北京市政务服务和数据管理局:2024北京“数据要素x”典型案例(115页).pdf

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北京市政务服务和数据管理局:2024北京“数据要素x”典型案例(115页).pdf

1、典型案例集”数据要素“北京23数据要素 工业制造数据要素 工业制造序言当前,数据要素已成为培育发展新质生产力、推动高质量发展的基础资源和创新引擎,在赋能经济发展、丰富人民生活、提升城市治理现代化水平等方面的价值不断凸显。各行业各领域的数据要素典型场景应用的复制推广,对充分发挥数据要素的放大、叠加、倍增作用,释放数据要素价值,赋能经济社会高质量发展具有重要意义。北京在推动数据要素市场化配置改革上优势得天独厚,拥有全国规模最大、类型最多、层级最高的数据资源,数据基础设施完善,数据生态集聚,是数据要素市场建设和发展的引领型城市。近年来,北京始终坚持首善标准,锐意改革创新,在培育数据要素市场、全面激活

2、数据要素潜能方面取得了一系列成果。为加快推动 “数据要素”三年行动计划(2024-2026年)(以下简称 行动计划)落地,充分发挥典型案例示范引领作用,北京市政务服务和数据管理局组织北京软件和信息服务业协会,开展北京地区“数据要素”典型案例征集工作,遴选出首批 14 个行业领域共计 100 个技术先进、模式创新、应用成效显著的“数据要素”应用案例,并对每个案例应用背景、应用特色、应用价值进行评价和分析,形成了2024 北京“数据要素”典型案例集。后续,北京将进一步推动数据赋能社区服务、教育教学等领域,形成更多可复制推广的典型案例,有力支撑北京经济社会高质量发展,为促进中国式现代化建设提供“北京

3、方案”。目录一五二四三数据要素 工业制造数据要素 金融服务数据要素 现代农业数据要素 交通运输数据要素 商贸流通0164104320(一)基于大模型+Agent 工业车辆智能化升级应用案例(一)基于智慧物流大数据的数字普惠金融深化应用典型案例(一)生猪产业数智生态平台(一)公路网运行监测管理与服务平台(一)基于时空位域大数据的商业辅助决策应用典型案例(三)面向高端装备制造的智能制造运营管理系统解决方案(三)公共信用大数据赋能普惠金融高质量发展(三)平谷区农村管理数据资源体系平台(三)多点 DMALL:面向实体零售商品流通业务的数字零售联合云服务(七)超商物联网智慧运控平台(二)基于标识解析与区

4、块链融合的数据要素赋能工业制造供需协同平台应用(二)旷视智能风控反欺诈服务(二)以“数”为擎,“智”能服务,智慧蛋鸡产业互联网平台科技助农(二)全链路数据智能助力消费企业数字化增长案例(四)电子信息产业链自主可控监管平台(四)同盾科技人工智能与隐私计算促进金融风控数据要素流动(二)自动驾驶数据闭环解决方案(六)智能网联汽车基础地图关键技术研究与应用示范(四)重载货车数据 物流、保险等行业的应用赋能(八)中国新质生产力在智能网联汽车产业的应用(十)多源数据融合驱动的道路安全风险防控策略研究(三)基于优炫数据库的北京市交通委道路综合治理实践(七)交通行业构建产业链数据空间(五)基于大数据的内外贸智

5、慧航运物流平台(九)智能策略助力换电运营(四)棉花在线供应链综合服务平台(四)数据要素共享流通平台(八)店铺销售数据管理系统以及数字小票服务平台(五)“数据+模型”驱动的肉牛全链数字化服务系统(五)中国汽车流通协会柠檬查车辆历史报告(九)中新贸易数字化合作试点(六)基于供应商数据画像开发的智能评审模型发挥数据要素 在商贸 流通领域的作用0164104320046814253703671223077045534957604755515815273817304032六七八数据要素 科技创新数据要素 文化旅游数据要素 医疗健康97117134(一)创新大脑(一)基于大模型和数字人技术的 AI 导游(

6、一)国家健康医疗大数据中心(北方)医疗大数据智能平台(九)3D 数据资产流通服务平台(五)基于 IPv6 和数据空间技术的科研科创数据跨境共享(五)哇呜!博物馆 VR 沉浸式探索项目(五)北京市预约挂号统一平台反黄牛案例(三)术语在线(三)文旅大模型训练数据集开发及垂类大模型应用(三)北京昌平“数字人体”心肺智慧健康管理服务项目(七)神州数码金税四期数据安全整体解决方案(七)全流程 3D AI 影视制作平台赛博演猿 cybactor(二)基于可信隐私计算技术的抖音集团数据合规共享与流通实践(二)实景三维:北京中轴线(二)面向新药研发的高质量药物数据集及智能服务(十)AI+知识产权大数据创新平台

7、(六)知识计算引擎驱动的科技产业情报数据平台(六)面向全民终身学习的教育数字基座建设(六)基于动态健康数据的中西医融合未来医学服务(四)光轮智能合成数据解决方案(四)数字隆福寺商贸流通行业大数据应用示范(四)朝阳区医疗健康大数据平台(八)CERNET 运行大数据资源系统(八)AIGC 视频生成 Mojoy 文旅及互动短剧出海平台9711713411210512514310012113810812999119136115107127145102122141111131(七)细粒度食物识别技术应用(十一)医学人工智能公共服务平台研发及应用(九)基于知识数据的数智医疗大模型应用(八)精准化多模态医疗

8、基础模型(十)“信用+医疗”惠民创新应用147154151149153(九)数据驱动的黑灰产防治与欺诈风险预警一体化方案(五)北京再担保数智平台(十三)股民留言板互动平台(十一)互联网金融风险监测预警平台(七)广联达数字交易综合金融服务平台(十五)数据协同创新智慧金融(十)数据要素助推普惠产业金融“脱核”(六)畅捷智融小微企业融资增信会计数据要素应用案例(十四)面向金融监管的声誉风险全景视图平台(十二)数据要素资产化综合服务案例(八)拉卡拉释放数据要素价值助力中小微企业解决融资难题(十六)数据共享联盟科创企业信贷全流程管理797287837591817489857893(七)双碳框架下气候数据

9、与能源数据全场景交互赋能管理平台(八)生态环境智能感知与数据融合系统应用198十三十四数据要素 政务服务数据要素 区域协同205217(一)公共卫生监督政务治理智慧平台(一)京津冀公共信用数据与社会信用数据融合共享应用(三)创新“E 窗行”政务数据协同助力政务审批服务加速度(五)“接诉即办”数智分析系统辅助城市治理(二)数字经济核心产业数据要素赋能政府决策优化实践(二)京津冀产业协同发展数字化平台(四)智慧政务大数据资源平台(六)基于人口数据构建的政务服务需求和堵点分析模型205201217208212207202219210215九十十一十二数据要素 应急管理数据要素 气象服务数据要素 城市

10、治理数据要素 绿色低碳157161169186(一)北京市朝阳区冬奥区域可视化服务保障项目、中国国际服务贸易 交易会人流分析平台项目(一)国家气象灾害风险管理系统(一)城市治理实景三维地图(一)面向多层次主体的高频碳排放监测分析服务平台建设及实践(四)智慧能源城市大脑电力数据“三化”新业态(四)北京城市副中心城市绿心数智化绿色供用能和碳管理(六)地区光伏新能源实时监控平台(三)基于跨领域数据融合和人工智能技术的分钟级公里级短临降水预报(三)市域社会治理现代化平台项目案例(三)怀柔科学城综合能源供给配置典型方案分析应用(二)云南省农业气象站实时观测数据融入云平台(天擎)(二)基于司法数据的社会治

11、理(二)基于遥感和碳通量监测的城市绿地碳汇功能核算(五)电力数据慧治共享与资产化实践(六)北京朝阳电力大数据服务生态体系场景构建(五)北京特色乡村电力看双碳157161169186176194165174192163171190180182197(二)舆情数据助力安全风险隐患精准智能监测1590102数据要素 工业制造一、数据要素 工业制造(一)基于大模型+Agent 工业车辆智能化升级应用案例工业领域数据汇聚、流通、应用需求较大,通过强化数据协同复用效应持续提升行业运行效率,创新研发模式,推动智能制造,促进产业链供应链的协同发展,积极培育国家级智能制造标杆企业、智能工厂和数字化车间等,形成“

12、北京智造”新经验。爱动超越人工智能科技(北京)有限责任公司针对工业车辆智能化领域数据要素汇聚、流通、应用的迫切需求,本案例依托深度整合的大模型与智能 Agent 技术,精准攻克当前产业界所面临的重大数据困境,包括但不限于数据品质低、利用率受限、数据孤岛严重、行业特有模型与实战经验匮乏,以及在严守数据安全规则下所引发的数据交换壁垒问题。本案例针对行业内建模困难与经验传承不易的现状,借助具备垂直领域深度学习能力的专业大模型,有效地吸收、充实并转化成相应的专业知识结构,并妥善处理了数据安全、数据分析隐私保护等问题,确保在不影响数据保密性和个人隐私的前提下,打破数据隔离状态,实现安全可靠的数据资源共享

13、与价值最大化利用。本案例旨在通过大数据和大模型技术提升工业车辆平台的感知和决策能力。通过与国内知名叉车厂商合作,建设试点示范应用案例,探索数据要素价值释放路径,以工业车辆为突破口,充分利用设备数据提高核心竞争力。通过标准化 API 接口,实现与第三方合作伙伴的数据共享与业务联动,建设数字化运维生态体系。结合大规模语言模型,涵盖设备设计、运行、退役阶段的各类管理和优化工作,提高服务能力,支持企业整合设计、生产、运行数据,提升预测性维护和增值服务能力。利用大数据分析技术,对车辆数据进行全面分析,建设智能运维平台,为用户提供精准的全生命周期健康度评估、作业安全分析及使用成本分析等决策支持,并通过预设

14、故障分析模型,远程提供故障判断、提醒及维修指南,大幅提升用户体验和售后服务效率。具体模式上,基于云计算技术搭建信息管理平台,实现模块化管理和数字化跟踪。通过物联网技术实时收集车辆与设备运行数据,利用大数据分析工具进行深度挖掘和模式识别,优化服务路径。部署基于大规模语言模型的多模态 AI 客服助手,处理复杂用户反馈,技术创新方面,集中于多模态大规模语言模型(LLM)与智能 Agent 的有机结合。通过对专业数据深度训练,二者协同发挥强大数据赋能作用,推动企业应用与业务模式发生深刻变革。定制化智能 Agent 在复杂业务场景中体现出高效决策与执行能力,有力支撑企业全面发展。模式创新方面,体现在案例

15、突破常规运营模式,依靠高效数据利用,大幅度提升运营效率和精细化管理水平。智能化升级实现了从被动响应到主动预见服务的转变,不仅强化品牌影响力,还挖掘了新的利润增长点,为企业的长远发展注入强劲动力。应用创新方面,本案例倡导全面挖掘与应用数据,将智能化渗透至企业设计、研发、生产至服务所有关键环节,极大地促进了产业链协同创新与效能提升。借助数据驱动,推动企业内部知识与经验完成数字化转型。通过多样化应用 AI 技术,有效赋能员工,加速知识分享与经验传承,全面提升企业的智慧运营能力和应对市场变化的敏捷性。通过智能化手段实现组织结构的扁平化与灵活性调整,更好适应当今快速变化的市场环境。同时,引入智能化工具,

16、使决策过程更加依赖数据驱动,管理流程更加透明高效,有力提升了企业整体管理水平和市场竞争优势。开发移动端多媒体故障反馈系统,实现远程智能诊断。申报单位案例背景解决方案创新点经济效益方面,通过物联网实时监控和大数据分析技术,实现设备运行状态的实时监测与预测性维护,大幅减少因突发故障导致的停机时间,提高设备使用率。同时,自动化的工作流程管理和智能派工系统能够精准匹配服务资源,缩短响应周期,提升整体工作效率。智能化运维减少了人工处理环节,降低人力成本,同时预防性维修策略有效避免了高昂的非计划停机损失。通过对数据深度挖掘和分析,企业能够提前预知需求变化,合理规划备件库存,进一步降低成本。长远来看,卓越的

17、售后服务口碑将转化为更多的销售机会,助力企业扩大市场份额,增加收入。社会效益方面,依托于多模态大模型的智能客服与售后服务助手的运用,不仅能够快速、准确地识别并解决客户问题,还能提供个性化的服务体验,增强客户满意度和忠诚度。此外,全链条透明化管理也有助于提升企业内部服务水平的一致性和专业性。整合的多模态知识库和持续优化的服务流程为企业创新提供了坚实的数据基础和技术支撑。通过对海量运维数据的学习与挖掘,企业可以不断迭代升级产品和服务,从而在市场竞争中保持领先地位。应用成效0304数据要素 工业制造(二)基于标识解析与区块链融合的数据要素赋能工业制造供需协同平台应用(三)面向高端装备制造的智能制造运

18、营管理系统解决方案北京航天智造科技发展有限公司国机智能技术研究院有限公司在工业 4.0 背景下,复杂工业产品研制在推进全系统、全产业链和全生命周期数据共享时遭遇重大挑战:数据孤岛问题复杂产品制造中,行业系统间壁垒和地域分割导致数据流通受阻,资源配置效率低下。标准化缺失多源异构的海量供需数据,缺乏统一的数据标准与标识体系,阻碍了关键数据的有效整合与复用,限制了产业整体效能提升。确权及追溯困境对于生产、采购、售后等关键业务流程,传统管理模式无法对相关数据实现确权及全程追溯,制约了各业务环节的透明化管理和高效决策制定。面向高端装备制造的智能制造运营管理系统解决方案以国机智能技术研究院自主研发的 iM

19、OM 智能制造运营管理系统为核心,针对高端装备行业多种生产模式和工艺特点,融合先进管理理论和信息化、数字化技术打造而成,其通过融合先进管理理论的 MOM 模式本案例打造了一个基于标识解析与区块链技术的高度集成化、智能化的工业互联网平台,实现了数据安全共享、业务流程高效运作、资源配置优化以及多方参与的诚信生态环境,为我国制造业数智化转型升级提供技术支撑和模式借鉴:打造云链码数据协同平台通过工业互联网平台提供基础的云供需对接与协同服务;标识解析技术统一数据标准,打破系统壁垒;区块链保障数据安全与防篡改,强化数据服务的审计与信任。通过区块链运维监控和第三方征信合作,实现评价体系公正透明,提升企业综合

20、信用评价效率。业务流程优化运用标识解析二级节点,对企业需求、产能及其关联生产要素信息进行精细编码和唯一标识,搭建从需求信息发布到订单撮合、合同签署直至售后评价全程透明可溯的管理体系。通过智能合约对关键参与者的企业资质与履约能力进行验证与存证,构建可信数据信用体系,强化供应链信任。数据协同与复用提供预设模板简化标识与合约应用,定制编码规则促进数据合规共享,IDE 环境加速智能合约实施,提升数据协同效率,促进数据资源高效复用,最大化数据要素价值。技术创新方面,实现了工业互联网平台与标识解析、区块链等技术的融合创新,创建了一体化、透明化的数据共享协同环境。应用创新方面,打造了一个集信息发布、基于标识

