
51、售等全链条的效率和透明度。全生命周期管理:该系统实现了产品全生命周期管理的透明化和可视化,将传统的事后管理转变为实时、动态的监控与调整,体现了前瞻性和系统性的管理理念。2技术创新集成RPA与AI技术:该系统集成了流程自动化(RPA)和人工智能(AI)技术,实现了业务自动化和关键信息的高效检索与查找,大幅提升了工作效率和决策精准度。平台化设计:采用统一数据库和模块化设计,支持功能模块独立运行和无缝拓展,降低了系统部署和维护的复杂度,提高了系统的灵活性和可扩展性。3模式创新数字化转型路径:ZIWI智维数字化管理系统提供了循序渐进的实施路径,降低了中小企业数字化转型的难度,为行业内的中小企业提供了可
52、借鉴的数字化转型模式。云服务支持:系统可选用阿里云、腾讯云等成熟云平台进行部署,减少了企业前期硬件投资,同时保障了数据安全和稳定性,推动了云计算技术在能源行业的深入应用。4机制创新模块化运维:系统采用关键模块解耦的设计,各模块可独立运行和独立维护,解决了传统系统部署周期长和可扩展性低的问题,提高了运维效率和系统稳定性。五、应用成效经济效益:1促进企业良好发展,ZIWI智维数字化管理系统以高效协同、精准决策为核心,显著提升运营效率与成本控制,为企业创造上千万经济效益:,驱动企业持续稳健增长。2助力企业用户实现数字化转型。ZIWI智维数字化管理系统在成都英诺思科技有限公司等多个企业落地应用,成功将
53、产品开发周期缩短了50,加速了产品上市速度。有效降低了物流成本约30,进一步提升了运营效益。借助数字化转型的力量,实现了企业内部协同工作的无缝对接,不仅提升了50至70的产能,还有效降低了人力成本。社会效益:构建可复制、可推广的工业化数字管理系统。基于企业用户的成功应用实践,形成了一套成熟、高效的工业化数字管理系统。该系统集成了产品开发、生产管理、仓储物流等多个关键环节,实现了数据驱动的决策支持与业务流程的持续优化。下一步,公司将致力于将这一系统推广至更多行业与领域,助力更多企业实现数字化转型与升级。252607数据要素 现代农业农业经营主体较为分散,农业生产各环节数据流通不畅,数据资源开发利
54、用程度较低,推动环境、养分、生长、销售、存储、加工、质检等全链条数据融合利用,打造以数据和模型为支撑的农业生产数值化场景,实现精准种植、精准养殖、精准捕捞等智慧农业作业方式,有效提高农业生产效率。农业与商贸流通数据的融合分析应用,还能提升农产品供需匹配能力。数据驱动农业产业链转型升级一、申报单位成都映潮科技股份有限公司二、案例背景数字农业是乡村振兴的重要战略方向,农产品供应链数字化升级是发展智慧农业、缩小城乡“数字鸿沟”的关键举措。当前,农产品产业数字供应链韧性缺乏,传统农业产需矛盾凸显,智能化决策水平亟待提升。究其原因,一是数字化技术融合与农业不充分,农产品产业环节多、链条长,数据体系和技术
55、的异构化程度高,云计算技术、大数据和人工智能等数据自动化采集和演化分析技术应用不足。二是数字供应链产销对接能力不足,农产品产业链上下游主体规模差距大、关系松散,产业环节信息不互通,难以满足信息高效流动、需求快速响应要求。三是数据共享与产业应用协同程度不高,农产品供应链主导、规划、组织和管理的构成和联结形态复杂,产业发展趋势动态评价存在难度。三、解决方案(一)构建农产品产业大数据平台,实现数据汇聚融合建设农产品产业大数据平台,加强全链条产业数据监测,夯实数据基础。通过电商数据、产业数据、金融数据、舆情数据、快递物流等数据的抓取、挖掘、分析、建模和应用,构建“电商+产业+消费”大数据体系。通过对农
56、产品产地、制造地、销售地、消费地、销量、价格、市场存量等多维度流通数据进行检测、分析,对产业相关企业、代表品牌、搜索热度、竞争对手、合作伙伴、优势经销地域分布、主要需求地域分布等微观数据信息进行深入采集、挖掘,预测农产品行情走势,利用信息匹配加强农产品交易撮合能力。建立数据资源目录体系,实行动态管理,推动主体、资源、产品等各类涉农数据汇聚共享。(二)构建“产造销消”全产业链数据监测机制,打通数据信息壁垒利用大数据监测农产品从“田头到餐桌”流通过程,建立并形成高效的生产流通体系,实现农产品及服务产得对、卖得掉、能赚钱、可持续的结果。1建立生产态势感知系统对接物联网系统获取有关农田、土壤、湿度和空
57、气状况的实时数据,帮助生产者准确掌握每块农田的农资投入量、灌溉用水量、生长环境变化、成长质量等影响农业收成的各方面因素,实时收集并分析现场数据,及时部署指挥,以提升生产效率和产品质量,扩大收益、降低损耗。2建立产销动态监测机制通过大数据技术获取农业相关企业、代表品牌、农产品全网产销量、搜索热度、农产品价格走势、农产品进出口情况、上游生产要素结构组合及成本变化、下游需求量预测、主要需求地域分布、优势经销地域分布、供应链优势、代表品牌、企业主体列表等信息,帮助生产者有效了解产业供给及市场需求趋势情况,以需定产,打破产销信息不对称的困境。3建立消费动向监测机制分析产业整体电商发展趋势、细分市场发展趋
58、势、消费者评价趋势、消费者人群画像、行业爆品特征等数据,密切跟踪消费动向,实时洞察并预测消费新趋势,以便作出快速响应。4建立精准营销服务机制通过分析产品包装、产品规格、产品价格、产品需求地域、上市时间、竞品分析、消费偏好等数据,助力管理者和经营者提高预见性,科学调整产品布局,实施精准营销策略,避免同质化竞争,结合4C(以消费需求和偏好为导向)、4P(产品、定价、渠道、推广策略)等现代营销理论体系,走差异化路线,实现精准营销。(三)构建数字质效评价体系,促进数据共享互通在强化农产品供应链大数据监测的基础上,基于我司多源异构数据融合的“数据要素”和基于创新量化建模的“人工智能+”,构建农业产业质效
59、指数,面对企业经营策略和产业质效评价两个场景,对应形成“产业景气指数”和“产业发展指数”两个子指数,通过建立客观、全面的产业评价体系,对产业发展情况进行跟踪监测、分析研判,利用指数模型量化农产品产业高质量发展成效。“产业景气指数”体系包括宏观环境、市场价格、供需平衡三方面,宏观环境考虑经济环境、消费环境、产业环境等要素,市场价格包括批发和零售两种主要业态,供需平衡2728主要考虑供需预测、进口量、出口量等方面。“产业发展指数”体系包括发展基础、市场活力、竞争力、创新力、保障支撑、社会效益:五大方面,其中市场活力考虑产业主体与人才培育两大因素,竞争力涵盖品牌培育、流通能力、加工水平、新业态融合发
60、展等因素,创新力主要考虑研发投入、专利申请、技术革新等方面。同时,根据实际运行情况与工作重点,定期调整指数选用的指标和权重,持续增强指数时效性、科学性,以期有效促进供应链信息互通,以产业全面、及时的数据要素为企业经营、产业分析、宏观调控提供参考。四、创新点1模式创新:利用大数据技术,建立农产品产业大数据平台。通过对多行业关键数据的抓取、挖掘、分析和应用,构建农产品产业大数据体系。行业管理者利用最新最全的有用数据来指导和引领农产品行业企业发展。2技术创新:利用大数据分析技术,来整合产业链各环节,实现数据驱动的产销对接和市场流通优化,助力产业决策者进行科学管理和精准策略制定,促进传统产业升级。对接
61、物联网系统获取有关农业的实时数据,分析并得出有用结论,以提升生产效率和产品质量,扩大收益、降低损耗。3管理创新:通过大数据技术获取农业相关多维度信息,帮助生产者有效了解市场需求趋势情况、实时消费动向和新趋势,为农业管理和发展的方向制定提供科学的决策依据。4机制创新:建立了产销动态监测机制、消费动向监测机制、精准营销服务机制,在销售和消费两个环节上集中发力,致力打破数据信息壁垒。机制的创新使得农业管理更加方便和快捷。5理论创新:利用物联网、大数据、云计算等技术,构建农业产业质效指数。通过建立标准全面可观的产业评价体系,对产业发展情况进行跟踪监测、分析研判,利用量化模型来促进农产品产业高质量健康发
62、展。五、应用成效以“大数据”为引领,利用大数据监测农业产业种植、加工制造、市场流通、企业发展、品牌打造、消费舆情、方向预测等多维情况,建立农业全产业链数据监测机制。将消费市场数据反哺到产业链的生产、加工、物流和销售等环节,打造“产业+数据融合”的实践闭环,完善产品生产、市场流通体系,提高产品营销和产销对接效率,帮助生产者、决策者进行高效、科学管控和精准施策。经济效益:一是通过对产业、消费、价格的数据动态跟踪,降低现代农业发展过程中的试错成本,提高决策的准确性和时效性,实现精准农业,从而提高生产效率;二是感知市场变化及需求,分析消费者画像,提升农业宏观调控和科学决策能力,实现生产与市场需求的精准
63、对接,实现农业产业品牌价值升级;三是打破农业产业信息不对称,促进农业生产要素的流动和优化配置。社会效益:一是通过大数据激发了农业转型的内生动力,推动了新一代信息技术与农业生产经营的深度融合;二是大数据应用促进农业、农村和乡村市场的数字化、网络化和智慧化发展,为乡村振兴战略提供了有力支撑;三是利用大数据指导产业发展,改变传统农业产业低效发展状态,实现农业强、农村美、农民富的目标。293008农产品“数字仓融通”一、申报单位彭州市农业技术推广中心 二、案例背景彭州作为全国著名的“蔬菜之乡”,蔬菜种植面积80万亩,年产量230万吨,拥有西南最大的农产品国际交易中心,但蔬菜具有交易量大、季节性强的特点
64、,一旦收购资金缺乏,将导致集中上市的蔬菜价格暴跌甚至烂于田间。为解决这一难题,彭州创新探索出以蔬菜、中药材、果品等农产品为质押物的农产品仓单质押融资模式。2022年运用金融科技再创新、再完善,依托全国动产和权利担保统一登记系统,构建的一种基于区块链技术的“远程智能监控+农产品电子仓单”金融服务系统“数字仓融通”,质押标的扩展到大蒜、生姜等10余种耐储存农产品,大幅度提高了农产品仓单融资效率和支持效果,使农产品市场价值得到充分体现,形成了农村金融服务综合改革的“彭州模式”,为推动“普惠金融支持高水平城乡融合发展”提供更多有益参照。三、解决方案(一)建立有效机制,增加聚能彭州市农业技术推广中心全力
65、推动“数字仓融通”项目落地运行。彭州市农业技术推广中心主要负责走访调研冻库主和农业经营主体的融资需求及难点;摸排梳理全市冻库基本情况,合理确定入围冻库名单;将“数字仓融通”融资项目纳入彭州市乡村振兴农业产业发展贷款风险补偿金使用范围,解决风险兜底问题等。衔接彭州市财政局主要负责做好资金保障,开发建设“数字仓融通”软件系统,牵头组建国资背景的金融科技公司对“数字仓融通”仓单及价值评估等环节进行规范管理;衔接国家金融监督管理总局彭州监管支局主要负责走访调研金融机构需求及痛点并推出“数字仓融通”抵押融资实施方案,推动“数字仓融通”试点运行等。(二)利用物联网技术,打通“贷后难”堵点冻库位置分散,难以
66、进行统一管理,致使银行贷后、保险公司保后管理难,增加了金融机构对相关业务风险控制的担忧。为此,引入物联网技术,建设覆盖所有合作仓库(冻库)的远程智能监控系统,将分散的仓库集中在同一平台智能化管理,向银行和保险公司提供可信的农产品质押物出入库数据和实时监控,解决银行贷后及保险公司保后管理难的问题,进一步降低了金融机构对风险管控的担忧,有效推动农产品仓单质押增量扩面。截至2023年末,彭州市仓单质押业务准入冻库共62个,分布在11个业主。(三)建立电子仓单系统,疏通“效率低”痛点农产品仓单质押融资业务涉及评估、保险、信贷等多个环节,需要各主体统一协调时间,前往指定冻库对质押标的进行调查,这就导致线
67、下办理效率低。为此,引入机器人流程自动化(RPA)等技术构建农产品电子仓单系统,实现评估、保险、金融仓储等环节的无缝衔接、同步操作,有效提升参与各方的协作效率。同时,通过电子化、标准化的信息流程,解决纸质文书物理传递时间长、效率低等问题,促进业务审批提质增效。(四)利用区块链技术,破解“数据乱”难点农产品仓单质押融资项目参与主体多,涉及的信息包括仓储、保险、评估、信贷等,但仓单通过线下传递,加之涉及数据的复杂性与混乱性等问题,致使数据难以积累。利用区块链技术,实现仓单质押货主信息、货单信息、质押信息、风险信息等核心数据上链,该技术能够保障仓单信息的不可篡改和可溯源,保证业务数据的安全性。此外,
68、通过智能积累数据,还可为金融机构提供安全可靠的数据,助力金融机构以数据为农业经营主体增信,创新金融服务和产品,同时也为地区农村信用体系的建设和完善提供了有力的数据支撑。(五)建立统一登记公示系统,弥补“质押空”短板传统农产品仓单仅在政府部门质押备案,未经过事实上的质押登记,会出现质押权悬空、无法处置质押物、丧失质押权和难以对抗善意第三人的等法律风险。彭州市以动产融资统一登记公示系统承接全国动产和权利担保统一登记服务为契机,指导辖内银行将新增和存量未结清的农产品仓单在统一登记系统进行登记,实现了实质意义上的质押,逐步减少对风险基金的依赖,降低了农产品仓单质押业务风险。四、创新点(一)成功探索出了
69、农村动产质押融资新的实施路径由于农村土地产权的特殊性,且厂房、大型农机具、温室大棚等基础设施处置变现困难,农业经营主体的拥有的农业资产不被认可,缺乏符合银行授信放贷的抵押物是长期困扰农业经营主体贷款的难题。彭州农产品“数字仓融通”项目调动多方力量,强化组织保障、体制机制建设、产品服务创新,实现传统纸质仓单向标准化的电子仓单转变,创新探索了以农村动产为质押物的融资新模式。目前该项目已在包头复制推广,已成功推出了以玉米、活体牛为质押标的仓单质押融资。(二)通过科技和数据赋能,助力地区产业发展3132“数字仓融通”项目将金融科技与传统金融相结合,利用系统数据的积累,建立市场推送机制,引导农户合理种植
70、,建强农业产业链,使农产品的市场价值得到充分体现,从而促进农民增收,助力彭州都市现代农业发展。彭州市农产品“数字仓融通”的运行模式,对其他地方的探索农村动产融资具有重要借鉴意义。初步考虑,在下一步工作中:一是创新管理机制。进一步完善相关管理制度,探索组建彭州农产品金融仓储协会,发挥民间机构的作用,有效调动社会资源参与到农产品“数字仓融通”项目中,使项目发挥更大效益。二是加强系统对接。积极推动农贷通、四川农业信贷直通车、动产融资统一登记公示系统等平台与参与银行的信贷业务系统的直连对接,优化审批流程、提升放款效率,有效整合各方资源,推动产品迭代升级。三是促进区域共享。以农产品“数字仓融通”为突破口
71、,推动实现区域有效共享,坚持以点带面,促进更多金融服务同城化项目落地,有效实现城乡资源配置优化,着力构建城乡均等化金融服务体系,打造金融服务乡村振兴的优秀样板。五、应用成效经济效益:自2022年“数字仓融通”上线以来,已有农业银行彭州市支行、成都银行彭州支行、成都农商银行彭州支行等5家银行机构参与,贷款申请的时间周期从72小时缩短至3小时,质押标的已从单一的大蒜扩展到10余种耐储存农产品及中药材。截至2023年末,已累计办理“数字仓融通”业务111笔,发放贷款共计1.2亿元,撬动社会资金约7亿元,受益农户2万余户。社会效益:数字仓融通”平台的贷款产品年利率为4.7,远低于民间借贷的融资成本,有
72、效降低了农户和农业企业的融资成本。对借款人而言,高效率的借还模式可以实现“随借随售随还”,通过匹配贷款期限与生产周期,避免不必要的资金占用,实现了贷款的“高效低负”。截至2023年末,已向彭什川芎产业园整园授信2亿元,有效解决了园区发展资金不足问题。09农业数据智能化应用辅助提升现代农业生产管理水平一、申报单位成都智慧城市信息技术有限公司二、案例背景本案例聚焦中西部地区现代农业生产面临的三大问题,具体如下。(一)地块碎片化难题农业生产用地呈现出面积、地形多样,且广泛散布的态势,这种独特的地理分布特性极大地增加了土壤统一治理、高效统筹管理及资源优化配置的难度,成为制约农业规模化、标准化发展的首要
73、瓶颈。(二)基础设施短板与数据空白区域内农业生产面临四情监测、智能灌溉等关键基础设施匮乏的困境,严重阻碍了农业现代化步伐。加之历史数据的缺失,导致精准农业管理和科学决策的基础薄弱,进一步削弱了农业生产效率与可持续发展的内在动力。(三)种植与管理技术有待提升中西部地区农作物品种丰富,但种植技术上却普遍缺乏针对品种特性、地域特性的精准策略,管理水平相对滞后。这不仅限制了农作物产量与品质的提升,削弱了市场竞争力,还对农业资源的合理利用起到不利影响。三、解决方案为高效应对上述问题,我们聚焦于数据多元采集的精准性、融合建模的科学性及应用赋能的实效性等三大核心领域,构建具有普适性、经济性且贴合地域特色的数
74、据要素解决方案体系。(一)匹配设施设备构建采集基础,汇聚广域农业多源数据库为全面采集广域农业用地的生产数据,我们采用“空、天、地、人”四位一体的数据采集模式,构建多尺度的农业数据网络。利用卫星遥感获取宏观空间信息,高精度摄像头和无人机捕捉作物细节及病虫害动态,传感器监测温度、湿度和土壤养分,结合物联网设备优化农业环境。此外,结合农业管理人员和种植户的实地经验,收集农事操作等一手数据。经过数3334据清理和处理,每月生成1.12PB的高质量农业数据。(二)推进跨域数据融合,开展数据挖掘和智能分析我们聚焦农业“耕、种、管、灌、收、储、销”七大环节,构建“农户企业平台政府”数据共享生态,通过多元数据
75、融合技术和数据预处理算法提高数据质量。利用PCA提取农业关键因子,并通过FPTree挖掘优产作物因子,结合lightGBM算法对数据进行精细建模,构建高精度的农业中间件工具。实施周期性对照试验优化模型性能,构建“数据驱动农业、生产反哺数据”的良性循环,推动农业智能化转型。(三)打造多样化数据服务,提升种植与管理技术目前,我们已全面构建农业数据三大核心应用体系:一是数字农业平台的全景可视化系统,涵盖生产资源、农事动态、农资投入及“收、储、销”动态,提高管理决策效率;二是耕地全生命周期地力转化,通过三年监测形成质量评估模型,并制定12套种植规划指导标准;三是与多家权威机构合作,深入分析灾情、虫情、
76、病情数据,发布15份专题快报,同时建立农业物联中台,实现设备集中管理和精准预警,提升农业生产的安全性和效能。四、创新点(一)技术创新引入“空、天、地、人”四维立体数据采集策略,深度融合卫星遥感的视野、无人机的灵活、物联网传感器的精准以及人的经验。这一模式提升了数据采集的精度与广度,还确保了数据的全面性与时效性。依托机器学习、深度学习等前沿技术,对海量数据进行深度剖析与智能洞察,构建了精细入微的场景模型,有效保障了农业生产决策的科学性与时效率。(二)管理创新推行大空间全景可视化管理模式,创新开发出跨空间全景可视化系统。该系统以直观、易懂的视觉化方式,全面展示了农业生产资源的分布与动态变化,实现了
77、农业管理的精细化与高效化。通过该系统,管理者能够迅速捕捉生产中的关键信息,提升决策速度与准确性。同时,建立模型性能持续优化机制,结合周期性对照试验与实地验证,不断对模型进行评估与优化,确保模型紧密贴合实际生产需求,持续推动农业管理向智能化、精准化迈进。(三)模式创新打造“农户企业平台政府”四位一体的数据生态体系,实现了数据资源的无缝对接与高效共享,有效解决了数据缺失与断层问题。在此体系下,我们提供定制化、智能化的农业预测预警服务,精准对接各类农业生产场景的需求,为农业生产提供强有力的数据支撑与决策辅助。这些创新服务不仅提升了农业生产的效能与安全性,还促进了农业产业链上下游的紧密协作与共赢发展。
78、五、应用成效经济效益:通过智能化管理的“一图观农业”平台,累计托管了30万亩土地,覆盖成都、宜宾、南充等多个地市,涉及基本农田、永久农田管理及土地整治等。这一举措极大提升了土地资源的整合与利用效率,促进农业生产的规模化与集约化,为增产增收奠定基础。平台实现了“一人管千亩”,管理27类作物171个品种,为36家种植单位提供全流程服务质量考核,并帮助33名新农人获得成都市职业经理人资格认证。此外,平台助力构建“粮油科学种植体系”,在土地整治3年间,小麦产量同比增长40,油菜产量达到市场中等偏上水平,提升了农民和企业的经济收益。通过结合作物物候期、土壤环境和气象信息,平台实现了智能灌溉,有效使用水资
79、源,并规范了农肥和农药的投入,确保高标准生产,避免冗余和过量投入。社会效益:平台的应用提升了农业生产的科技含量和智能化水平,支持农业可持续发展。通过建立科学种植体系,实现了基本农田和永久农田的管理及两非(非农化、非粮化)监管,保障了农业生产的稳定性和安全性,这对维护国家粮食安全和满足人民基本生活需求具有重要意义。数字农业一体化平台促进了农业的规模化、集约化和产业化发展,为农村经济注入了新的活力。353610现代都市农业全场景数字化解决方案一、申报单位成都智慧城市信息技术有限公司二、案例背景本案例聚焦中西部地区农业数据要素采集应用的三个问题:1、“采集瓶颈”,地形复杂多变、地块分散割裂、空间跨度
80、大、规模各异以及数据类型繁多,带来的数据采集成本与效率问题。2、“基础薄弱”,历史数据积累不足、基础设施投资欠缺、数据标准化程度低以及专业人才匮乏,带来的数据分析深度不足、应用效果广度不够问题。3、“推广障碍”,种植技术水平参差不齐、管理标准化不足、农业转型意识薄弱,加之政策与资金支持力度不够,带来的数据要素应用推广受阻问题。三、解决方案1通过分类采集方式,汇聚农业多源数据库。采用“空、天、地、人”四位一体数据采集模式,构建全方位覆盖、多尺度并进的农业数据采集网络。从“空”出发,利用卫星遥感的广阔视野,高效采集宏观空间信息,作为管理的数据基石。向“天”借智,借助高精摄像头与无人机,实时捕捉作物
81、生长动态,通过图像识别解析病虫害。扎根“地”面,广泛部署土壤、水质等传感器,为生产环境调控提供依据。积极拥抱参与“人”,通过一线观察、测量与记录,全面收集农事、长势、病虫害等一手田间过程数据。通过清理、筛选与规范化处理,提炼高质量、高可用性的农业数据资源,每月达1.12PB。2推进跨域数据融合,开展数据挖掘和智能分析。聚焦“耕、种、管、灌、收、储、销”七大核心环节,构建“农户企业平台政府”汇聚共享的数据生态,减少数据断层、缺失制约。整合“私域、公域”数据独立变量,通过深度清洗、智能去重、自动转换与融合算法进行数据预处理,确保数据质量。利用机器学习对数据集进行关联分析、智能挖掘,提取综合因子,结
82、合经验与知识图谱进行动态二次拟合。进而对各环节精细化场景建模,构建高度可用的中间件功能与服务工具。持续优化模型性能,实施周期性对照试验,结合实地验证与数据分析评估模型结果。通过动态调参、优化算法,确保模型贴近实际生产需求。最终构建“数据驱动农业生产、生产反哺数据优化”的良性循环,为现代农业智能化、精准化转型提供技术支撑。3推进数字农业应用、打造多样化数据服务。目前,我们已全面构建农业数据要素的三大核心应用。推出全景可视化系统,呈现更全面、更详尽、更易理解的农业信息全景图。覆盖地、人、资、机等资源分布,融合四情监测、种植结构、地块级农事动态、农资投入等过程信息,呈现“收储销”动态看板,提升管理精
83、细化水平与决策效率。聚焦耕地全生命周期地力转化。历经三年六个种植季持续监测近7万亩耕地,构建质量评估模型,并形成一年两季涵盖玉米、小麦、油菜、水稻等12类作物的种植指导标准。携手成都市农业气象咨询服务中心、成都市农业科技职业学院、中国农科院都市所等权威机构,通过对灾、虫、病三大关键数据域剖析,发布15份专题快报及防控建议。构建农业物联中台,集中管理8类320台设备,通过10余组标准阈值、11项精准预警机制,提供智能化预警服务,保障农业生产安全。四、创新点1大空间范围分散地块数据高效采集本案例构建了一套跨域协同的大空间数据采集体系。该体系无缝集成了文档管理、移动应用、物联网传感、无人机巡查及卫星
84、遥感等信息采集技术,实现了对大空间范围内广泛且分散地块的无缝覆盖与动态监测。此外,还建立统一数据采集标准与共享协议,搭建了农业数据共享云平台,该措施不仅打破了平台与系统的壁垒,还强化了数据资源的集约管理与高效流通,为数据要素赋能农业生产的精准决策与应用创新奠定了坚实基础。2数据要素 跨界融合提升应用效率本案例深化了数据要素与跨界技术的融合应用,引领农业多元化升级。首先,深度融合大数据与AI技术,对海量数据进行深度挖掘与智能分析,并基于此构建作物生长预测、病虫害智能预警等通用模型,显著提升了农业生产智能化与抗风险能力。其次,针对不同区域、不同作物、不同企业的个性化需求,提供了定制化数据要素解决方
85、案,增强了服务的灵活性与实效性。最后,持续与中国农科院、四川省农科院、四川农业大学等专业机构开展深层次创新性合作,积极促进“数据要素新技术”“数据要素新领域”跨界融合,探索并推动更多数字农业新路径、新业态与新商业模式。3738五、应用成效案例借助环城生态区10万亩粮油产业带搭建完成数字农业一体化平台,并应用于四川省乡村发展集团有限公司20万亩规模化生产管理。在此过程中,取得了以下重大成效:“一图观农业”:累计托管30万亩土地,覆盖成都、宜宾、南充、巴中、达州5个地级市,30余个区县,近4万平方公里范围内的。涉及基本农田、永久农田土地管理,及土地整治跟进、两非(非农化、非粮化)监管。“一人管三千
86、亩”:累计管理27类作物171个品种,提供36家入驻种植单位全流程服务质量考核数据;并助力生产管理单位累计33名新农人取得成都市职业经理人资格认证。“粮油科学增产增收”:土地整治3年间,小麦产量同比增长40,油菜产量达市场中等偏上水平。形成大春季、小春季2套科学种植结构,12套智能种植计划应用,实践出一套根据作物物候期、土壤环境结合气象信息联动智能灌溉设备的机制,达到精准用水,合理有效使用水资源的目的。并且通过量化农肥农药投入、规范农时农事频率,保障高标准生产需要,避免冗余操作、防止过量物资投入。11四川新希望华西牧业智慧牧场一、申报单位四川新希望华西牧业有限公司二、案例背景传统养殖业面临人力