21、的供需精准对接、供应链可信管理于一体的综合型应用平台,构建了以数据为纽带的服务体系,打破了企业间信息壁垒,实现了跨企业、跨地域的资源共享与协同作业。模式创新方面,一是构建标识解析二级节点网络,利用标识解析技术实现资源统一认证、追溯和精准对接,促进了数据要素的可信流通和价值发现;二是建立基于区块链技术的企业认证及履约评价机制,通过多方智能合约协同认证企业信息,有效增强了参与各方的信任基础,优化了产业生态系统。申报单位申报单位案例背景案例背景解决方案创新点经济效益方面,构建高效透明的供需数据协同系统,精准对接平台各类企业产能需求信息,有效提升供需匹配效率约20%;有效优化企业生产计划决策速度和扩产

22、响应灵活性;强化供应链信任机制,显著减少由信息不对称导致的资源浪费;降低采购成本、提升了供应商库存周转率及协同生产效能。特别是在应对紧急需求时,能够迅速整合和调配资源,有力推动全国制造业实现敏捷化生产和科学合理的资源配置。社会效益方面,以工业互联网为核心,深度融合标识解析与区块链技术,打破信息壁垒,推动跨企业、跨地域、跨领域的资源共享与协同创新,为我国制造业数智化转型升级注入强劲动力;构建基于标识解析的供需协同体系与基于区块链的企业评价体系,增强多方对产品品质和企业能力的共识信任度,并确保了追溯过程的高可信性,有助于构建透明、可信的产业链生态;通过营造出高效的信息交互氛围,有助于优化资源配置,

23、提升应急响应决策效率,激活云制造产能资源的有效释放,驱动制造业万亿级市场数字化转型与产业链升级进程。应用成效0506数据要素 工业制造解决方案针对高端装备制造行业多种生产模式和工艺特点,融合先进管理理论和信息技术,研发自主知识产权的智能制造运营管理平台(iMOM),通过组合、配置、扩展机制显著提高软件灵活性和扩展性,解决 MOM 平台软件通用性差的难题,并在行业领域多类场景进行集成创新和推广应用。在成果创新路径上遵循了集成产品开发的技术路线,注重 MOM 与工艺、装备、系统的兼容与集成。iMOM 贯穿企业制造运营管理过程中计划、执行、控制等相关业务领域,总体架构可以概括为三个层次,从底向上分别

24、为:具有典型工业互联网架构特征的智能开放应用软件技术平台、涵盖多业务域集成优化模式的智能制造运营管理业务功能平台、具备灵活扩展性并充分发挥算法算力的智能工厂行业应用平台。iMOM 基于软件技术平台实现软件开发的可重构、客户开发的定制化,基于业务功能平台实现软件功能的可扩展、客户应用的配置化,基于行业应用平台实现软件能力的可集成、行业应用的专业化。解决方案已在农业机械、纺织机械、重型机械、机床工具、电力装备、制药机械、石化装备、压力容器、制冷设备、工业基础件、航空航天等多个领域实现了智能制造新模式示范应用,带动了相关行业智能制造转型升级,取得了重大经济效益和社会效益。备、制药机械、石化装备、压力

25、容器、制冷设备、工业基础件、航空航天等多个领域实现了智能制造新模式示范应用,实施达成后综合实现生产效率提高 20%以上,运营成本降低 20%以上,产品升级周期缩短 30%以上,产品不良品率降低 20%以上,单位产值能耗降低 10%以上。社会效益方面,随着智能制造核心关键技术上下游产业链的协同创新,可将智能制造转型提升的模式辐射至制造行业全产业链,引领行业走向,形成良好的技术创新驱动的社会效益。通过对解决方案关键技术研究成果与推广应用,提升了机械制造行业数字化、智能化制造能力,促进了两化深度融合,支持了机械制造行业企业协同制造,优化企业间的资源配置,对机械制造行业相关企业将产生良好的示范效应。通

26、过解决方案的实施与行业示范作用,形成一种全新的制造模式,能帮助有效解决机械制造行业现有的问题,提升机械制造行业乃至国家整个制造业的智能制造应用水平,同时辐射其它相关行业及产业链上下游,对振兴民族制造业具有强大的推进作用。解决方案服务的代表性客户还包括中国一拖、中国二重、郑州三磨等国机集团所属企业,中国中车、中国海油、通用技术、矿冶集团、中国煤科、武锅集团、宁夏力成等央地国企,以及楚天科技、南矿集团、博创智能、联诚精密、申菱环境等上市公司为主的行业领军企业。解决方案的行业化应用在高端装备制造领域客户中树立了用户口碑,通过示范引领带动了相关行业智能制造转型升级,取得了重大经济效益和社会效益。技术创

27、新方面,一是创新性采用工业互联网微服务架构,使 MOM 具备业务可重构、模式可配置、功能可扩展的特性;二是创新性研发高性能透明网关,采用边云结合技术解决异构系统集成难的问题;三是创新性研发低代码开发集成环境,实现业务功能的快速开发和插件扩展,解决 MOM 个性化强的问题。模式创新方面,一是将先进制造管理理论融入 MOM 平台,首创性提出 40 多种优化制造模式;二是研发各类业务模型,可随生产特点和资源灵活配置,实现基于模型驱动的业务自组织;三是突破传统功能限制,将 MOM 覆盖生产、物流、质量、运维、成本、集成等制造运营管理业务;四是突破传统车间管理,向集团管控延展,提供从集团、工厂、车间多维

28、度智能工厂解决方案。创新,适应智造新模式和企业多变的需求,通过 MOM 关键技术及平台研发创新,解决MOM 软件通用性差的难题,通过面向行业的 MOM 平台集成应用创新,提升系统智能化水平和集成优化能力。满足了制造企业在工业互联和智能制造时代对于优化生产管理、充分适用于工艺特点、与其他软硬件系统紧密集成、功能操作便捷易用、功能随需扩展、技术架构先进等需求,是真正属于工业互联网和智能制造时代的 MOM。解决方案创新点经济效益方面,解决方案分别在农业机械、纺织机械、重型机械、机床工具、电力装应用成效图 解决方案典型应用案例0708数据要素 工业制造2.方案面向集团企业产业发展和管控体系建设一是围绕

29、产业链核心环节、关键技术、重点产品和典型企业,开展多维数据汇集治理、融合应用,构建数字化产业链图谱。二是构建产业链自主可控评价体系和集团企业产业生态体系评价模型并进行数字化实现,为有效监管/评价/防范产业链发展风险和生态体系建设提供支撑。三是开展以专利大数据分析建模为核心,以宏观经济、中观产业、科技情报为支撑的动态监测体系建设,支撑高价值专利、技术热点趋势和知识图谱的自动构建和自助分析。数据协同复用方面。基于自主研发的数据工具集成开发平台,开展产业链相关经济政策、产业发展、科技创新、知识产权、投融资、工商、司法等多源异构数据的采集、治理、建模、分析和更新运营,有效支撑了专利价值分析、对标分析、

30、技术血缘等模型建设和管控目标实现。图“122N”总体思路(四)电子信息产业链自主可控监管平台北京牡丹电子集团有限责任公司业务场景贯彻落实国家加快创新型国家建设中,集团企业特别是链主类企业,需要动态建设比较优势,及时发现“卡脖子”环节,并围绕产业链的补链、延链、强链,明确“技术瓶颈”和潜在发展合作对象,从而有效防范产业链风险、持续提升产业链自主可控水平,进而加快完善投资布局、促进产业高质量和可持续发展。问题难点一是产业链和技术链融合难,传统的产业链分析侧重于业务属性分析,缺少技术、投资等多维度融合。二是对专利、技术演进等方面的自动分类追踪方面,技术实现难度大,专业领域和信息技术的融合应用门槛高。

31、三是技术依赖度和自主可控度的评价模型尚不完善,在数据挖掘、数据建模、数字化应用方面还缺少成熟方案。1.方案总体以数字化管控体系建设为目标以电子信息产业链的自主可控监管为场景切入,以“122N”为总体思路,即 1 个电子信息产业链自主可控监管平台,“数据和服务”2 个闭环作为核心要素,助力企业实现“产业自主可控和产业生态发展”2 个发展目标,覆盖“自主可控、产业生态、科技创新、对标一流等”N 个应用场景。申报单位案例背景解决方案理论创新方面,以产业经济学、产业链价值链供应链体系、企业管理、企业生态、企业创新等理论和方法模型研究为基础,设计了通用评价模型和整体框架。技术创新方面,以大数据技术和数据

32、价值实现为导向,建设数据工具集成开发平台,在有效衔接传统数据资源平台的基础上,实现了数据分析师和产业分析师的应用连通和一体化支撑,形成了以数据资源管理为底座、数据资源开发与模型体系建设为枢纽、以多场景应用为前端,开放整合各类数据工具和中间件、高效衔接各类大数据模型的一体化技术平台。应用创新方面,面向场景化数据应用和重点产业链环节分析决策需要,形成了“1+3+N”的应用体系,即1个数据底座、3类数据模型(数据模型、监测模型、管控模型)、N 类应用场景为框架的通用型数字化应用体系。模式创新方面,以北京电控电子信息产业为试验田,以传统咨询的数字化实现和数据要素的场景化适配的一体化实现方式,打造了综合

33、性、一站式、数字化的解决方案,实现了科技创新评价模型、专利大数据模型、生态体系评价模型等综合型模型实现、扩充、更新和迭代,为多产业领域数字化转型升级、数据要素价值路径实现提供了有效的借鉴和参考。创新点经济效益方面,一是平台在贯彻落实北京市国资委号召,完善北京电控的国资大监管平台布局的同时,也为北京电控开展产业生态布局、发展培育信息和数据服务等新兴业务提供了重要场景和样板。二是平台有效助力防范电子信息产业链风险,为固链强链延链补链提供数字化支持,有效提升电子信息全产业链竞争力,预计可产生数十亿乃至百亿元的间接经济效益。应用成效0910数据要素 现代农业图 产业链自主可控平台社会效益方面,一是助力

34、集团型企业构建自身产业生态发展体系,实现企业在产业生态中体系化、智能化、高效化的发展模式,助力北京构建科技生态集群,助力数字经济产业快速发展。二是有利于提升国资国企产业布局、风险防控和高质量发展的能力,围绕供应链安全和产业链延展两个方面,抓住国家大力推进进口替代、解决“卡脖子”问题的机遇,实现产业质量、规模、效益、安全的融合发展。三是积极融合新兴技术与产业能力进而提高发展水平,推进新一代信息技术与先进制造技术深度融合,增强智能制造能力,打造智能制造标杆和“北京智造”的名片。二、数据要素 现代农业(一)生猪产业数智生态平台农业领域存在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

35、利用程度较低等问题,通过融合利用遥感、气象、土壤、自然灾害、农业投入品的产地、生产、加工、质检、流通、销售等数据等全链条数据融合利用,推进农业科技创新,加速推进“农业中关村”建设。农信数智科技有限公司我国是世界上最大的生猪生产和消费国,产业市场规模巨大,但产业上下游存在生产方式落后、环节多、链条长、信息不对称、运转效率低下、运营成本高等问题。农信数智“生猪产业数智生态平台”通过运用物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术,搭建服务于我国生猪产业的数据服务平台,实现生猪产业资源、数据等要素的高效共享和充分流通,从而解决产业生产效率低下、综合管理水平落后、信息不对称等难题;同时依托农信生猪

36、全产业链大数据平台,在解决生猪育种“卡脖子”难点上,起到了重要作用,从而推动我国生猪产业实现降本增效、提档升级。平台依托团队多年生猪产业一线深耕积累,利用新一代的数智技术,通过对产业各环节的数据深度挖掘,实现生猪从出生、出栏到屠宰加工全生命周期的数字化、远程化、智能化管控,解决数据碎片化、不连续性问题,消除数据孤岛,跨界构建“生产+管理+交易”三位一体产业互联网大数据应用平台。覆盖全产业链,打破数据壁垒。推出“猪企网”、“猪小智”、“猪小慧”、“农信商城”、“国家生猪市场”等终端应用产品,满足产业链不同环节的用户需求。建立多数据源业务高效数据采集系统,对猪场的人、财、物、猪、场、舍及采销、物流

37、、金融服务等各单元数据要素全面挖掘,对产业供应链交易环节数据进行全面的收集、整理、分析。保障数据安全,创新大数据应用服务。为增强公司产品的存储、负载及计算能力,公司先后投资 6000 余万元建设企业级数据中心。结合 3D 建模技术,融合企业各类数据采集管理软硬件系统与模块功能,先后推出行情宝(在线价格行情服务)、猪病通(在线猪病问诊服务)、养猪大脑(大数据专家养猪服务)等大数据应用服务,完成了生猪行业内申报单位案例背景解决方案1112数据要素 现代农业首个可商业化应用的产业 GPT 数字人产品“猪小慧”,辅助企业决策,助力降本增效,实现生猪全产业链的科学优化。技术创新方面,基于微服务分布式技术

38、架构,融合弹性计算、智能物联、大数据、机器学习、数字孪生、大语言模型等新一代数字技术,提供数据存储、数据分析、数据治理、数据服务等数据价值产出能力,提供快速、可靠、智能、所见即所得的全新交互体验。模式创新方面,数据采集上,以 SaaS+AIOT 用户使用平台来获取数据,产业终端用户在日常工作的实际使用过程中,即可完成数据的自动、实时采集。以产业应用服务来获取数据,通过用户实时使用过程中来完成数据实时采集,从而保证采集的实时性、真实性和准确性。应用创新方面,通过数据中台的技术处理,形成给予不同产业主体的数据产品,让数据产品在产业链中各个主体的使用过程中实际应用,使产业主体用得起、用得上。创新点经

39、济效益方面,农信实时大数据监管平台数据显示,全程使用农信数智“生猪产业数智生态平台”的养殖企业,其 PSY 可提升至 25 头,断奶前成活率可达到 94.75%;综合测算,每头生猪可为养殖户增收 151 元,每头母猪年节省 900 元,千头母猪场每年可降低成本 90 万元,从而促进我国生猪产业健康发展和提档升级。社会效益方面,该产品支持下的猪场,每年每头母猪可向社会多提供 5 头左右商品猪,合计近 500 千克猪肉。以每头母猪每年产粪量 3833 千克计算,在保障全国人民猪肉消费需求的前提下,该产品可促进每年减少粪污排放约 268 万吨。大数据平台可助力生猪产业振兴,帮助政府决策,科学分析数据