87、成本高、效率低、疾病防控困难、管理精度不足等问题,当前数字化农业装备发展飞速迅猛,全国奶牛养殖业面临前所未有的机遇与挑战。随着信息化、智能化设施设备的介入,传统养殖业所面临的问题正在逐步解决、完善、调整,购置智能装备,利用新技术将设施设备统一接入系统,管理方便、监测及时、数据实时分析,有效提供决策支持。以新疆西域春乳业公司为例,通过智能项圈、畜禽粪污沼气循环处理等设施设备,有效提高奶牛挤奶效率,实时掌握奶牛身体健康情况,构建区域生态循环经济产业链。三、解决方案四川新希望华西牧业有限公司于2020年在西南地区首家启动智慧牧场,牧场使用农业大数据、物联网信息技术打造高效管理模式,建立规模化牧场全程
88、可追溯系统,包括营养、兽医、繁殖、奶厅、犊牛、信息等建立现代化智慧牧场,以精准饲喂、营养调控等技术手段创建低碳、生态、和谐型种养循环养殖模式。牧场构建物联网大数据系统,以环境监控、智能称重设备、手持端现场管理设备、精准饲喂系统、奶厅智能系统为基础设备构建物联感知终端设备体系,与大数据系统实现管理业务横向互联,生产业务纵向集成,数据信息互联互通,从而实现牧场设备数据自动采集、工作任务自动提醒、风险管理自动预警、奶量自动监测预测,完成运营管理、质量管理、成本管理、分析管理、兽药管理等工作,精准管理奶牛的吃、住、挤奶,提高牧场效益。牧场当前业务范围:1通过自动饲喂监测系统根据配方、牛群存栏制定投料计
89、划,按现场投料流程,对操作步骤实时大屏预警和监管,并不断强化和训练投料动作,做到精准投料,按结果数据复盘过程,查漏补缺,优化操作流程,达到配方日粮、投喂日粮、采食日粮三者的统一,从而实现精准投喂、成本控制及单产提升,投喂精准率达98以上,泌乳单产提升1kg。2通过远程集中管理无人值守称重系统3940所有生产任务全部实现线上管控,监控后备牛的生长情况,及时调整喂养方案,头胎牛高峰奶提升2kg。同时有效整合采购销售订单,称重数据自动关联订单,实时上传数据,及时核减订单余量,购买方亦可通过系统查看订单执行情况、称重明细,有效提升订单签约率,带动牧场经济收益。3通过智能环控喷淋系统为牧场采食区域提供最
90、佳、最精准、最可靠的解决方案,基于畜舍内奶牛图像识别与环境状况感知,智慧化控制喷淋和风机设备,智慧化控制牛舍风扇与喷淋设备,调控环境温湿度,实现热应激防控效率有所提升,减少奶量下降,下降幅度控制在10以内。另节约用水量30以上,节约用电20以上,生产业务实时录入,数据及时性100,工作效率大幅提升,无纸化办公、生产有效节约纸张资源。四、创新点1“电子耳标”和“智能项圈”牧场内所有成母牛都配备了与物联网平台联动的“电子耳标”和“智能项圈”,其中,“电子耳标”就是奶牛的电子身份证,记录了奶牛的信息,并与智能设备联动收集数据。通过智能装置感应牛只电子耳标,以自动采集数据,比如奶牛进入奶厅后,识别牛只
91、并记录奶量等信息、奶牛进入智能称重系统后自动识别牛只并记录牛只体高体尺信息,用扫描棒蓝牙连接手机,手持扫描棒识别电子耳标,手机显示牛只信息。“智能项圈”实时记录奶牛的活动状态,可以全天候监测奶牛的呼吸频率、活动量、躺卧以及反刍,实时记录奶牛的活动状态,进而判断奶牛健康状况,这些状态数据会传到终端,并预警上报手机端,工作人员立即现场检查牛只,让牧场做到早揭发早治疗,减少淘汰和用药。2精准饲喂系统精准饲喂系统记录每一种原料的投料量,其投放精准率可达98以上。在TMR车辆上安装数据收发装置,装置连接TMR车辆,实时记录每次称重的数据,并上传系统,精准监控每一次装料和放料的数据。员工在系统中调整下一餐
92、饲料配比,TMR车辆驾驶员根据设备显示的调配方案进行添加,实际加料数据传回系统,便于对员工做出管理,提升投料精准度。再者,传输到系统的实际用量也会发送到库管,库管根据实际用量进行一键出库。最后,系统根据采集的饲料量精准测算出饲料的产奶效率,及时对饲养管理作出决策。五、应用成效经济效益:通过应用电子项圈、建设智慧牧场系统,有效实现信息数据互联互通,提升奶牛福利,提高奶牛效率,人均劳效提升20以上,成本精准核算每年可节约人力物力成本200万元,带动牧场收入500万元以上。12数据要素 商贸流通通过对客流、消费行为、交通状况、人文特征等数据的挖掘,企业可以深入了解消费者的需求、偏好和购买行为,精准定
93、位目标客户群体,制定个性化的营销策略,提高营销效果和客户转化率。通过对供应链各环节的数据采集和分析,企业可以实时掌握库存水平、物流状态和销售情况,优化库存管理、降低库存成本,提高供应链的效率和响应速度,提升供应链综合服务能力。彭州市标果(西南)智慧农产品供应链服务基地暨结算中心项目一、申报单位成都府葆仓储服务有限公司二、案例背景1行业(产业)发展问题:(1)生鲜农产品企业在进行仓储保存,冷链配送时,传统供应链模式和技术不能够保障生鲜农产品的新鲜度;(2)市场仓储招租信息较少,彭州市目前仅有6处仓储招租,招租仓储位置偏远、物业形态较差,且半数以上冷库设施设备陈旧老化,缺乏针对多品类生鲜农产品的数
94、字化冷链管理设施设备;(3)区域产业融合发展步伐缓慢,本地生产性服务业对工业发展的服务提升能力较弱,科技服务业发展进程严重滞后,信息传输、计算机服务和软件业等的增速落后于服务业发展平均水平,且区域尚未形成城市配送模式;2需要的数据类别:数据要素商贸流通;3解决的数据流通的卡点、堵点:元数据基础设施、数据公共化基础设施;4142三、解决方案1经验一:物流基地数字化管理(1)思路目标:通过数字化手段,依托基地数字化管理平台,通过全要素(人、车、货、场、设备)、多业务(生产、安防、物业)全面智能感知,采集相关企业数据,并对企业数据进行整合、分析、研判,构建起一个车、路、人数据互联互通的物流基地管理网
95、络,实现深度数字化管理。(2)主要举措及具体做法:在作业智能化方面,通过引入物联网、大数据、云计算等先进技术,实现仓库内外的信息互联互通,提高仓储物流管理的实时性和准确性,实现订单管理、库存管理、出入库管理等功能,实现实时监管仓储情况、销售情况等,调整仓储和采购方案,降低企业采购和储存成本;同时,建设自动化立体仓库,购买无人搬运车(AGV)、智能输送线等设备,提高仓储作业效率,降低人工成本。自动化立体仓库利用高度空间,实现货物的立体存放,提高仓库利用率;无人搬运车(AGV)可根据系统指令,自动完成货物的搬运任务,减少人工干预;智能输送线则可以实现货物的快速转运,提高作业效率。基地的运输管理系统
96、总共分为七个节点:车辆进入电子围栏识别车辆到库签到货物发运时间车辆离开电子围栏识别在途GPS定位跟踪车辆到达收货点电子围栏识别货物签收上传电子回单。车辆进入基地外电子围栏范围内,加入基地外排队队列,基地根据基地情况,呼叫基地外车辆进入基地,道闸自动放行,车辆进入基地排队序列,车辆排队登记后,基地方或基地客户在监控大厅/客户场站管理可查看排队车辆信息。基于全栈AI技术,为基地周界、内部道路、厂区、走廊、室内提供全方位综合安防保障,在基地内部道路安装高清摄像头,结合车牌识别技术,对车辆数据信息进行采集分析处理,提供智能车牌识别通行方案,实现对进出基地车辆的实时监控和管理。在人员出入口提供智能刷脸通
97、行方案,通过人脸识别技术,实现对人员流动的监控和分析。通过视频监控系统、红外报警装置等技术,对基地周边进行24小时监控,防止未经授权的入侵。实现基地可视化、数字化、智能化管理,赋能基地安防智慧化。通过在途GPS定位跟踪,打造车联网智能体,提供场景化车联大数据分析能力,构建数据库,支撑车辆动态,轨迹路径,驾驶员画像,零部件故障诊断等预集成套件,同步监控车载端、数据传输、云平台、移动应用等端到端的数据安全。在车辆数字化管理方面,通过对前端物流数据的采集,实现物流运输的全程监控和跟踪,提高运输效率,确保货物安全准时送达,同时减少人工操作的错误和延误,实现基地高效物流服务、提升基地物流水平。2经验二:
98、产业供应链数字化管理(1)思路目标:针对生产端及销售端需求,帮助上游就近集货,根据下游需求即时供货,帮助供应商/品牌商实现高效且富有弹性的供应链管理,降低下游库存压力,有效应对市场变化,及时调整生产供应计划。(2)主要举措及具体做法:打造供应链管理库存功能模块,除提供基础仓储管理能力外,还提供数据分析和决策支持,通过收集和整合供应链和分销渠道的数据,进行精准的市场预测和销售分析,从而为企业提供精准的库存管理决策支持服务,帮助企业更好地制定仓储规划,降低仓库成本,提高市场竞争力。围绕核心企业及其上下游(1+N),贯穿原材料采购、产品生产加工、库存管理、物流运输、渠道销售等供应链环节,打造完整的供
99、应链综合服务功能模块,基于对供应商管理、采购管理、库存管理、物流管理、销售管理等一体化数据的收集,运用云计算和大数据技术,为企业提供弹性计算资源、大数据存储和数据处理、分析及挖掘能力,支持企业进行大规模的数据分析和应用创新,为企业生产、营销、投放决策提供数据支持,挖掘潜在的商业价值。四、创新点1技术创新:以信息交互为主线,使用条形码、射频识别、传感器、全球定位系统等先进的物联网技术,集成自动化、信息化、人工智能技术,以提高仓库的生产率和效率,最大限度地减少人工数量,同时减少错误。智能仓储完全解决了对人工的依赖问题,在智能仓储系统(如C WMS)的帮助下,自动接收,识别,分类,组织和提取货物。智
100、能仓储模块主要包括WMS(仓库管理系统)和WCS(仓库控制系统)两部分。智能仓储WMS与传统WMS相比,除了具备进销存盘等基本功能外,还要有强大的仓储运营流程管理能力。2模式创新:运用区块链、5G、RFID技术,打造供应链+金融功能模块,通过整合产业链各方企业群体,集成完整交易场景,以数据管控与物流控制为手段,让买卖清晰、让交易透明、让货物可处置,实现商流、物流、信息流、资金流、证据流的透明可视与可追踪,再引入金融服务机构,实现真正的供应链金融,最后以“互联网+物流+金融”模式为基地内企业提供资金托管、小额贷款、物流保险、仓单质押等增值服务。3管理创新:在冷链物流管理方面,搭建基地冷链仓库监管
101、溯源体系,建立完善冷链仓库监管溯源体系,对冷链食品的产地、生产日期、运输过程等信息进行全面记录和监控,实现科技行业食品保供;建设监管仓,用于存放冷链食品;建立多支专业的冷链数字化运行车队,负责冷链食品的运输;建设冷链全过程立体追踪元件、智能仓库对物流基地的所有配件进行运转对接、自动分类、自动仓储,从分拣、装配、物流等方面,形成全方位无人监控和无人管理。434413积微物联大宗商品电子商务平台一、申报单位成都积微物联集团股份有限公司二、案例背景钢铁产业是国民经济的基础,是制造业的先导。2011年以来,微利、亏损成为钢铁行业的常态,钢铁物流成本高,钢铁生产企业亟需发展现代物流来延伸产业链,钢贸商追
102、求功能齐全的供应链解决方案,由此催生了产业链电子商务平台的建设。以钢铁为代表的大宗商品产业链近年来发展迅速,但也面临以下主要痛点:1)产业链上的生产、加工、销售、物流、终端用户等上中下游发展离散,流通成本高效率低;2)大宗商品现代物流资源配置率不高;3)行业信息严重不对称,价格预测准确率低,企业决策缺乏参考。在海量行业数据产生的同时,如何高效解决行业数据孤岛、数据重复、数据冗余、数据流通等问题,从而有效利用新一代信息技术打破大宗商品产业链的传统运营模式,解决发展痛点,是公司建立大宗商品电子商务平台的一项重点目标。三、解决方案积微物联大宗商品电子商务平台以线下达海实体基地和线上积微电商平台族群双
103、平台双品牌运营,深度参与行业数实融合,优化配置产业链供应链资源,实现行业海量数据高效应用,切实助力产业链降本增效。1建设线上交易平台族群高效链接上中下游企业,解决流通效率低和成本高的问题。平台构建了28个线上子平台,打通产业链各节点,整合数据,让上中下游的交易变得更简单。其中,钢铁平台以竞价、抢单、挂牌、资源预售等模式,提供钢铁产品现货、期货销售服务,实现了交易、生产、仓储、加工、物流、质量、结算等环节一体化协同,同时,还打造了仓小白、货小白等供应链金融产品,进一步增强了业务综合竞争力,是西南地区最大的互联网+钢铁服务平台。供应链服务平台以业务产品化、产品标准化创新商业模式,围绕园区,为产业链
104、上下游核心企业与实体产业提供多元化、一体化、数字化的供应链服务。循环平台致力于解决闲废资源处置痛点,为用户提供包含废钢铁、废有色金属、闲废材料、备品备件、报废资产等资源的竞卖、供需、分级分类、危废固废处置等高效、精准、专业化定制服务。化工平台为用户提供涉及钒钛产品、石油焦和纯碱产品等的跨境电商、多式联运、出口代理、工厂直连等一站式服务。五、应用成效经济效益:项目主要经济收入来源于租赁业务收入、物管业务收入。经测算,项目建成后企业年营业收入和利润将增加10以上;将增加10以上在当地的增值税、城市建设税、教育附加税、企业所得税等税金的年纳税额。社会效益:(1)项目建成后,应用“互联网+物流”模式打
105、造全国超大型冷链物流基地,运用大数据和云计算技术对物流活动进行规范化管理,极大提高农产品冷链流通效率,区域农产品周转周期缩减到1日内,产品损耗降低15以上;(2)项目将运用大数据和云计算技术对物流活动进行规范化管理,推动区域农产品交易电商化、数字化、专业化、集约化水平明显提高,区域农产品电商孵化模式基本建成;(3)项目建设成为西南地区最大的标准化、智能化农产品仓配中心,通过自主研发、外包研发等全国最先进的智能排线系统,实现高效配送、智能仓配、自动分拣、基地内无人驾驶等智能化技术,显著提升商贸物流中心运行效能;(4)项目具有很强的集聚功能,规模化运营能够降低该区域整体物流运作成本,使当地企业能够
106、获得更多的利润,获取市场竞争优势,从而为当地创造良好投资环境;(5)项目将会提供大量的建筑施工、管理、生产、研发等工作岗位,提供就业岗位超100个;同时间接带动饭店、商场、娱乐场所以及钢铁、水泥等领域的就业,具有明显的拉动就业效果。45462建设线下物流基地和线上智慧物流平台解决大宗商品资源配置率不高的问题。平台采用自营、加盟、监管、协议等多种方式推进达海模式在西部地区节点城市的复制推广和对外扩张,布局线下基地近50个。仓储方面,平台自主研发了行业领先的数码仓系统,以物联网、区块链等信息技术实现园区智能化管理、货物精准定位、客户自助办单、加工可视化操作、园区3D可视化导航等,打造信息化、数字化
107、、智能化园区。货物监管方面,平台以技术赋能建设智慧监管数控平台,将监管作为业务模式进行培育,实现“系统管货、技术守货、巡库查货”。同时,搭建智慧物流平台,以”前平台+后市场+多式联运”构建物流生态圈,针对用户物流运输需求,提供汽车直发、铁路+公路、铁水联运等多种解决方案中的最优方案。3强化数据治理与规范提升数据驱动的一体化柔性运营管理和智能辅助决策等能力。积微物联以DCMM(国标数据管理能力成熟度模型)为基准,积极推荐核心数据、业务指标数据等治理工作,同时面向业务领域建立运营及决策的多维数据模型、智能分析模型,为各级业务管理和决策提供多维度、多层级、多粒度的数据支撑。截止2023年底,积微物联
108、实现对接业务系统共计16个、标准化各类数据指标294个、开发各类数据接口315个,构建各类数据模型应用40余个,成功实现经营数据的统计、分析、可视化及业务风险预警的智能化管控。目前,积微在数据治理方面已经通过DCMM三级、两化融合挂历体系AAA级认证。4搭建大数据应用平台和西南钢铁指数平台解决行业信息不对称和价格预测难的问题。大数据应用平台实现了循环定价模型、精准营销、清风反腐、吞吐量预测、客户画像、产品画像、仓储交互分析报表、运营数据看板等在线数字化工具和产品。西南钢铁指数,利用大数据技术采集实时交易数据、钢厂报价数据、区域市场数据、互联网资讯数据,通过模型生成价格指数、信心指数、行情地图、
109、库存指数、区域价差、期现价差等,为客户提供市场行情预判、风险预警、决策支持等信息服务,将传统的按计划生产转变为按大数据组织生产并实现精准营销,帮助客户智慧决策。四、创新点(1)理念及模式创新:公司聘请了世界500强埃森哲公司完成平台的整体规划和顶层设计,建设线下物流园区,创建“达海”品牌,并打造了线上电商平台族群,创建“积微”品牌,高效链接产业链上中下游企业。相较于同行大多数纯线上电商平台,积微重资产打造线下基地,双轮驱动,实属行业创新之举。(2)技术创新:公司平台搭建与行业先进技术深度融合,分别与物联网、人工智能、区块链、大数据、云计算、智能AI、自动控制、智能装备、数字孪生、生产物流场景以
110、及能源环保场景融合,实现了精准定位、货物识别、信息追溯、价格预测、智能分析、远程操作、故障告警等各项功能。(3)机制创新:公司拥有11年的平台建设经营,为持续提升技术服务能力,并且将技术服务与行业智改数转深度结合,成立了技术全资子公司,在搭建自身平台的同时,持续推进产品SAAS化,为生态圈企业提供数智化转型服务,使得技术团队的视界和能力拓宽至整个行业,从而让技术更懂行业,并且反哺公司电商平台的建设。五、应用成效经济效益:目前,积微物联大宗商品电子商务平台连接和服务产业链上下游企业超过11万家,聚合力在西南乃至整个行业都位居前列。其中,线上交易平台族群覆盖品类7000余种,年业务规模量已达150
111、0亿元;线下物流基地年吞吐量超过3000万吨,年加工能力超过300万吨,入园企业超过100家;智慧物流平台拥有运输干线53条,链接货主2400余家,链接车辆超过12万辆,整体年运量超过5000万吨;平台助力积微物联整体年营业收入超过110亿元。平台荣获工信部服务型制造、大数据产业发展试点示范等国家和省市区授予的资质、荣誉超200项。社会效益:大数据应用平台为全产业链各环节提供智能运营、安全生产、行业决策、经营风险、趋势判断等服务,全面驱动企业的数据运营和智能管理,为客户决策提供实时、动态、快速的数据支持,目前共有应用64个,已实现核心业务100在线化;西南钢铁指数平台用户达15万余家,月均点击
112、量100万以上,每日活跃用户3000余户,月文章平均分享率4.56,行情预判准确率80以上。同时,平台的发展年均吸收就业人员近1300人。474814基于“货易通+”的全产业链数智小生态场景一、申报单位成都蓉通微链科技有限公司二、案例背景在钢材贸易行业面临转型升级的关键期,传统销售模式难以适应市场需求,导致企业生存压力增大。蓉通微链针对这一行业发展问题,提出了“货易通+”全产业链数智小生态场景。该案例需要解决的核心问题是提升钢铁贸易行业的数字化水平,整合产业链资源,优化数据流通。所需数据类别包括供应链交易数据、物流仓储数据、金融资金数据等。案例致力于解决数据流通中的卡点、堵点,如信息不对称、数
113、据孤岛等问题,通过数智化手段提升全要素生产率,推动钢铁贸易行业向更健康、可持续的供应链服务能力转型。三、解决方案在钢铁贸易行业面临数字化转型的迫切需求下,蓉通微链基于“货易通+”全产业链数智小生态场景,确立了以数据为核心,推动行业内数据协同、复用、融合创新的思路目标。具体而言,该场景旨在通过构建一个高效、互联互通的数字化平台,打破信息孤岛,实现产业链上下游数据的无缝对接和高效流通,进而提升整个行业的运营效率和服务水平。为实现这一目标,蓉通微链制定了以下三个主要举措:1 构建新一代“大平台、微服务”架构为满足多租户和多账户的应用需求,蓉通微链自主研发了新一代“大平台、微服务”架构,搭建了积微工业
114、互联网平台,并进行了攀钢云的部署。该架构具备柔性、服务化和可扩展性,可以支持企业在流程管理和业务管控上的个性化需求。此外,微服务架构的实现使得业务功能能够独立部署和灵活扩展,为数据协同提供了强大的技术支撑。2 设计多功能子系统,实现数据复用和共享在平台层和应用层设计中,蓉通微链注重数据的复用与共享。通过感知层对时序数据、结构化和非结构化数据的采集,以及边缘计算服务,为平台层提供了丰富的数据源。在平台层,我们采用微服务架构构建技术底座,为业务应用系统提供一系列服务化功能,包括认证中心、授权中心和流程中心等。这些功能不仅支持统一应用门户的建立,还为工业集控场景、智能应用和工业视频等领域提供了服务支
115、持。在应用层,我们采用服务组合的方式构建应用,各种服务功能独立部署在不同进程中,通过轻量级交互机制进行通信。这一架构思路使主要业务逻辑在各服务层处理,具备良好的独立性、可配置性和可扩展性。具体子系统的设计根据钢铁贸易行业的实际需求,涵盖了采购管理、库存管理、销售管理、资金管理、基础管理和配置管理等多个系统。这些子系统通过数据共享与复用,实现对采购、销售、库存和资金的数字化管理,打破了业务环节之间的数据壁垒,提高了数据的使用效率和价值。3 模式创新,推动数据融合创新应用在数据融合创新应用方面,蓉通微链注重模式创新。首先,我们通过与上游钢厂和下游客户的紧密合作,建立了稳定的供应链关系。利用平台的数
116、据协同功能,实现供应链上下游数据的实时共享与协同处理,提升了供应链的透明度和响应速度。其次,我们积极引入金融机构和物流企业等合作伙伴,通过平台的数据共享与协同处理功能,实现深度整合和共赢发展。例如,与金融机构合作推出的供应链金融服务产品,为上下游企业提供了便捷、495015低成本的融资渠道;与物流企业合作推出的智能调度和运输优化服务产品,提高了物流效率和服务质量。四、创新点理念创新:通过构建新一代“大平台、微服务”架构和多功能子系统,蓉通微链实现了产业链上下游的数据无缝对接与高效流通。这一数据协同模式有效打破了传统钢贸供应链的壁垒和信息孤岛现象,提升了数据利用效率与价值。同时,通过引入合作伙伴
117、共同参与数据协同,实现了上下游生态的深度融合,创造了多方共赢的局面。技术创新:平台采用微服务架构,保证了系统的灵活性和可扩展性,同时利用物联网技术实现了对数据的全面采集和智能分析。模式创新:蓉通微链根据不同企业的规模和需求提供个性化定制服务,确保为客户提供最合适的解决方案。这种个性化服务不仅满足客户实际需求,提升了整体运营效率,还提高了客户的满意度和忠诚度。我们通过持续收集客户反馈,优化和改进服务质量与水平。管理创新:平台通过数字化手段对采购、销售、库存和资金等业务进行管理,打通了业务环节之间的数据壁垒。这种数字化管理模式显著提高了业务处理效率与准确性,降低了人工成本和错误率。此外,数据分析功
118、能为管理层提供了更精准的市场洞察与决策支持。通过数字化管理手段,不仅提高了业务办理效率和资金管理安全性,还促进了小生态的协同共赢,为钢贸行业的数字化转型和高质量发展提供了有力支撑。五、应用成效经济效益:该场景汇聚了上游钢厂、下游客户等千余家企业,实现了超5000万吨的仓储和运输量,有效促进了产业链的资源优化配置和降本增效。特别是在提升业务办理效率、资金管理效率和业务管理数字化水平方面,企业获得了实实在在的收益,如重庆某公司业务办理效率提升了约40,资金管理效率和安全性得到显著提升。社会效益:该场景通过数据互通和资源整合,促进了钢贸供应链业务的上下游生态服务,提升了整个行业的运营效率和智能化水平
119、。同时,平台还提供了个性化定制服务,满足了不同企业的实际需求,促进了行业的共赢共享和可持续发展。这些成效不仅体现了“货易通+”解决方案的创新性和实用性,也为钢铁贸易行业的数字化转型和高质量发展提供了有力支撑。“数据要素”跨境电商智能客服系统一、申报单位成都信通信息技术有限公司二、案例背景随着近些年我国跨境电商的蓬勃发展,参与跨境电商各个环节的厂商和用户越来越多,针对希望投身跨境领域的产业链生产者、消费者、产业链商家等不同用户,对于跨境知识、行业经验、相关成果的获取需求呈暴发性增长,因此针对跨境行业的人工客服要求极高,客服要了解关税贸各个环节的政策、法规、方案,要应对不同用户的不同环节的问题解答
120、,人工客服无法满足超负荷工作,因此急需利用人工智能大模型技术结合专业领域知识库,构建一套人工智能客服系统。该系统通过主流大语言模型技术,基于大语言模型强化意图识别和跨境电商行业术语理解,让“找不到、读不懂、不理解”的政策成为历史,体现出AI+跨境业务服务的强大推动力。三、解决方案1、建设目标本项目以跨境电商智能客服应用为切入,借鉴业界先进经验,以跨境领域知识库和客服智能问答为应用场景,结合成都市跨境电商政策数据和进出口整体行业运行的数据积累,自主研发以通用大模型技术驱动的跨境电商智能客服产品。逐步替代释放人工客服繁重的工作量,逐步减少对人工客服精通跨境全链条知识面的要求,同时在建设过程中不断积
121、累相关数据,逐步完善跨境电商行业领域的高质量数据集,并积极引入多源数据资源,为跨境电商智能应用的集群化发展提供充足的“数据养分”,形成强大助力。5152跨境电商人工智能客服系统技术架构跨境电商人工智能客服系统的总体技术架构设计包括几个主要部分:通用人工智能大模型底座能力、领域专业知识管理、客服处理能力、安全与合规管理以及用户反馈等系统。这些组件共同覆盖了用户交互、后台管理和持续改进的全流程,用户可通过开发者API接口调用基础大模型底座平台能力集成到已有系统形成人工智能应用。2、建设步骤组织技术预研组,研究、评测、选择国内开源大语言模型,并进行技术验证。组织团队与跨境电商业务专家沟通,形成跨境政
122、策、知识的收集整理框架。组织人员通过整理分析跨境电商公服平台近5亿条数据的结构,完成跨境知识图谱的选型和建设。组织收集整理近2000条跨境电商领域的常用问答数据以及200份相关政策文件,构成了跨境电商知识库。组织团队进行提示词工程的开发,如何使模型发挥出最优的性能,来完成跨境电商方向的指令任务。设计GPU算力配置,设计系统部署资源及相关方案。完成大模型部署与引擎配置。完成后端包装API的开发工作。完成前端客服聊天框展示界面的开发调优工作。3、实施模式原有智能客服系统一般基于深度学习技术构建实体识别模型、关系识别模型以及实体关系预测模型,并采用多点引导优化算法分别对实体识别模型、关系识别模型以及
123、实体关系预测模型进行优化。此模式的技术难度极大,在LLM技术还未大规模涌现的情况下,是合理的解决路径。自2022年11月30日ChatGPT发布以来,AI大模型在全球范围内掀起了有史以来规模最大的人工智能浪潮。国内学术和产业界在2024年也有了实质性的突破。各行各业开源闭源大模型层出不穷,形成百模大战的竞争态势,过去1年国内大模型已经有了长 足 的 进 步。通过第三方评测,综合能力超过GPT3.5和Gemini Pro的模型有11个,本次建设最终就是选择基于国内阿里云的通义千问Q w e n 7B模型搭建跨境智能客服,从用户语义理解、逻辑与推理能力,及项目实施难度,技术迭代成本等都有比较好的表
124、现。四、创新点1、跨境智能客服系统通过大模型技术,解决以往自动客服理解能力低、多语言能力弱的问题,提供多轮对话和多语种回复能力,更好链接用户意图与对应知识体系,根据用户的问题给出更加针对性的回答,通过自然语言交互的方式让企业便利的了解产业政策要求,包括政策补贴,业务申报等信息,解决用户“不了解、看不明白、也不会申报政策”等现实问题,让“找不到、读不懂、不理解”的政策成为历史,体现AI+跨境业务服务的强大推动力。2、跨境电商人工智能客服系统建立一个全面的系统技术架构。该技术架构应覆盖问答系统的全生命周期,包括问题接收、内容理解、知识匹配、回答生成和反馈收集等环节。同时,考虑通用大语言模型快速发展
125、趋势,采用松耦合的结构进行搭建,未来支持更先进,更准确的大语言模型进行快速替换,用户使用体验更佳。此外,建立必要的平台运维保障体系,确保系统的高效性和可靠性,并为系统提供法规遵循和数据安全的保障。3、采用通用大语言模型+领域专业知识库体系的模式,创新实现跨境智能助手系统,利用我司在跨境电商领域多年服务经验,整理了跨境政策相关问答等相关知识条目,已初步建立跨境电商政策和行业知识库。535416五、应用成效社会效益:跨境智能客服系统通过大模型技术,解决以往自动客服理解能力低、多语言能力弱的问题,通过提供多轮对话和多语种回复能力,更好链接用户意图与对应知识体系,使回复不再是以往呆板的复制粘贴,而是更
126、加人性化,能根据用户的问题给出更加针对性的回答。基于大语言模型强化意图识别和跨境电商行业术语理解,通过自然语言交互的方式让企业便利的了解产业政策要求,包括政策补贴,业务申报等信息,解决用户“不了解、看不明白、也不会申报政策”等现实问题,让“找不到、读不懂、不理解”的政策成为历史,体现出AI+跨境业务服务的强大推动力。经济效益:建设完成跨境电商人工智能客服系统后,采用“机器人一线客服+人工二线客服”的模式。客服在专业能力、人工成本的限制将消失,客服服务可升级为724小时的全天候客服服务。信通公司将探索在满足跨境需求并引导企业客户购买跨境专业辅导服务的方面获取一定收益,未来可以在省内8个综试区开展
127、试点并获取额外服务收入。数据要素 交通运输交通领域数据聚合价值高,促进多元数据融合,可以培育新模式新业态。推进高质量数据集建设和复用,加强人工智能工具应用,将有助于企业提升运输效率。打通车企、第三方平台、运输企业等主题之间的数据壁垒,促进道路基础设施、交通流量数据、驾驶行为数据等多源数据融合应用,可以提高智能汽车创新服务、主动安全防控等水平。成都未来科技城智能网联交通数据要素创新应用一、申报单位国汽智端(成都)科技有限公司 二、案例背景截至2024年6月底,成都市汽车保有量超过600万辆,稳居汽车保有量第一城,其城市道路的交通拥堵、交通安全和出行便利等问题日益严重,成为城市发展中的重要挑战。面
128、对日益复杂的城市交通状况,传统的电警、卡口、流量检测器等信息化手段仅能保证部分非现场执法业务和交通数据的采集工作,在交通目标感知、交通事件预警、运行数据分析等方面仍存在提升空间,来满足现代化城市交通管理、交通安全、出行服务等方面需求。按照车路云一体化技术路线将车端、路端和云端数据进行融合处理、事件分析和挖掘应用,具有实时、精确和全面等优点,在提升出行体验、确保交通运输安全这两个方面发挥了重要作用,同时也为解决上述城市交通问题提供了有力的数据支撑。三、解决方案成都未来科技城智能网联交通示范区项目依托车路云一体化技术,通过云计算、物联网和大数据技术,将车辆、道路和交通管理系统无缝连接起来,实现数据
129、的实时采集、传输、分析和应用,可提升交通管理的效率和精确度,改善用户出行体验,推动城市智能化发展,5556同时为交通安全做出贡献。架构设计下图为系统数据架构总图,各类设备车辆及厂商云平台通过接入网关将数据接入云平台,云平台通过强大的数据接入和处理能力最终以数据服务形式给各类应用提供数据支撑。图:系统数据架构总图路侧设备、网联车辆、自动驾驶车辆和无人服务车辆负责提供基础数据,包括视频流数据、雷达感知数据、运行状态数据等,RSU则通过接入信号灯学习机或串口服务器读取信号灯相位数据,通过对接云平台接口获取并播发点位交通事件和地图数据,云平台通过接入设备,车辆和厂商云平台实现对设备、车辆、厂商、设施、
130、用户、配置、站点、线路、任务、交通等所有相关数据的接入和存储。数据存储库根据数据类型分为结构化数据、时序数据、对象数据、文档数据和数据缓存五大类。大数据处理提供数据采集、数据清洗、数据计算和数据应用能力、数据治理、数据安全、数据集成从纵向实现数据的综合管理能力,最后商业智能实现对多源数据的整合分析能力。数据要素服务以智能网联汽车为核心载体、路侧感知系统为基础载体、云端计算系统为应用载体产生的数据要素资产迅速增长,包括了车辆运行状态数据、道路交通情况等众多方面的信息,数据已经成为汽车、交通创新发展的基础要素。对数据要素的挖掘,不仅能为交通效率提供强有力的支撑,还是赋能汽车、交通产业变革和数字时代
131、新经济发展的必然选择,因此示范区建设提供了以下两种数据要素服务。车路协同服务基于路侧设备和智能网联车辆上报的交通实时数据,不仅能够对不同交通参与者进行感知识别,形成特定交通参数,还能计算分析形成多种交通事件,为交通运行管理提供依据。表 1:交通要素感知识别表交通参与者1行人;2自行车;3三轮车;4圆形罐装车(油罐车)5危化车;6渣土车;7搅拌车;8巴士;9消防车交通参数1路口断面流量;2路口车道流量;3流量(当量数);4路口车道大车流量;5路口车道中车流量;6路口车道小车流量交通事件1机动车倒逆行;2违法变道;3连续变道;4交通事故上报;5道路施工;6交通拥堵;7异常停车车路协同服务中产生的交
132、通参数数据有助于改善城市道路交通治理中的交通拥堵和交通安全问题。将通过路侧融合感知得到的延误时间进行分析整合,得出路口的最大车均延误,用以评估路口甚至区域的交通通行效率,为路口信号灯配时优化、交通管理措施等提供建议,在一定程度上缓解交通拥堵。此外,通过不同车型的流量数据可以识别出交通流中的大型车占比,从而实时检测路口或区域交通的安全运行环境,并可针对大型车提出适当管理建议和路径规划建议,保障交通运输安全。路侧系统融合计算形成的各种交通事件可以为交警部门交通事件的快速响应提供实时信息和处理建议。如系统识别出交通事故,以短信等方式通知交警前往事故地点进行处理,提高事件处理效率。智慧出行服务充分利用
133、数据和技术赋能公交行业,从解决行业痛点出发,以“快速、准点、聚客”为目标。基于自动驾驶公交车客流、进出站和线路等数据进行分析,形成常用行驶路线和客流高峰时段等信息,帮助公交集团更有效地调度车辆和优化公交线路。同时将便利高效的出行方式融入公交行业数字化转型布局中,打造新型智慧公交出行体验。表:自动驾驶公交数据自动驾驶公交数据1客流信息;2进出站信息;3计划发班信息;4线路信息;5驾驶员信息;6组织架构;7站点信息根据网约车车端上报数据,智能网联服务平台可实时向网约车提供路径规划、网联场景预警、车速引导等服务,支持网约车在重点活动、恶劣天气时能够保持运行通畅,补充5758城市交通运力,做到快速、安
134、全、便捷地服务民众出行。同时推动多模式联动的一体化出行发展,为用户联程出行规划提供了更多选择。表:网约车车端数据必须上报的数据精度、维度、高程、车道编号、限速值、车辆编号、定位精度、时间同步方式、坐标系类型等可以上传的数据横摆角速度、油门开度、发动机输出转速、发动机扭矩、制动踏板开关、制动踏板开度、制动主缸压力、油耗等四、创新点(1)系统数据贯通,实现亮点服务示范区车路云一体化系统实现了车端、路侧与云端的数据贯通,利用多源数据要素实现的各类智能网联亮点服务,相对于传统的智能网联应用场景服务,更加精确、实时和智能,且具有实际应用价值,为城市管理、交通运输、驾乘体验等方面都带来了显著提升。(2)行
135、业数据共享,提升应用价值基于智能网联服务平台整合车路云基础数据,实现车路协同和智慧出行服务,跨行业提供交通数据资源,实现工信、交通、交管等部门的数据交互共享,提升数据应用价值和流转效率,为交通领域跨行业合作与创新带来了新的机遇和可能性,推动行业数字化转型。(3)保障数据安全,共建产业生态作为率先接入交通运输行业CA、率先使用国密SM2数字证书的示范区,依托自主可控、安全可信的智能网联交通应用服务,赋能车路云各端多个产业,在运营过程中平台侧整合的多源实时数据反馈到车端,为自动驾驶技术发展提供技术迭代依据,降低车端配置和研发成本,推动多个产业共同发展。五、应用成效经济效益:车路协同服务所提供的动态
136、交通数据整合分析减少了因交通事故及拥堵造成的直接经济损失,并通过技术创新激发了新的产业发展机会,带动了相关产业链的增长。依托未来科技城示范区项目对接产业链上下游相关企业20余家。自动驾驶公交车和网约车出行数据分析一方面可以帮助运营企业通过优化车辆调度方案和路线规划,减少等待时间和空驶率,优化服务覆盖范围,提高车辆运行效率,降低运营成本;另一方面可以提升车辆运营服务质量,吸引客流,提高智慧商业化运营的经济效益:。社会效益:智能网联服务平台侧累计已收集违法变道、超速等12类车路协同事件,非网联车目标检测16600万辆,轨迹1440000万条,交通参数数据162000万条,交通事件上报1790万条,
137、这些数据为政策制定和交通管理提供了数据支持;另一方面,示范区已开展国际科教园区自动驾驶小巴通勤接驳及自动驾驶出租车服务测试累计已完成3039公里,1084小时园区示范运营工作,提供接驳服务1000余人次,测试数据分析有利于提升公共交通服务质量及居民出行体验,推动智慧城市的建设进程。596017轨道交通智能数据优化系统 一、申报单位四川国软科技集团有限公司 二、案例背景轨道交通作为城市交通的重要组成部分,其智能化水平直接关系到运营安全和效率。随着技术的发展和城市规模的扩大,轨道交通线路也不断扩展,难度和复杂性也在不断增加,轨道交通面临着数据量大、实时性要求高、分析复杂度增加等挑战。然而,传统的人
138、工方式存在诸多问题,如效率低、覆盖面不全、结果不准确等。此外,人工的主观性和局限性也难以满足现代轨道交通对高精度、高效率的需求。因此,传统的方法已经难以满足现代轨道交通发展的需求,如何实现轨道交通的智能化、自动化,提升准确性和效率,亟需引入智能化的数据优化系统来提升效率和准确性。三、解决方案为了应对轨道交通运营的挑战,我们提出了一套智能数据优化系统解决方案,具体包括以下几个关键环节:1数据采集与整合:通过传感器、摄像头等设备,实时采集轨道交通系统的运行数据,利用高精度传感器监测列车的运行状态,如速度、加速度、振动等,确保数据的实时性和准确性。通过摄像头和视频监控系统,实时采集轨道的振动、应力、
139、温度等数据,及时捕捉到列车和线路的视觉数据,传感器数据的采集频率高,能够覆盖轨道的每一个关键点,确保数据的全面性和准确性用于故障诊断和安全监控。同时,整合历史数据和外部数据,如列车控制系统、信号系统、气象数据、天气、交通状况等,构建统一的全面数据平台,形成统一的数据仓库。通过数据融合技术,如卡尔曼滤波、神经网络等,提高数据的一致性和可靠性,确保数据的一致性、完整性和数据的全面性、准确性,存储历史数据和实时数据,为数据分析和决策提供支持,采用分布式存储技术,确保数据的高可用性和可扩展性。2实时数据处理:采用流处理技术,如Apache Kafka、Apache Flink等,能够快速响应数据变化,
140、提供实时监测和预警,实现数据的实时采集、处理和分析,确保监测的时效性。在数据采集的边缘节点部署边缘计算设备,减少数据传输延迟,提高数据处理速度,实现数据的本地处理和分析,减轻中心服务器的负担。3数据清洗与预处理:对通过对采集的数据进行清洗和预处理,去除异常值、重复记录和噪声,确保数据的准确性和可用性。采用自动化的数据清洗工具,提高数据清洗的效率和效果,进行特征选择和特征提取,提取对分析和预测有用的特征,提高模型的性能。4数据分析与挖掘:运用机器学习算法技术,如回归分析、分类算法、聚类分析等,对数据进行深入分析,发现数据背后的规律和趋势,实现故障预测、健康状态评估等功能。应用深度学习技术,如卷积
141、神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等,处理复杂的数据关系,提高分析的深度和广度。通过深度学习模型,实现对图像和信号数据的智能识别和分析,利用机器学习模型,实现故障预测、健康状态评估等功能。5可视化展示:通过可视化技术,将复杂的数据分析结果以直观的方式展示给用户,便于理解和操作。开发交互式可视化工具,允许用户通过图表、地图等形式,直观地查看监测数据和分析结果,实现实时数据的动态展示,用户可以实时查看列车运行状态、线路状况等信息。利用动画和实时图表,展示数据的变化趋势和异常情况。6决策支持系统:结合专家知识和经验,开发专家系统和决策树等技术,利用决策树和规则引擎技术,自动化决策过程,提高决
142、策的效率和准确性。通过规则引擎,实现复杂决策逻辑的自动化处理,为运营管理人员提供科学的决策支持,系统能够根据分析结果,提供维护建议和运营策略。7系统安全与隐私保护:采用数据加密技术,保护数据在传输和存储过程中的安全,防止数据泄露和滥用,利用加密算法,如AES、RSA等,确保数据的机密性和完整性。实施严格的访问控制策略,确保只有授权用户才能访问敏感数据,通过审计和日志记录,监控数据访问和使用情况,及时发现和处理安全事件,数据采集和分析过程中,注重数据的安全性和隐私保护。通过这些扩展和深化的措施,轨道交通监测智能数据分析系统将更加全面和高效,能够更好地应对轨道交通线路监测的挑战,提升轨道交通的运营
143、安全和效率。四、创新点1多源数据融合技术:系统能够整合轨道交通系统内部数据和外部数据,如天气、交通状况等,提供更全面6162的数据分析。这种多源数据融合技术不仅提高了数据分析的准确性,还增强了系统的适应性和灵活性。2实时数据处理能力:系统具备强大的实时数据处理能力,能够快速响应轨道交通系统的动态变化,提供实时的决策支持。这种实时数据处理能力是系统的核心优势之一,确保了系统的高效运行。3多维度数据分析:系统不仅分析单一维度的数据,还能够综合考虑时间、空间等多个维度,提供全面的分析结果。4智能故障诊断与预测:运用先进的机器学习算法,系统能够对设备故障进行智能诊断和预测,提高故障处理的效率和准确性。
144、这种智能故障诊断与预测技术是系统的创新点之一,显著提升了设备的维护效率。5数据安全隐私保护机制:在数据分析过程中,系统注重数据的安全性和隐私保护,严格遵循数据安全和隐私保护的标准,确保用户数据的安全采用加密技术和访问控制机制,确保数据安全,防止数据泄露和滥用。五、应用成效社会效益:1设备维护效率提升:通过对设备状态的实时监控和故障诊断,轨道交通系统能够及时发现并处理设备故障,减少设备停机时间,提高设备运行效率。例如,系统能够通过分析设备的运行数据,能够提前发现潜在的故障和异常,通过对历史数据的分析,系统能够预测设备故障和维护需求,并在故障发生前进行维护,避免设备停机,而减少意外停机时间。2安全
145、预警能力增强:系统能够及时发现安全隐患,制定有效的应急预案,减少事故发生的概率,保障乘客安全。例如,系统能够通过分析列车的运行数据,发现列车运行中的异常情况,并及时发出预警,避免事故的发生。3资源配置优化:通过数据分析,轨道交通系统能够更科学地配置资源,如能源、人力等,提高资源利用效率,降低运营成本。例如,系统能够通过分析列车的能耗数据,优化列车的能源使用,降低能源消耗,提高了监测效率:通过自动化和智能化的数据分析,大幅减少了人工监测的工作量,提高了监测效率。系统能够24小时不间断地监测线路状态,及时发现并处理问题。4提升了乘客体验:通过减少线路故障和延误,提升了乘客的出行体验。系统能够通过实
146、时监测和预测,减少列车晚点和取消的情况,提高乘客满意度。185G 车路协同云控平台一、申报单位中国联合网络通信有限公司成都市分公司二、案例背景全面贯彻落实党中央、国务院成渝地区双城经济圈建设规划纲要,加快推动四川省委省政府提出规划建设宜宾三江新区,宜宾市委市政府以实现碳达峰碳中和目标为引领,充分发挥动力电池产业优势,围绕动力电池及上下游全产业链,规划宜宾三江新区车路协同智慧接驳、智慧物流示范线项目,并作为世界动力电池大会重点展示区域,全力提升宜宾高端制造和绿色制造水平能力。建设目标和规模:在三江新区国际会议中心到国际会展中心6公里路段、四川时代至宜宾港方向6公里路段等区域打造车路协同示范线。结
147、合人工智能、边缘计算、5G、C V2等技术,部署涵盖智能网联辅助驾驶车、L3级自动驾驶物流车、微循环小巴等智能网联示范应用,共计12公里智能网联道路。打造车路协同示范线路,将2022年世界动力电池大会举办地两个主场馆连接起来。一方面满足参会嘉宾出行需求;另一方面,展示三江新区车路协同建设成果,方便乘坐体验,展示“电动宜宾”形象。平常时期,可以方便民众出行,提高民众出行体验,优化城市服务水平。还可以通过场景创造,培育本地车路协同产业并吸引相关产业落地,带动智能网联、自动驾驶、数据服务等产业发展,打造国内智慧交通与数字城市协同发展的标杆城市。三、解决方案宜宾三江新区车路协同智慧接驳、智慧物流示范线
148、项目依托5G、物联网、车联网、边缘计算、数字孪生、人工智能等创新技术打造智慧交通系统,协同指挥人、车、路、网、云,实现基础设施更高效运行。本方案将城市管理、安全监管、公共服务、产业升级进行横向打通、深度分析各项指标,推进城市的高效管理、精细运营和持续服务。通过建设通行效率、服务运营、运营监管、处置调度、信息服务五大场景,从不同层级实现智能网联的落地应用。基于5G车路协同打造出行前、出行中、出行后的全方位一体化的未来空间全出行链服务,方便管理者及时了解当前及未来一段时间内的交通流量并进行调整,满足人们的出行需求,提升交通效率,降低交通事故,实现城市管理的目标。用6364户也能通过本方案的建设,享
149、受到便捷的出行服务。本方案打破信息孤岛,使人、车、路、网、云这些交通参与要素实现全连接,依托于云端强大的计算资源以及5G低时延、大带宽的链接能力,实现交通参与者的群体智能。本项目依托于5G+MEC+V2的融合网络,打造了支持路侧融合感知、云端辅助决策、自动驾驶车辆实时交互的智能网联方案,通过对“云网路车”的建设,实现了车路协同一体化安全运营管理。(1)区域云是区域性智慧交通平台,服务于城市的区域性开放道路、重点示范区或测试场,提供接入管理、数据分析、路网数字化、场景服务等子系统。(2)边缘云的系统结构中主要是多源融合感知子系统,该子系统基于C V2或者5G网络等组网方式,依赖于路侧单元(摄像头
150、、雷达、RSU等)实现融合感知功能。(3)支持包括5G、V2在内的多模通信网,其功能主要是实现车辆、路侧单元、云端三者之间的高速低时延数据连接与数据传输,并具备能够基于实际智能网联驾驶具体应用实时调度、管理网络以及保证网络安全的能力。(4)项目采用L3级及以上自动驾驶车辆,在有条件的环境下实现自动驾驶行驶。运行驾驶过程中系统在满足设计运行条件时,可执行自动驾驶任务(包含对环境的感知、决策、方向控制和加减速控制等);运行驾驶过程中系统在设计条件即将不满足时,请求安全员接管车辆驾驶,保障自动驾驶行驶安全。四、创新亮点5G车路协同云控平台基于云部署,依托5G+MEC+V2的融合网络,与云网服务能力无
151、缝集成,实现融合感知、交通态势、高精定位、车路管理、安全认证、数字孪生、智慧交管、服务运营以及通信监控等关键共性能力输出,为行业客户提供灵活调用接口,满足二次定制化开发。平台面向自动驾驶、车路协同、交通服务三个业务方向,适用于智慧城市、智慧园区、智慧停车场、智慧矿山、智慧景区等多场景,提供智慧交通、运营服务、运行监管、运营调度、服务发布服务能力,支撑多种智能网联和自动驾驶应用,以车联网大数据助力城市交通优化,打造更安全、舒适、高效的出行体验。5G 车路协同云控平台亮点:(1)技术先进、力求实效。与当前的先进技术相结合、重视平台建设的实用和实效,满足业务系统当前安全需求。(2)资源整合、自主可控
152、。充分整合现有的系统和信息资源,采用自主知识产权、成熟可靠的国产技术和产品,建设安全基础支持平台。(3)开放融合、灵活拓展。结合行业外部安全保障力量,服务网络安全信息化,支持系统功能扩展,为后续安全工作奠定基础。(4)安全运行、持续支持。建设可靠、稳定、安全、易于管理和维护的平台,建立安全运维保障机制,持续提升安全支撑能力。5G 车路协同云控平台创新点:(1)推动相关产品和技术标准规范研讨、制订与推广,形成智能汽车产业聚集,促进智能网联汽车、车联网产业引进、落地、发展。(2)助力技术升级,车内终端、V2无线通讯技术和全球卫星定位技术能够实现事故预判,降低事故发生率,减少可能造成的经济损失。(3
153、)为客户运营、管理、监管自动驾驶车辆提供服务,方便运营管理者及时查看自动驾驶车辆的运营状况、路侧设备状态信息等,有效提升管理效率、降低运营管理工作难度。(4)可加强汽车产业的智能化,减少交通拥堵,提升运输效率,降低污染排放,达到间接改善生态环境的目的。五、应用成效经济效益:打造包含“智慧的路、聪明的车、强大的云”三部分的端到端车路协同解决方案和创新场景应用,一方面为大会参会嘉宾、工作人员提供精准通勤服务,另一方面,也将通过强大开放的云平台,为具备通信能力的社会车辆提供辅助驾驶服务,为大会提供城市及园区内智能出行解决方案。本项目的建设实现了试点路段全面感知、高度协同、路网可视和可服务等功能,在提
154、升道路管理水平的基础上,提升了路网通行效率,有效节约了居民出行时间成本与经济成本。宜宾是四川省唯一一个被纳入新能源汽车换电模式重卡特色类试点的城市。“智慧物流”场景连接四川时代园区与宜宾港,通过电动重卡投入运行,开展多场景全覆盖示范应用,对推动完善新能源重卡换电产业链,助力宜宾建设千亿级动力电池生产基地以及世界动力电池大会的顺利召开,具有重大意义。社会效益:项目建设融合了当前最前沿的技术,汇聚了大量的科研资源,支撑起前景光明的智能网联汽车产业,以人工智能、5G、边缘计算、大数据、C V2等技术为基础,吸引人才,集聚资源,实现智能网联汽车产业资源落户,推动高端创新资源和数字经济产业集聚发展,形成
155、“数字三江”的总体功能布局。656619 强化数据应用,运输安全无忧行 一、申报单位成都高新愿景数字科技有限公司 二、案例背景道路运输行业存在车辆行驶安全隐患多、监管难度大等问题。依靠传统的静态监管模式已不能满足当今交通运输业态实时性、全面性、精准性、科学性的监管要求。然而,要实现实时动态的全面监管仍存在着一系列极为棘手的卡点和难点。首先,因素多维、数据多元、整合难度大。由于车辆安全因素众多,数据维度和格式不一,需要建立大量的清洗、转换和整理,给数据收集与集成工作带来不小困难,使得主管部门无法及时、全面地获取所需数据,严重制约了监管工作的时效性和有效性。其次,现有数据与预警模型关联困难。如何从
156、众多数据中抽丝剥茧,有效的关联利用,成为提前预警风险的关键。单一指标的判断方式容易导致误判和漏判,无法全面准确地评估潜在的风险。同时,传统模式中的预警机制也较为滞后和僵化,通常是在风险已经发生或即将发生时才发出警报,难以做到提前预警和主动防范。最后,主管部门缺乏实时有效的预警系统和完善的管理体系。这使得传统管理模式往往只是表面功夫,难以触及行业核心问题。不完善的管理支撑体系也使得监管工作在执行过程中缺乏有力的保障和支持,难以有效地化解行业风险,对道路运输行业的健康发展造成了严重的阻碍。三、解决方案(一)思路目标本项目的总体思路是以现代信息技术为手段,构建一个全面、实时、准确的道路运输车辆动态监