40、价值,创新政府治理模式;监测行业动态,指导养殖户合理布局生产,保障养殖户收益;监督生猪规范化养殖,保证食品安全,帮助养殖户实现数智化养殖,并进一步推动互联网+、自动化、信息化、智能化养殖进程。此外,平台探索建立的“生产+管理+交易”的生态平台模式,除在生猪全产业链应用外,都可以复制应用在农林牧渔等多个农业产业以及农业以外的其他产业,采用大数据与实体产业融合发展的先进理念,因地制宜,协同创新。应用成效图 生猪产业数智生态平台(二)以“数”为擎,“智”能服务,智慧蛋鸡产业互联网平台科技助农北京沃德博创信息科技有限公司蛋鸡产业作为我国畜禽养殖业的重要组成部分,虽然近十年发展迅速,5 万只以上的规模化

41、养殖场占比逐年增大,但农民仍是养殖业的主体。在实际养殖过程中,大多数养殖场的管理仍以经验养殖为主,管理较为粗放,缺少科学化、数字化的技术指导;另外,由于疫病防控技术相对落后,信息来源欠缺及专业兽医人才匮乏等因素,导致养殖场一旦出现疾病问题就损失惨重。因此有效采集、整合相关数据信息,通过构建科学养殖、智能诊断、疾病预警大模型,为用户提供专业化、数字化、便捷化智能服务,帮助其科学“养好鸡”,促进蛋鸡养殖场(户)增产增收,成为推动产业高质量发展的重要引擎。北京沃德博创信息科技有限公司,通过生物技术与信息技术的创新融合应用,构建家禽行业首个产业互联网平台智慧蛋鸡。平台通过融通数据要素,围绕家禽养殖“难

42、点、痛点、堵点”,打造“养殖预案、智慧兽医、疾病预警”数字化场景,为产业链用户提供多场景、多模式的“智”能服务。1.养殖预案:个人专属“养殖宝典”,帮助用户“科学养”应用大数据技术,将40年养殖、管理经验转化为数字化“标准”。围绕蛋鸡饲养关键点,基于 162 个要点和 1295 万条数据,构建形成涵盖饲养、营养和防疫三大层面的预案模型,申报单位案例背景解决方案1314数据要素 现代农业为用户提供“一场一批一策”定制化服务,助力养殖场实现“标准养”。目前全国31个省2.8万养殖场已受益养殖预案服务,定制预案量达 7.4 万批次,推送量超过 3700 万次。2.智慧兽医:贴身的兽医博士,帮助用户“

43、智能诊”以“10 亿+”临床样本为基础,采用高阶多标记方法,计算每种组合病状出现概率。并建立深度学习+智能演进知识图谱的疫病推理模型,形成了疾病数据库、症状数据库以及诊断方案库。用户仅需筛选相应症状,系统秒出诊断、预防和治疗的全套方案。目前,近 4 万养殖场持续使用,诊断数量 16 万+条,诊断结果准确率 98%以上,满意度96%,实现了“早发现、早诊断、早治疗”的目标。3.疾病预警:疫病防控报警器,帮助用户“精准防”利用智慧兽医智能诊断功能所积累的数据,采用神经网络算法,构建智能疾病预警模型,展现全国及所在地区的近 30 天和近 3 个月内的疾病流行情况,帮助养殖场及时掌握疾病的流行状况,进

44、而采取相应的预防措施,降低养殖风险。技术创新方面,利用人工智能技术,采用高阶多标记方式,将每种疫病特征数据进行分层、排列、组合、编号,计算每种组合病状的出现概率,实现大量疫病数据的特征标定。基于“10 亿+”临床诊断样本学习,构建疾病诊断的“决策树”,并通过近百次模型优化、迭代,使得诊断结果准确率高达 98%以上。模式创新方面,采用“金三角”科技创新模式,即“政府主导、企业主体、院所支撑”,聚集产业链各方资源,共同打造服务用户的智慧化场景。“智慧兽医”的开发建设联合了国家农业信息化工程技术研究中心、中国农大、哈兽研、峪口禽业等政、产、学多方资源,有效推动了科技成果转化。创新点经济效益方面,一是

45、提高生产效率,降低损失。通过科学养殖和智能防控,帮助养殖场(户)及时发现和处理养殖过程中存在问题,降低养殖和治疗成本,提高生产效率,增加养殖场(户)的收入。二是提高管理水平,增加养殖收益,智慧蛋鸡构建的“养殖预案、智慧兽医、疾病预警”数字化场景,年服务全国超 3 万家养殖场约 1 亿只蛋鸡。通过科学养殖和有效的疾病防控,鸡群死亡率降低、产蛋量提升,每只鸡约可提高收益 0.3 元,年提高养殖场收益约 3000 万元。社会效益方面,一是构建数据要素应用场景,为产业数字化转型提供示范,在数字经济时代,数据具有基础性战略资源和关键性生产要素的双重属性,是推动新产业、新业态、新模式发展的基础。智慧蛋鸡平

46、台有效整合、融通产业饲养管理、疫病防控大数据,构建以数据要素服务为核心的新场景,助力客户数字化经营管理,有效推动产业数字化转型升级。二是打造农业领域新质生产力,推动产业高质量发展,积极推进数字技术和传统农业深度融合,开展“人工智能”行动,打造农业领域新质生产力,是产业高质量发展的核心动能。智慧蛋鸡平台结合大数据、人工智能应用打造智慧兽医智能诊断系统,并形成疾病预警服务,是蛋鸡领域新质生产力的生动示范。应用成效(三)平谷区农村管理数据资源体系平台苍穹数码技术股份有限公司数据是实现农村数字化管理的基础与核心。因此,在推进农村数字化管理过程中,构建农业农村数据资源体系是农村数字化管理的关键环节,但数

47、据资源体系的建设还存在一些常见问题:一是数据分散不集中,由于农村管理涉及范围广而杂,所以相关数据分散在多个部门,且数据存储的形式多样,难以实现统一、规范的管理。二是数据应用范围窄,数据分散管理造成了数据的孤立,难以实现数据之间的共享与交换,从而数据的利用效率降低,应用范围受限,同时增加了数据重复采集成本。三是数据安全保障问题,农村管理涉及农村土地承包、宅基地管理等方面,相关数据均为敏感数据信息,因此在进行数据资源开放共享的同时,需要保障敏感数据的安全性。在构建平谷区农村管理数据资源体系平台的过程中,我们紧紧围绕三大核心内容进行工作,一是构建全面的数据资源体系平台。通过外业测绘、遥感影像采集等多

48、种手段,构建了一个全面覆盖平谷区农业农村各个方面的数据资源库。在此基础上,建立了数据资源体系平台,并引入数据标准化处理和质量控制机制,通过统一的数据格式和接口标准,提高数据资源的互操作性和可复用性。二是推动数据资源共享与复用。通过制定数据共享政策和标准,明确数据共享的范围、方式和流程,成功解决了不同部门、不同系统之间数据孤岛的问题,同时通过平台提供的 API 接口,实现了数据的高效交换和集成。积极探索数据资源的创新应用,通过开展数据分析研究等方式,推动了数据资源的深度开发和广泛应用。三是建立健全数据资源安全管理体系。制定并实施了一套全面的数据安全管理政策和操作规范,为数据安全管理提供了明确的规

49、范和标准。通过引入先进的数据安全技术和工具,强化了数据的安全防护措施。注重提升全体人员的数据安全意识和技能,通过定期组织数据安全培训和演练,确保每位平台用户都能够理解和遵守数据安全管理的相关政策和规范。申报单位案例背景解决方案模式创新方面,一站式数据服务平台。我们构建了一个集数据采集、处理、共享、应创新点1516数据要素 现代农业用于一体的一站式服务平台,为用户提供了便捷的数据查询、下载和申请服务。这种模式创新,极大地提高了数据资源的可访问性和利用率,满足了不同用户的需求。管理创新方面,动态数据更新与质量控制机制。在管理层面,我们实施了动态数据更新和严格的质量控制机制,确保数据资源的时效性和准

50、确性。通过定期的数据更新和质量评估,我们能够及时反映农业农村的最新情况,为决策提供可靠支持。技术创新方面,先进的数据处理与安全技术。在技术层面,我们引入了先进的数据采集、处理和安全保护技术,如遥感影像采集、大数据分析、云计算、数据加密和访问控制等,确保了数据资源的高效管理和安全可靠的共享服务。技术创新方面,自主开发一系列数字仪器、应用软件和自动控制系统,大幅提升棉花产业信息化、电子化水平,为棉花实现全产业链数字化提供了技术支撑。模式创新方面,一是全国棉花交易市场只做服务,不做经营,在市场上只有合作伙伴,没有竞争对手,所以能够获得政府信任,服务国家宏观调控和产业政策高效能实施,并通1.棉花产业流

51、通效率差棉花产业链各环节割裂发展,彼此之间缺乏信任,流通效率缓慢低效。有新疆棉采购需求的内地企业必须不远千里跑到现场取样,买到了合适的棉花要运到内地,不仅被运输难、运价贵困扰,还可能遇到卖家违约。中小棉纺企业融资难、融资贵、融资渠道狭窄,仓储环节出现虚假仓单、货单不符、重复质押等顽疾。产业链各环节抗风险能力较弱。2.产业政策落地实施难新疆棉花目标价格补贴、出疆棉运费补贴等信息收集、核对、统计工作需要耗费大量的人力和时间,精准性还得不到保证,可能损伤棉农和企业的积极性。3.棉农种植缺资金棉花种植成本持续上涨,备耕时节棉农急需资金,如何获得低成本、高效率的资金成为燃眉之急。创新点经济效益方面,数据

52、资源共享开放大幅减少了数据重复采集成本。通过对农业农村数据资源汇聚,为农业农村数据资源共享开放奠定了坚实的基础,避免了因重复采集而产生的额外成本,有效减少了政府在数据采集工作上的资金投入。此外,通过高效利用数据,为农业产业决策提供了精准的数据支持,增强了决策的科学性。例如,对平谷区刘家店镇12837.2 亩大桃种植地块数据的采集,详细掌握了全镇桃树品种、成熟期、地块位置等关键信息,为产业布局调整和品质提升提供了准确的数据支持,从而提高了产业的附加值,推动了产业结构的优化升级。社会效益方面,数据资源体系平台建设提高了政府服务的透明度和效率,通过一站式服务平台,群众和企业能够更便捷地获取所需的公共

53、信息和服务,极大提升了民众的满意度和政府的公信力。另一方面,数据共享机制的建立促进了跨部门、跨领域的信息交流与合作,加强了社会治理的现代化水平,提高了应对突发事件的能力,如在自然灾害预警、公共卫生事件等方面的应用,有效保障了公共安全和社会稳定。最后,通过数据资源的开放和共享,激发了社会创新活力,为科研机构、高校和企业提供了丰富的数据资源,支持了科学研究和技术创新,促进了知识的传播和技术的进步。应用成效(四)棉花在线供应链综合服务平台北京全国棉花交易市场集团有限公司数字经济时代,如何借助数据和技术实现数字化转型,成为摆在涉棉企业面前的一道难题。申报单位案例背景全国棉花交易市场利用互联网、大数据等

54、先进技术,打造了集棉花电子商务、在线供应链金融、物流配送、数据信息服务等于一体的开放、高效、便捷、安全、灵活的棉花在线供应链综合服务平台“e 棉网”。一是推动棉花行业实现在线运转、高效流通。交易市场通过自主开发信息采集和管理系统,采集了覆盖新疆棉花种植、收购、加工、检验、仓储流通等各环节数据,基本实现了新疆棉花产业数字化(新疆棉花产量占全国总产量的 90%以上,是流通主体);供应链数字生态圈基本形成,新疆棉花实现高效流通,产业链各环节抗风险能力大大增强。推出“数据通”产品,通过数据+接口、数据+SaaS 服务、数据+系统定制等多种服务方式,实现产业链不同主体之间的数据通、业务通,进一步提升了企

55、业运营效率,降低业务成本。二是构建中国棉花全产业链大数据中心,助力产业政策高效能实施。通过大数据中心,可对我国棉花全产业链的运行状态进行实时监控,为国家宏观调控、产业政策实施提供依据,大幅减少了政府人员的工作量,切实提高了工作效率。三是推出棉农综合服务平台,直接服务于最基层的棉农。该平台以种植、收购数据为生产要素,以微信小程序作为载体,为棉农种植经营提供一站式综合服务。银行能够通过平台提供的数据,对棉农进行授信,推出种植信用贷产品“棉 e 贷”,并实现贷款全线上办理,授信额度大幅提升的同时,贷款利率明显降低。解决方案1718数据要素 现代农业过自身供应链综合服务的业务带动,推动棉花产业链各环节

56、信息化、数字化水平大幅提升。二是推进棉花产业链数据融通创新,提供一站式采购、供应链金融、仓储物流、数据信息等服务。提高了棉花追溯管理能力,支撑棉花质量追溯管理、精准营销;培育以需定产新模式,提升了精准匹配能力。三是棉农综合服务平台成为“大数据+科技+金融”助力农业现代化的典型案例。应用创新方面,“数据+模型+技术+平台”的肉牛全链数字化服务整体解决方案的特色在于构建以数据为关键要素的数字化肉牛产业链服务方案,建立综合运营、监管肉牛养殖的业务应用平台和数字化养殖平台,使人、物、信息、监管等资源实现共建共享与互惠互赢,建成具有特色的肉牛大数据中心综合管理平台。技术创新与模式创新方面,综合运用传感器

57、技术、人工智能技术对牛群行为数据、生命特征数据等多源动态数据进行采集、分析和处理,形成了一套牛环境数据获取、特征提取和状态识别技术;并不断优化算法和模型,提高模型的稳定性和准确性,实现对牛群的高效、精准、可追溯管理,促进肉牛养殖管理的规模化、智能化。肉牛养殖销售全过程中的牛只档案数据、生长数据、饲养管理数据、疫病防控数据、屠宰数据等多种类别的数据进行动态采集、科学分析、精准利用,成为增加数据流通效率、拓展数据应用深度,发挥数据放大、叠加、倍增作用,解决肉牛产业信息化程度低、效率低的关键问题。传统肉牛养殖存在技术落后、效率低、缺乏规模效应;肉牛产业信息化程度低,基础设施建设还处在初级阶段,畜牧信

58、息资源缺乏,信息技术成果应用程度低等问题。创新点社会效益方面,一是推动棉花成为我国唯一实现全产业链数字化的农产品,基本建设棉花供应链数字生态圈;二是促进产业政策高效实施,大幅降低政策实施成本,保证财政资金使用效能;三是赋能棉花产业高质量发展,提升我国棉花产业尤其是新疆棉花产业发展水平。2014 年以来,新疆棉花种植面积稳中有增,棉花产量大幅增长,全国占比由65%提高到90%以上;棉花单产显著增加,由不到100公斤/亩增加到140-150公斤/亩,处于国际先进水平;土地流转速度加快,规模化、集约化水平不断提高,户均种植面积由38 亩提高到 103 亩;机械化程度大幅提升,机采棉加工量占比由 35