157、管体系,实现对道路运输企业及其所属的危货车、运渣车、商混车和普通货物运输车辆进行全程监控和管理,提高运输安全水平,优化运输市场秩序,为主管部门提供科学决策依据。(二)解决方案1数据采集与整合通过制定统一的数据标准和接口规范,对接来自车载部标机、ADAS、DSM、BSD等设备捕捉的即时信息、行程中司机状态变化、司机驾驶习惯等多维数据,确保数据的实时性、一致性和可用性。经数据汇聚平台,实时接收和存储来自不同渠道的数据,并进行初步的清洗和整合,梳理成点击流模型数据。2数据分析与挖掘运用大数据分析技术和机器学习算法,建立车辆运行状态评估模型和安全预警模型。通过对车辆行驶速度、路线、驾驶人员状态等数据的
158、分析,经人工智能+大数据算法,全面识别驾驶风险,并对风险进行分类、分级、干预和预处置,其中重点管理的风险事件,如超速、疲劳、抽烟、打电话、分神等危险驾驶行为进行实时预警,并就预警的结果进行研判,必要时介入人工干预。利用数据挖掘技术,分析车辆运行规律和企业管理状态。对重点风险进行管理的统计汇总,包括对违规企业和车辆进行风险管理的周排名与日排名、车辆上线情况、重点风险分布时段以及风险趋势,为主管部门制定管理策略和企业培训计划提供科学依据。3数据协同与驱动数据实时共享,实现政企协同治理。通过搭建道路运输车辆动态监管平台,实现主管部门、运输企业之间的数据互联互通。各方可以实时获取车辆动态信息,协同开展
159、监管工作。建立数据协同机制,明确各方在数据共享和协同工作中的职责和权限,政府监管,企业执行,确保各项预警和措施能有效落实。数据驱动,合理制定政策与执法。为主管部门开发可视化的监管平台,实时展示车辆运行状态、违规行为预警等信息,辅助决策制定。利用数据分析结果,制定针对性的监管政策和措施,如对高风险区域和时间段加强执法力度。数据引导,树立行业规范。通过动态监管平台,为应急局、交管分局等部门联合行动提供数据支撑,对整改合格的企业进行销号,对整改不合格的企业,直接由执法部门依法处置并予以通报,依托服务平台建立起了道路运输企业的良性竞争机制。(三)亮点特色1数据协同共享,打造政企协作新模式政府与企业建立
160、紧密的共同治理关系。政府部门提供政策支持和监管指导,企业负责落实和服务提供,形成优势互补、协同发展的良好局面。构建起道路运输行业智慧监管的新业态,彻底改变传统监管模式,实现从静态到动态、从被动到主动、从人工到技术结合的监管方式,将监管重心从单纯检查企业管理制度的完善性,转移到确保这些制度得到有效执行和合规操作。2数据驱动,构建行业治理新局面源头治理,革新监管方式。传统的检查模式,无法实时的对驾驶员进行车辆运行过程进行监控,仅能对企业制度、规范进行完善。未切实解决驾驶员在行车过程中的违法违规操作,而驾驶员的安全意识与规范操作是道路运输交通事故主要因素。通过本项目平台建6768设,实时监督、提醒、
161、处置驾驶员的驾驶行为,有效做到“事前防范”、“事前干预”,切实从根源上降低事故发生概率。实行分级管理,规范行业运行。通过大数据全面分析,实现了对企业、车辆实行安全综合评分,各道路运输企业根据评分开展自查自纠,并组织驾驶员开展安全教育。根据系统评分,形成分层分级的管理模式,针对排名靠后的企业及驾驶员纳入“黄名单”,并下发整改通知书,要求企业限期整改,对评分倒数5名的驾驶员进行约谈,同时按照有关规定,进行道路运输从业资格证扣分。四、创新点(一)理念创新本案例核心理念在于“数据驱动监管”,这一创新理念彻底颠覆了传统道路运输监管模式中过度依赖人工巡查和经验判断的做法。平台通过深度挖掘和分析海量数据,能
162、够实现对道路运输车辆及其驾驶员行为的精准画像,从而制定出更加科学、合理的监管策略,提高了监管的效率和准确性。(二)技术创新本案例充分利用了物联网、大数据分析和人工智能等前沿技术。通过车载设备实时采集车辆行驶速度、路线、驾驶员状态等多维数据,构建了全面、实时、准确的动态监管体系。同时,运用大数据分析技术对数据进行深度挖掘,建立车辆运行状态评估模型和安全预警模型,实现对潜在安全隐患的早发现、早预警、早处置。此外,人工智能技术的应用能够自动识别和处理异常数据,提高监管的自动化和智能化程度。(三)管理创新本案例建立了动态的风险管理机制。通过对数据的持续监控和分析,能够及时发现潜在的安全风险和管理漏洞,
163、并根据实际情况调整监管重点和策略,通过政企协同治理机制,实现了政府、企业和社会各界的共同参与和协作,形成了强大的监管合力,提升了道路运输行业的整体管理水平。五、应用成效一是降低运输企业运营成本,通过精准监管减少违规行为导致的罚款和事故损失,提升运营效率,增强企业竞争力。本案例成功实施后,运输企业因违规行为导致的罚款减少了约 30,不仅提升了企业的盈利能力,也增强了企业的市场竞争力。二是显著提升道路运输安全性,减少交通事故的发生,保障人民生命财产安全。系统运行以来,车辆月均超速次数由9.56次/辆降低到5.20次/辆,车辆均月疲劳时长由0.6小时/辆降低到0.27小时/辆。主动安全百公里风险次数
164、由9.23次下降0.65次,行驶过程中抽烟和接打电话的现象由每日几十余起,降低到每日几起,极大提升了道路运输安全性,保障了人民生命财产安全。三是增强了政府对道路运输行业的监管能力,极大的提升了行业管理部门监管工作的科学性、及时性、针对性,大大降低了道路运输交通事故发生概率。自该体系启用以来,已经安全运行超过1000余天,在线营运车辆已累计安全运行150余天,累计安全护航1亿公里,高新区的道路运输营运车辆在此期间没有发生过任何安全生产责任事故。四是提升多部门政企协同治理水平。解决了“一危一重”等重点监测车辆运输过程中无法实时监控的难题,达到了驾驶员自律、企业督促、政府监督的“三层监督”目的,截止
165、目前,已下发12份整改通知书,对12家企业进行复核销号,约谈5名驾驶员,实现了“源头静态检查,运输动态监控”的管理模式,大大降低了道路运输交通事故发生概率。五是促进了整个行业的规范化发展。通过数据的实时共享和分析,企业能够更准确地了解自身运营状况和市场趋势,从而做出更加科学的决策。同时,政府管理部门也能够基于数据分析结果制定更加合理的监管政策和措施,推动行业向更加健康、有序的方向发展。697020数据要素 金融服务金融服务行业对其他行业数据需求大,发挥其需求牵引的作用将推动数据复用。通过引入科技、环保、养老、医疗、社保等领域数据,可以完善信贷模型,辅助面向中小微企业贷款授信决策,在降低金融机构
166、坏账率的同时,提升实体经济金融服务水平,更好赋能实体经济发展。推动金融信用数据和公共信用数据、商业信用数据的共享共用和高效流通,提升金融机构反欺诈、反洗钱能力,提高风险预警和防范水平。基于金融领域联防联控的多跨数据金融服务场景一、申报单位天翼电子商务有限公司 二、案例背景在金融领域联防联控的多跨数据金融服务场景中,反欺诈是其中重要的场景,随着信息技术的发展,数字金融诈骗的防范和追踪愈加困难,由于客户数据流通风险高,协同分析不够,导致数安全合规性存在隐患,且反诈识别和预警精准度不高。为了严厉打击新型网络犯罪,提高金融风控能力,响应工信部、中宣部、人民银行、银监会关于组织开展打击治理通信网络新型违
167、法犯罪专项行动,天翼电子商务有限公司与中国人民银行某市中心支行、某市公安局以及属地商业银行等多家机构联合构建了城市金融反诈平台。运用区块链、多方安全计算和联邦学习等隐私计算技术,在各方数据不出库前提下,完成多方数据安全计算和协同分析,双向保护数据安全,提升模型精度和预测效果,结合应用层为用户提供黑灰名单匿名查询、潜在风险识别预警、风险排查处置管理、反洗钱调查等功能,有效防范打击电信网络违法犯罪,维护金融秩序,保护人民群众财产安全。三、解决方案某市多方安全数据分析联合实验室主导的城市金融反诈反洗钱平台建设项目,具体功能模块分为隐私计算平台、区块链平台和反诈业务系统三部分:隐私计算平台以可用不可见
168、的方式实现了数据隐私安全的联合计算,具体包含隐私查询、可信数据分析和联合建模功能,隐私查询在不泄露查询条件的情况下获取查询结果;可信数据分析提供了四则运算、逻辑运算等基础算子及其组合计算;联合建模提供了聚类、回归模型、树模型、神经网络等丰富的算法类型,并具备从用户管理、数据资源管理、任务调度、流处理、结果定制化输出、大屏监控告警等全流程的操作管理机制。区块链平台的定位是实现对联合计算产生的任务数据请求、授权、使用、计算等环节进行存证,利用区块链的不可篡改的特性保证隐私计算任务全流程可追溯、可验证,确保数据使用的合法合规。反诈业务系统通过建设数据综合应用平台,为用户提供黑灰名单匿名查询、潜在风险
169、识别预警、风险排查处置管理、反洗钱调查等功能,有效防范打击电信网络违法犯罪,维护金融秩序,保护人民群众财产安全。通过运用区块链、多方安全计算和联邦学习等隐私计算技术,在各方数据不出库前提下,完成多方数据安全计算和协同分析,双向保护数据安全,提升模型精度和预测效果。系统架构如下图所示:本项目融合区块链与隐私计算技术体系搭建了安全可信、隐私强化的数据流通基础设施,可有效支撑多商业银行间的多方数据联合统计需求,可初步实现黑灰敏感核查、一人多卡、精准阻诈和异议处理等实时/批量统计功能。其中区块链平台负责管理控制流,具有“不可伪造”“全程留痕”“可以追溯”“公开透明”“集体维护”等特征,隐私计算引擎负责
170、基于多方安全计算及联邦学习等技术,实现数据的安全计算流,真正做到数据的“可用不可见”。“区块链+隐私计算”的双引擎架构将有效解决数据信息安全、效率成本、监督管理等方面存在的欠缺,进一步完善机制、提升效率,扩大成果。7172四、创新点1在数据安全方面,基于高效密码学算子实现了安全多方计算,使得多个计算任务协同方在自有隐私数据不出本地情况下完成联合的计算任务,在保障数据安全基础上打破现有数据壁垒。多种基础算子支持国际与国密双密码算法,保障应用合规。2 在数据应用方面,基于安全多方计算与联邦学习技术,融合包括金融、运营商、医疗、政务等多源多维大数据,由合作方之间通过运行分布式加密机器学习算法,实现了
171、数据不出私域的联合模型计算,助力多数据持有方之间数据价值合法合规流通与提升。3在应用领域方面,基于安全多方计算与联邦学习并搭载高效通用的数据隐私算法,有效解决了多方数据归集模式下的数据隐私违规问题,可服务于包括信贷风控的联合建模、大数据隐私查询、基于多源数据的征信评价、精准营销用户画像等诸多数据融通场景。4在平台架构方面,利用去中心化的密码学协议与分布式加密机器学习技术构建的安全多方计算与联邦学习算法,可实现去中心化的多方联合隐私计算,在保证安全性、正确性、可验证性的基础上降低系统整体复杂度、强化平台可扩展性,易用性,并具备云上部署、私有化部署等多种落地方式。五、应用成效经济效益:截止到目前,
172、已累计完成区域内新开个人账户命中线索数10000以上,存量个人账户命中黑灰名单线索数50000条以上,同一客户周期内多行开卡线索数10000条以上,并向反诈中心推送涉案线索与潜在受害人近10000条。社会效益:本项目为业界首个深度融合“区块链+隐私计算”技术的大体量通用型商用平台,在业内引领创造数据协作新范式。通过打造完全自主知识产权的数据融通技术体系,塑造可信任可监管的底层数据流通环境,对于打破数据孤岛,促进数据资源开放利用,助力政府间、政企间和企业间进行安全高效的数据协作。同时,本项目的成功实施应用也为行业大数据走出去提供了开放共享样例参考。基于区块链、安全多方计算与联邦学习并搭载高效通用
173、的数据隐私算法,有效解决多方数据归集模式下的数据隐私违规问题,可服务于包括信贷风控的联合建模、大数据隐私查询、基于多源数据的征信评价、精准营销用户画像等诸多数据融通场景。21“5+1+N”空港保理场景数字化系统一、申报单位成都空港商业保理有限责任公司二、案例背景较多数量的中小微企业在交易链条中处于弱势地位,不能获得核心企业的配合与支持,且信用管理不全面、不能够取得银行等传统金融机构的授信,让其融资变得尤为困难。交易链条中存在主体众多、交易环节多且复杂、单据数量庞大、审批流程繁琐、效率低等情况,如无业务系统的支撑,保理公司面向众多中小微企业开展保理业务,特别是正向保理基本无法实现。保理业务参与各
174、方未建立有效的数据通道,信息不够透明,无法快速衔接资方。国有企业的合规管理要求也需要通过业务管理系统进行落地,否则制度的执行将大打折扣。三、解决方案为了解决中小微企业的痛点,我司着手建立了“5+1+N”空港保理场景数字化系统,通过对保理业务的项目制全流程管控,实现了保理公司内部的智能化管理,利用数据要素的协同、复用、融合三大过程,赋能保理公司稳定提效。打破了传统保理业务过度依赖核心企业“明确权”的业务模式,建立一个由数据驱动的行业信用评估体系,并聚合、实时采集了核心企业与其上下游供应商经销商的交易数据,形成“数据+科技+场景+金融”的良性循环,有效发挥数据要素乘数效应,运用科技通过数据“确真”
175、代替公章“确权”,回归场景化、正向化的保理业务模式。实现了对中小微企业及其基础交易资产的风险智能画像,真正解决了成长型中小微企业的融资痛点问题。系统中数据要素使用的主要经验如下:1 多方协同,实现数据共享在保理业务中,“5+1+N”保理系统通过实施先进的集成解决方案,设立门户展示(获客和宣传)、客户协同(资料交互)、资方协同(资产管理)、生产系统(PC+APP)、数据驾驶舱等应用端,已成功地促进了各参与方之间的协作与数据共享,实现了多边操作的无缝对接和信息流的高效同步,同时保持数据的一致性和互操作性。这不仅优化了业务流程,还增强了数据的安全性和透明度,为所有相关方提供了一个更加协同、可靠的工作
176、环境。这种改进使得保理业务更加快速、准确,并且减少了潜在的错误和延误。2 实现多主体多维度数据融合,加强主体众多时的风险识别,提高风险定价水平,加强风险监控系统自动采集交易链条中各主体的历史金融数据、公共信用数据、基础交易资产数据7374等多维度数据,自动形成企业画像以及基础交易资产的风险智能画像,结合多主体的企业画像和资产画像,能更准确评估客户信用,实现全要素数据可视化,为保理公司的企业准入、项目准入提供数据依据,强化风险管理,提升风险定价水平。系统借助多维度数据的融合,实现了风险自动识别和预警,提升了风险管控能力。3 利用跨项目跨平台数据复用,简化审批,提升单据处理效率保理公司的涉及发票或
177、各类单据的审核,以及众多报告文件的编写和内容的审核,系统支持发票自动验证,自动验真,系统支持在线编写报告,依据报告的要求,自动检测项目内外的数据、自动获取其他权威平台的数据,完成报告数据的自动统计和内容的自动填写,实现数据复用。将极大的节约报告的编写时间,提高内容数据准确率,审批人只需重点关注人工填写内容即可,提升流程各环节审批效率,提升服务质效。4 融合多源头多环节跨行业数据,实现数据“确真”代替公章“确权”通过技术手段,系统可以汇集供应链上下游等多“源头”数据,并通过我们创新的数据防篡改引擎验证,确保所获取的源头数据真实可靠,未经篡改。结合采集到的客户交易各环节的关键数据(比如用户推单、确
178、认订单、确认交易等),收集跨行业的数据信息(比如电商平台的商品交易数据、物流行业的运单数据和物流数据),利用我们对不同场景项下依据真实交易的业务逻辑创建的各类风控模型,完成数据要素的融合,开展交叉核验,确保交易的真实性。通过交易数据真实性的验证替代了传统的线下或线上确权过程,最终将核实的交易数据转化为标准化保理数据,顺利完成融资过程。“N”模式的创设,完美解决了场景化保理业务快速上线和调整及时性的要求,不会因场景业务发生转变而对主系统导致任何影响。5 数据合规与安全我司拥有系统软件著作权,并合规合法使用第三方产品数据服务。系统通过了信息安全三级等保认证,该认证是国家对非银行机构的最高级认证,属
179、于“监管级别”,由国家信息安全监管部门进行监督、检查,按照管理规范和技术标准,定期对信息系统安全等级保护进行测评。四、创新点1 理念创新:打破传统保理业务依赖核心企业确权的局限,通过数据“确真”代替公章“确权”。2 架构创新:“5+1+N”架构体系,由“5”个应用端,“1”个核心系统,“N”个业务场景组成,“N”所在的业务场景数据是变化的、不可预知的,可按照核心系统的标准数据结构标准进行转换推送,这样的架构下,在公司业务方向发生变化时,只需调整“N”即可,“5+1”无需改变,减少系统开发成本,提高系统的使用率,保持系统的可持续性开发。3 模式创新:“5+1+N”架构支持项目化管理和场景化拓展,
180、实现业务快速调整与拓展。4 管理创新:系统支持定制化、柔性化配置,实现流程、制度与执行标准的高效结合,加强精细化管理。5 机制创新:通过“N”模式实现低成本场景接入,降低运营成本,提升服务效率。6 技术创新:采集上下游源头数据,利用数据防篡改技术保障数据真实性。五、应用成效社会效益:自2021年至今,空港保理场景数字化系统运行已有3年多,通过系统为280余家中小微企业,管理应收账款超75亿元,累计发放保理融资款金额超60亿元。系统已成功接入多个场景客户,正常接收处理场景数据超15万条,整个系统使用顺畅,完成了“零差错”和场景“零不良”运行,真正实现了保理与交易场景的高效融合。经济效益:系统通过
181、多方协同,实现了与所有合作伙伴共赢的局面。满足了中小微企业融资多样化以及快速资金周转的需求,实现了高频小金额融资的系统自动处理功能;银行、券商等资方可以全面掌握与我司合作的资产的详细信息,跟踪项目风险,实时掌握项目动态。757622数据要素 科技创新高质量的科学数据资源与知识服务可以助力前沿研究,也可以支撑技术创新,通过构建科学知识资源底座和高质量语料库,支持开展人工智能大模型开发和训练。聚焦基础科学、材料创制、药物研发等领域科技成果转化,以数智融合加速技术创新和产业升级。探索科研新范式,通过依托各类数据库与知识库,推进跨学科、跨领域协同创新,促进科学研究体系性重构和技术创新能力的革命性变革发
182、展。低碳魔方一、申报单位成都沐山时代文化传播有限公司二、案例背景“低碳魔方”设置成都城市圈市民趣味互动活动和热点话题,引人入园,增加市民端的低碳、可持续概念的完整体验,以绿色低碳为亮点作成都公园城市的精萃亮相,传递成都公园城市建设价值主张指导下共创宜人宜居城市的价值观。“低碳魔方”数字赋能“蓉数公园”是数字赋能的实际商业应用体现,该数字赋能展示意在通过让高科技生活与行为艺术交汇赋能,以积极助力“数字低碳”的文化传播和创意宣传。该技术基于扩展现实技术提供“沉浸式体验”,以及“数字孪生”技术生成现实世界的镜像,通过区块链技术搭建经济体系,将虚拟世界与现实世界在经济系统、社交系统、身份系统上“密切融
183、合”,有机地使“数字低碳”科技生活与行为艺术“交汇赋能”,从而使体验的趣味性与新奇性以“融合互动”的形式给予体验者高质量的视觉体验与切身体会!三、解决方案“低碳魔方”智慧应用场景技术按照体现轻量化低碳体验亮点助力形成“蓉数公园”的“可循环、可再生、可利用、可体验”智慧应用场景数字公园原则,“低碳魔方”将分为四个核心智慧应用场景技术(即:“寻找碳小花”、低碳足迹点场景、AR绿色低碳地图、低碳再生体验店等四个关键核心智慧应用场景技术),该四个版块智慧场景应用技术相互联动、呼应和串联,其通过特色的体验亮点和利用居民易参与及高传播营销手段等,以“多点化、数据化、互动化”等多元素融合展现成都“蓉数公园”
184、绿色低碳理念融入城市建设的具体成果,实现城市公园废弃物的低碳碳足迹闭环,践行成都新发展理念的公园城市示范区成就愿景。以下是“低碳魔方”四个核心智慧应用场景技术的具体应用体现:1“寻找碳小花”:整个场景应用期间,根据场景需求,分别在市区公园人流量大的区域和园区内不同点位,设置“降碳箱”(可回收低碳互动装置),开展吸引市民前来投放常见的可回收废弃物(纸杯/塑料瓶/易拉罐)积攒碳小花,市民可凭碳小花兑换纪念礼品,为世园造势蓄客。2低碳足迹点场景:以“绿色本源”、“有机传承”和“碳”寻多元三大主题,结合公园游线,增设多个低碳体验互动亮点,通过轻量化装置以低门槛的互动化方式,串联园区内零碳花园、低碳盒子
185、等低碳理念亮点展示,结合不同区域的主题展示有趣的互动形式展现城市公园碳汇成果,吸引大众打卡关注并进行传播。同步在活动现场设置“碳小花”低碳移动小店营销活动,鼓励市民参与低碳回收,通过新颖的形式制造营销话题,筹备传播素材承载绿色低碳宣传功能。3AR 绿色低碳地图:通过发放形式别致的精美地图折页,包含低碳体验地图与成都公园城市示范点地图,通过手机扫描,迸发不同的AR效果,为地图和宣传附加更多趣味与传播价值,通过折页可以查看成都公园城市示范点位推介与世园低碳体验亮点介绍,查看园区低碳体验点和礼品兑换点的推介,并根据新奇的趣味体验号召市民录制视频,线上话题打卡,引发低碳热点传播,让低碳世园理念快速出圈
186、。4低碳再生体验店:经过前期的场景营销活动,从低碳系列活动中累积回收废弃物,通过专业回收公司运输,分拣到再生材料的加工生产,最后制作成世园主题的再生周边,在后期,开展低碳再生体验店营销活动进行售卖和传播,在园区内打造碳足迹闭环,让市民在活动中切实体验到低碳绿色循环成果。四、创新点“低碳魔方”智慧应用场景技术科技赋能“让绿色低碳成为成都最鲜明的底色”,该数字赋能“数字公园”是通过充分利用多元化技术手段,实现城市低碳、节能、环保效果的最大化,减少城市垃圾和污染物的产生。通过设置在城市公园人流量聚集交汇处(低碳魔方有一人多高,像一个有一张“大嘴”的柜子),其在使用期间,城市居民通过将矿泉水瓶、777
187、8易拉罐、纸杯等可回收废弃物放进低碳魔方的“大嘴”里,它就会自动对物品进行扫描,打印出碳积分小票,而居民凭小票可以兑换相应的低碳纪念品。“低碳魔方”智慧应用场景技术通过以“公众碳减排积分奖励、项目碳减排量开发运营”为双路径的碳普惠机制,旨在推动绿色低碳全民行动,这是成都立足生态环保、广泛惠民、政府引导的一项重大制度创新。五、应用成效经济效益:“低碳魔方”智慧应用场景技术在大型活动中的运用有助于提高公众对于绿色生活的认知和参与度,如在成都世界园艺博览会、世界大学生运动会等便实现了个人碳中和互动宣传。“低碳魔方”智慧应用场景技术是一种结合了新兴技术与低碳环保理念的创新设施,它通过智能交互鼓励公众参
188、与环保活动,能够利用太阳能转换为电能,充分体现了可再生能源的利用和对节能减排的贡献。社会效益:其内置的人工智能(即“AI即时对话”)可以与使用者进行即时对话,指导他们如何进行可回收物品的投放和碳积分的兑换流程,用户可以将矿泉水瓶、易拉罐等可回收物品放置于回收点,装置会自动扫描并打印出碳积分小票(可回收物品兑换碳积分)。凭借获得的碳积分小票,用户可以兑换特色小礼品,这既增加了互动乐趣,又实际激励了参与者积极加入环保行动。总的来说,“低碳魔方”不仅是技术创新的体现,更是推动社会向绿色、可持续方向发展的有益尝试。通过这样的智能装置,可以有效提升大众的环保意识,促进绿色行为习惯的形成,并在各类活动中推
189、广低碳生活的理念。23基于数据要素 构建一体化网络安防体系一、申报单位简阳市行政审批局成都恒睿达科技有限公司二、案例背景网络安全是政务服务不可或缺的基础与核心支撑。它作为确保政务信息安全、稳定运行的关键要素。政府网站和主机资产数量激增,伴随着众多可入侵漏洞和弱口令问题,易遭黑客利用。资产管理因信息不直观、变化快、种类多而复杂。开源应用、程序和组件增多也带来安全问题,全球通用漏洞呈爆发趋势。人工排查通用高危漏洞难以快速定位与修复,消除风险。数字主动防御体系借助大数据、人工智能算法等现代科技技术,可对具体变化做出系统性监测和判断,为了更有效地提升网络安全保障能力,需要精准地强化主动防御策略,以确保
190、网络安全的持续护航。三、解决方案(一)实战化安全运维三步走针对政府单位面临的挑战,新型“安全运维服务”方案践行实战化安全运维三步走:Step1 外网暴露面管理:联动云互联网扫描引擎,探测互联网上潜在的未知资产、不必要开放的资产,收敛暴露面;对于必须开放到外网的业务系统进行持续安全监测。Step2 安全事件感知:通过全网蜜罐诱捕技术,监测潜伏在内网的安全威胁、失陷主机;并在服务器上安装主机agent,主动监测入侵到服务器的webshell、木马后门等攻陷事件。Step3 内网资产风险管理:自动识别与梳理IT资产,形成完善的资产台账,提高资产安全运维效率;持续监测资产安全短板:“可入侵漏洞、弱口令
191、、配置违规”等。暴露面管理持续网站监测蜜罐诱捕主机Agent监测资产风险管理资产梳理Internet互联网边界内网各区域边界外网资产内网资产 识别与梳理单位的IT资产 周期监测资产脆弱性:可入侵漏洞、弱口令、配置违规内网资产风险 通过蜜罐技术,发现失陷主机、潜在威胁事件 通过端点监测技术,发现服务器入侵事件安全事件感知 通过暴露面管理,关闭不必要的资产 对于必须要开放的对外业务系统进行持续监测外网攻击面7980(二)科云一体化网络安全服务平台科云一体化网络安全服务平台是一个集威胁监测,资产梳理,蜜罐诱捕等功能的集成化平台,相比其他网络安全设备单一的功能和繁杂的数量,科云一体化网络安全服务平台的
192、优势就是一体化,成本小,好管理。1互联网暴露面数据采集针对互联网资产,科云一体化网络安全服务平台将采集和处理来自国家漏洞库、社区漏洞情报、开源情报、论坛媒体、域名注册、代码仓库、敏感信息泄露、暗网资源等多类安全情报源,汇集企业暴露在互联网上的信息资产,再通过“主动+被动+服务”形成具有即时性、可定位性、可追溯性的暴露面测绘图,持续监测网络安全态势,实现从“被动防御”向“主动防御”的进阶。通过多外网云端扫描技术,探测互联网上潜在的未知资产,不必要开放的资产,并自动验证互联网资产是否存在可利用漏洞、弱口令,提供暴露面收敛等相关整改建议,监测数据通过本地平台统一展现和管理。对于探测出的外网网站,平台
193、将对外网网站和出口的“漏洞、篡改、黑链、敏感文件、敏感词、网马监测”等5个维度开展实时监测,并通过企业微信、钉钉、飞书、邮件告警等形式提供网站风险预警服务。黑链/篡改事件监测:高频率监测站点是否存在被黑客植入黑链、篡改的事件,监测频率低至5分钟/次。敏感词事件监测:自定义敏感词库,支持自定义监控周期,持续对单位的网站进行全站页面爬取,发现敏感词字眼。敏感文件泄露事件监测:对单位网站发布的文件中是否含有用户信息(账号密码、身份证、手机、邮箱等)等敏感文件进行监测,包括excel、txt、pdf等类型的文件。网马监测:通过对网页中的恶意脚本的链接进行分析,追查出网页木马传播的病毒、木马程序所在位置
194、,对网络中的有害程序进行准确定位。2点及面的资产测绘与风险监测针对资产面临的安全风险,通过网络安全服务平台可部署在企业单位内网,识别与梳理企业单位的网络空间资产,平台将进行65535全端口快速探测,全面探测存活IP、端口资产,识别操作系统、应用、服务、中间件、数据库等,以及相应版本号。对已识别到的资产,进行变更探测,自动识别已下线资产、存活资产,跟踪资产新增趋势。可按最近一周、最近一个月、最近一个季度可查新增的主机IP资产、网站资产,掌握资产新增趋势。同时平台支持漏洞扫描,724小时周期监测资产脆弱性、风险事件问题,目前,平台主机漏扫POC总数:3300+,主机漏扫漏洞总数,23万+,web漏
195、扫插件总数:8000+,并且平台支持将监测到的风险问题下发至资产责任人,帮助政府单位串联起“资产责任人漏洞风险”,促进资产的漏洞与风险处置。3高捕获率部署模式而针对黑客日益增长的网络安全攻击,网络安全服务平台基于SDN的仿真欺骗节点批量化部署技术,可将蜜罐诱捕能力发布到全网各个网段,无须在客户服务器中安装agent,极大提高黑客攻击蜜罐的概率。如下图所示,在运维区旁路Trunk接入网络安全服务平台,便可在各个网络区域、网段快速生成多个高交互的虚拟蜜罐,同时联动平台流量监测技术,以及旁路阻断功能,对于发现的攻击直接进行ip阻断,威胁检测更全面、处置联动更及时。高捕获率网络安全服务平台四、创新点(
196、一)实战化防御策略数据库8182我们从实战化,攻击者的角度看待网络安全问题,更全面地理解网络安全的复杂性和挑战,我们分析攻击者的攻击动机,攻击手段和攻击目标,制定相应的防御策略数据库,不断加强平台的防御能力。(二)一体化数字防御体系科云一体化网络安全服务平台集合威胁监测,资产梳理,蜜罐诱捕,流量监测,网站监测,自动阻断等功能,具有灵活性和兼容性、统一策略、易于维护等多重优势,显著提升了单位网络安全防护的整体效率和效果,确保了网络环境的稳定性和可靠性,同时降低了运维复杂度和成本,为单位提供了一个高效、安全、经济的网络安全解决方案。(三)智能化科云一体化网络安全服务平台自动化能够显著提高响应速度和
197、操作效率,通过人工智能算法筛选流量和响应机制快速识别和阻断威胁,降低运维成本,提升整体网络安全防护水平,确保网络的稳定性和可靠性。五、应用成效(一)网络安全数据汇聚截止至今日,科云一体化网络安全服务平台共累积探测发现2195台主机资产,并针对2195台主机资产开展进行资产梳理,扫描其操作系统、端口、协议、服务、版本,形成资产漏洞台账数据。外网攻击感知数据共计1000条。(二)数据赋能监测告警科云一体化网络安全服务平台触发告警累计50万+,发现高风险事件67起,通过自动编排技术,实施的ip自动封堵,以及企业微信告警的及时通知,均未造成危害。自动封堵极大地提高了安全事件响应速度,减少人工操作时间,
198、有效遏制了的网络攻击。(三)降本增益科云一体化网络安全服务平台实现了网络安全功能的集成化,有效避免了资源的重复建设和浪费。政府采购此平台,预计可降低采购成本在50万至200万元之间,有力提升了财政资金的使用效率。838424数据要素 文化旅游在文化旅游方面,鼓励多项文物、古籍、等非物质文化遗产、民族民间文艺等数据资源依法开放共享和交易流通,贯通各地方、各文化机构、数据中心,关联形成湖湘文化数据库,推动文化创意新产品培育、聚焦文化数据价值挖掘、提升文物保护利用水平和旅游服务水平以及提升旅游治理能力,聚焦提升旅游服务水平,结合多项经营主体数据,不断提高区域旅游服务水平及治理能力。九寨沟智慧旅游大数
199、据综合管理平台 一、申报单位成都派沃特科技股份有限公司二、案例背景九寨沟是中国唯一、世界罕见的以高山湖泊群和瀑布群以及钙华滩流为主题的风景名胜区,不仅是国家重点风景名胜区,也是是世界自然遗产地、国家级自然保护区、国家地质公园、世界生物圈保护区等。历经“8.8”九寨沟地震,九寨沟智慧景区建设除去传统的景区平台建设,还需要解决:一是作为世界自然遗产,九寨沟的生态系统及其独特地貌要求我们必须借助智慧化手段来实现其保护与管理;二是鉴于地震等自然灾害的教训,强化突发事件应急响应机制,构建全方位的预警体系,确保游客与遗产安全无虞;三是提升景区管理水平,科学评估景区承载能力,重新确定游客最大承载量,严格控制
200、游客接待量以保障生态平衡与游览品质。为了达成上述目标,多维度的数据采集与深度分析变得至关重要,已然成为驱动智慧景区建设的核心动力。三、解决方案案例贯通多部门多行业景区生态环境数据,推动强韧性智慧景区发展建设,通过深度挖掘与创新应用以下关键数据要素,塑造一个“数据要素”智慧景区的融合发展典范,树立国内全域旅游领域的示范新标杆。1景区灾害韧性因子专题数据库主要从安全、生态、社会韧性三个角度出发建立景区灾害韧性因子数据库,获取影响灾害的主要理论、假设、因子和计算模型,设计用于灾害风险和景区韧性计算的数据库结构。为了便于多源数据的管理,使用非关系型数据库设计数据结构,并分别建立灾害风险研究数据库、景区
201、安全生态韧性因子数据库。将收集获得的数据信息,如:括基础信息、监测指标体系、监测填报、移动巡查、预案管理、监测预警、预警处置管理、事件管理、评估分析等功能。接入九寨沟世界自然遗产监测和保护体系所建设的地理信息、大气监测、地震监测、遗产管理、坡体监测、森林防火、水文监测、无人机巡查、植被监测、固液废弃物监测等数据,结合本案例整合的各类业务数据,进行多维数据分析和可视化呈现。2景区安全生态韧性评价模型基于景区灾害韧性因子数据库,利用遥感图像处理、地理信息系统、统计编程和大数据分析,制作洪涝灾害的时间序列曲线、空间分布地图、统计特征曲线、风险空间地图、频率曲线特征和危害特征图,形成每次灾害事件唯一的
202、特征蜘蛛图谱。同时通过遥感动态监测、地理信息处理、时空序列分析等方法对景区灾害相关数据和人文经济数据进行时空间序列特征分析。选取灾害的危险性、景区孕灾环境敏感性、承载体社会经济易损性、承灾体的暴露性、脆弱性指标,并结合遥感动态监测、SWOT分析、问卷调查和深度访谈的形式进行景区防灾减灾能力动态分析。运用因子分析法、主成分分析法、权重法和采用层次分析法及加权综合法,利用GIS软8586件和R绘制灾害风险区划图。从灾前防灾备灾能力、灾中应急适应能力和灾后恢复重建能力三个方面,利用因子法和主成分分析法筛选相关要素,建立基于蜘蛛图谱的景区安全生态的韧性模型,通过计算韧性图谱的面积指数来评价和诊断景区韧
203、性。3预警及指挥一体协同系统利用无人机应用BDS技术、数字图像传输技术,通过无人机完成生态环境近场监控拍摄并传回监测拍摄,进行远程的景区生态监测,完善景区生态综合监测体系,可解决其他监控设备无法监测的盲区问题,可补充监控和机动监控景区生态异常。同时,采用先进的智能视频监控告警技术,通过视频分析、图像处理、模式识别以及人工智能等先进技术,确保监控目标具有最高的安全防护级别。同时基于地图数据管理标记人物、事件、组织、区域的点位和范围,结合数据资源获取到重点人员、应急资源的位置和重点人员的基础生活资源用量,在九寨地质灾害频繁的背景下,通过多模感知建立泛在网络下的应急监控与管理,及大屏投影到电子沙盘上
204、实现资源在沙盘上的可视化展示,并可结合设备定位和预先植入的预案消除信息孤岛现象以使得人与人、人与物、物与物之间的协同工作,从而建立应急指挥的运营体系,实现预案推演和现场实时指挥功能。4、综合分析决策支持应用进行游客统计既能对景区各通道入口进行监测,也可以对各种突发事件进行快速处理,是保证景区客流安全的重要保障,也是对未来人员流动量分析的重要依据,所以在景区内建立客流统计系统是保证景区长治久安的重要手段。面向景区管理决策人员,以业务为主体进行大数据钻取分析,为历史、聚集、多维、集成、统一特征数据,建立多维数据模型,按主题进行应用联机分析处理(OLAP),包括销售分析、客户分析、预测分析、运营分析
205、、地灾隐患分析、遗产监测预警分析等。通过聚类、关联、动态规划、分支界定等数据算法,实现景区票务客流分析、客流预警、游客精准画像、精准营销分析、智能视频分析、消费数据分析、交通数据分析、管理服务营销保护业务综合分析。进而实现景区客流、交通趋势预测。按照韧性理念对景区进行韧性分析,建立韧性评价指标体系和评价模型,实现韧性动态分析,包括绩效评价分析、风险分析、经济性分析、环境承载量分析等;编制景区生态韧性地图集,展示韧性空间分布;建设韧性景区评估信息系统。8788四、创新点遗产保护与旅游发展一体化:市场上与智慧旅游相关的产品大多只聚焦于满足游客、商家和管理者多种应用的信息化需求,而忽略了景区环境及资
206、源保护。公司智慧旅游解决方案实行遗产保护、智慧旅游和资源环境齐抓,摒弃发展经济、忽视环境保护的陈旧观念,通过构建景区灾害韧性因子专题数据库及景区安全生态韧性评价模型实现遗产监测与保护功能。景区韧性动态分析:案例按照韧性理念对景区进行韧性分析,建立景区韧性沟评价指标体系和评价模型,实现景区韧性动态分析,包括绩效评价分析、风险分析、经济性分析、环境承载量分析等。在建立景区韧性评价模型的基础上,编制韧性评价因子地图集,就景区发展过程中如何降低灾害经济和人员损失的能力(包括防灾规划、灾害保险、用水管理、习惯改善、风险沟通、风险交流和灾害教育等)同时结合数据资源获取到重点人员、应急资源的位置和重点人员的
207、基础生活资源用量,通过大屏投影到电子沙盘上实现资源在沙盘上的可视化展示,并可结合设备定位和预先植入的预案实现预案推演和现场实时指挥功能。景区综合治理新模式:案例通过建设服务需求、管理需求、监测需求、管理需求、发展需求“多位一体”的管理模式,实现景区监管由被动、事后管理向全程、实时管理转变,打造“精细化管理”的智慧管理体系。五、应用成效经济效益:案例旨在对整个智慧景区生态体系的一次跨越性的重构,以“创新、融合、韧性、赋能”为行动指引,将景区旅游和遗产生态保护作为两个支点,以人为本,坚持安全为中心的区域特色,提出韧性发展的新理念。打造三中心、实现三区融合发展、形成景区智慧大脑、建好两大平台、开发5
208、大应用、构建标准体系。社会效益:充分发挥九寨沟景区在国内、国际的知名度,以旅游服务业关联带动大、综合性强为特点,做实做足“旅游+”的发展模式,进一步加速“景区一体、产业协同”,加快形成九寨沟景区旅游产业协同联动新体系。积极推进大数据在自然遗产地生态保护与监测、景区智能化运维等方面的应用,加强资源共享与沟通协作,形成以应用带动产业发展、以产业发展支撑应用升级的良性互动格局,推动旅游产业经济融合发展,加快推进和带动全域智慧旅游建设,助力九寨沟当地全域旅游协同发展。25智慧公园、景区建运一体数字化解决方案一、申报单位成都智慧城市信息技术有限公司 二、案例背景智慧公园、景区建运一体数字化解决方案是以公
209、园绿道数字文旅大数据服务平台为核心,旨在构建一套全面的数据生态系统,以绿道公园为核心场景,通过集成物联网、GIS、大数据分析及AI等先进技术,推动游客行为、环境监测、设施运维运营、文化活动等多维度数据汇聚。在此数据场景下,实现了海量、异构数据的实时采集与高效存储,形成数据资源;采用先进的数据治理框架,构建包含游客画像、景区热度分析、环境健康指数等多维度的数据模型与可视化平台,使数据资源资产化;未来将通过数据资产入表、编目、评估,实现市场交易、流通、变现,从而提升企业的市场价值。多年来,智慧城市公司深入践行环城生态区规划建设使命,精准触达G、B、C三端多元需求,赋能城市开放空间敏捷治理、企业管理
210、提质增效、市民游客公共服务优质供给,为相关主管政府部门、环城生态区建设运营主体、商家企业和超1.5亿人次市民游客提供智慧支撑。平台不仅显著提升了绿道公园的管理效能与服务质量,还促进了文旅产业的数据资本化进程。通过数据驱动的创新模式,推动经济高质量发展,促进社会治理和公共服务水平提升,实现了社会效益与经济效益的双赢。项目成果不仅为绿道公园树立了智慧文旅的标杆,也为其他城市与景区提供了可复制、可推广的宝贵经验。三、解决方案平台按照数据治理和数据开发两个体系构建,在底层搭建大数据湖仓一体化平台满足数据存储和处理需求。在中间层进行大数据采集治理,为平台提供各类型数据要素。在上层提供数据应用和数据服务。
211、8990图表 1 总体架构图1方案功能公园绿道数字文旅大数据服务平台主要由游客服务、智慧管理、运营服务、旅游据分析组成。游客服务涵盖用户与管理两端。用户端集手绘地图、语音导览、特色活动与线路推荐、信息推送及互动AR游戏于一体;管理端则专注于景区、景点、游览路线、活动的全面信息管理。为解决现场排队和场馆预订等问题,构建预约预定系统,实现线上线下一体化管理。在线助手整合反馈、问卷、求助、咨询与投诉服务。智能+人工客服咨询。作为沟通桥梁,在线助手全面优化游览服务与游客体验。大数据分析模块深入洞察用户行为,为绿道游览用户提供在景区、直播、视频、美食、游记等应用场景下的跨屏的、实时的,“千人千面”的个性
212、化智能推荐,提升用户体验。2关键技术(1)技术架构智慧大数据平台 平台基于泛Hadoop生态开源技术对外提供的可靠、安全、易用的大数据处理平台来满足内外部用户私有化大数据场景的项目交付。图表 2 技术架构图(2)大数据建模客流效益分析模型:针对客流效益随距离衰减的特点,采用二维高斯函数构建客流热力吸附模型,结合园区LBS客流数据,计算各点位的客流效益指数,评估经营潜力,为园区经营提供数据支持。个性化推荐模型:利用大数据分析技术,结合客流热力、游客消费行为和商家经营数据,构建游客与商家/景点用户画像,结合定位信息与用户画像,应用个性化推荐模型,为游客提供附近商家和景点的智能推荐建议。3数据要素利
213、用方案(1)数据采集通过移动应用跟踪、社交媒体监测等方式采集游客行为数据。收集游客的评论、评分和建议,以了解他们的需求和期望收集游客反馈数据。(2)数据治理对业务数据通过采集、校验、分析形成基础库、专题库、业务库,根据不同的需求场景建立对应的数据模型并提供数据服务。(3)信息安全9192平台充分考虑安全性和可靠性,包括数据服务层的安全服务、基础技术层的安全组件等。此外为保障信息和数据安全,目前已获得等保三级、CCRC、CS2等安全资质,并且严格按照相关安全法规制度执行。(4)数据应用个性化推荐:利用游客画像和行为分析结果,提供个性化的旅游推荐。资源优化配置:基于流量预测和行为模式分析,优化景点
214、和活动的资源配置。活动策划与推广:根据文化活动的受欢迎程度和市场趋势,策划新的活动或改进现有活动,并通过有效的渠道进行推广。四、创新点1模式创新通过签订特许经营授权合同获取数据持有权,开展一系列的经营业务。面向商家,建立了商业大联盟体系,为商家在天府绿道APP/小程序上开设线上店铺,提供“三大产品+三大服务+三大数据”。面向个人用户,打造绿道大会员体系,根据不同等级设置用户任务及权益,为市民游客提供更多样、更周全、更有趣的线上服务。面向企业自身业态,根据用户行为特征对用户进行自动筛选和智能打标签,构建用户画像,组建各类垂直私域社群,为用户创建在线交流空间,提升用户粘性,在此私域运营基础上,打造
215、出线上付费与赛事业务。2技术创新智慧绿道元宇宙城市未来场景实验室于2023年11月通过市经信局审核验收,获得正式授牌。作为成都市14个城市未来场景实验室之一,入选成都市新经济发展专项资金库项目,并获得市财政专项补贴。智慧绿道大数据平台共获得了数十项资质证书,标志着技术成果的显著突破。3应用创新在应用创新领域,大屏端通过引入先进的大数据可视化工具,实现了数据的直观展现与深度洞察,同时以图形化、s交互式的界面设计,让管理者一目了然地掌握运营状况,为决策制定提供强有力的数据支持;小屏端,利用数据BI小程序,让园区管理人员随时随地了解园区客流密度、热门区域等实时信息,便于园区进行资源调配与安全管理;综
216、合服务平台作为“天府绿道”APP/小程序服务后台,实现了对市民与商家服务的全方位覆盖。这一创新举措不仅促进了信息的快速流通与共享,还极大地提升了服务效率与质量,为构建智慧城市、智慧旅游生态奠定了坚实基础。五、应用成效经济效益:基于以上数据运营经验,协助市有关部门、上级集团开展“绿道畅游卡”、“二月花市”等大型市政活动。其中,“绿道畅游卡”汇聚20大文化旅游景区、20条乡村精品旅游线路、19大景区、68家民宿、3家酒店、44家绿道商家旅游资源,实现文旅场景引流近2万人次,带动旅游消费百万元。社会效益:安全管理协同方面,环城生态区已累计建设上万个物联感知设备,实现全环体征监测和实时态势感知,上线1
217、7类约2000路AI识别算法,实现多个安全事件的自动识别和自动告警。圆满完成历年天府绿道啤酒嘉年华、两届天府绿道国际自行车赛,2023天府绿道向日葵季、2024天府绿道油菜花季等重大活动的安全服务保障工作。预测预警决策方面,基于历史数据对端午节假期客流数据、经营数据和骑行安全易发点位信息开展预测预警并发送各管护责任部门。联动指挥调度方面,平台已成功推动环城生态区与多个关键部门的数据互联互通,实现了8420个物联感知设备的无缝接入。此外,还与市公园局的成都公园城市智慧云平台渡劫推送了3700路视频监控数据,确保环城生态区的安防监控视频实现了100的接入。939426多源数据要素助推节假日文旅市场
218、高质量发展一、申报单位中国电信股份有限公司成都分公司二、案例背景节假日期间,大量游客涌入某市,尤其是热门景区周边交通拥堵现象严重。热门景区在节假日期间常常人满为患,游客需要排队等待较长时间才能进入景区,游览体验大打折扣。例如,某景区在节假日期间日均客流可达数万人,游客排队时间可能长达数小时。交通拥堵、游客体验不佳、配套服务跟不上以及景区管理难度增加等方面。通过某市文旅数字指挥系统的建设,提高了文旅市场安全监管效度,解决了游客出游等问题。某市整体旅游资源较为集中,热门景区聚集在主城区,针对目标群体特征性,通过平台实时预警,利用短信提醒、微信小程序、电话连线景区值班人员、景区广播通知、部门联合处置
219、(交通广播、地铁跳站、公交接驳、临时管制)等多种手段,对游客进行主动疏导;同时通过AI避高峰对游客进行疏导调控,对游客出游进行错峰分流,在不减少游客总量的情况下,将游客向周边景区疏散,游客可选择想去的景区,根据预测数据生成智能行程规划,形成调控的错峰分流,解决了节假日大规模、散客化出游,客流调控难度大的问题。三、解决方案1思路目标以5G、大数据、云计算等数字化技术为基础,汇聚文旅基础信息、行业管理数据、跨部门相关数据,以及运营商和互联网数据,项目主要研发客流实时监测预测、行为分析、风险识别、预警预报、应急处置、指挥调度、智能疏导等功能,衔接某市节假日旅游数据、构建客流调控指挥体系;同时通过AI
220、避高峰游客疏导助手,对游客出游进行错峰分流,构建某市文旅数字指挥系统,为旅游高质量发展提供数字化解决方案。项目自建成以来,为节假日城市智慧治理、游客品质出游及企业安全生产提供支持,为提升旅游业现代化水平和城市社会综合治理能力做出贡献,为新一代人工智能技术在涉旅领域创新应用提供样本。2主要举措和具体做法通过本项目的建设,建立有效的应急机制,尤其在疫情复苏后的国庆、春节,及时、科学、有效地指挥和协调应急工作,进一步增强对事故灾难的应急管理能力。通过应急设备以及多元化地获取事故区域的各种信息、数据,科学决策,依法决策。每日严格执行“零报告、日报告”制度,确保假期期间下情上报、上情下达,遇到重大突发事
221、件或重要紧急情况联络畅通、反应迅速、高效处置,保障值班值守工作正常规范运转。(1)多维数据共享汇聚,增强指挥数据支撑能力在顶层规划与体系架构下,某市文旅数字指挥系统通过文旅大数据平台,实现数据的跨部门、跨层级的综合应用,打破“数据孤岛”现象。在采集了运营商信令、消费、舆情等数据的同时,汇聚了全市公安、交通、市场监督、城管、文博、文物、景区等多部门的视频监控数据资源。各相关单位对系统需求数据进行清洗、计算、过滤、筛选后,将合法有效的结果数据共享至系统。(2)多级数据校验,增强指挥协同处置能力(3)游客疏导调控,提高出行满意度AI避高峰为C端游客进行疏导调控,游客可看到未来1小时的预测舒适度、交通
222、预测情况,游客可选择想去的景区,根据预测数据生成智能行程规划,形成调控的第一次错峰分流,根据小时级预测数据建议游客前往景区游览时间段。行程规划提供全年节假日历史交通拥堵时间、提供景区周边停车场实时剩余停车位、景区周边临时停车场,通过预测某景区1小时后饱和度达到80,构成拥堵风险,进行实时提醒,对在行程规划中想去某个景区而未去的游客,进行提醒。基于游客所在位置,推荐附近景区,形成调控的二次分流。对节假日游客的拥堵聚集进行疏导调控,从而达到城市游客的均衡分布,形成一整套调控疏导闭环,为全市节假日市场安全运行保驾护航。四、创新亮点1创新技术算法,提升预测的准确性(1)创新客流预测算法收集包括历史客流
223、量、天气数据(如温度、降水量、风速等)和节假日信息在内的多维度数据,采用DLinear模型将客流量分解为趋势(trend)和季节性(seasonality)部分,抓取客流长期性和周期性波动特征;融合天气和节假日信息调节预测数据,提升准确性。经过长期多轮调优,当前某市客流预测准确度已达95。(2)创新行程规划VRP模型通过对游客游玩意图,在到达目的地以前规划合理的行程路线,通过VRP算法实现。车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,简称VRP)是一种组合优化问题,属于运筹学和应用数学领域。它主要研究如何在多个地点之间分配车辆,以满足一定的服务需求,从而尽可能减少成本。2突破
224、数据要素跨部门交换共享壁垒构建协同机制,实现“一键响应”汇聚全市公安、交通、市场监督、城管、文博、文物、959627数据要素 医疗健康提升医疗服务便捷性与效率,建立健全数据共享平台。通过电子病历数据共享,实现医疗机构间检查结果互认,简化医疗理赔流程,推行基于信用的“先诊疗后付费”模式。依法推进医保与商业健康保险的数据整合,促进二者协同发展。通过综合运用体检、就诊等数据,创新职业病监测及公共卫生预警服务模式。在确保数据的安全和合规使用情况下,支持公立医院与金融、养老机构数据共享,精准设计相关服务产品。强化中医药多源数据融合应用,推进中医药数据的标准化和规范化。公共卫生事件应急指挥调度系统一、申报
225、单位成都威而信实业有限公司 二、案例背景在科技赋能医疗监管方面,近年来国家相关部门相继颁布出台关于改革完善医疗卫生行业综合监管制度的指导意见、突发公共事件医疗卫生救援应急预案等政策性文件:2023年国家卫健委疾控局发布加快建设完善升级统筹区域传染病监测预警与智慧信息平台实施方案、国家疾控局综合司关于印发监测预警与应急指挥能力提升项目工作任务清单的函,各级卫健部门须全面提升卫健应急管理工作的卫生监管及应急处置能力,特别是要加强卫生应急管理基础能力、卫生应急处置能力、应急指挥调度能力建设,进一步完善卫生应急管理体系,同时指出各级卫健部门要充分利用现代信息技术创新医疗卫生综合监管方式,加速构建全行业
226、、全要素、全过程监管体系。公共卫生事件应急指挥调度系统指导执法人员规范开展执法全过程记录,推进了卫生监督透明、规范、合法、公正的执法环境,满足卫健局日常监管业务指挥调度基本需要,同时针对于突发卫生事件的应急响应、处置、应急演练和总结评估能力方面,全面展示疾控现场处置、医治救护情况,包括人员救治情况、救护车辆救援情况等;信息化手段解决应急演练缺失,传染病防控物资情况不能实时掌握,现场人员信息无法及时反馈到指挥中心,后台指示无法快速送达前方,造成关键性信息无法沟通共享等问题。景点等12个部门的数据资源,按照统一标准对系统需求数据进行清洗、计算、过滤、筛选突破数据壁垒、实现统一监管运维,构建起面向文
227、旅假日管理工作的“统一指挥、紧密协同、分工负责、联动执行”的工作机制。通过大屏告警、短信发送、电话连线、视频专线等方式实现“一键响应”,避免信息的多轮流转以优化信息传递路径,助力G端各文旅相关部门提升市场管理效率;利用微信小程序及“节假日畅游AI助手”等与游客直接建立链接,实现对游客的“游前引导”,缩短G端至C端的处理路径。3创新数据要素应用场景客流调控系统推动旅游市场高质量发展某市文旅数字指挥系统通过数据汇聚构成统一数据资源库,实现数据的跨部门、跨层级的综合应用。结合客流预测与实时监控预判客流风险,结合行程规划VRP算法、“节假日畅游AI助手”构建起“游前引导游中调控游后评估”的全流程客流疏