59、%提高至 90%。在数量快速增长的同时,质量也得到同步提升,有力地支持了纺织企业转型升级。经济效益方面,一是间接经济效益,实现新疆棉花高效流通,产业链各环节成本大幅降低;二是直接经济效益,e 棉网大幅提升交易市场运行效率,2023 年商品棉交易量 300多万吨,为涉棉企业提供融资服务 100 多亿,“棉 e 贷”为棉农提供信用贷款超 60 亿,贷款利率平均水平从 6%-8%降低至 3.6%-4%,数字惠农初步实现,人民日报、央视新闻等主流媒体多次报道,取得了良好的社会效益和经济效益。应用成效(五)“数据+模型”驱动的肉牛全链数字化服务系统中国农业科学院农业信息研究所北京世纪盈联科技股份有限公司

60、中科天玑数据科技股份有限公司肉牛养殖作为农业的重要组成部分,正经历着从传统家庭饲养向现代规模化、专业化养殖的转变。激发数据要素潜力,发展精准养殖、智慧养殖成为重要的发展方向。如何对申报单位案例背景针对肉牛养殖存在的非规模化、非标准化、非智能化等问题,提出了“数据+模型+技术+平台”的肉牛全链数字化服务整体解决方案。方案具体实施如下:1.牛肉养殖数据采集首先在肉牛养殖场安装物联网设施,采集肉牛生命特征与圈舍环境等数据,建立肉牛生命特征数据、肉牛行为数据、肉牛健康数据、肉牛环境数据等指标体系,并为每一只牛建立数据档案。2.肉牛行为模型建立利用机器学习算法和人工智能技术建立牛生命特征提取与状态识别相

61、关模型,主要模型包括牛只身份确认模型、牛群检测模型、牛只生长环境监测模型、牛只行为打斗模型等。3.肉牛养殖监测管理系统基于肉牛养殖数据和肉牛行为模型集成专家在线、金融管理等服务,建立肉牛养殖管理系统,为养殖场提供畜禽环境监测、行为监测、身份识别等服务以及专家在线问答服务,协助肉牛养殖场完成了活体牲畜建档立卡管理工作,为畜禽养殖企业建立完整的畜牧养殖体系和提供准确的饲养信息以及金融服务。4.肉牛信息监管云平台构建辖区肉牛信息监管云平台,为辖区内养殖、出栏等相关信息做大数据统计与分析;根据牧企信息,牲畜身份信息,牲畜位置信息。为辖区内保险金融公司提供活体资产质押监管手段,帮助畜牧养殖企业金融贷款提

62、供依据。解决方案1920数据要素 商贸流通经济效益方面,肉牛全链数字化服务已进入业务试点,从牛肉市场和交易目标推算,以 2023 年养殖十万头牛,每头牛 2.5 万元(当前市场价 2.6 万元),可达 25 亿元数字交易规模,实体商品由江西农产品市场进行线下交割。通过流程调优及规模复制,预计 2024年交易规模可达 20-30 亿。通过区块链合约建造、维护收入、增值收入,每头牛的数字服务收入约 100 元左右,利润率约为交易规模的千分之二到千分之五。社会效益方面,探索畜牧养殖智能化、规模化发展路径,形成数据融合应用可复用可推广方案。通过融合应用肉牛养殖全链过程中的多源多模态数据,将数据贯穿于全

63、产业链发挥关键要素作用,充分实践“让数据说话,让数据决策,让数据管理”,实现从传统家庭饲养向现代规模化、专业化养殖的转变。数据要素 肉牛养殖目前已经在山西省芮城县和江西省会昌县、莲花县三个县落地与应用,为畜牧养殖加上“数据”引擎,走向数字化转型发展快车道提供了可参考的可复用可推广的应用方案,有利于实现畜牧养殖数字化、数字畜牧养殖产业化互动发展,走出一条“科技引领、数据赋能”畜牧养殖发展新路子。应用成效图 农业智能知识服务平台三、数据要素 商贸流通(一)基于时空位域大数据的商业辅助决策应用典型案例商贸领域存在数据分析不足,供应链管理数据不同等问题,融合应用客流、消费行为、交通等数据,开展精准推送

64、、智能导流、虚实交互体验等场景应用,打造智慧商圈、智慧街区和智慧商店,通过数据驱动的方式,促进消费升级,优化配置商贸资源,推动商贸流通行业的创新与发展,深化国际消费中心城市建设。北京京东振世信息技术有限公司传统门店选址主要依赖人力线下调研,周期长成本高,难以满足企业快速发展的诉求。亟需通过大数据挖掘的客流、消费行为、交通状况、人文特征等市场环境数据,感知基于位置的人群消费动态需求,指导门店选址、广告营销及经营策略调整等。但是海量的地理数据、市场数据、人群画像数据,企业难获取、时效差、成本高,成为解决该问题的卡点和堵点。1.方案总体构成基于 GeoHash 技术,通过机器学习和图计算等算法,建立

65、消费数据与地理位置数据之间的关系,打造可连通线上、线下的时空位域大数据,构建物流数智地图 SaaS 平台。借助该平台丰富的数据资产和出色的建模能力进行数据资产沉淀,依托平台大数据处理、数据挖掘能力进行标签体系建设。最终通过 ONEID 服务,可通过设备 ID 或手机号 MD5码筛选用户,实现目标人群的精准定位与特征分析,以数字地图网格化模式,形成丰富的时空数据并在平台中持续沉淀。2.方案针对案例核心业务问题的满足情况京东物流构建的物流数智地图 SaaS 平台打通了人、车、货、场、客、销的全链路数据,打造了全面制图、智能地址、智能分单、智能调度、智能选址、位域大数据六大产品功能模块,解决了企业在

66、门店选址、线下广告投放、品牌招商等方面缺乏数据决策依据的痛点,可高申报单位案例背景解决方案2122数据要素 商贸流通度匹配零售连锁行业线下开店、门店经营所需信息,有效的支撑制定线下业务的经营决策,为企业新增长提供智能决策辅助。3.方案在数据协同、数据复用、数据融合创新应用情况基于京东集团线上用户的搜索、浏览、购买行为及京东物流线下履约配送每日产生的亿级数据进行存储和挖掘。在数据类型层面,整合了包括城市基础设施、城市经济数据、城市人口画像标签数据、地理信息POI、AOI数据、城市商圈数等多源数据。在数据模型层面,以内部客户、订单、品类、品牌等数据开发客群消费画像、身份画像、爱好画像、品牌网格化标

67、签;以外部城市的常住人口、工作人口、学历等基础数据形成地址小区画像、写字楼画像等。基于物流数智地图 SaaS 平台,融合并深度挖掘“人车货场客销”场景下时空多源数据价值,在选址、选品及营销三个核心环节,结合人口、消费数据等关键要素,构建区域、业态、消费者等多维度画像,打造了标准化的解决方案,为客户提供安全、稳定、鲜活的数据服务,助力企业省心决策、降本提效。相关数据资产沉淀包括,40 万+品牌,5000+品类,30+分析维度,100+分析指标,40 亿+六级门址,700 万+无留白 AOI,50W+精细化小区,1500W+楼栋级 AOI,海量POI/AOI,日千万级订单妥投验证,SLA99.9%

68、京东物流自 2020 年起开展体系化大数据建设与应用工作,拥有一体化供应链基础、有场景、有科技、有数据,已建立常态化数据治理机制,构建企业高质量、高价值数据资产,成为国内首家获得 DCMM 四级认证、DSMM 三级认证的物流企业,能够通过京东物流一体化供应链解决方案实现物理世界和数字世界的连接,为企业内部降本增效及行业外部赋能提供了坚实的数据基础和保障,数据安全管理能力达到全国领先水平。技术创新方面,基于“人、车、货、场、客、销”全链路多源异构大数据资源,采用数据挖掘、数字化标签、模式识别、机器学习等技术和方法,深刻洞察不同消费群体、不同消费场所的消费行为特征,建立消费市场态势感知与研发需求捕

69、捉数据模型,实现品牌监测、消费行为洞察、消费流行趋势分析、竞品分析、外观分析、市场细分等市场信息感知与捕捉手段,精准感知掌握消费市场发展态势,帮助客户实现精准营销、外勤规划、网格化管理等多种场景下的业务智能化。应用创新方面,涵盖当前主流房产交易网站的小区信息,并完成标准化与数据融合,提升信息的丰富程度和准确性;在品牌消费数据方面:细化到五级行政区划以及小区粒度,支持品牌消费量、消费力、消费人群画像、品类竞争度等基础分析,更有区域间叠加、留白分析等高级分析功能,更加直观反映区域内人群商业价值;在客群画像数据方面:丰富汽车领域相关用户标签,同时新增 oneid 服务,可通过设备 ID 或手机号 M

70、D5 码筛选用户,实现目标人群的精准定位与特征分析。模式创新方面,以线上用户的消费偏好数据结合位置信息,指导线下零售行业的门店选址、经营洞察及营销推广。充分发挥线上用户数据量大、覆盖品类广、实时性强的优势,结合先进的算法技术对数据进行实时的存储与挖掘,形成动态的网格化市场环境数据。对原有的零售连锁行业对于消费环境的感知渠道进行重塑,极大提高了业务发展速度。创新点经济效益方面,基于物流数智地图 SaaS 平台,依托客流、消费行为、交通状况、人文特征等市场环境数据,铸就强大的大数据底座,通过线上线下联动,打造集数据收集、分析、决策、精准推送和动态反馈的闭环消费生态,解决了企业在门店选址、线下广告投

71、放、品牌招商等方面缺乏数据决策依据的痛点,已和多家头部快消品牌连锁商超、零售企业开展合作,在缩短选址周期、提升整体配送时效、降低选址及配送成本、提升门店客流量等方面具有显著成效,有效的支撑制定线下业务的经营决策,为企业新增长提供智能决策辅助,为消费者带来更优质的体验,也为市场注入新活力。社会效益方面,为提升企业在后疫情时代的快速稳健发展,亟需通过大数据挖掘的客流、消费行为、交通状况、人文特征等市场环境数据,感知基于位置的人群消费动态需求,科学指导门店选址、广告营销及经营策略调整等。面向供应链全场景,依托于人工智能、大数据、时空信息技术三大引擎,打造物流数智地图 SaaS 平台,融合并深度挖掘时

72、空位域多源数据价值,解决了企业在门店选址、线下广告投放、品牌招商等方面缺乏数据决策依据的痛点,为消费者带来更优质的体验,助力实体商业加快向数字化智能化转型升级。应用成效图 系统展示2324数据要素 商贸流通图 门店评估(二)全链路数据智能助力消费企业数字化增长案例北京腾云天下科技有限公司1.案例应用的业务场景在中国互联网及移动互联网生态高速发展与数字化营销竞争加剧的双重压力之下,消费类企业在对消费者进行更精准的洞察以获得更高的投效比、实现全链路数据分析提供决策依据等。2.解决的核心业务问题或难点(1)全链路数据无法打通,无法衡量数字营销投入对生意的增长贡献。(2)公域流量生态趋向多元化,分散化

73、,无法横向评估不同媒介平台的转化效果。(3)制定人群、媒介、电商、内容的组合策略支撑生意持续增长和ROI提升时没有依据。(4)如何遵循安全、合规的前提下沉淀、打通、激活营销全链路数据资产,以持续提升品牌洞察、触达、响应、转化多层次消费者客群的经营能力。全链路数据资产激活及智能应用体系:通过构建数据+业务闭环,实现全链路 ROI 可测量,基于智能算法构建场景 ROI 策略模型,最终达成品效合一持续优化:(1)投前数据补全:完成前链路营销数据资产合规沉淀托管以及三方标签资产全面增强。(2)全链路数据打通+归因模型实现 ROI 全方位测量评估,构建品效合一的营销评估体系。(3)共建高潜客发现模型(T

74、A Scoring)为每一波数字化 Campaign 提供精准受众策略,兼顾 TA 覆盖与精准触达,持续提升品效合一的营销效果。2.依托 TalkingData 拥有完整数据授权链的第三方平台身份,三方数据能力和 ID-Mapping 能力,帮助该集团合规的沉淀、托管和激活重要的前链路营销投放数据资产(跨媒介平台的广告行为数据),提高了前后链路数据打通的质量,让一方数据与二方和三方数据实现了更高质量的融通,对于目标用户的 TA 画像更加精准。基于全域标签及消费者数据资产和不断更新的数据资源,为该集团持续优化高潜客户发现模型,为该集团的每一波数字化 campaign 构建策略模型,兼顾 TA 覆

75、盖(Reach)与有效转化(ROI),持续提升品效合一的营销效果。1.针对某跨国美妆品牌集团在中国市场全链路数字营销的核心需求痛点,为其打造出一套闭环完备的全链路数据资产激活及智能应用解决方案,支撑该集团在中国市场全渠道数字化营销增长。申报单位案例背景解决方案技术创新方面,该案例提到的“全域数字化营销闭环”,提供了高潜人群挖掘、全链路归因分析(CPO)、多触点归因分析(MTA)等多种数据模型,以上能力基于中立第三方的可信空间,通过 Data Onboarding 等能力,实现多方数据打通,并确保数据阅后即焚,有效地规避了企业数据合规应用的风险。模式创新方面,该案例在消费行业,做了数据联合建模的

76、场景创新和模式探索,基于一个中立的可信空间,通过联合建模,即能防范企业一方数据外溢风险,二方媒体数据采集和应用的风险,又可以提升消费数字化营销增长的业务效率,通过数字化产品、服务和运营,通过数据和算法叠加,切实帮助消费企业大幅节约了数字化广告的成本,能帮助企业实现数字化广告的 ROI 提升,及面向业务增长的数字化转型。创新点经济效益方面,案例的应用有效的帮助客户提高了营销投放的效果,优化了投放预算的分配,形成了集数据收集、分析、决策、精准投送和动态反馈的生态闭环。通过数据智能服务帮助该集团实现了 2022 年销售额约 382.6 亿欧元,同比增长 10.9%;实现营业利润约 75 亿欧元,同比

77、增长 21%的成绩,为近十年最高增长率,李强总理在 2023 年访欧时还重点提及了该集团在中国市场的逆势增长。该集团超过 3/4 的线上投放流量要经过投放策略和归因模型的测算,数据智能服务对集团 27 个品牌的 ROI 持续提升以及整体利润的稳步增长起到了关键作用。应用成效2526数据要素 商贸流通(三)多点 DMALL:面向实体零售商品流通业务的数字零售联合云服务多点生活(中国)网络科技有限公司实体零售是商贸流通的重要组成部分,在电商的冲击下,实体零售也认识到数字化的重要性,但在转型过程中,还存在一些常见的问题:1.实体零售数字化程度有待提升在线上消费冲击和大市场环境的影响下,线下流量减少、