228、导机制,对于稳定节假日市场、推动旅游市场高质量发展具有重要价值。本案成为某市乃至全国范围内应用数据要素进行节假日客流调控的首次尝试,创新了数据要素的应用场景,对于激活数据要素价值,推动数据要素流通具有突破意义。五、应用成效经济效益:系统应用使节假日值班人员由每天4人减少至2人,有效提升人工效能,显著降低管理成本;通过对游客进行主动疏导,使游客前往小众景点,从而使主城区景区旅游均衡度提升10;为解决热门景区聚集拥挤问题,本项目通过平台实时预警,结合AI避高峰对游客进行疏导调控,对游客出游进行错峰分流,在不减少游客总量的情况下,将游客向周边景区疏散,有效助力当地文旅局及相关景区实现降本、提质、增效
229、。社会效益:系统应用有效提升了景区舒适度,比如七里山塘景区在实施客流调控前屡次发现高风险预警,实施客流调控之后单日高风险预警次数下降。此外,本项目实施以来节假日日均发送50条短信提醒,电话连线10次,且以某景区为例,其去年国庆节假日第一天,高峰时间段景区排队时间达2小时,实时客流调控后人均排队时长缩减30分钟,这不仅使得景区的接待能力更具弹性,还大幅提升了游客的游玩体验。9798三、解决方案1日常应急管理日常应急管理主要解决平时值守报送、应急资源管理、应急预案管理、应急演练管理等应用,通过统一的WEB页面定期填报方式,按照统一规范的数据指标采集所在区划内的应急队伍、应急物资、应急救援车辆、应急
230、救援专家、仓储仓库、应急医护人员、医院、医疗机构、实验室、制药企业等数据,按照应急处置及救援的应用特征形成为专项数据主题库,供疾控中心业务人员随时调用。其中人口数据信息来源于民政及卫健部门,由本地大数据局数据中台进行共享交换。2突发应急指挥突发应急指挥主要用于自然灾害、灾难事故、聚集性传染病、重大活动保障等场景的应急处置和指挥,实现从预警研判、事件报送、应急响应、处置救援、预案指挥、任务跟踪、辅助决策、事件结案的突发事件全生命周期的管理。数据主要来源于日常应急管理的数据,以及事件处置过程中系统产生的业务数据,包含事件信息、处置信息、任务信息、预案信息、资源调度信息、伤亡信息、执行信息等数据;系
231、统产生的业务数据归用户持有,通过统一标准的数据接口按需向联动机构开放,包含应急局、疾控中心、交通局、公安局、地震局、水务局、等级医院、120救援中心。3融合通信调度融合通信调度主要接入和融合局内及局外的异构通讯手段,打破通讯壁垒,实现应急指挥救援作业时的通讯联动和可视化指挥。融合通信系统支持多种通信协议/格式实现各类通信及业务系统的综合接入、媒体交换及统一调用。系统以通信交互、视频交换、移动多媒体通信、数据调度、信息展示为核心,全面覆盖有线、无线IP网络上的通讯调度、视频调度、会议调度、GIS调度、公网集群调度、短信/传真调度、录音录像等多媒体通信业务手段,赋能行业管理部门平时及战时监管应用场
232、景,充分满足指挥救援中心日常值班值守及战时指挥调度“敏捷沟通、融合贯通、高效联动”需求。4120 救援联动120救援联动主要依托市本级120平台,实现两个系统平台接口的双向对接,实现市本级急救指挥中心智慧急救平台、急救指挥中心救护车救援管理系统等规范进行数据对接、通信业务、车载医疗设备信息、救护车监控数据等标准接入,实现数据同步共享,高新区内急救资源的同步共享。达到120救援指挥平台与公共卫生事件应急指挥调度系统业务互联互通,实现指挥调度业务场景到人员医疗救援业务场景的闭环跟踪。四、创新点1网络医院紧强耦合本案例与网络医院进行了深度耦合,通过有偿付费方式与市级120指挥平台进行深度对接,实现线
233、下的卫生应急指挥救援业务与线上的120急救业务的联动和共享,线下指挥中心可查看辖区120救援车辆、人员、急救器材的动态分布和实时急救体征数据情况,同时实时掌控120急救任务的执行动态及反馈态势,实现现场救援、医疗保障、急救转运、院内医治的数据全链条闭环。25G 通信技术运用依托融合通信系统技术,充分发挥5G网络通信的高速率、低延时特性,在指挥调度、现场保障、急救转运、院内医护、群众反馈等业务场景,可随时依托本地运营商5G网络覆盖以及普及的5G智能手机,指挥中心可随时与现场医疗保障人员、伤者家属、医护人员、相关群众展开5G视频通话和融合会商,无需依托专业软硬件设备及可快速实现高清视频回传和多方视
234、频融合会商。五、应用成效经济效益:公共卫生事件应急指挥调度系面向各省、市、县级卫健部门及疾控中心使用。我国拥有34个省级省级行政区、680余个市、2800余个县,保守估算可达到100亿市场规模,加上周边软硬件信息系统(如GIS地图、数据中台、中间件、国产操作系统、国产数据库、服务器硬件、网络安全、物资装备、实训演练等)的带动效益,整体行业市场体量不低于1000亿,拥有广阔的市场空间。社会效益:公共卫生事件应急指挥调度系统可有效的预防、及时控制和消除辖区突发公共卫生事件的危害,保障了公众身体健康与生命安全,维护了正常的社会秩序。大幅提高本级卫健系统应急管理信息化水平,开展大数据挖掘应用,进一步提
235、高管理和决策的科学性。同时能促进医疗机构及企业加大安全领域信信建设投入,落实企业主体责任,整体提升应急安全领域信息化建设水平。整合现有资源,实现互联互通和协调联动。通过实时数据实现各级卫生部门之间数据的互联互通,整合利用现有资源,实现信息共享和协调联动,有效提高部门间的协同应急和处置能力。9910028智慧医疗综合服务一、申报单位成都华西公用医疗信息服务有限公司二、案例背景近年来,随着公立医疗机构患者数量的增加和服务需求的多样化,传统的医疗服务模式面临着诸多挑战,如挂号难、排队时间长、医疗服务效率低下等问题日益凸显。为了解决这些问题,提高医疗服务质量和效率,公立医院开始探索信息化、更智能化的医
236、疗服务解决方案。智慧医疗综合服务将人工智能、医疗大数据、物联网等技术与优质的医疗资源相结合,专注于提供高价值的医疗服务,通过跨地域、多层级互联互通、自动化高效运营、全流程重塑体验、大数据驱动决策和持续性创新机制,为患者带来更好的就医体验。极大地提高了医疗服务的效率和质量,满足患者对高效、便捷、舒适医疗服务的需求。三、解决方案智慧医疗综合服务:实现患者信息管理、智能预约挂号、远程诊疗支持、电子处方与药品管理、医疗数据分析、数字影像应用、健康管理与教育、医疗协同与信息共享、移动医疗等服务能力。服务能力:患者信息管理:系统安全管理患者信息,包括病历、诊断、用药、过敏史,便于医护人员快速访问更新。智能
237、预约挂号:通过在线平台,实现患者自助挂号、预约医生和检查项目,优化就医流程。远程诊疗支持:通过与医生视频通话、在线聊天,提供诊断与治疗建议。电子处方与药品管理:系统支持电子处方生成、传输、存储,对接药品管理,实现自动审核与配送。医疗数据分析:大数据分析技术,挖掘医疗数据,支持医疗决策、疾病防控和科研。智慧数字影像应用:采用标准云服务架构模式,基于云计算技术服务,为医疗机构和患者提供影像调阅、存储、影像质控、影像咨询、多机构影像数据共享等便捷应用。健康管理与教育:从提供个性化健康咨询建议,疾病预防、患者教育及远程医疗服务等提升患者健康素养。四、创新亮点1线上线下诊疗服务融合打通线上线下系统,实现
238、线上线下一体化服务,提升就医效率,提高患者满意度。跟常规网络门诊有显著区别的地方在于:除了线上咨询,医生能在线下诊断后,根据患者实际情况,还可在线为患者开具入院证、检查、检验医嘱或药品处方,患者也可以同步在线上完成入院登记及候床、医嘱及处方缴费、检查预约、药品配送。2在线诊疗服务模式创新发展出线上多学科会诊(线上MDT)、线上专家团队门诊等诊疗模式。线上多学科会诊(MDT)通过互联网连接不同学科领域的医疗专家,专家们可线上实时讨论和分析,为患者提供综合性、跨学科的诊治建议和治疗计划。MDT充分发挥各科室专业优势,实现医学资源高效整合。线上专家团队门诊服务是实现线上线下一体化服务的一种新模式。通
239、过团队成员医生的预诊,将不同程度的患者进行精准分流:轻症复诊患者将被分流到线上,为其提供在线诊疗服务;疑难杂症患者则向上转诊,由团队为其预约线下专家门诊进行后续治疗。此模式为轻重缓急不同类型患者提供了便捷的就医体验。3在线诊疗服务安全保障互联网诊疗流程中所有诊疗服务活动全程留痕,并对接省级卫健委互联网医疗服务监管平台,按照要求上传相关资料及原始数据,接受其对诊疗活动的所有质控管理。数字身份认证:医师和患者通过CA认证或人脸识别等技术手段完成身份认证,保证身份信息真实安全。五、应用成效社会效益:智慧医疗综合服务体系,一方面通过整合公立医疗机构线上、线下医疗资源,优化医疗服务流程,显著提升了运营效
240、率和患者体验。在线复诊、在线医嘱、电子入院证、在线审方、处方流转、电子病历等线上诊疗服务,极大改善了患者的就医体验。通过打通医疗服务诊前、诊中、诊后全流程,真正实现一站式服务,为公立医疗机构战略转型赋能。截至2024年3月,智慧医疗综合服务公立医疗机构板块已惠及超过1500万(线上注册用户),在线诊疗服务超过200万次。10110229校园疫情“苗头”监测预警及处置平台一、申报单位重庆畅享智酷信息技术有限公司二、案例背景学校一直是传染病突发公卫事件的高发区域。传统校园传染病监测主要以疾控或教育单部门预警模式为主。各校根据自主采集的晨午检、因病缺课等师生健康异常症状数据开展症状监测,较为灵敏、及
241、时,但特异性不足;疾控基于医疗卫生机构数据源开展症状监测,具有滞后性、被动性,但准确度较高。以“1平台+2部门+3维度”为核心,构建全面、高效、快速的校园传染病防控体系,即“1个”一体化平台,整合卫生和教育“2大”部门资源,实现数据、业务、系统的“3维”融合。实现跨部门、跨层级、跨业务的闭环处置,确保校园聚集性疫情苗头的“早发现、早确认、早处置、早完结”,为师生健康提供有力保障。三、解决方案1架构设计从校园场景出发,以点到面构建一个实用可落地的高频、闭环、多跨的大数据协同监测及处置应用场景。按照事前、事发、事中、事后四个环节,建设校园传染病多源数据汇聚融合、监测预警管理、苗头事件闭环处置及态势
242、感知决策分析等应用模块,并基于系统实现“家校医防”四位一体,用户体系涵盖教育局、卫健委、疾控中心、基层医疗卫生机构、校医、班主任、家长、学生。2方案路径事前监测:一是实现学校师生健康异常数据信息化采集。通过提供安全、便捷的晨午检登记、因病缺课登记跟踪、校园传染病个案上报等采集应用,流程化、规范化教育侧传染病数据源采集工作;二是实现跨部门高敏数据安全融合监测,提供校园疫情苗头的各类数据源的采集、治理、管理及融合监测功能,实现疾控与教育局的高效数据共享、业务协同,提高校园疫情数据的准确性及监测灵敏性。事发确认:一是精准化综合监测,引入多种监测预测算法,结合传染病特异性构建“确诊病例+症候群+空间+
243、潜伏期”的校园传染病综合监测模型;二是精细化分级分类预警,针对各类传染病特性、传播规模风险划分预警等级,实现模型可选择、阈值可配置、提醒可分级的校园聚集性疫情监测预警模式,并依托平台实现校园疫情自动上报,预警信号以多方式跨层级推送卫生部门同步感知。事中处置:业务融合,形成家长校医基层医疗卫生机构疾控等多级联动协同处置的新机制,实现在线一事一单疾控下发专业督导意见,校医在线签收、图、文、视频多样化反馈处置情况,形成协同处置闭环,有效保护在校师生健康安全。事后回溯:提供校园传染病监测与处置的全域态势感知可视化大屏、停/复课统计、预警信号统计、事件处置统计等各类统计分析报表,领导可及时感知校园疫情流
244、行趋势、全面掌握校园防治水平。103104四、创新点1技术创新:一是跨部门监测数据方面,引入联邦安全计算技术,基于“数据可用不可见”原则,实现疾控与教育侧跨网数据安全共享协同。二是模型算法方面,全国率先提出“确诊病例+症候群+同一空间+潜伏期”的校园监测模型,使用云计算和边缘计算,实时计算数据增长与监测周期的相关性,实现信号自动升级。同时使用ARIMA算法、空间探测法等多种算法辅助监测和验证,实现更准确地捕捉复杂的行为模式和潜在的疫情传播链。2模式创新:多维度自动化精准监测,精细化分级分类预警。改变传统单部门预警、人工分析监测、逐级报告流转模式,通过跨部门数据汇聚融合和创新监测模型,实现校园传
245、染病自动化精准监测,并将监测结果结合传染病传播特性、风险规模划分蓝、黄、橙、红四色预警,数据融合后半小时内自动跨层级推送预警提醒,实现预警信号推送、接收、核实反馈等信息在线实时同步流转。3机制创新:形成“家校医防”多级联动处置的新机制,将学校、社区纳入校园防疫体系,实现卫生健康和教育部门密切协作,提升校园应对传染病突发公卫事件的应急处置能力。五、应用成效社会效益:“病毒”风险持续增加,基于校园的传染病监测,在其密闭、群居等特性下,能够有效捕捉印证病毒是否具备人传人属性、是否在社会面暴发,对病毒的监测预警具有重大意义。同时,从校园场景出发,可以点到面构建一个实用可落地的高频、闭环、多跨的小而精的
246、大数据协同的传染病监测预警及处置场景。经济效益:提升校园传染病监测预警和应急处置能力具有重大公共卫生意义,能够有效在疫情暴发苗头阶段掐灭疫情,减少疫情扩散导致的家庭经济负担、学校教育负担以及医疗资源的消耗,提高经济效益:。30智慧医疗综合服务一、申报单位东软集团股份有限公司二、案例背景当前医疗服务面临多重业务痛点与挑战。首先,新医改的深入实施,对医院的管理体制、服务模式及运营机制提出了全面改革的要求,迫使医疗机构进行深刻的转型与升级。其次,医保支付制度的改革,尤其是按病种付费、总额预付等模式的推行,倒逼医院必须实现精细化运营,以提高资源使用效率和服务质量。同时,分级诊疗制度和医联体的广泛实施,
247、旨在促进医疗资源合理分布,引导患者有序就诊,这对医疗机构的协同合作与信息共享能力提出了更高要求。此外,随着民众健康意识的增强,老百姓对于个性化、高质量的医疗服务需求日益迫切,要求医疗服务提供者能够精准对接患者需求,提供定制化服务方案。在新形势下,医疗信息安全问题也日益凸显,成为制约智慧医疗发展的重大障碍。一方面,信息安全管理制度与策略的不明确,导致安全防护措施缺乏系统性和针对性;另一方面,网络攻击、数据泄露等危害网络安全的事件频发,严重威胁到患者隐私和医疗数据的安全。此外,部分软件厂商对信息安全重视程度不足,产品存在安全漏洞,而医院自身又缺乏专业的信息安全人才,难以有效应对复杂多变的信息安全挑
248、战。面对这些挑战,我国医疗信息化建设亟需向标准化、集成化、智能化方向发展,在保障医疗信息的安全与隐私的同时,实现医疗资源的优化配置和高效利用,推动智慧医疗综合服务迈向更高水平。三、解决方案方案概述东软移动互联网医院解决方案,以持续性诊疗管理为核心,构建可度量、可管理、可评价、可延伸和安全的互联网诊疗服务与管理体系。通过一个“门户”、二个“中心”和五个“平台”,深度业务集成、高安全高可用的业务性能,保证线上线下医疗资源的一体化、医疗服务的同质化、医疗协同的高效率,提升医疗服务输出效能和医疗服务智慧化水平、促进医院数智化运营质效,推动医疗服务供需各方关系更协调、满意度和获得感更强。此方案旨在强化“
249、让信息多跑路,让患者少跑路”的服务模式,深入落实门诊全流程、住院全流程、体检全流程的优化与改造,为患者提供创新智慧服务。同时,推动医护核心业务移动化,以达到方便医护人员、提升工作效能、提高管理质量的效果,并立足“线上线下一体化,拓展线上诊疗服务,扩大医院的服务半径。此外,以互联互通、电子病历、105106智慧服务、智慧医院等评估体系为标准,满足医院的各级评测要求,全面提升医院信息化建设的标准化水平。方案架构业务架构:依托统一接入平台、统一支付平台、运营管理平台、应用管理平台、数据中心、交易中心、消息中心和监控中心,以互联网+为基础,扩展问诊、护理、药学、便民服务、医院、医联体等线上业务场景,围
250、绕智慧服务、院内协同、业务外联、统一支付、智能管控、分级诊疗、生态合作等方向,构建互联网医院业务体系。生态架构:服务内容以医疗、医药、医保为核心,主体涵盖政府、医疗机构、药品器械企业、医药电商企业、商业保险企业、银行机构、系统服务商等。三医联动的实现,意味着互联网医院产业生态基本构建完成。四、创新亮点理念创新:本案例将线上线下服务深度融合,实现了医疗资源的优化配置。通过深度对接院内核心系统,确保了互联网业务与院内传统业务在服务、数据等方面的一致性,为互联网诊疗业务的扩展和应用提供了广阔的空间。这种将互联网技术与医疗服务深度融合的理念,不仅提升了医疗服务的便捷性和效率,也满足了患者日益增长的多元
251、化医疗需求。组织创新:本案例通过构建患者服务平台、医生服务平台、运营管理平台等多个子系统,实现了医疗服务的全面升级。这些平台不仅优化了就诊流程,还扩展了健康教育、健康咨询、在线复诊等线上诊疗服务,形成了多元化的服务网络。同时,通过统一的支付平台和接入平台,提高了医院支付服务能力和系统安全性,为互联网医院的稳定运行提供了有力保障。这种以患者为中心,以医生为核心,以管理为支撑的组织架构创新,使得医疗服务更加高效、便捷和人性化。模式创新:本案例是互联网医院完整解决方案的典型案例,涵盖了患者服务、医生服务、运营管理和支付接入等多个方面。这种全方位、一站式的服务模式,不仅满足了患者的多元化需求,也提高了
252、医院的服务质量和运营效率。同时,通过配置标准版、专业版、旗舰版等多套版本,满足了不同医院的需求,实现了快速交付和广泛应用。这种以患者需求为导向,以医院服务为核心的模式创新,为互联网医院的发展提供了新的思路和方向。管理创新和机制创新:本案例通过构建运营管理平台和统一的支付、接入平台,实现了对互联网医院整体运营情况的实时监控和管理。同时,通过标准化的交付方案和专业的交付团队,确保了产品的快速交付和稳定运行。此外,该方案还紧随国家政策导向和评级要求,不断提升医院服务质量和管理水平。这些管理创新和机制创新不仅提高了医院的运营效率和管理质量,也为互联网医院的可持续发展奠定了坚实基础。五、应用成效经济效益
253、:通过集成先进的信息化技术和医疗服务,互联网医院打破了传统医疗服务的时空限制,使得患者能够远程获取医疗服务,这不仅减少了患者的交通和时间成本,也极大地拓宽了医疗服务的覆盖范围。对于医疗机构而言,互联网医院系统提高了医疗资源的利用效率,降低了运营成本。通过大数据分析,医疗机构能够更精准地预测医疗需求,优化资源配置,减少不必要的医疗资源浪费。同时,互联网医院还为医疗机构提供了新的收入来源,如在线问诊、远程监测等增值服务,进一步增强了医疗机构的盈利能力。社会效益:首先,它极大地改善了患者的就医体验,使得患者能够享受到更为便捷、高效、个性化的医疗服务。通过互联网医院,患者无需长途跋涉,就能获得专家的诊
254、断和建议,这对于偏远地区或行动不便的患者来说,无疑是一个巨大的福音。其次,互联网医院系统通过大数据分析和人工智能技术,实现了医疗服务的精准化,提高了医疗服务的质量和效率,这对于提升整体医疗水平、保障人民健康具有重要意义。此外,互联网医院还为医患之间搭建了一个更加透明、互动的交流平台,增强了医患之间的信任与合作,有助于构建和谐的医患关系。总之,互联网医院的应用在提升医疗服务的社会效益方面发挥了积极作用,为医疗行业的可持续发展注入了新的活力。10710831东软“保易通“保险服务平台一、申报单位东软集团股份有限公司二、案例背景“保易通”保险服务平台致力于打造一个全面互联的保险生态系统,将保险公司、
255、保险中介、参保人和政府监管机构紧密连接,实现信息共享与高效协同。平台依托医保业务数据,结合人工智能技术,为保险行业用户提供精准、智能的数据服务。通过深入挖掘健康医疗数据的价值,推进医保与商业健康保险的数据融合应用,本平台不仅提升了保险公司的产品设计和服务质量,还助力了基本医保与商业健康保险的协同发展。平台还不断拓展医保的“人工智能+”数据应用模式,完善多层次医疗保障体系,为参保人提供更高质量、更便捷、更暖心的保险服务。三、解决方案1风险评估服务提供多维、立体、开放的风险分析服务:基于医保的个人基本信息、就诊信息、疾病信息、医疗费用信息,结合用户模型和疾病图谱对客户的健康分值进行风险评估,让保险
256、公司更直观地了解客户的健康状况。提供保险保障分析和风险评估报告服务:依据保险知识图谱、用户模型、疾病图谱,为投保人提供真实数据支撑的保险保障分析和简单易懂的风险评估报告服务,帮助投保人在海量的保单信息中,快速了解自己的保障责任和家庭保障缺口,实现更好的家庭风险管理。提供特定区域、特定人群的出险、发病率分析服务:计算客户相似度,将客户的标签体系化,划分多种风险等级,更好地了解客户投保的需求和风险,做到精准营销。2产品设计服务提供医保与商保的数据对齐与数据分析服务:包括病种映射、保险期间与就诊时间开始时间和就诊结束时间的关系界定和医保各类费用服务,以及与商保赔付的对照关系和人群发病率、人群门诊率、
257、人群住院率、人群医疗费用等数据分析服务。提供保险产品设计与产品优化服务:在产品设计阶段,基于健康医疗数据分析进行费率厘定,提供产品的核保规则设计、产品理赔规则设计、目标人群及产品组合策略等服务;在产品优化阶段,提供购买人群特征分析、出险人群特征分析、拒保人群就医特征分析和保险条款优化等服务。3智能核保服务提供丰富的健康医疗数据查询接口服务:包括参保人基本信息查询、个人参保信息查询、门诊慢特病认定信息查询、医保就诊信息查询、既往症信息查询和医保结算信息查询。提供个性化配置核保规则服务:根据不同的保险产品,配置个性化的核保规则,如参保状态异常、既往门诊疾病诊断在黑名单、既往住院疾病诊断不在住院白名
258、单、有门诊慢特病认定记录、年门诊次数超过地域均值的n倍等。提供普适及定制化的核保模型:如重疾风险预测模型、住院概率预测模型、医疗花费预测模型和单病种定制模型等。4智能理赔服务提供按理赔服务接口及理赔SAAS管理两种模式的对外服务以及对不同责任免除的规则定制:包括参保人信息查询、就诊信息查询、费用明细查询、结算信息查询、电子病历查询等接口服务;住院提醒、案件受理、立案管理、案件初审、案件复审、结案管理、案件归档、案件综合查询等理赔SAAS管理功能。提供理赔SAAS的案件初审内置审核控费模型和医学知识库:包括相似病历搜索模型,病历处方还原诊断模型和药品知识库,诊疗知识库和临床诊断知识库等。四、创新
259、亮点1理念创新:“保易通”保险服务平台秉持着以数据为核心驱动力的理念,致力于打造一个全面互联的保险生态系统。这一理念突破了传统保险服务中信息孤岛、数据割裂的局限,通过整合医保与商业健康保险的数据资源,实现了信息共享与高效协同。平台不仅关注数据的收集与存储,更重视数据的挖掘与应用,以数据洞察客户需求,优化产品设计,提升服务质量,体现了数据驱动保险服务创新的先进理念。2组织创新:“保易通”平台通过构建跨行业、跨领域的合作机制,实现了保险公司、保险中介、参保人和政府监管机构之间的紧密连接。这种组织创新打破了行业壁垒,促进了资源的优化配置和高效利用。平台通过整合各方资源,形成了协同创新的合力,推动了保
260、险服务的智能化、个性化发展。3模式创新:“保易通”平台在服务模式上进行了大胆创新。平台通过提供风险评估、产品设计、智能核保、智能理赔等一站式服务,打破了传统保险服务中各环节相互割裂的局面,实现了保险服务的全流程优化。同时,平台还通过拓展医保的“人工智能+”数据应用模式,完善了多层次医疗保障体系,为参保人提供了更高质量、更便捷、更暖心的保险服务。这种服务模式的创新不仅提升了客户体验,也促进了保险行业的转型升级。4机制创新:“保易通”平台通过构建多方共赢的合作机制,实现了政府、企业、客109110户等多方利益的平衡和最大化。平台通过提供数据服务、技术支持等方式,助力保险公司提升产品设计和服务质量;
261、同时,通过优化理赔流程、减少理赔纠纷等方式,维护了参保人的合法权益。此外,平台还与政府监管机构紧密合作,共同推动保险行业的规范化和健康发展。这种机制创新不仅促进了各方利益的协同增长,也推动了保险行业的可持续发展。五、应用成效经济效益:通过提供精准的风险评估、产品设计、智能核保与理赔服务,平台能够帮助保险公司提高运营效率和风险管理能力,优化产品设计,降低赔付风险,进而提升盈利能力。同时,平台通过大数据和人工智能技术的应用,为保险公司提供更加科学的决策支持,有助于保险公司开拓新的市场领域和客户群体,从而带动业务增长和经济效益:的提升。社会效益:平台通过数据共享和智能分析,实现了医保与商业健康保险的
262、数据融合应用,打破了传统“就医后理赔”的模式,前置了理赔服务,优化了支付体验,减少了参保人的就医压力。这不仅能提升保险服务的便捷性和效率,还能有效减少保险理赔过程中出现的分歧,助力保险公司更精准地评估被保险人的健康状况和风险水平,从而进一步提升保险服务水平和市场竞争力,更好地维护保险公司与客户双方权益,促进基本医保与商业健康保险协同发展。平台为保险公司和参保人都提供了更高质量、更便捷、更暖心的保险服务,对提升社会整体福利水平具有积极意义。325G 远程名医馆在提升区域医疗服务水平的运用一、申报单位青白江区中医医院二、案例背景近年来,随着经济社会发展,人们的健康需求越来越多,优质医疗资源供不应求
263、。加上城镇化建设的步伐加快,人口流动性加大,于是跨地区找大医院权威专家看病的人越来越多。异地就医逐渐增多,与我国医疗资源发展不平衡不充分有很大关系。全国80的优质医疗资源分布在省级大城市大医院。对于青白江而言,据 2023 年人口统计,青白江常住人口 50.98万人,城镇化率78.03,公立医院约11个。由于区域地理位置的特点和公立医院本身发展的现状,青白江同样存在患者流失到成都各大医院的现象。如何吸引青白江市民在本地就医,同样也是青白江医疗卫生管理部门和医疗卫生机构需要思考和解决的问题。三、解决方案青白江区中医医院引进 5G 名医馆共建项目,其价值贡献凸显如下:1 通过与省第二中医院合作共建
264、5G 远程名医馆,创新、升华和丰富了医院间医联体建设紧密度的合作,输送省级三甲医院的优质医疗服务资源,提升青白江区中医医院医疗服务能力,推动医院高质量的的发展。同时强化了区中医医院专家资源,有效地满足了青白江市民对省级三甲医院优质医疗资源的需求。同时创新搭建“5G 远程名医馆”平台,通过互联网“师带徒”方式也加速了青白江区中医医院专科人才的培养2 通过与省第二中医院合作共建5G 远程名医馆,不仅解决了青白江区群众在当地医院就能享受省级三甲医院专家诊疗的需求,也使青白江区中医医院提高对疑难杂症的诊治能力得以提升,强化了在当地的竞争力,吸引更多的当地群众到医院就诊减轻了青白江及周边群众到成都看病的
265、疲于奔波。病人留在当地,也提升了青白江区中医医院的门诊及住院增量,同时将医保基金充分留在当地使用。与省第二中医院合作共建 5G 远程名医馆,运用双医远程门诊诊疗系统的创新诊疗模式和“师带徒传帮带”相结合,实时有效地对青白江区中医医院医生展开业务实操交流培训,专家远程师带徒深度指导、典型案例远程诊疗实操观摩实时指导分享,这也有效助力区中医医院的人才培训计划得到更多元化、最快捷有效的落实。111112四、创新点青白江区中医医院引进5G名医馆共建项目,通过现代技术创新就医模式来解决若干医疗痛点的双医联合门诊的在线诊疗系统它的创新亮点体现在就医模式的创新。通过此运行:患者在当地医院就能接受专业医院专家
266、的就诊服务,让老百姓从“中心城市求医”变为“家门口就医”。专家只需电脑,即可打破时空距离、实施视触叩听与影像阅读,在线上精准的对患者的病情,进行诊断和做出治疗方案。地方或基层医院的医生运用设备系统,实时得到专家的诊疗指导,门诊的过程也是歇息过程。五、应用成效经济效益:青白江区中医医院引进5G名医馆共建项目,有效提升青白江区中医医院的服务质量,从而提升当地及周边群众的对区中一医院的认可度与信誉度,同时实现卫健部门提倡的分级诊疗,把患者留在当地治疗。社会效益:青白江区中医医院引进5G名医馆共建项目,运用双医远程诊疗系统、采用双医联合门诊的诊疗模式,是青白江区中医医院与省第二中医医院实时诊疗的全时段
267、的密切合作,这对于青白江医疗卫生事业无疑是从“输血”到“造血”的蜕变,从而也带动了青白江区民生建设和社会经济的发展。33BioAI 生物药物研发平台一、申报单位成都盛世君联生物技术有限公司二、案例背景新药研发周期长、成本高、成功率低,AI技术能够让新药研发从之前漫长的“马拉松”转向“加速跑”,这也让我们看到了整个中国药物研发弯道超车的机会。目前不缺乏优秀的AI大模型,而是缺少将这些大模型在专业领域进行深度应用的方式方法。在公开数据相对较少、数据验证反馈较慢的生物医药领域,针对算法模型开发者与生物药物研发者之间存在认知、语言、理解、和路径逻辑上的差异。近几年,盛世君联使用最新AI工具成果、运用高
268、质量的标签化数据、采用基于生物学逻辑的AI算法,开发出了基于生物学,尤其是蛋白质结构和进化为底层逻辑的AI模型,生成了“傻瓜式”的应用软件,使AI技术真正赋能大分子药物研发。三、解决方案1从真实药物库到BioAI驱动的生物药物研发:高质量的数据是AI学习训练的基础,在生物医药领域尤其需要真实的、验证的、带生物学标签的数据。在过去的8年时间,公司搭建了“三千亿级多样性”的真实生物药物库,包括人源抗体库、纳米抗体库、多肽库、affibody库、CAR T库和TCR库等。依赖此平台,公司自有项目已获得了千万级带多重生物学标签的自有数据,且仍在持续高速增长中。公司经过2次重要的本地技术突破,一是“多位
269、点突变效率从最初的20提高到100”,二是“单次构建1011多样性合成库”,形成了公司核心技术壁垒之一“全合成库技术”,并建成了三千亿级多样性真实生物药物库,这为后来做AI模型训练多种数据来源打下了基础。2 构筑“模型+软件”的AI生物药物研发系统:2021年公司开始搭建自己的AI技术团队。团队就设立了明确目标:(1)不单独开发Transformer和超参数大模型,使用授权的大模型和独有数据开发适用于生物药物研发的预训练模型、专业模型,就是我们的BioAI。(2)同时以BioAI为基础开发专业软件,帮助每位科研工作者解决生物药物研发的具体工作。(3)AI+生物医药 打破跨语言沟通困局:AI与大
270、分子药物研发结合障碍很多,最关键的一点即:技术语言沟通问题。算法模型开发者与生物药物研发者之间存在着认知、语113114言、理解和路径逻辑上的差异,无法进行有效交流。在AI与生物学的链接上,团队用结构生物学的思维去像指导真实实验一样指导怎样应用AI,做好AI研发控制点,避免走急于追风的弯路歪路,比如在前AI时代我们用结构生物学给某些工序的人工设计纠错,AI时代就可以上到更大的通量直接取代人工设计。应该说最符合生物学逻辑的工具,然后把它用到最大化。(4)AI加持生物医药 研发效率提升30倍+:过去,公司服务客户的传统方式是定制式服务,从客户提出需求到交付,项目周期短则2 3个月,长则半年。而现在
271、,对于客户的不同需求,通过运用ABLINK BioAI系统中相应服务类型,提交数据后,即可等待AI结果。相当于把实验的东西大部分用AI去替代,不仅提高了效率,还降低了研发成本。从时效上看,过去传统的交付周期为8 12周的,现在缩短为只需1周,甚至于几个小时,平均足足缩短了30倍时间。不仅在效率上有了极大的提高,而且准确度也是能够保证的。四、创新点1平台的核心技术包括公司底层技术平台,无限多样性和无边界的大分子药物库,用公司全合成库技术真实制备的3000亿多样性的真实药物库,来进行真实数据驱动的AI学习、训练和检验,并通过生物学驱动的AI工作流程,使AI虚拟筛选和分子结构功能优化,实现“AI四化
272、”(专业化、场景化、工具化、高通化)。我们的研发人员只需一键输入抗原序列,就可获得对应的抗体序列;只需一键输入母本蛋白、抗体序列,就可获得优化的蛋白、抗体序列。2从全新目标蛋白发现,计算结构预测、实验结构测定、专用模拟算法开发到药物设计,AI已经渗透到创新药研发的多个环节当中或优于传统实验,为多疾病领域和多种靶点类型的临床前研究提供强有力支撑,打通干湿实验循环,提升数十倍实验效率,为后续临床实验奠定坚实基础。公司持续在AI领域投入研发,紧抓AI+药物研发机会窗,为新药研发提供业界领先的一站式BioAI生物药物研发平台,推动药物研发“真创新”,推动中国AI+新药研发事业迈向新高峰,持续为人类疾病
273、防御、诊断治疗、药物研发贡献。五、应用成效社会效益:随着ABLINK BioAI平台的创建,极大缩短了大分子药物的开发周期,也为无边界的药物开发提供了基础,实现了BioAI驱动的源头药物创新。目前公司仍在不断迭代更新系统,追求AI更高置信度、更多的应用场景。截止2024年3月已经迭代3个版本,以WEB的形式服务全球客户。推出“AI for Scientists”工作流模块聚焦蛋白、抗体优化过程中的常见实验步骤,包括:抗体人源化、蛋白免疫原性去除、蛋白稳定性改造、双特异性抗体设计和抗体亲和力成熟等。研发人员登录“BioAI驱动的生物药物研发”门户网站,选择相应服务类型、提交相应序列数据,即可得到
274、AI筛选结果。通过一键输入母本序列、一键输出优化序列及结果报告的简单操作,为药物研发人员提供高效、便捷、准确的AI技术服务,真正解决了药物研发中的实际问题。经济效益:BioAI生物药物研发平台已经为全球20+药企和科研机构在药物设计阶段缩短研发周期,节省研发资金,并且得到活性更好的生物药候选物,为新药研发提质增效。深圳湾实验室、华西医院、天士力医药、中美华东医药等20多家头部科研机构、药企反馈的数据已经陆续公布,BioAI系统的应用成果甚至优于传统实验室结果,水平达到国内领先。目前公司BioAI垂直大模型获得多个奖项,预计未来3年可实现经济收益8000余万元。11511634卫生健康赋能基层治
275、理一、申报单位成都高新区卫生健康局二、案例背景为响应成都市委关于智慧蓉城平台及“微网实格”体系建设的要求,高新区一直致力于探索卫生健康赋能基层治理。在高新区管委会的引领下,卫生健康局把握家庭医生团队融入“微网实格”契机,建立了服务模式为“微网格员吹哨家庭医生团队报到医联体专家支撑”的基层智慧健康服务体系。在此体系下,卫生健康局以健康数据为纽带,联合智慧城市运行局与社治保障局,共同探索基于人房数据和健康档案数据驱动的健康管理服务新模式。三、解决方案由于高新区人口多,流动性大,基层医疗人员人数与精力有限,而微网格员人数众多,且与居民关系更为亲密,对于协助家庭医生团队开展健康管理服务具有天然优势。卫
276、生健康局将健康管理数据根据工作需求进行分类,填充相关健康管理任务目标,通过任务派单的形式派发给为微网格员,发动“微网实格”骨干力量协助基层医疗机构对辖区居民进行健康管理服务。为进一步优化微网格员工作流程,高新区率先上线“家庭医生+微网实格”应用,并接入“蓉e报”小程序,形成微网格员信息上报、任务派单和任务考核的闭环管理。通过该应用实现重点人群信息报送、健康管理服务通知、健康服务现场活动等“家庭医生+微网格员”的业务协同场景,提升健康管理服务效能。为进一步增强服务需求搜寻精度,扩大健康管理服务覆盖面,高新区卫生健康局与智慧城市运行局建立每月数据对比反馈机制,通过人房半脱敏数据与已建65岁及以上老
277、年人健康档案数据匹配,识别出居住在试点社区但无健康档案信息的老年人,由微网格员进行信息核实并通知其到社区卫生服务中心完成建档和健康管理。如经核实信息有误的,则及时向智慧城市运行局上报错误信息,反向促进人房数据底座更新。此外,通过将健康管理数据分享给智慧蓉城微网实格社会治理平台,将疾病标签赋能微网实格治理体系,有利于街道、社区在开展社区服务中主动发现群众需求,深度链接基层治理和健康管理业务场景,达到双向赋能,初步实现数据资源“一网通享”、应用场景共建共享。四、创新点一是部门联合,与社治保障局共同建立常态长效“网格发现、家医报到、识别干预、及时转诊”的健康管理工作机制,通过政策激励,明确微网格员卫
278、生健康专项工作任务和补贴标准,充分调动微网格员积极性。二是化繁为简,上线“家庭医生+微网实格”应用,并接入原有工作小程序,简化工作入口,形成微网格员信息上报、任务派单和任务考核的闭环管理,提升健康工作管理效能。三是突破数据壁垒,建立人房数据和健康档案数据每月更新核验机制和对比分析模型,通过信息比对深入挖掘重点人群,基于对比数据差异驱动社区卫生服务中心医生和微网格员的业务协同。不仅实现从“人找人”向“数据找人”的转变,助力基层医疗卫生机构扩大对老年人健康管理覆盖面,同时通过信息更新反馈,反向更新人房数据底座,赋能基层治理,初步实现数据资源“一网通享”、应用场景共建共享。五、应用成效经济效益:提升
279、微网格员的服务内涵和收入。印发成都高新区关于推进家庭医生团队融入“微网实格”治理机制实施方案,梳理微网格员协助健康管理服务内容,明确补贴标准,目前已累计为参与卫生健康专项工作的624名微网格员发放专项补贴14.9万元。社会效益:1 增强居民对健康服务的获得感。充分发挥微网格员“人熟地邻”优势,提升基层医疗卫生机构的健康管理服务覆盖面,目前借助微网格员力量已协助开展健康管理服务14017人次。2 赋能社区治理助力社区了解居民尤其老年人、慢性病等重点人群情况,主动发现需求,并促进人房数据底座更新。目前已向智慧城市运行局累计反馈错误信息585条。11711835基于业数一体的多模态医疗行业数据集建设
280、一、申报单位四川大学华西医院二、案例背景医院信息化的发展历程在全球范围内呈现出一种逐步深化和完善的趋势,国内越来越多的医院引入云计算、大数据和人工智能技术,但仍面临着信息孤岛、多模态数据难以治理、难以高效支撑AI训练等诸多挑战。具体而言,一是医院业务迅速膨胀导致全量、多模态数据激增,医院面临更多的患者、医疗记录和资源需求,这需要医院大数据平台能力的支撑,以达到业务的高效协同及资源全量集成;二是区域医疗中心缺乏统一标准,不同医疗机构的建设标准不一,导致了数据互联互通及互操作受限,影响了医疗服务的连贯性和效率,患者的体检、诊疗、随访等全量数据也较难统一采集;三是高质量医师标注数据及医学语义概念的缺
281、乏,成为限制医院利用深度学习、大语言模型等新兴技术盘活医疗数据资产的一个关键因素。三、解决方案1“业数一体,全量多模”的数据集成模式通过对业务系统和数据标注系统融合建设,实现业务活动与高质量数据标注一体化推进,实现高质量标注数据的持续沉淀。通过将个人居家健康、体检、诊疗及随访数据关联整合构建全量个人健康数据集,包含文本、图形、图像、视频、波形、基因测序等多种模态。高质量医疗行业数据集细分疾病相关的高低海拔、民族多样等环境和基因差异,涵盖个体全生命周期健康信息,包含医疗行业数据的多种模态,也包括医院运营管理的全生产要素(人力、财务、物资、空间、流程、技术等)数字化信息,更有带医疗、教学、科研和管
282、理等行业专家多维度标注的数据。“业数一体、全量多模”的高质量行业训练数据集和测试集能够为医疗行业各种用途的人工智能的训练、验证和评估提供标准化的核心关键的数据支撑,形成构建医学智慧应用的战略性数据资源。图 1 业数一体、全量多模的医疗行业数据集2数据集成及数据治理方案项目对接医联体内多家医院业务系统、百万人群队列系统、常规体检系统进行数据采集,基于主数据、元数据及后结构化等治理方案,将数据清洗治理后按照领域模型进行存储,并利用患者主索引技术串联患者信息。建立包括数据规范、数据采集校验、数据融合、数据开发利用的数据治理体系,研究多模态数据融合技术,实现文本、影像、信号及视频等多维度数据资源的高质
283、量融合。大数据平台利用Apache Hadoop技术,在数据治理的同时,依据可发现、可访问、可互操作和可复用的FAIR原则,推动数据集的标准化建设以提高数据的可用性和科学价值。图 2 高质量行业数据集构建流程1191203医学术语平台建设各院区、各队列数据汇集后,为应对多院区、多设备、多模态、多参数的数据动态获取和需求分析,平台参考SNOMED CT、OMAHA“七巧板”医学术语集及人类表型术语HPO等医学术语标准,结合国内临床数据使用习惯与本土化表达,形成一套院内术语库,以完成持续性、标准化的语义概念识别及标注。建立专门的医学术语标准工作小组,持续跟踪国内外医学术语标准的变化,定期评估和修订
284、内部医学术语库。术语管理系统广泛搜集当前华西医院病历中的医学术语表述及其变体,筛选出潜在的同义词。4数据标注平台建设医院已建立数据标注平台,提供数据管理、多模态数据集成、多模态数据标注等功能,为医疗AI应用的训练和开发提供数据支撑。通过“业数一体”的数据标注模式,结合临床医师的“审核采信”,建立持续的数据质量改进机制。标注平台也可利用预训练的AI模型,提供自动化标注建议,减少人工标注的工作量,提高标注效率。5领域数据模型建设案例设计了数据中心模型和领域数据中心模型,前者承载大数据平台集成的所有数据,后者则根据不同领域的特殊性设计数据承载模型,当前包含三大领域数据中心:临床数据中心根据临床360
285、等应用需求进行设计;科研数据中心根据科研应用需求设计;管理大数据中心根据医院运营管理等需求进行设计。数据模型随领域需求变化不断迭代更新,以满足不同领域的新需求。6安全可靠的数据开放共享模式医院依据相关法律法规,基于院内信息数据使用管理制度要求,明确数据共享和安全边界,建立长效管理机制。持续对产出的高质量数据集进行版本管理、权限管理、转换、划分等。明确数据使用的核心原则“最低限度的必要”,基于八大原则(使用登记、逐级审批、授权使用、局域网使用、有限交互、全流程备案、数据脱敏、病人隐私保护)对数据使用规范进行详细要求,并定期进行数据安全审计和合规性检查。所有数据在严格脱敏、去隐私处理后,确保数据安
286、全后再用于数据服务及模型的训练与调优。四、创新点1 技术创新方面,在多种业务场景中通过数据标注平台,对重要的临床文本、医学影像、视频类数据进行标注,产生的标注信息持续回流至大数据中心,实现高质量标注数据的不断沉淀。通过多种自然语言处理技术及构建的院内术语体系,可将临床文本中的临床惯用词汇匹配映射至标准医学术语概念中。通过医学术语的语义网及特征选择技术,可研发基于多种应用场景的疾病风险预测模型及临床不良事件预测。上述两类数据资源为深度学习及大语言模型的应用提供了高质量的数据支撑。2应用创新方面,在科研大数据中心,高质量数据集在罕见病决策支持系统、患者疾病相似度、表型相似度及患者画像上均有较好的应
287、用呈现。此外基于高质量标注数据,可构建影像智能辅助诊断等应用。在管理大数据中心,通过公布的标准数据集及指标集,可满足管理人员多维度、多层级、不同颗粒层次的运营数据查询和分析使用。3模式创新方面,提出了利用数据标注及医学术语标注构建“业数一体、全量多模”的高质量行业数据集理念,实现高效数据治理,构建数据资产目录,用以支撑各种智慧医疗服务。高质量医疗行业数据集联合存储算力集群能够为医疗行业各种用途的人工智能的训练、验证和评估提供核心关键的数据和算力支撑。五、应用成效经济效益:富含医师标注信息的影像数据集结合深度学习算法开展模型训练并持续调优,实现医学影像病变数据自动识别、分割医学影像中的病灶和其他
288、重要的生物学标志,自动输出辅助诊断以利于医生快速决策。结合内涵质控大模型,同步监测电子病历书写质量,减少病历中的不规范填写,降低医疗纠纷隐患。富含医学术语的数据集支撑了华西罕见病决策支持系统的研发,其通过HPO术语体系进行罕见病罹患可能的有效提示。针对患者的临床发现类术语在高维空间的向量表达,也可实现患者疾病相似度、表型相似度的比较及用户画像等行业应用。社会效益:1高质量医疗行业数据集的建设为医疗行业人工智能的训练、验证和评估提供标准的数据资源,对外提供支撑服务;在产业带动效益上,高质量医疗数据集在头部医院丰富的应用示范效应,推动医疗技术升级和服务模式迭代,实现上下游产业的联动发展。2在人民群
289、众获得感上,高质量行业数据集支撑的优质医疗服务增强了人民群众的获得感,在就医流程中改善了服务体验。在医院高质量发展上,高质量行业数据集有助于医疗服务质控效率的提升,提升患者的医疗安全,也有利于探索公立医院高质量发展新的路径与模式。12112236数据要素 应急管理利用数字技术消除不确定性,需整合多源数据,如电力、通信、遥感及消防信息,以提升安全应急感知、预警和处置等相关能力,挖掘其潜在价值,动态预警、精准预防和及时高效应对各类突发事件。面对偶发性安全事故及事件,采取末端感知和精准监控。利用多源数据,研发灾情监测模型,增强灾害预警能力,提高地震预测水平。通过技术手段和数据共享,构建更加科学、高效
290、的安全生产与灾害应对体系。推动数据融合,筑牢消防安全线 一、申报单位成都高新愿景数字科技有限公司 二、案例背景环球中心是世界最大单体建筑之一,集游艺、展览、商务、传媒、购物于一体,具有人口密集、监管面广、管理难度高、社会知名度高、影响力大等特征,面临风险管控、监测预警、救援处置的压力较大。具体表现在如下方面:企业消防管理层面,核心问题在于缺乏一套全面而精细的量化评估体系,导致巡检流程浮于表面,隐患整改被无限期拖延,责任链条难以有效穿透至每一层级,形成管理盲区。政府消防监管层面,则面临着信息获取滞后的挑战,难以实时洞悉企业消防主体责任的践行状况,加之对潜在隐患与重大风险源的监控手段匮乏,监管效能
291、大打折扣。消防救援管理层面,其挑战更为紧迫,在消防救援时,往往因对火场环境(包括布局、结构复杂性、逃生通道、可燃物分布、危险源位置)及周边消防资源分布状况的信息掌握不足,而影响到决策速度与救援效率,增加了救援难度与风险。三、解决方案(一)构建全面精细的量化评估体系引入数据要素,构建基于大数据分析的消防安全量化评估体系。通过收集、整理和分析消防巡检、隐患排查、责任落实等各个环节的数据,形成可视化的数据报告,为管理层提供决策支持。同时,利用数据驱动的方法,优化巡检流程,提高隐患整改效率,确保责任链条的有效穿透。(二)强化政府监管实时性与有效性依托智慧消防平台,实现政府对企业消防主体责任履行情况的实
292、时监控与数据共享。通过数据接口与企业智慧消防平台对接,政府能够获取实时的消防安全数据,包括风险分级、隐患排查进度等,从而提升监管的实时性和有效性。同时,增加数据透明度,使公众也能通过适当渠道了解企业的消防安全状况,形成社会共治的良好氛围。(三)提升消防救援决策速度与效率在消防救援管理层面,充分利用大数据和人工智能分析,提升决策的科学性和精准性。通过集成火场环境数据、逃生路线数据、现场资源数据等,为消防救援队伍提供全面的数据支持。运用智能算法对海量数据进行分析处理,快速生成最优救援方案,提高决策速度和救援效率。同时,通过数据反馈机制,不断优化算法模型,提升智能化水平。(四)促进智慧消防平台数据融
293、合与应用在环球中心智慧消防平台中,深度融合数据要素,构建以数据为核心的综合管理体系,并按照预警为先、平战结合、能力强化、保障有利的思路,形成“1+1+3”的体系架构。通过“1”个智慧消防中控平台,实现消防、安防设备数据的全量感知与智能分析;利用“1”套电子沙盘系统,覆盖企业应急中心、专职消防队、战时指挥部、增援力量,实现多方救援力量,结合三维建模和大数据分析技术,实时动态展示火场环境、逃生路线和进攻通道等信息;配合“3”大核心功能(日常消防管理、战时人员疏散与消防作战指挥),实现数据的全面融合与应用,压实企业主体责任,提升战时人员疏散、消防作战指挥的智能化水平。四、创新点(一)完善消防安全指标
294、和综合评价体系深度融合了数据资源,构建了一个基于大数据分析的消防安全智能管理平台。该平台不仅依赖于传统的四级指标评估体系,还广泛收集并整合了各类消防安全相关数据,包括设备报警数据、历史巡检数据、历史隐患处置数据等参数,以及建筑结构的详细数据等。通过运用高级数据分析与机器学习算法,系统能够自动挖掘数据中的隐藏模式与趋势,精准预测火灾风险,并提前制定针对性的预防措施。(二)自动计算最佳逃生和疏散路线通过电子沙盘系统实时接入物联网传感器数据,如烟雾探测器、热成像仪等,实现火灾现场的动态监控与数据反馈。这些数据与火灾报警点位、楼栋三维空间数据等结合,通过复杂的算法模型进行实时计算,优化出最佳逃生路径。
295、同时,算法还利用大数据分析人群流动模式,预测并避免潜在的疏散瓶颈,确保在紧急情况下人群能够迅速、有序地撤离。123124五、应用成效在本案例中消防领域专家携手消防救援大队,为环球中心绘制了一幅安全防控精密蓝图,对原有的风险点位进行了全面审视,新增或调整14处关键风险点,试点接入前端感知设备超过2万个,涵盖了消防、安防和逃生疏散3个类别。此外创新性地引入了NFC技术,通过系统智能提醒与购物中心每2小时巡检一次,为安全事故装上了“减速阀”,显著降低了潜在风险。平台深度融合消防“1、3、5”快速反应机制,实现“1分钟响应,3分钟到场,5分钟处置完毕”,极大提升了环球中心工作人员的消防安全意识和实战能
296、力。自平台上线以来,共产生设备报警总数9620条,巡查记录77280条,产生事件总数213条。近30天以来,环球中心报警处置率达100,报警处置及时率达98.95,巡查完成率达100,隐患按时整改率达100,使得环球中心消防安全工作迈向新台阶。37构建产业协同数据要素生态圈赋能大型流域水灾害防控场景 一、申报单位国能大渡河大数据服务有限公司二、案例背景流域自然灾害防控预警往往需要气象水文、地震检测、边坡检测等众多信息,上述信息来自于流域沿线的大型电力央企、地方国企等建设的大中小型水电站以及地方气象、水利部门建设的气象、水文测站,数据资源跨域跨主体特性显著。流域不同开发主体在联合防汛、应急联动等
297、方面由于管理责权不同,仍存在明显信息壁垒,更难以做到全流域统筹,点线面结合。各主体之间如何实现数据要素共享,达成共赢式合作,一直是大型流域综合管理的一大挑战。大数据公司通过融合隐私计算和区块链等技术,创新性建设数据要素化加工能力,结合多家主体单位共11类约247项各类数据,开发流域水灾害防控数据要素模型,实现“数据可用不可见、原始数据不出域”,助力水电多业主实体之间数据要素的可信安全流通,有效提升大型流域水灾害防控能力。三、解决方案总体思路大型流域对防洪抗灾、电力供应调度体系至关重要,但流域水电发展现状依旧以各集团企业电站各自发展,相互竞争为主。由于水电上下游梯级之间具有紧密的水力、电力联系,
298、数据各自严格保密的情况下跨域多元数据要素难以流通,严重制约了流域气象水文预报模型以及水灾害预警模型的建设。针对目前的数据要素流通困境,本案例融合数据要素化加工、隐私计算、区块链等相关技术构建数据要素流通底座平台,作为数据要素汇聚融合、安全共享的核心基础设施,以数据为核心生产要素,深度挖掘数据资产潜在价值,形成数据、算力和模型的安全共享生态。遵循“原始数据不出域、数据可用不可见”整体思路,支撑集团内外部的跨组织、跨实体、跨系统的数据要素流通共享、数据要素化加工应用及数据要素资产运营,用以促进水电数据要素的高效流通和融合应用,推动产业上下游数字经济的高速发展。基于底座平台整合大型流域上下游水电站群