78、实体零售增长乏力,需要经营者转变经营策略,以客户为中心,通过新技术、新方法、新途径来创造增量,数字化是一切的基础,而目前大多数实体零售企业数字化程度较低。2.实体零售对数字化认识不清晰导致重视不足数字化并非简单线上化,虽然大多数实体零售企业负责人已普遍认识到数字化的必要性,但缺乏对全面数字化的认识,重视度不够。3.实体零售对如何进行数字化缺乏了解渠道大多数实体零售企业专注于本地化发展,尤其是一些二三线城市的零售企业缺乏对外沟通渠道及专业的交流平台,不知道应该通过什么途径和手段进行高效的数字化转型。2.核心业务问题满足情况针对实体零售数字化程度不足的问题,多点 DMALL 的解决方案让数据成为驱

79、动业务决策和优化的核心要素,显著提升了零售运营效率和服务质量。该解决方案不仅覆盖了零售业的多个环节,还通过数据洞察提供了精准的市场分析和消费者行为预测,帮助零售商把握市场机遇,实现个性化服务和差异化竞争。3.数据协同、复用与融合创新应用在数据协同方面,多点 DMALL 通过建立统一的数据平台,实现零售各个环节的数据共享和协同工作,提高了整体运营效率。在数据复用方面,通过对历史数据的深度挖掘和分析,多点 DMALL 能够为零售商提供有价值的业务洞察,促进业务决策的智能化。在数据融合创新应用方面,多点 DMALL 利用大数据和 AI 技术,将线上线下的数据融合分析,为零售商提供个性化的服务方案,推

80、动零售行业的创新发展。1.方案总体构成多点 DMALL 通过深度整合云计算、大数据和 AI 技术,实现了对零售业的全面数字化改造。该方案通过整合线上线下资源,打造数字零售联合云服务,为零售商提供从供应链管理、库存管理到消费者行为分析等全方位的数据支持。社会效益方面,该案例在消费行业的数字化营销场景,做了数据联合建模的场景创新和模式探索,基于一个中立的可信空间,通过联合建模,即能防范企业一方数据外溢风险,二方媒体数据采集和应用合规的风险,又可以提升消费数字化营销增长的业务效率,通过数字化产品、服务和运营,通过数据和算法叠加,切实帮助消费企业大幅节约了数字化广告的成本,能帮助企业实现数字化广告的

81、ROI 提升及面向业务增长的数字化转型。由此而形成的相关方法论、技术方案、数据模型、数据服务及行业经验,也在更多的消费企业得到推广和应用,帮助企业逐步实现从消费者数字化价值管理,到面向数字化营销领域的全面运营提效,助力了整个数字化营销行业的效率提升。申报单位案例背景解决方案技术创新方面,本项目在技术上实现了多个突破,包括商品管理决策技术、商品智能陈列技术、一体化门店作业技术、智能应急履约技术等,实现了商品智能化管理。其次,利用大数据分析技术,对海量数据进行深度挖掘和分析,为决策提供有力支持。此外,项目还采用了人工智能算法,实现了智能调度、智能仓储等自动化管理,提高了运营效率。应用创新方面,在应

82、用场景上,多点 DMALL 不仅局限于传统的零售管理,还通过数据洞察实现了精准营销、消费者行为分析等创新应用,帮助零售商更好地满足市场需求。模式创新方面,本项目打破了商贸流通领域界限,通过跨界合作和资源整合,优化供应链,并融合线上线下销售模式,提供便捷、高效购物体验。此创新模式不仅增强企业竞争力,也推动了行业的转型升级。创新点经济效益方面,为实体零售商家提供全面数字化且具有高度灵活性和可配置功能的应用成效图 DMALL OS 产品功能示意2728数据要素 商贸流通(四)数据要素共享流通平台航天信息股份有限公司面向政企数据要素流通,尤其是产业链、供应链、监管溯源等存在如下制约发展的因素:1.产业

83、链信息共享难,供应链协同效率低随着政企的数字化程度不断提升,产业链各组织间的数据协同效率亟需提升。产业链中各环节的信息资源不能有效地共享和流通,信息不对称;各企业的信息化水平参差不齐,信息格式不统一;信息共享过程中,存在信息泄露或被滥用等安全隐私问题。2.监管溯源过程中数据协同难度大对贸易、货物的监管溯源需要税务、金融、交通等部门与产业链之间的密切协同,普遍面临数据异构分散、数据跨域安全共享困难等问题,导致监管协同难度大、业务一致性弱、监管分析智能化程度亟需提高。平台实施方案包括产业主体建设、基础设施建设、应用建设共三个方面,方案全景如下图:1.产业主体建设:从产业生态系统的角度描绘供应链主体

84、角色,明晰利益相关方在系统中所处的位置、权利、义务及关系。零售管理解决方案,帮助他们提高运营效率并实现业务目标。该解决方案能够响应广泛的零售运营需求,提高商家运营效率。实现降本增效。物美超市全面切换 DMALL OS 后,商超订单增长率达 70%,会员人数增长 50%以上,平均人效提升 35%,商品缺货率从 10%降至 2%以下,库存周转天数从 25 天降至 16 天,带动整体效益大幅增长。社会效益方面,一是项目在推广过程中帮助零售业从业人员提升了数字化技能,还促进了人才的培养和发展。二是通过优化供应链和物流规划,项目提高了商品流通效率,为消费者提供了更加便捷、高效的购物体验。同时,数字化管理

85、也保障了商品的质量和安全,维护了消费者的权益。三是项目的成功实施,不仅推动了零售流通行业的数字化转型,也为社会经济的发展做出了积极贡献。它促进了资源的合理配置和高效利用,推动了社会经济的可持续发展。申报单位案例背景解决方案2.基础设施建设:智能合约、共识机制、分布式账本技术为上层数字化应用提供可信数字身份、数字化供应链通证、业务协同、单证签署及流转、数字资产管理数字化等供应链基础服务能力。联邦学习、安全多方计算等技术为上层提供数据安全共享能力。数据标准管理、数据质量分析、数据资产管理等工具实现数据全生命周期管理。安全管控工具对数据安全设备进行安全策略管理。湖仓一体化平台提供数据存储能力。3.应

86、用建设:包括基础应用和创新应用。基础应用包括匿踪查询、安全求交、数据采集和传输、数据处理和交换、数据使用控制、供应链协同、数据资产、数据共享和开放、存证服务、溯源服务等基础服务。创新应用分为内部数据应用和外部数据应用。内部数据应用提供智能分析、精准管控、BI 展示、智能服务、智能决策和舆情分析等服务。外部数据应用对接产业链参与方的业务、决策、监管等数据,提供联合分析决策、联合建模、供应链管理、联合审计、产业分析、联合评估等服务。图 实施方案全景图技术创新方面,提出基于区块链的数字化供应链管理技术,解决传统供应链模式下信息共享难、协同难度大、安全与风险控制能力弱等问题。提出数据隐私安全及数据挖掘

87、技术,解决数据共享与隐私安全兼顾难题。提出数据要素权属管理技术,通过多方共识确权智能合约整合订单需求、物流、产能、供应链等数据,提供全过程可控、可追溯、不可篡改的数据要素权属管理。创新点2930数据要素 商贸流通(五)中国汽车流通协会柠檬查车辆历史报告北京与车行信息技术有限公司作为汽车全生命周期承上启下的重要环节,二手车在盘活汽车存量、拉动新车增量、促进汽车消费等方面的重要作用愈发凸显。但我国二手车市场还处于发展的初期,车况不透明、经营不诚信等问题都给广大车商和消费者带来了极大的困扰,由于一车一况的特性,决定了车辆历史信息对二手车行业发展起到了至关重要的作用。中国汽车流通协会柠檬查车辆历史报告

88、的上线是二手车行业发展的重要一步。此举旨在积极贯彻落实党中央、国务院关于推动大规模设备更新和消费品以旧换新工作部署,深入推进实施促进汽车消费的各项政策,推动行业使用合法合规的数据,为行业提供权威、全面、高效的数据服务,打造公开、公平、透明、普惠的信息服务,助力二手车行业诚信体系建设,将消费者权益保护落到实处,有利于二手车市场健康有序的发展,让消费者购买二手车像买新车一样放心。中国汽车流通协会作为行业组织,肩负推动二手车诚信体系建设,促进二手车高效流通的特殊历史使命;为了推动中国二手车行业健康有序发展,搭建了柠檬查二手车信息服务平台,通过柠檬查公众号小程序为运营载体,以柠檬查车辆历史报告形式作为

89、服务输出。该报告向车商和消费者提供权威、专业的车辆历史信息。报告包括车况历史信息、损伤部位、维修部件等内容,助力车商、消费者减少损失、规避风险。中国汽车流通协会柠檬查车辆历史报告在帮助消费者与车商的二手车交易过程中,累计查出涉水车100000+辆、盗抢车9000+辆、火烧车5000+辆、事故未结案车500000+辆、全损车 100000+辆,大大降低了消费者购车风险,促进了二手车行业诚信体系建设和健康发展。中国汽车流通协会-柠檬查二手车信息服务平台目前已经服务了超过 10 万家二手车企业,平台专业用户已覆盖全国 31 个省(含直辖市),300 多个 1-4 线城市。经过三年的发展,中国汽车流通

90、协会柠檬查车辆历史报告得到行业高度认可,受到二手车行业的欢迎,业内人士一致认为这是二手车行业“里程碑式的事件”。2022 年 8 月 18 日商务部副部长盛秋平一行在中国汽车流通协会调研时指出:中国汽车流通协会立足广大会员需求,积极研究政策贯彻,已在行业统计、数据分析方面做了较有成效的工作,特别是建立了“柠檬查”信息查询服务平台,把政府所想、协会所干、企业所愿、用户所需结合了起来。2023 年 5 月,中国汽车流通协会柠檬查车辆历史报告接入商务部官方网站。模式创新方面,一是革新传统供应链,提升供应链效率,保障供应链安全;二是多主体之间各主体在不泄露原始数据的情况下实现数据共享及数据挖掘,满足产

91、业链各方对本地、远程协同服务需求,提升数据资源价值。三是优化配置产业链资源,加快实体流转,提升协同效率,为业务溯源监管提供支撑。申报单位案例背景解决方案经济效益方面,一是在贸运领域,构建跨境大宗商品贸运电子提单平台,完成国际汽车滚装运输电子提单的首次应用,贸易交单业务效率提升 50%;二是在税务领域,构建税电联合分析平台,打通税务部门与电力部门数据共享渠道,进一步提升产业链监管的及时性和全面性,为税收风险分析和税收征管提供抓手;三是在药品监管领域,构建疫苗追溯监管平台,实现疫苗生产、流通到使用各环节的全流程可信追溯,满足质量安全问题的可召回、责任可追的需要,并为社会公众提供了多渠道、多服务、多

92、内容的实时查询官方渠道。社会效益方面,跨境大宗商品贸运电子提单平台入选工信部“2022 年区块链典型应用案例”和网信办“双化协同典型案例”。税电联合分析平台作为隐私计算技术在税务领域的首个成功应用,登上中国税务报和国税总局官网报道,并作为典型案例收录于中国信通院隐私计算应用研究报告(2022 年)等行业报告中。疫苗追溯监管平台助力国家疫苗追溯协同服务平台试点(天津)上线,同时为西藏、云南、内蒙古等药品监督管理单位提供疫苗全链条追溯服务。应用成效图 案例应用示意图3132数据要素 商贸流通技术创新方面,中国汽车流通协会-柠檬查定位于汽车流通行业数据及科技为驱动的产业服务商,注重创新发展、不断增强

93、科技开发能力,公司已获得 ISO9001/27001/27701等相关认证。公司长期以来与北京工业大学、北京林业大学、武汉理工大学等院校紧密合作,在生产实践中开发了“汽车零部件标准化分类”、“新能源汽车残值评估方法”、“汽车大数据智能服务调度系统”、“汽车数据智能网关”、“柠檬查小程序”等拥有自主知识产权的高新技术专利、软著产品二十余项,并实现了产品的体系化、数据化、智能化。柠檬查二手车信息服务平台,填补了国内空白,为我国二手车市场的高质量发展起到了支撑作用。应用创新方面,针对不同客户的业务使用场景需求,产品做了不同的延伸。柠檬查推出的“二手车交易市场数智化小程序”,为二手车交易市场服务赋能,

94、为场内车商提供更多的增值服务;针对汽车经销商 4S 店的二手车置换业务,结合以旧换新这一重要举措,为二手车置换交易提供风控支持,用权威数据为企业和消费者保驾护航;为鉴定评估机构提供柠檬查车辆历史报告,帮助鉴定评估师提前了解车况,有针对性的对车辆进行鉴定评估,提高鉴定评估准确率,节省鉴定评估时间。模式创新方面,充分发挥中国汽车流通协会的行业影响力,融合多方数据源,在保证数据安全性、合规性的前提下将数据脱敏化处理后进行市场化应用。在整个过程中严格把控受众群体对数据产品的使用,采取适当的安全措施,包括加密、访问控制和监控,以保护数据的安全和隐私,避免数据泄露、数据纠纷等情况发生。在数据融合创新方面,

95、产品的研发建设充分发挥中国汽车流通协会的行业影响力,整合相关主管部门、汽车品牌厂家、企业机构等数据资源,基于大数据、人工智能、物联网、区块链等信息技术,构建“汽车流通行业大脑”,通过“天网和地网”相结合的方式为二手车流通高质量发展提供数字化、数智化、体系化的服务。在数据服务合规化管理方面,根据中华人民共和国数据安全法、中华人民共和国个人信息保护法等法律法规要求,柠檬查车辆历史报告以服务二手车行业为目标,在用户身份上,率先在国内汽车行业内推动用户实名注册,并经过人工审核后查询报告。在数据合规使用上,相关车辆历史信息经脱敏处理,在保留数据完整性的同时,仅保留与车辆本身相关内容。创新点经济效益方面,

96、2021-2023 年柠檬查车辆历史报告累计查询已逾百万次,完成营业收入超千万元,纳税额超三百万元。社会效益方面,商务部副部长盛秋平多次在会议中讲到:要推广中国汽车流通协会有关经验做法,建设全国性二手车信息共享平台,使群众敢于买二手车。经过三年的发展,柠檬查车辆历史报告已基本做到国内全区域覆盖、汽车厂家全品牌覆盖、汽车经销商及二手车商、拍卖鉴定等业务全渠道覆盖,解决了二手车行业痛点,促进了二手车行业诚信体系建设和健康发展。2023 年 7 月,获评 2023 年度北京市中小企业公共服务示范平台,在解决中小企业需求、畅通信息渠道、改善经营管理、增强市场竞争力、实现创新发展等方面发挥支撑和示范带动

97、作用。应用成效(六)基于供应商数据画像开发的智能评审模型发挥数据要素 在商贸流通领域的作用中资检验认证有限公司华能招采数字科技有限公司商务标是投标单位为了响应招标单位,根据招标文件的要求而提供本单位的资质、资信、财务能力、业绩能力等证明企业实力的综合性资料。投标单位要根据招标文件规定的申报单位案例背景图 案例应用示意图3334数据要素 商贸流通经济效益方面,华能集团通过智能评审模型等深化招投标全流程数字化建设,着力降低投标单位负担,推进交易成本轻量化。推行电子招投标,每年为市场主体节约标书编制工具使用费、标书印刷费、差旅费等各类费用约 3000 余万元。同时,供应商数据画像可运用到投标保证金、

98、履约保险、供应链金融等多个领域,例如,华能集团于 2023 年 10 月上线投标保证金保险业务后,已出具 1300 余笔保证金保单,减轻市场主体资金压力超 2亿元,持续降低供应商参与招标采购成本。社会效益方面,基于供应商数据画像开发的智能评审模型积极破解了传统人工商务评审模式下,效率低、工作量大、人为主观意识强、资质业绩真实性不好判定等难题,助力招标采购行业评审模式升级,进一步提升评审效率,提高交易公平公正性,充分保障招标投标市场主体的合法权益。同时,供应商数据画像将有力推动社会信用体系数字化建设,借助数字技术提升社会信用体系的现代化水平与应用能效,围绕数据要素发挥信用体系在构建以信用为核心的

99、经济社会治理机制中的关键作用,实现数字化、智慧化、信用化的有机结合。应用成效内容、顺序、格式、字体以及废标条款、评标办法等关键项目进行商务标编制,以免造成标书不满足要求而被视为废标,过程繁琐、效率低下、极易出错,同时,部分单位为顺利中标而编造虚假材料也给招标单位带来严重风险。招标单位在评审过程中采用人工审核的方式需要多方查验,耗时耗力、效率低下,且受限于感情因素可能影响结果的公平公正。1.方案总体构成招标单位基于挖掘公共数据资源形成的供应商数据库开发智能评审模型,投标单位可直接调用所需数据库来编制标准格式的商务标,提高商务标编制和评审的效率、降低成本,并确保评审结果客观、公平、公正。2.方案针

100、对案例核心业务问题的满足情况(1)汇聚数据要素,构建供应商数据库中资检验认证通过数智融合、隐私计算、人工智能等技术构建数据空间,让数据在可信的环境中流通和授权运营,确保数据始终在安全的领域内,维护数据的完整性和可信度,拉通数据持有方搭建“数据互联网”,汇聚多元数据要素,经过持续深入挖掘,构建供应商数据画像,并探索其在智能招标、普惠金融等场景的应用。(2)标书便捷生成,后台智能快速评标华能招采基于供应商数据画像开发智能评审模型,供应商在经过身份核验后可直接在客户端勾选要调用的业绩数据信息,在支付数据使用费后将直接生成标准格式的商务标,改变了以往繁琐复杂的撰写过程及花费高昂的打印成本。后台端将按照

101、预先设定的评标规则对各供应商生成的商务标直接评分,在解决过往评标耗时耗力的同时,也更加保证了结果的客观、公平、公正。解决方案技术创新方面,研发自动化数据交换协议,采用高级加密与身份验证技术,保障数据传输的安全与完整。协议兼容多种数据格式与通信标准,实现系统间无缝对接,并减少人工干预,提升效率与准确性。同时,实时监控与日志记录功能确保数据交流的可信赖与透明。应用创新方面,依托海量数据基础,使商贸流通中的不同来源、类型、格式的数据相互碰撞、反应、融合后,构建供应商数据画像推动产销对接、精准推送,并融合交易、物流、支付等数据,支撑提升供应链综合服务和融资等能力。模式创新方面,构建“数据互联网”持续吸

102、纳数据持有方和应用方形成新型社群关系,在合规的前提下创新应用场景,满足各方利益需求,简化业务流程,降低运营成本,实现共赢发展。创新点图 供应商浏览选择商务标书模板3536数据要素 商贸流通图 供应商智能完善商务标书图 智能评审工具自动完成商务标评审图 供应商查看可用数据信息图 供应商选择数据画像中的业绩信息3738数据要素 商贸流通经济效益方面,截至2023年年底,完成超商行业40余家门店,共计2000余台制冷设备,250余台空调设备,1900余台智能电表,550余台智能水表,40余套机房安全模块设备上线。完成超市制冷设备监控模块开发建设和三次迭代升级,解决门店专业技术人员短缺,门店设备日常保

103、养缺失,设备故障发现不及时,实现设备运转状态实时监控,温度数据自动保存,异常故障实时报警。设备故障率降低 26%,年维修量减少 25%,运营成本减少 12000 元/店/年。平台上线期间,门店用电设备节电 300 余万度,节水 900 余立方。减少运行成本约 450 万元/年。社会效益方面,连锁商业企业集“商业零售和百姓生活”于一体,是人群和建筑高度密集的场所,通过各项技术手段和工具,实现超商运行的“智慧和绿色”。我们借助智能感知、识别技术与普适计算等技术,实现超商设备设施的万物互联、创新交互方式、跨域共享和重用,完成智慧超商的建设,从超商的视角实现制冷设备等物联网资源汇聚、促进数据互联互通互

104、操作,减少设备重复投资,推动实现基础设备的集约化建设以及服务专业化运营,解决专业运维人员匮乏的难点,从而真正实现设备的高效运转和科学管理。为行业碳达峰、碳中和做出贡献。应用成效(七)超商物联网智慧运控平台(八)店铺销售数据管理系统以及数字小票服务平台北京欣阳通力商业设备有限公司北京数衍科技有限公司在零售超商行业,制冷设备投资占门店总投资 25%;制冷设备能耗占门店整体能耗30%-45%。超商行业管理理念传统,设备管理手段落后,门店通过传统的人工监控手段,对设备进行定时巡查,然而门店监控人员不具备专业技术水平,没有接受正规培训,对设备的安全隐患掌握不充分,问题发现不及时,增加了设备的故障概率。其

105、次,门店需要对电能表、自来水表进行数据采集、上报,由于门店计量设备陈旧,采集方式落后,记录过程中存在人为因素影响,因此数据的准确性降低,这对门店的运营管理造成了很大的影响。再次,制冷设备的正常运转不仅关系到商品的质量,而且直接影响到顾客的购买体验。门店制冷设备日常巡检环节薄弱,日常使用不规范,故障发现不及时,一般故障无法及时处理,小问题逐渐升级,最终造成设备故障、商品损坏。最后,制冷设备能耗统计数据也没有完整记录,导致设备更新、改造没有数据支撑,没有针对性,这对实现超商行业的碳达峰、碳中和的落实,增加了一定难度。申报单位申报单位案例背景超商物联网智慧运控平台体系架构包括:物联感知标准体系、全域

106、物联网安全策略、物联网运控平台、终端感知设备、物联行业应用、开放化超商应用生态等几个方面,构建开放的超商物联感知平台及万物互联的生态体系。通过安装物联网末端控制器、物联网集中管理服务器。完成物联网技术在制冷设备设施管理、数据监管、能源管理方面的试点应用。在单店边缘侧实现了能源数据监测、冷柜冷库数据监管、VRV 空调数据监控、特殊商户预付费管理等物联试点应用。通过单店物联系统的试运行,有效的物联数据和物联业务系统对各个门店的制冷设备的运维、节能工作、商户管理工作取得了一定的管理效果。同时,由于有了设备运行的实时数据,在冷柜、冷库、空调等核心设备的运维工作也起到了积极的作用和创新基础。做到了制冷设

107、备异常运行报警可查,运转参数可查,使得设备使用更加高效、放心。通过试点门店的边缘侧试点项目,开发“超商物联网智慧运控平台”,实现各个单店的数据有效地整合到上层云平台集中运控,边缘侧的报警信息和运行数据实时统计、汇总、分析并作出有效控制,各类有价值的数据同步发送给集团设备管理部门做到高效的运维,从根本上解决现有门店设备管理多系统、多品牌、设备分散运行、运维成本高、专业人员匮乏等现状,物联项目的真实价值在设备集中管理、集中运维和数据支撑业务方面得到很好地体现。解决方案技术创新方面,独创“超商物联网智慧运控平台”专家系统,通过末端设备采集的各项参数、指标等大量数据,利用数据分析技术对设备运行特点和专

108、业特点进行分析,从而提供个性化的运行模式定制,提高设备运行效率和降低能耗指标。在高效的数据分析系统的基础上,通过实时分析和处理数据,提供商店运营的关键指标和决策支持。应用创新方面,制定超商业务特有的功能模块,实现全要素管理、可视化管理、网格化管理、轻应用服务:开发制冷设备监管功能模块,实现设备数据互联,设备全要素管理;开发能源监管功能模块,实现能源使用智能计量、智能预测、智能决策;开发设备安全监管功能模块,实现设备状态监控,定时巡检,故障预警;开发设备节能运转模块,实现设备智能运转,降低能耗;开发设备运维中心管理模块,实现设备设施可视化管理;开发商户预付费运行管理模块,实现商户能源精细管理。创

109、新点数字化转型时代要求破除数据孤岛,数据要求系统间互联互通,需要把数据资源充分案例背景3940数据要素 商贸流通经济效益方面,从 2015 年起累计超过 1700+商业综合体项目使用数衍提供的数据服务,商业综合体合作项目覆盖了众多诸如华润、保利等国央企企业;诸如嘉里、香港置地、宜家荟聚等港资外企;诸如新城、万科、龙湖等,解决租户销售数据的监管问题、建立消费数据底座为数据驱动运营奠定基础、提升消费者购物体验。社会效益方面,政府税源监管应用,掌握税收商户真实销售数据,对比报税,有效甄别漏税情况,为国家护税做贡献。从 2020 年起在河北、山东、山西、四川、云南、湖北、内蒙等地区进行了税源监管的测试

110、。通过监控手段的创新和联合执法力度的加大,系统使用率和使用频度不断提高,初步实现了“以数控税”的目标,为生活服务业的“税赋公平、诚信纳税”的税收环境营造和市场经营秩序的进一步规范打下了坚实的基础。税收增长效应逐步显现。安装系统后采集到的交易数据为税务征收提供了信息化基础,原来隐藏的税收收入得以显现,由此可见,智慧监管平台对监控交易金额、堵塞征管漏洞起到了实质作用。税收征管大数据智能治理。通过搭建了综合信息管控平台、产业化分析平台、税务数据分析平台,多个平台的综合应用,从技术上提供了强大的数据采集和分析功能,在增强税收征管信息化水平的同时,也为新旧动能转换、产业布局、政策扶持、招商引资等经济决策

111、提供了重要的参考依据。应用成效技术创新方面,一是原创的软、硬件数据桥接终端可以在不改变信息系统的情况下对信息系统生成的单据信息进行数据采集,同时可以在不改变信息系统的情况下实现数据的回写操作。二是采集到的数据可以原创的数据解析平台完成结构化数据的治理。数据解析平台即数衍数据工厂,是以 AI 技术+人工工序处理异常的方式对多模态数据通过治理形成结构化数据。保障数据准确率 99.9%和异常处理时效低于 2 分钟,可以满足金融级应用场景的需求。应用创新方面,一是通过店铺销售数据管理使得数据稽核效率大幅提升。通过数据桥接等方式全方位获取店铺销售数据后经过一致性分析模型得到参考数据,再与商户上报的数据进

112、行比对,自动定位数据差异的原因,有效保障租金的有效收缴;二是不改变收银系统操作的情况下快速实现无纸化,通过领取数字小票可以有效扩展实体门店对消费者的经营手段,通过在数字小票提供的内容、服务提升了经营效率。创新点利用起来达到以数据驱动业务的目标,使数据变为企业的资产。传统信息系统为满足信息化设计的,通常在系统间互联互通上未进行系统化设计,导致系统间数据交换实现起来面临时间长、费用高、风险高以及无法改动等问题。一是商业综合体主要靠出租场地开展经营。店铺收银系统无法统一,商业综合体数字化经营面临缺少数据的挑战。二是商业综合体做数字化运营亟需解决数据问题。商业综合体按销售抽成收取租金需要及时准确的了解

113、店铺销售数据。洞察消费者的购物偏好需要掌握消费者购物明细。我国正在推进加入数字经济伙伴关系协定(DEPA)的谈判,DEPA 涉及了贸易数字化规则方方面面,如无纸化贸易、数字身份、电子支付等内容。当前面临的问题与挑战有:数据安全与隐私保护。国内外贸易数字化平台需要遵循各自的规则,并且业务数据留存在这些平台中,既不便利,也不利于企业保护其核心商业秘密。系统间的互操作性。现有的各类系统或平台之间往往不能够很方便的互联互通,互操作性差,数据不能共享。案例背景数衍自主研发数据桥接技术,能够基于原信息系统的输出无需原系统进行改造,完成数据的获取、治理、解析,从而实现数据的连接,数衍数据加工中心定位于通过“

114、AI+人工辅助”工序化流水线式的治理模式,实现高效、低成本数据治理。生产线可依据商业、医药、政府、健康、教育等各行业的数据加工需求,快速进行柔性适配,提供数据治理服务。这使得数衍的数据桥接技术在商业领域得以广泛应用,其中店铺销售数据管理系统帮助商业客户准确掌握店铺(租户)销售的数据、数字小票服务平台能够帮助商业客户和品牌店铺连接消费者并通过提供的电子小票内容、关联服务及精准营销等方式实施对消费者的经营,同时在运营过程中不断积累消费数据,构建专业可信的消费数据服务管理平台,打造高质量数据产品。在商业数据要素发展中发挥关键性作用,实现城市商业领域的数据价值。在商业体每个店铺收银系统上增加数据采集终

115、端,实时获取销售数据,并通过数衍数据治理以及店铺销售数据管理系统,为商业体管理方提供准确的店铺销售数据;通过数字小票将消费者与商户、商场连接在一起,让商业体管理方获得完整的消费数据,进而对消费者购物特征做分析洞察。方案也需接入商户 O2O 的数据,为商业体管理方提供针对商户经营的全面数据侦测,减少商户少报、漏报销售数据的可能;方案也需补充店铺客流数据,进而可以通过多维数据对商户上报数据的真伪做交叉印证;数据小票服务平台也会接入商圈支付数据(微信、支付宝),进而实现支付即小票(支付后小票自动归集,无需扫码领取数字小票的操作)的购物体验。解决方案(九)中新贸易数字化合作试点慧贸天下(北京)科技有限

116、公司申报单位4142数据要素 商贸流通经济效益方面,根据该试点的真实数据测算,通过推动出口业务的数字化转型,同比可提高中粮工业食品进出口有限公司 80%的单证处理效率、降低 30%的人工成本。传统国际贸易中纸质提单的流转需耗时 5-10 天。本次数字提单的签发、转让和交还流程仅在 2日内即完成,用户实际在线操作所需时间少于 3 小时。数字化单证的流转还降低了纸质文件打印、正本邮寄等冗余成本。同时,每份电子提单可减少约 27.9 公斤二氧化碳排放量,实现贸易绿色化、数字化发展。数字化转型还带动了业务的提升,一是实现出口贸易 24个主要事件节点的可视化,有效掌握供应链瓶颈和风险因素,推进供应链的进