299、海量数据要素资源,安全汇聚、对齐多方125126数据特征及样本,应用横向与纵向混合式的联邦学习算法,构建多方协作的水位风险预警数据要素模型,为大型流域梯级水电站群提供安全高效的智能预测以及联合防洪调度基础,打破“数据孤岛”困境,助力跨组织多主体数据共享协作,深度激发多方数据要素价值。主要举措本案例依托公司水电数据域作为数据底座,基于隐私计算体系、区块链等先进技术进行融合创新,采用微服务架构和容器化部署方式,研发了数据要素流通底座平台,围绕数据要素化加工交易流程,进行资源归集、清洗处理、协作共享,为流域水灾害防控数据要素模型的开发共享提供底座支撑,实现数据要素的高效、集约、安全和规模化流通。平台
300、主要包含核心技术、数据汇集处理、数据要素化加工、数据资源管理及平台管理模块建设:图 1 平台架构示意图核心技术模块:封装隐私计算体系及区块链等技术组件、框架和工具,集成数据要素协作共享核心能力,为跨域多主体间的数据应用提供数据要素密态计算、联合建模、存证溯源等服务,从而为上层业务模块中数据要素隐私流转提供技术支撑。数据汇集处理模块:负责完成数据汇集,并对数据标准化、数据清洗、质量管理等任务、流程进行调度和管理,通过数据处理工具将原始数据处理形成标准化数据。数据要素化加工模块:支撑从标准化数据进行数据要素化加工到产出数据要素模型的全流程操作,包括加工资源授权、数据要素化加工、数据要素模型验证及优
301、化、数据要素模型入库等功能。数据资源管理模块:负责对数据资源进行调度和管理,秉承“数据可用不可见”原则,基于核心技术制定脱敏规则,生成样本库;按照标准分类以及自定义标签进行资源目录编排,形成可供数据要素化加工使用的数据要素资源目录,并通过数据要素模型库对联合建模产出的数据要素模型进行有效管理。平台管理模块:包括用户管理、系统管理、审计管理以及运维管理,负责支撑平台平稳运行,并通过资源监控、日志记录、存证溯源等方式进行数据审计。具体模式保障数据安全:通过同态加密、差分隐私、多方安全计算技术构建密态计算环境,结合区块链的可信存证保障数据在全生命周期中的安全性,防止数据泄露和滥用。数据高效流通:通过
302、隐私计算技术体系打破数据孤岛,促进多方数据融合与应用创新,为数据应用提供更全面、更准确、更高效的数据支撑,助力跨域多源异构数据流通共享与增值利用。构建数据生态:依托水电数据域构建一个多方参与的水电数据生态圈。促进水电行业的数据开放和共享,打造多元化生态运营,通过产业协同实现多方共赢,推动行业发展和进步。四、创新点技术创新区块链助力数据要素可信流通:利用区块链的去中心化、公开透明、不可篡改、可溯源等技术特性,引入线性加扰的混合SM算法体系,构建多主体安全互信桥梁。隐私计算助力构建数据要素化加工:基于安全多方计算和联邦学习进行数据要素化加工,整合并对齐多方数据特征及样本,在隐私保护环境下共同构建高
303、精度的梯级电站群联合调度与风险预警数据要素模型,提升整体的风险预测能力。基于知识蒸馏及动态损失提升模型聚合效率:引入知识蒸馏与贝叶斯风险损失实现模型压缩与学习率超参数的动态自适应,在保障高精度的同时大幅提升模型训练效率和整体性能,有效解决联邦多主体通信速率慢以及受限设备环境下调参困难等问题。模式创新基于数据要素化加工推动数据流通:面对各主体之间的数据壁垒,通过构建数据要素化加工交易能力,解决数据流通与安全对立的问题。数据要素模型作为中间形态,介于资源与应用场景之间,以“数据不动模型动”的应用模式被用于共享协作,通过统一标准与质量管控助力多方合作共赢。数据要素流通模式创新性:传统的数据共享方式主
304、要为直接提供或接口调用,存在诸多安全及管理隐患。本案例构建了数据要素隐私流转能力,通过“原始数据不出域、数据127128可用不可见”的流通模式降低安全风险,构建“可控计量估值、可信安全流通”的数据要素流通新范式。五、应用成效社会效益:大数据公司基于数据要素流通底座平台,整合多家流域主体单位的气象水文监测、水电调度等共11类约247项各类数据资源,开发流域水灾害防控数据要素模型。在原始数据不出域,原始数据不可见的前提下,实现了各个电站数据要素的可信共享,释放数据要素价值实现共赢式合作,培育水电数据要素市场化运营生态,切实发挥数据要素“乘数效应”,赋能水电行业数据要素汇集流通与高效应用。经济效益:
305、首创国内机理+数理的流域高精度气象水情预报模型,应用于流域梯级电站群的调控运行,辅助水电调度决策以及洪水预警处理,实现中小洪水高效利用,切实提升流域水资源价值利用,目前已累计增发电量32.30亿千瓦时,减排温室气体1300万吨,增加利润6.61亿元,科学调度洪水产生了巨大的防洪减灾效益,近三年避免或减少洪灾损失以及地灾损失约15亿元。在大渡河818洪水中,使金口河、峨边、沙湾等区域减淹近3米,洪水最大削峰率达到69,避免了近5万人因灾转移。该模型是国内唯一自建WRF模式用于流域气象作业预报,将气象预报水平分辨率由5km提高至1km,流域面雨量ETS评分由0.18上升到0.4,气象预报有效预见期
306、延长3天,日预报精度达到96,周预报精度达到93,相较于欧洲NECP数值预报产品提高20。共计产出发明专利6项,出版专著2本,获得王浩院士等知名院士专家高度认可。38智慧燃气安全管理平台一、申报单位成都千嘉科技股份有限公司二、案例背景目前燃气行业针对安全管理的信息化手段较为单一,各个业务环境的数据也未打通,未形成闭环的安全监管体系,数据孤岛、数据不统一等问题使得我国城镇公用事业领域安全管理水平落后。安全管理应该是一个开放、共享、联动的云资源平台,聚焦用户用气安全环境、燃气输配场站安全、管网运行安全、管网密闭空间等全方面的感知,通过信息化、数据化手段实时监控,以及对燃气异常事件的及时预警、多方联
307、动、高效处理的安全监管措施,方便燃气用户实时监控家庭用气风险,保障用户用气安全,和人民财产安全,保障燃气公司安全生产、安全供应,并为政务提供应急联动。三、解决方案本平台基于智能设备、物联网技术、边缘计算实时监测燃气流量、气体泄漏浓度、管网运行压力等关键指标;基于微服务、容器化技术搭建可扩展管理平台;基于大数据、AI、数字孪生等技术实现燃气用气规律分析、安全隐患识别、安全态势研判;基于三维可视技术、地图服务实现燃气安全管理的全景展示。图 1燃气安全监管系统流程图129130总体分为集成应用、数据分析、汇总展示、应急处置、风险预警等功能版块;集成应用对接燃气公司业务系统,获取燃气公司内部业务系统安
308、全监管数据以及用户用气监测实时数据;数据分析对集成应用获取的数据进行加工整理;汇总展示把加工整理后的数据,投放到调度中心监控大屏进行展示,分成图形化统计和3D GIS地图2类展示方式;告警数据可直接推送到业务系统形成初始工单,实现“智慧”预警,并反馈处置后情况(比如:查看抢险、安检的人员坐标轨迹数据)。平台具备接收市政等第三方平台数据,集中汇总监控;非严重告警等隐患数据,根据业务模型分析风险预计报表,指导后续业务工作。实施举措与具体做法如下:图 2系统架构图系统总体构架按照分层逻辑模型设计,分为以下几个层次:三方接入:定义安全平台的数据接入方式,分为三方接口、采集服务、消息队列,适应不同场景以
309、及效率要求的接入。数据存储:数据进入数据库进行存储,并转换为elasticsearch提供搜索查询服务。服务层:根据安全管理的边界范围以及数据类型,定义基础的系统域服务、用户类服务、场站类服务、管线服务,并支撑后续扩展。网关:根据不同请求进行路由分发。展示:采用目前主流成熟技术Vue,支持多端展示。(1)系统设计图 3系统拓扑图采用模块化设计,每一个模块相对独立,可以单独构建这个模块里面需要的一些结构,模块之间相互没有影响;不同模块设置不同的安全策略;131132支付冗余部署,保证高可用。(2)数据集成图 4数据集成图安全平台数据集成方式为数据库查询(效率高)、单独接口(涉及到多表);平台之外
310、的数据(有自建系统),通过消息队列(订阅)方式接入。(3)技术指标本平台核心技术主要体现在用于燃气流量泄漏监测的超声波燃气表、用于可燃气体探测的红外光学式报警器,以及用于燃气输送监测的管道完整性管理技术。四、创新点1理念创新:提出了一种高精度超声波时差测量方法,保证了综合测量精度;提出了一种自适应补偿算法,消除了零点漂移;提出了一种积分算法和K值修正法,提高了累积流量的计算精度。在宽量程(0.016m3/h6.0m3/h)流量范围达到1.5级表的计量精度。2技术创新:提出了一种高精度超声波时差测量方法,保证了综合测量精度;提出了一种自适应补偿算法,消除了零点漂移。;提出了一种积分算法和K值修正
311、法,提高了累积流量的计算精度。在宽量程(0.016m3/h 6.0m3/h)流量范围达到1.5级表的计量精度。发明了一种流道稳流和防污染结构,显著改善了气流分层导流的稳定性,提高了燃气表的精度和可靠性。采用温压补偿计量修正方法,保证了不同温度和压力条件下的计量准确性,提高了民用燃气表对不同地域的适应性。研制的燃气表具有微小泄漏、瞬时大流量等异常状态监测功能,基于NB IoT技术实现了远程数据加密传输、异常报警和阀门控制,为实现智慧燃气安全奠定了坚实基础。区别于市场上单一成分气体检测传感器,红外光学气体报警器可检测CH4和CO两种气体,具有选择性好、精度高、性能稳定、无氧气依赖性、校准周期长、寿
312、命长等优点,产品体积小、使用简单,包含温度和湿度补偿等功能。3模式创新:应用“产品+系统”模式,覆盖燃气前端输配(燃气场站、燃气管网)到终端用户(居民用户、工商业用户、事业单位等)安全管理全生命周期。在燃气场站,通过SCADA站控系统,全面实现场站内燃气运行数据的实时监测,辅助智能化的运维系统和巡查机器人;在燃气输送过程中,采用以光纤为介质的三方破坏监测系统,通过GIS巡线系统等自动化手化对管道进行监护;在终端,通过在安装智能燃气表、智能报警装置、电磁阀等智能终端设备,实时监测居民用气环境。在场站,一旦发生数据超标预警事件或者发现设备隐患故障,则及时发送信息通知场站管理人员,并同步隐患数据到安
313、全管理平台形成告警联动;在输送过程中,一旦监测和发现管道周围有异常或泄漏后,平台实时将异常事件的地点、可能原因通知到安全管理平台,平台管理人员立即将告警信息以工单的形式下发给燃气公司的负责人,避免事故的发生;在终端,一旦发现甲烷、CO浓度超标,或者长时间有燃气微小流量,则报警装置实时报警,并联动电磁阀关闭阀门,阻止燃气泄漏,同时将异常信息发送到安全管理平台,管理平台通过预警机制、大数据分析后即刻联动用户提醒,通知燃气企业抢险队立即上门抢险,从而避免安全事故的发生。五、应用成效社会效益:第一,促进城市基础设施数字化建设,赋能智慧城市建设。据统计,2021年全国城市燃气普及率98.04,燃气管道普
314、及率79.84,天然气作为清洁能源,但安全监控仍依赖人工巡检,智能化水平低,成本高且滞后。本项目基于智能设备、物联网技术、边缘计算,实时监测燃气流量、气体泄漏浓度、管网运行压力等关键指标,提升城市基础设施(燃气场站设施、燃气管网、用户)智能化和数字化,拓展人力的延展性,赋能智慧城市建设。第二,促进城市安全管理能力提升。习近平总书记指出,平安是老百姓解决温饱后的第一需求,是极重要的民生,也是最基本的发展环境。目前我国城市燃气使用和泄漏监控覆盖率不足10,事故易造成重大损失。本项目采用“产品+系统”模式,覆盖燃气输配到终端用户的安全管理,自动检测异常并切断阀门报警,提高事故处理效率,降低损失。13
315、313439环城生态区多元业务高效协同一体化平台一、申报单位成都天府绿道建设投资集团有限公司二、案例背景根据环城生态区总体规划,成都环城生态区总规模187.15平方公里,作为开放式园区治理,涉及的场景资源存在种类多、数量大、范围广、生命周期长、受自然环境因素影响大等特点,在全场景资源的监督管理、经营运管、运维业务方面,存在分类管理口径多、标准不统一、数据分散带来的数据孤岛和信息壁垒等问题。同时,作为开放式园区,全年游客数量超过4000万,对应急管理和安全管理要求高,亟待建立数字化应急响应机制,联动智慧绿道系统平台的安全应急功能,实现应急安全管理业务与场景资源其他业务智能联动,提升应急处置能力,
316、降低运营安全风险。三、解决方案通过创新性融合先进技术,构建环城生态区多元业务高效协同一体化平台,理清全环资源及业务情况,形成标准化的资源和业务数据,实现精准风险监测预警。环城生态区多元业务高效协同一体化平台既是成都环城生态区数据要素平台,又是分布式应急指挥调度平台,具体情况如下。(一)成都环城生态区数据要素平台各业务板块分别构建场景资源主题仓库,打造资源业务基础数据体系,确保数据能够在业务平台上流动和共享,实现环城生态区场景资源家底的厘清,为全环多元业务提供规范的数据资源。以“1+2+3+”为总体思路,构建“1张蓝图+2个平台+3个目标+个管理应用场景”。1张蓝图明确了环城生态区的发展愿景与规
317、划蓝图,为平台建设与后续发展指明了方向。2个平台则是指数据汇聚平台与业务应用平台,它们共同构成了平台的核心架构,实现了数据的汇聚、处理与分析以及业务应用的快速部署与迭代。3个目标分别是厘清数据家底、提升管理精细化水平、实现协同管理,它们构成了平台建设的核心驱动力。个管理应用场景则是根据实际需求与场景特点,量身定制的一系列具体应用。实现“数据拉通”、“数出同源”,深度挖掘数据价值,链接“业务场景”底层数据与“决策场景”关键指标,打造全环数据要素平台。在确保数据安全与隐私保护的前提下,平台实现了数据的流通与共享。通过构建统一的数据交换标准与接口,各业务板块之间能够无缝对接,形成数据互联互通的网络。
318、这一机制不仅打破了信息孤岛,使得数据资源得以在业务平台上自由流动,还极大地提升了工作效率与决策科学性。无论是园区综合管理、绿化养护、农业种植管理、招商运营、安全管理还是设施维修维护、合同履约管理,各业务部门都能基于同源数据体系开展工作,确保了工作的协调一致与资源的优化配置,减少信息不对称。(二)分布式应急指挥调度平台平台依托全环数据要素平台的强大支撑,实现了对管理区域内异常事件的实时监测与快速响应。针对应急安全事件,通过全环数据要素平台赋能,实时获取管理区域内的异常事件,获取目标资源中机动资源的位置信息,根据异常事件调度第一坐标附近的机动资源前往异常事件区域进行处理。借助大数据、物联网以及人工
319、智能技术,达成了对各类应急安全风险的实时监测与及时预警,同时凭借 GIS 和遥感技术实现了对应急资源的精准化管理。应急调度管理模块通过先进的算法和优化的流程,实现了快速、精准、高效的调度,确保在紧急情况下资源能够及时到位。协同应急处置模块借助流程引擎和低代码平台,破除了信息壁垒,提高了应急处置的效率和协同能力。另外,平台在数据治理领域推行了数据标准化、共享交换和安全管理制度,保障了数据的顺畅流通和安全可靠。针对联动事件处理,链接IOT感知平台和企业大脑,实现天上看、地下查、网上管的全方位分布式应急指挥调度平台。四、创新点1 理念创新:环城生态区多元业务高效协同一体化平台将数字化技术深度融入公园
320、管理,通过数字化视角优化业务流程,提高数据协同效率和自动化水平。平台不仅追求业务的自动化处理,还注重数据的实时更新和信息流的畅通,实现业务和数据流程的同步化、精准化管理。这种理念打破了传统的管理模式,推动智慧化、智能化的全面应用,以提升园区的综合管理水平和服务质量。2 技术创新:平台在技术架构上引入了人工智能、机器学习等智能化技术,构建了高效的智能组件。在园区安全管理和应急指挥调度方面,应用人脸识别、轨迹分析算法、人群聚集检测和人数统计等多种实时视频识别算法,形成全面立体的分布式应急智慧调度网络。平台能够实现对园区的多维度监控与管理,包括地面、地下和网络空间的统一协调,构建起高效的智慧调度体系
321、。3 模式创新:平台通过统一数据底座和数据分级分权控制机制,实现了多元业务的高效协同与智能化管理。这种创新模式整合了环城生态区的边缘业务和核心业务数据,通过数据的自动化处理和应用,打通了信息孤岛,推动业务流程的优化再造。同时,平台利用智慧绿道基础设施作为技术支撑,连接不同业务板块和数据源,打造一体化管理模式,实现“天上管、地下查、网上管”的全面覆盖。4 管理创新:在管理方式上,平台通过多路视频识别算法和数据分析,构建了一套立体式分布式的应急智慧调度网络,使得应急管理更为精准、快速。通过对园区安全的实时监测,135136平台能够及时发现和响应潜在风险,提升园区的整体安全性。此外,数据的分级分权控
322、制确保数据访问的安全性和灵活性,既提高了数据协同效率,又保障了数据隐私和安全,全面推动园区管理的现代化、智能化转型。五、应用成效社会效益:多元业务高效协同一体化平台为公园管理提供智能化支持,涵盖智慧生态监测、管养、交通、安防等多个方面,提升了公园日常管理和维护的效率。通过大数据分析、智能算法和人工智能技术,系统自动挖掘和处理公园各项数据,生成智能化的管理策略,为日常管理和突发事件应对提供科学决策依据。这种精准化和精细化的管理方式,有助于提高公园的生态效益,改善环境质量,为市民提供更加优质的公共空间,增强城市生活的舒适度和幸福感。同时,平台还将智慧设施设备接入智慧蓉城,推动城市治理数据的共享和交
323、换,助力综合治理方案的实施,为城市可持续发展创造积极的社会影响。经济效益:该平台的应用不仅提升了公园管理的效率,还带来了显著的经济效益:。通过精细化管理,系统可以优化资源配置,降低维护成本,提高设施的利用率和使用寿命。此外,智慧能耗管理和智能照明的功能能够有效减少能源消耗,降低运营成本。平台的多功能协同作用使得管理决策更加科学,减少了人力和资源的浪费,进而提高了公园的经济收益,促进了城市经济的高效发展。40国家工业互联网标识解析安全应急行业公共服务平台一、申报单位中安工业互联网(成都)有限公司 二、案例背景安全应急行业跨行业、跨领域、跨地域,与其它行业相互交叉、相互渗透;行业产品种类繁多,品质
324、良莠不齐且缺乏全生命周期管理;行业集中度低,无支柱性龙头企业,行业监管难度大,物资调配效率低。安全应急行业公共服务平台基于标识解析技术,面向客户提供以安全应急为核心的“SaaS+PaaS”服务,打破监管单位与企业之间的信息壁垒,通过物联设备感知技术实现在线监测,掌握状态信息和履职情况,通过数据的统计分析,支撑安全应急行业产品交易、安全应急产品全生命周期管理、安全应急产品质量追溯、安全应急产品运行状态监管、安全风险自动研判和风险预警等系统的实施,助力全行业安全应急智能化管控能力提升,催化产业链上下游平台联动,强化产业协同制造。三、解决方案基于工业互联网标识解析体系构建工业互联网神经网络,通过对安
325、全生产底层数据的收集治理,集成打造了数智消防管理平台、安全风险智能化管控平台、城市安全运营等典型应用。137138工业互联网标识解析安全应急行业公共服务平台以服务、工具及技术等形式为安全应急产业生态圈中其他成员提供解决方案。通过国家工业互联网标识解析技术,对安全应急行业各类产品赋予唯一身份认证标识,同时作为数字证书记录监测产品从原材料到生产、存储、运输、交易、使用、维护、报废处置的全生命周期数据并生成数据存证信息,利用标识解析技术实现数据的调取查询与统计分析,改变了产品生产信息不准确、转运环节控制困难、存储和管理粗放、处置信息不清晰等缺点,实现了对产品生产、转移、营销、应用全过程的实时动态监控
326、,实现产品全生命周期监管溯源,提升产品的可靠性和运行性能。通过公共服务平台的汇集运营能力,整合、梳理生产制造型企业的上下游供应链,利用工业互联网标识解析体系链接生产商、供应商、消费端、服务商等生产全产业链,利用标识解析存证溯源能力打破监管单位与企业厂商之间的信息壁垒,提高供应链的透明度和可信度,催化产业链上下游平台联动,提高供应链的协同效率和应对能力,强化产业协同,促进产业价值增长。通过企业码、建筑码、场所码、产品码、岗位码、人员码、流程码等七种码实现对品类信息、属性信息、时间信息、位置信息、状态信息、流程信息、事件信息等七个维度实时监测与掌控,打通设计、生产、管理、服务等环节等数据流,实现信
327、息共享和可靠流通,推动资源动态调配,强化监管单位和企业的运营能力。同时结合区块链技术,通过对物、人、态(状态/流程)的赋码,生成人员行为、设备状态、管理事件、产品信息四种数据存证底层数据池,掌握状态信息,掌握履职情况,切实做到过程溯源、责任落实,实现一码统管,码里呈现,码中明责,码上履职。数智消防管理面向行业客户提供企业端、运营端、监管端应用平台,在防、管、灭、救四个维度,构建全面消防感知环境,形成广覆盖业务应用功能,全面提升消防安全预警和应急处置能力。现已实现设备监控、事件管理、消防管理、消防巡检、消防培训、维保管理、消防知识、应急预案、统计分析、设备管理、视频联动等功能模块的建设,重点打造
328、智能监测联动管理、人员疏散智能辅助指引、消防作战智能指挥辅助、标识解析融合应用等亮点功能模块。能够帮助管理者快速了解单位消防安全全貌,实现对单位区域内的消防设施设备、隐患报警、消防相关人员的宏观掌控,消防设施设备的全生命周期管理,让管理者及时发现问题所在,为更好的消防决策提供依据。风险智能化管控平台实现对企业基本情况、风险分区、重大危险源、风险隐患、报警分布、公共区域异常情况、应急救援等多形式、多模式、多维度的可视化监测预警、统计分析和智能化管控调度;以物联网及信息化手段来强化园区用电、用电消防、危化品、电梯、出入口、重点场所等的风险管理,以多维度全域信息及时消除信息孤岛,通过构建智慧安全防控
329、系统、智慧安全用电系统、智慧安全监控系统、智慧出入口监管系统,形成“事前感知事中监测事后处置”的风险防控全流程闭环。城市安全运营场景通过1+1+1+4+N的顶层设计,即1张多源城市安全运行感知网,充分利旧现有感知设备整合共享各部门、街道、社会单位业务数据实现一网统管,形成点、线、面相结合的多源城市安全运行感知网;1个城市大脑智慧中枢,重点场景前端感知源数据统一接入、统一运维、统一管理,提高突发事件的应急响应速度;1个数字城市安全综合智库,4个以防为主的城市安全运行管理工具,构建N个典型应用示范场景,建设数字城市安全运行平台,探索打造场景化的安全风险防控应用。四、创新点为区级政府打造智慧消防管理
330、平台,是国内首个将企业主体、政府监管、灭火救援辅139140助和社会服务功能创新融合为一体的智慧化满防管理平台。可实现消防全面监管、主体责任落实、消防隐患治理、消防灭火救援、消防社会服务以及消防全民共建的智慧城市建设工程。大型城市综合体智慧消防项目:针对城市综合体建筑业态复杂、人员密集、疏散困难等特点,通过工业互联网标识解析实现消防数据全要素还原,通过智能监测联动管理、人员疏散智能辅助指引和消防作战智能指挥辅助功能三大核心功能,及事件分级预警、消防标准化管理、消防综合评分管理三大管理亮点建设,有效落实消防安全风险分级管控和隐患排查治理双重预防工作机制,压实企业消防安全主体责任。家电网省级消防管
331、理平台:在国家电网省级智慧消防建设中,以消防数据为主线,以制度规范为蓝本,贯通后勤消防工作管理各业务流程,构建1+3+4后勤消防数字化管理新模式,建成1套覆盖全面、互联互通、集约高效的智慧消防管理体系,形成省市县3级联动机制,分级实施差异化线上监管,落实消防安全责任,打造防、治、管、判综合运行模式,满足消防管理全业务、多场景、智慧化工作需求。五、应用成效中安已打造完成场景级、行业级、城市级全系落地应用,面向全行业提供覆盖监管端、企业端、运营端、设备管理端的安全应急应用平台,同步上线了消安析云、消安宝、威小保等22个适用于不同场景的APP系统作为移动辅助工具,极大程度提升了安全应急响应的及时性与
332、实时监测处置的时效性。工业互联网标识解析安全应急行业公共服务平台自2023年10月正式上线运营,截止目前已服务企业1460家,其中上游生态企业388家,下游用户单位1072家,生成标识注册量3.23亿个,标识解析量5.31亿次,形成解决方案47个,累计服务园区数量7个,兼容协议超200个。公共服务平台已经基本构建了安全应急产业生态,基于公共服务平台已建设上线标识解析公共服务平台、数智消防综合监管平台、安全风险智能化管控平台等核心应用平台并投入使用,面向智慧城市、装备制造、能源、化工、轻工等行业提供企业数字化转型产品和服务,打造了国内区域级成都高新区城市安全运行平台示范项目、超大型城市综合体智慧
333、消防项目、国家电网省级消防管理平台、智慧化工园区安全生产管控平台等跨行业、跨区域的多项典型示范应用案例,实现年均150万元经济收入,保护了数亿万级国家重点工程、重点文物项目的消防安全。41成都市城市安全风险综合监测预警平台一、申报单位成都市蓉城管线投资有限公司二、问题描述随着城市化进程加快,城市安全问题日益突出,燃气爆炸、桥梁垮塌、人员踩踏、消防火灾、危化车辆违停、洪涝、地质灾害等问题给市民的生产生活造成巨大影响。国家高度重视城市安全治理工作。传统的城市安全管理存在条块分割、技防不足等问题,对于条块分割问题,需要将分散在各个部门的多源异构数据汇聚起来进行综合风险分析,实现城市安全风险从单一条块的管理到综合安全治理;对于技防不足的问题,需要将地下空间、桥梁、客流、危化车辆、洪涝、地灾等不同的行业领域存在的各类风险,通过智能感知设备实时监测发现存在的安全隐患,建立预警信息流转通道,实现城市安全