117、一步优化;二是改善企业与客户之间的互动体验,在线上为客户提供更便捷的订单跟踪、服务支持和定制化服务,增强客户满意度,建立更紧密的客户关系。社会效益方面,在此试点基础上,北京市商务局与新加坡 IMDA 签署了关于“国际信息产业和数字贸易港”合作的谅解备忘录,作为中新重要合作成果之一,在 2023 年12 月 7 日的副总理级中新双边合作联合委员会(JCBC)会议上发布。试点的成功也标志着中国对接数字经济伙伴关系协定(DEPA)等国际高标准经贸规则、与新加坡在贸易数字化领域积极探索务实合作,实现了新的突破。应用成效技术创新方面,试点通过慧贸天下打造的“全球订单追踪系统”依托“信贸链”实现 19 个

118、贸易环节全程一站式可视化跟踪与动态通知,让贸易各参与方可以实时掌控全局。签发电子提单使用基于 TradeTrust 框架和“信贸链”的分布式电子提单系统,实现海运提单跨组织分布式流转与核验,同时确保电子提单的真实性、唯一性、安全性和可追溯性。模式创新方面,该批试点依托“信贸链”打造了以中粮为核心的全环节可互操作贸易数字化网络,北京市“两区”办和新加坡 IMDA 称该试点开创了中新两国间的两个第一:第一单全程数字化的真实贸易业务,第一次真正分布式架构的电子提单跨国流转。全球最大的船运公司马士基的加入证明该模式已获得国际认可。创新点数字化的局部性和碎片化。现有的数字化工作更多的是局部性的,个别环节

119、或个别单证的电子化反倒会增加操作的复杂度。区块链底座不统一。由于技术规范差异较大,给跨链的数据共享、交互、安全带来挑战,形成了区块链大孤岛。1.交易过程中的数据安全与隐私保护,以及系统之间的互操作性。试点依托的“信贸链”,是在北京市多部门指导下,由北京贸易科技联盟的秘书长单位慧贸天下牵头发起的区块链网络,旨在形成开放中立的分布式贸易数据交换与共享基础设施。贸易环节上的贸易企业、物流公司、金融机构、行业组织、政府等机构连接到“信贸链”网络,通过区块链去中心化、不可篡改的方式,实现端对端的数据交换和可信存证。2.数字化的局部性和碎片化问题。本次试点涉及12个参与方、5大业务阶段、19个贸易操作环节

120、,以提单电子化为突破口,实现从销售下单、工厂采购、订舱、工厂提货、码头交运、出口报关、海关放行、提单签发到目的国进口清关提货、收付汇结算等全环节的电子单证线上流转,和全流程一站式实时追踪。3.区块链底座不统一的挑战。此次实单试点,实现了国内“信贸链”和境外 TradeTrust 的首次“握手”。该试点的总体思路是,境内机构如中粮、其代工厂、货运代理、报关行、银行等,电子单据主要通过信贸链存证、流转;境外机构如一丰、船运公司、货运代理、银行等,电子单据主要通过 TradeTrust 存证、流转;“信贸链”和 TradeTrust 之间互联互通,解决了区块链孤岛的问题。“信贸链”现已实现其不同底层

121、区块链技术(包括长安链和星火链)之间的跨链互操作。解决方案4344数据要素 交通运输四、数据要素 交通运输(一)公路网运行监测管理与服务平台交通运输领域数据聚合价值高,通过促进多元数据融合,培育新模式新业态。通过融合利用城市轨道交通与市郊铁路、地面公交、出租车、网约车、共享单车、停车、网络货运、网约车平台等数据,加强交通综合治理,完善绿色出行一体化服务,提升交通数据市场化利用水平。北京千方科技股份有限公司国家公路网运行监测体系建设近年来在部省两级、公路基层单位虽然取得一定进展,但公路网整体运行管理与服务水平与行业管理业务要求尚不匹配,公路网运行监测与管理服务水平与现实需要仍存在明显差距,突出表

122、现在部省两级路网运行管理数据融合、系统联网、业务协同等方面,包括多源数据融合程度不高,全国性、大区域公路网运行数据分析与预测能力差;公路网运行监测能力不足,与“可视、可测、可控、可服务”要求差距较大;业务协同联动效率不高,应对重大突发事件能力亟待提升;决策辅助支持能力不足,难以满足宏观管理决策与应急辅助支持需要;缺少全国公路网运行数据中心、路网运行监测体系平台。针对上述问题,本单位提出了公路网运行监测管理与服务平台解决方案,实现部省两级公路视频、运行状态、事件等数据联网共享,促进跨区域、跨部门的路网协同管理。平台涵盖路网数据资源平台、公路网运行综合监测预警系统、公路网运行综合分析系统等模块。全

123、路网数据资源平台融合了公路网基础数据,包括路线、路段、里程桩等数据,以及视频数据、全国实时路况数据、全国拥堵路段和拥堵收费站数据、高速流量数据等,实现多源大数据的融合。其中,互联网移动位置数据每日超过6500万辆,货运数据超过730万辆,覆盖全国 300 余个城市,高速公路网覆盖率 100%,普通公路网覆盖率 97%,公路网运行监测管理与服务平台指标一千余项。应用创新方面,通过数据中台和全国公路“一张图”实现多源数据融合。针对多源数据融合程度不高,缺少全国公路网运行数据中心的问题,本方案整合一路多方数据资源,构建高速公路全量业务数据、实时多源互联网数据以及跨行业协同数据深度融合的数据中台,对数

124、据进行统一治理、统一融合、统一运营、统一运维。在全国公路“一张图”的基础上对所有的动静态数据进行时空打通治理,通过数据服务接口进行统一发布。数据中台由一系列支撑服务构成,如数据资源中心、主题数据仓库、数据管控、数据服务、实时应用服务支持、平台管理及配置等。技术创新方面,通过主题创建的方式实现公路网运行监测页面的自动化生成。针对公路网运行监测能力与“可视、可测、可控、可服务”要求差距大,缺少路网运行监测体系平台的问题,本案例创造性的提出主题创建方法,实现不同需求场景(如不同重要节假日、重大活动、重要时段、自然灾害等)公路网运行监测页面的自动生成。用户可根据路网运行监测需求,灵活配置不同空间范围(

125、如行政区域、路线范围)、时间范围、监测指标(如流量、拥堵、事件等),系统自动生成监测页面,实现公路网运行监测体系的自动化监测、数字化管理、协同化运行、智能化服务的业务目标。申报单位案例背景解决方案创新点经济效益方面,公路网运行监测管理与服务平台解决方案已成功应用于交通运输部、辽宁省等多个省部级交通信息化平台。解决方案提高了公路客货运输服务效率,降低了公路网运行管理成本,包括降低部省间日常运行管理和应急指挥的沟通协调成本,减少各类信息人为定期上报方式带来的管理成本。此外,解决方案还提高了路网运行安全管理能力,降低了事故发生频率和强度,减少了突发事件造成的经济损失。应用成效图 解决方案在交通运输部

126、交通信息化平台中的应用4546数据要素 交通运输(二)自动驾驶数据闭环解决方案北京赛目科技股份有限公司随着自动驾驶技术的快速发展,数据要素在推动其持续优化中扮演着关键角色。北京赛目科技股份有限公司的自动驾驶数据闭环解决方案,正是针对自动驾驶系统在实际运行中面临的数据获取、标注、存储、传输和利用等难题而设计的。在复杂的交通环境中,自动驾驶系统需要不断学习和优化以提高感知、决策和控制能力。然而,由于缺乏高效的数据处理和分析体系,许多自动驾驶系统在实际应用中难以达到理想效果。赛目科技的解决方案,通过构建完善的数据闭环体系,实现了从数据采集到分析利用的全流程优化,为自动驾驶技术的发展提供了有力支持。数

127、据闭环是赛目科技针对自动驾驶海量数据需求推出的一款平台解决方案,集数据捕获、分析、场景挖掘、处理、模型训练及仿真测试等核心功能于一体。首先,方案构建了完整的数据闭环体系。从数据采集开始,利用高清摄像头、雷达等传感器设备,实现对车辆周边环境的高精度感知和数据收集。随后,通过数据预处理和标注,将原始数据转化为可供算法模型学习和训练的标准数据集。在此基础上,利用云计算平台和深度学习算法,对数据进行高效处理和分析,提取出有价值的特征信息和决策依据。最终,将处理后的数据反馈给自动驾驶系统,实现系统的持续优化和升级。技术创新方面,赛目科技采用先进的数据处理和深度学习技术,实现了对海量数据的快速分析和高效利

128、用。通过不断优化算法模型,提高了自动驾驶系统的感知和决策能力,使其在复杂交通环境中能够更加智能、安全地运行。应用创新方面,赛目科技的解决方案不仅关注自动驾驶技术的提升,还注重与交通管理、城市规划等领域的深度融合。通过将自动驾驶数据与交通流量、道路状况等信息进行融合分析,为智能交通系统的构建提供了有力支持,推动了自动驾驶技术在更广泛领域的应用。模式创新方面,赛目科技积极探索数据驱动的商业模式创新。通过构建数据闭环体系,实现了数据的持续积累和有效利用,为企业带来了更多的商业机会和增长点。同时,赛目科技还通过与其他企业和机构的合作,共同推动自动驾驶技术的产业化和商业化进程。社会效益方面,解决方案提升

129、了公路网运行监测预警、协调处置、协同联动水平,在重大活动、节假日及日常调度工作中,为公路交通运输提供更加安全、便捷、高效、绿色、经济的通行服务。应用成果被央视多个栏目报道,推动形成交通出行服务政企联动新模式,全面提升公众出行信息服务水平。其次,方案针对自动驾驶的核心业务问题提供了全面满足。通过数据闭环体系,自动驾驶系统能够不断积累和学习新的驾驶场景和交通规则,提高感知和决策的准确性。同时,方案还注重数据的协同和复用,通过与其他车辆和交通设施的互联互通,实现数据的共享和互补,进一步提高自动驾驶系统的安全性和可靠性。最后,方案在数据融合创新应用方面也取得了显著成效。通过将自动驾驶数据与交通管理、城

130、市规划等领域的数据进行融合,为智能交通系统的构建提供了有力支持。同时,方案还积极探索数据在自动驾驶商业模式创新中的应用,为企业带来了新的增长点和竞争优势。申报单位案例背景解决方案创新点经济效益方面,该解决方案不仅提高了自动驾驶系统的性能和安全性,降低了事故率,还通过数据驱动的商业模式创新,为企业带来了更多的商业机会和增长点。社会效益方面,自动驾驶数据闭环解决方案的广泛应用,推动了智能交通系统的建设和发展,提升了城市交通的智能化水平。同时,该解决方案还推动了相关产业的发展和升级。通过与汽车制造商、传感器供应商、云计算平台等企业的合作,共同推动了自动驾驶技术的产业化和商业化进程。这不仅促进了相关产

131、业的发展,还为社会创造了更多的就业机会和经济效益。应用成效4748数据要素 交通运输(三)基于优炫数据库的北京市交通委道路综合治理实践北京优炫软件股份有限公司基于优炫数据库的北京市交通委道路综合治理实践,主要面向交通领域,方案拟解决的问题主要有以下几点,一是通过建立道路运输车辆智能视频监控报警信息系统,为交通管理系统中各个子系统的信息交换和信息共享提供平台和接口,使得交通信息系统形成一个内部协同运作的大系统,全面提高交通信息的利用效率。二是通过建设完整的信息交流体系,保证交通信息资源的全方位、多角度的共享,为城市交通信息系统建立一套良好的运作机制提供技术保障,实现城市各交通管理职能部门间的协调

132、。三是以智慧基础设施为支撑,深入收集各类交通数据和信息。通过交通数据建模、大数据挖掘等技术,全面把握区域交通运行时空规律,为城市规划、交通管理等工作提供决策依据。随着北京市车辆保有量及交通出行量激增,原有的交通基础设施难以满足实际需求,计划采用国产数据库建设道路运输车辆视频监控系统,实现终端数据的采集接入、数据存储交换、车辆运行状态监控及智能分析、预警监测,减少人工核查操作,提高管理效率,辅助综合执法和首都重大活动交通保障指挥调度,同时确保数据库能存储扩展、集群上横向扩展,满足信息安全的要求。项目采用优炫数据库建成覆盖北京全市的集成式、多功能、综合性道路运输车辆视频监控系统,具体建设内容包括动

133、态监管子系统、业务服务子系统、闭环管理子系统、数据分析子系统、数据管理子系统、后台管理子系统、车载终端认证加密管理子系统、移动端子系统等。基于优炫数据库一主多备架构,将主库读压力分摊到备库上,大幅提升系统性能,实现故障自动切换,确保道路运输领域安全稳定;优炫数据库存储能力、计算能力均易扩展,帮助北京市交通委解决系统海量存储压力、高并发等问题;针对数据库配置调优、故障诊断、风险预警等多样化的需求,提供自适应、自配置、自管理、自调优、自修复等自治管理功能,实现自动化监控,构建道路运输行业智慧监管新模式。申报单位案例背景解决方案图 方案架构图技术创新方面,SRAC 集群,保障业务连续性;智能管理,运

134、行高效;安全加密,确保数据安全;支持空间数据,支撑地理信息全面展现;服务器安全加固,为数据库加上防护壳;工具齐全,运维简单;兼容主流数据库,平滑替换 Oracle;异构数据库集中管理,简单高效。应用创新方面,通过道路运输车辆智能视频监控报警信息系统总体建设,加强交通信息资源融合与数据使能的建设,最终构建交通运输行业数据的综合管理能力、共享交换能力、多维分析能力,综合展示能力以及场景极速落地能力。模式创新方面,应用智能视频监控报警技术,结合GIS、北斗三、人脸识别、行为监测等,基于优炫数据库构建道路运输行业智慧监管新模式,减少核查人工操作,提高工作效率。创新点图 数字大屏4950数据要素 交通运

135、输(四)重载货车数据 物流、保险等行业的应用赋能北京中交兴路信息科技股份有限公司制造企业对生产物流各环节的管理缺失,造成进入原料、成品生产、成品运输各环节的时间周期长、管理难度大,投入成本高的问题。运输公司通常会采取自有运力与外协运力相结合的运输组织方式,但由于对外协车的车辆资质、在途管理、路线安排等都采用人管的形式,同时缺少手段和工具,造成成本、效率低的问题。制造企业厂区有大量车辆进出,但由于厂区地图绘制难、车辆到达时间不确定,车辆进厂排队时间长等问题,造成厂内物流管理混乱、货物周转时间长等问题。保险行业对于重载货车保险存在“规模与效益”之间的矛盾。而保险公司对于重载货车的风险管理处于失控制

136、状态,因此,在追求保险规模的同时,也承担着巨额赔付的风险。面向重载货车保险行业的解决方案利用车辆行驶数据,融合中国银保信提供的车辆保险赔付数据,打造出车辆保前评分服务,并为保险公司提供保中风险减量和理赔风险减量的全流程服务。保前评分满足保险公司在承保前通过查询车辆风险评估结果,基于此制定公司重载货车的定价、核保更加精准。保中风险减量是中交兴路通过对重载货车驾驶行为,实行自动监控、提醒,并通过人工外呼团队,对严重危险驾驶行为的车辆电话提醒,形成对车辆用户的全流程闭环服务。理赔风险减量服务主要用于车辆出险后,还原事故前后车辆行驶特征,帮助保险公司识别保险欺诈行为。面向物流行业的解决方案利用企业物流

137、能力信息化平台为基础,打通制造业企业从原料采集到成品出厂装货,以及货物“公铁空水”在途运输和企业 OWTB 等全业务流程的应用系统,配合车辆在途数据,实现全数据资产的一站式可视化。结合制造业企业现有的物流管理系统等综合服务能力,打造进厂物流车辆管理系统,使 95%以上的行动行为都得到高效监督与管理。同时,通过构建 AI 智能匹配算法,帮助企业实现自有运力和外协运力的高效融合,实现在运力侧与货主侧的高效精准对接,达到提高管理效率,降低管理成本的目标。申报单位案例背景解决方案技术创新方面,在物流领域打造了物流科技能力平台(APaaS),通过集成基于双概率优选算法的高精度轨迹纠偏和补全服务、基于 R

138、NN 的实时事故发现引擎、基于深度时序网络的车辆运输状态预测系统和基于 DeepFM 的运力智能调度引擎等上百项自主研发的核心技术,实现了智能调度、智能轨迹、模块化 API 插件等能力,并在此基础上构建“灵动在途”、“灵梭运力池”、“供应链控制塔”等标准化产品。模式创新方面,独家打造保险领域“4+1 专管专营解决方案”,通过保前识别风险精准定价、保中实时车辆安全管理、保后理赔反欺诈支持以及客户增值服务,全面解决保险公司在营运货车业务所面临的“规模与效益”之间的矛盾。创新点经济效益方面,一是生产制造全业务流程的可视化。在数据治理、AI 分析等能力的助力下,来自制造业企业各业务系统中不同标准、不同

139、格式的多源异构海量数据资源,得到了一体化、实时化的统筹管理和应用,实现数据资源的一张屏可视、检索和调取。二是打造可高效对接的运力池资源。帮助制造企业高效连接全国全量的运力资源,实现在途管理、在途监控、智能调度、智能报表、统计分析等业务数字化管理,提升车辆进场装卸货和运单在途管理的整体效率,从而达到降本增效的目的。三是提升厂区物流高效协同的水平。改变以往相对粗放的货运车辆进场物流管控状态,实现进场货运车辆的智能排号,可根据应用成效经济效益方面,提升交通决策支持能力,加强跨部门政务数据资源的关联分析和融合利用。运用大数据分析技术,开展交通运输经济运行分析、交通发展趋势研判等分析工作,提高交通运输宏

140、观掌控能力。充分利用交通运输运行状态数据,开展交通运输运行状态预测预警、趋势分析,并及时向社会发布,增强交通运输运行管理的预见性、主动性和协同性。社会效益方面,基于优炫数据库的北京市交通委道路综合治理实践主要客户为政府交通部门、运输行业,社会效益主要包括:信息资源整合,资源高效流动互联互通;多源应用汇集,交通行业管理在线协同;统一交通门户,交通要素信息开放共享;全面监测预警,交通运行高效稳定可控;数据决策支撑,信息服务应用提质增效。应用成效5152数据要素 交通运输(五)基于大数据的内外贸智慧航运物流平台亿海蓝(北京)数据技术股份公司物流连接着生产与消费,是实体经济的“筋络”,大力发展航运物流

141、,是降低社会物流成本的有效途径。航运中的集装箱运输反映制成品贸易,预示产业链中下游健康状况;干散货反映大宗商品贸易,体现产业链上游运行情况。“船讯网”实时追踪航运物流。亿海蓝旗下“船讯网”面向大宗商品及集装箱产业链上的企业提供实时船舶物流跟踪服务,将位置动态、船舶类型、船舶档案等信息融合,形成 API 产品与企业内部的 ERP 系统进行对接,促进国际航运物流上下游互联互通。“运呱呱”提供船货匹配与结算。亿海蓝将先进的数字化管理与线下物流运力组织相结合,建立“运呱呱网络货运平台”,利用大数据、人工智能、物联网等技术,为货主及船东提供船货匹配和结算服务,帮助航运物流产业链上的传统企业提高效率、降低

142、成本。“CargoGo”畅通出海企业供应链。亿海蓝融合航线、港口及船公司的集装箱运输准班率等信息,研发出全球首款高度智能化、集成化、全程可视化的供应链协同与可视化平台 CargoGo,实现对集装箱运输“一张网”全流程覆盖监控、“一张图”可视,帮助我国制造业企业和物流企业优化供应链管理。“全球大宗商品海运分析决策系统”提供战略物资情报。亿海蓝系统攻坚多源异构大数据动态融合与集成、大宗商品时空标识与运输行为推断、贸易稳健性网络构建与扰动因子识别等关键技术,推出沿海干散市场冷暖指数等产品,面向港航、金融机构和政府部门提供大宗商品情报、期货交易策略、行业与宏观研究等决策支撑。就集装箱物流而言,各主体协

143、同程度低,导致我国外贸企业难以预知货物在途风险,亟需整合多源数据,优化供应链决策。就干散货物流而言,当前分析普遍依赖统计数据,亟需提高时空粒度、丰富维度、加强时效性,以应对国际环境不确定性与复杂性的挑战。内河航运是产业链供应链运行的基本依托,但长期存在“小、散、乱”的特征,船舶有效装载率低、信息差大,处在等货源、等进港、等过闸的恶性循环中,亟需精确匹配船货,提高运行效率。车辆的业务类型生成过磅、质检、装货、卸货、出厂等专用路线导航路线,使原本需要花费2-3天的货运车辆等待时间,缩短到 6-8 个小时就能完成,大幅提升物流货运车辆的使用效率,降低了企业厂区的物流成本。四是保险风控能力提升。协助保

144、司实现保前、保中、理赔的全链条管理,保险公司使用保前评分服务可降低赔付率,而同步使用保中风险减量与赔付风险减量服务的保司,赔付率可大幅降低,大大提升了保司对重载货车的管理能力和承保意愿。目前合作保险公司超过 30 家,安全托管服务的风控车辆达数百万辆。社会效益方面,物流行业的创新应用,不仅提高了企业的管理效率,降低管理成本。通过对车辆在途的管控、建立车辆信用档案等方式,也减少了行业中存在的套牌车、违规车辆的使用数量,为行业的健康发展提供土壤,同时,车辆在途的安全提醒服务,也在不知不觉中提高的驾驶人员的安全意识,提升了道路货运行业的安全水平。在保险行业的数据应用,进一步提升了货车车主和司机的安全

145、意识,不断提升驾驶技能,减少危险驾驶行为的发生,一方面可以得到保费的优惠,另一方面也为道路交通安全做出巨大贡献,减少了人民生命财产损失。申报单位案例背景解决方案技术创新方面,亿海蓝研发时空大数据模型和标识算法等数据技术,搭建数据处理与计算中台,实现供应链物流多源异构大数据的实时采集、处理、融合与存储,为供应链管理提供全局视角。应用创新方面,亿海蓝利用新一代信息技术,应用多种机器学习和深度学习模型,支撑了国际供应链物流的高效协同和在途可视化监控与风险预警等应用场景。模式创新方面,一是秉承平台化、生态化发展理念,依托平台规模化、标准化优势,构建大数据、人工智能和物联网基础上的智慧物流生态圈,创新产

146、业组织模式。二是精准把握航运物流数字化、智能化发展方向,提高数据要素在全产业链条的渗透率,助力上下游传统企业数字化转型,实现供应链物流多主体业务协同。创新点经济效益方面,一是基于大数据的内外贸智慧航运物流平台优化了航运物流相关企业的供应链网络,在企业供应链计划制定、执行跟踪、风险管控过程中提供全面可靠的数据和决策支持,为我国外贸企业避免了近亿元级别的滞箱费、滞港费、临时空运费等供应链延迟损失,为“中国制造”出海保驾护航。二是平台转变了航运产业链上传统企业的经营方式,通过促进各项资源的有机匹配和有效整合,使传统企业的价值链得到明显延伸,核心竞争力和一体化服务优势得到提升。社会效益方面,一是平台打

147、通了航运供应链物流的关键堵点,促进上下游、产供销、应用成效5354数据要素 交通运输(六)智能网联汽车基础地图关键技术研究与应用示范北京市测绘设计研究院北京测绘学会智能网联汽车基础地图(也称高精度地图)作为数字中国建设的重要数据基础,是一种新型生产要素,是高级别自动驾驶的重要支撑。但地图数据涉及到国家信息安全,在数据采集、偏转加密、安全传输、众源更新、安全监管等方面没有形成统一的标准和安全合规的技术路线。为解决上述难点问题,本案例围绕智能网联汽车基础地图数据采集、偏转加密、众源更新、安全监管等方面开展研究并形成示范。通过改造北京市高级别自动驾驶示范区车端路侧端、云端服务、图商平台,形成满足安全

148、要求的智能网联汽车基础地图采集、生产、应用闭环技术链路。成果在示范区地图试点中应用,促进“车、路、云、网、图”要素协同,创新建设智能网联汽车基础地图“中国方案”。围绕智能网联汽车基础地图数据快速更新需求,利用路侧、车端和地图平台,研究动静态数据沉浮模型与多源时空地图数据快速融合技术,形成多源动静态数据接入规范、分级分类分层存储以及平台更新发布机制。建立地图数据众源更新模式,实现快速更新,节省地图生产更新成本。研究智能网联汽车基础地图偏转加密及安全传输技术,为智能网联汽车基础地图数据应用提供解决措施。针对智能汽车地图数据在终端侧(车端和路侧)、平台端侧(云端)网络传输安全风险隐患的问题,通过代码

149、联编以及利用国产商用密码加密的方式,研发偏转加密插件。为智能网联汽车基础地图产品数据和传感器数据存储、传输、更新及服务等场景提供安全技术支撑。开展自动驾驶地图众源更新安全监管模式研究,为政府管理提供决策支持。制定从终端传感器数据传输到地图分发的智能网联汽车基础地图数据众源更新安全监管方案,编制智能网联汽车地图数据标准、众源更新数据交换规范,建立合规性监测、安全风险的识别、预警和控制等动态安全监管体系,研发国内首个智能网联汽车基础地图众源更新数据安全监管平台,保障测绘地理信息时空数据安全。申报单位案例背景解决方案技术创新方面,一是首次提出动静态数据沉浮模型及多源时空数据融合方法与技术,实现了多源

150、时空地图数据快速融合,提升了智能网联汽车基础地图更新效率,保证了地图的鲜度。二是研制的地图偏转加密及安全传输插件,突破了智能网联汽车基础地图数据安全保护技术瓶颈,率先应用于国内智能网联汽车高精度地图应用试点,树立智能网联汽车基础地图安全应用的“北京案例”。三是率先提出适用于众源更新的智能网联汽车基础地图数据模型,建立智能网联汽车基础地图数据规定及数据交换规范,突破了复杂多源异构数据同化等关键技术;创建面向智能网联汽车基础地图数据众源更新的全流程安全监管技术体系;建设了众源更新安全监管平台,实现对终端、地图云端以及相关场景环节中安全监管技术链路。模式创新方面,一是建立智能网联汽车基础地图数据在车

151、端和路侧端加密传输应用范式,化解车路云协同场景中地理信息安全风险隐患,助推智能网联汽车基础地图安全应用实质性落地。二是建立事前注册、事中监管、事后追溯的智能网联汽车基础地图众源更新全流程监管模式,提高监管能力和效率。创新点大中小企业协同发展,畅通了国内产业链微循环;二是平台推进了航运物流产业链上下游互联互通,推动贸易自由化便利化,促进资源要素有序流动;三是平台突破了制约外贸企业供应链管理的短板,保障供应链安全平稳运行;四是平台提升了我国对大宗商品价格波动的监管和服务能力、防范化解重大系统性风险能力。经济效益方面,一是智能网联汽车作为新质生产力的重要体现和典型应用,为首都高质量发展注入新的动力。

152、同时,智能网联汽车基础地图作为重要的基础资源与数据要素,是自动驾驶产业与时空信息产业链上的重要一环,具有带动相关产业发展的潜力;二是利用多源数据众源更新模式,能够显著提升地图增量更新及服务的业务效能,实现快速更新,节省地图生产更新成本,促进数字经济体系增长与可持续发展;三是本案例成果也可用于智慧城市、规划决策、智能建造等领域,在降本增效的基础上,间接产生的经济效益超亿元。社会效益方面,一是支撑了北京市高级别自动驾驶示范区高精地图的建设,解决高级别自动驾驶商业化痛点,可促进北京市智能网联汽车技术创新、应用创新、管理创新,助推我国自动驾驶产业的发展;二是地图偏转加密及安全传输技术,为智能网联汽车基

153、础地图数据应用提供解决措施,研究成果也已在商业合作中实际落地,助推智能网联汽车基础地图应用安全合规落地;三是开展智能网联汽车基础地图众源更新安全监管模式研究,保证了测绘地理信息时空数据安全,为政府管理提供技术支撑和决策支持。应用成效5556数据要素 交通运输(七)交通行业构建产业链数据空间北京海泰方圆科技股份有限公司2020 年,工业和信息化部印发工业和信息化部关于工业大数据发展的指导意见推动工业数据开放共享,支持优势产业上下游企业开放数据,加强合作,共建安全可信的工业数据空间,建立互利共赢的共享机制,引导和规范公共数据资源开放流动,鼓励相关单位通过共享、交换、交易等方式,提高数据资源价值创造

154、的水平。交通行业在数字化转型的过程中,作为数据拥有方和下游的多个部门在数据共享、流通、交易的过程中面临着数据泄露、丢失及非法访问等数据安全风险。针对交通行业拥有规模巨大的行业数据资源和产业链上下游企业的数据协同和分析需求,在数据安全层面还存在一些常见的问题,归纳如下:一是数据隐私和安全问题:交通数据中包含大量个人隐私信息,如车辆行驶轨迹、乘客出行数据等。在数据协同和分析过程中,这些信息可能被非法获取和利用,对个人隐私构成威胁。二是数据协同和整合的困难:在交通行业中,各部门和企业之间可能存在数据孤岛现象,导致数据无法有效协同和整合。这不仅影响了数据的使用效率,也增加了数据安全的风险。三是数据管理

155、和运维的挑战:交通行业的数据规模巨大且复杂,包括实时数据、历史数据、结构化数据、非结构化数据等。如何有效管理和维护这些数据,确保数据的安全性和可用性,是交通行业面临的一大挑战。针对交通行业拥有规模巨大的行业数据资源和产业链上下游企业的数据协同和分析需求,建立安全可控的数据安全沙箱系统作为核心解决方案。在该系统上,对原始数据进行分类和脱敏处理,确保数据隐私安全;同时建立细粒度的数据权限管理和访问控制机制,严格控制数据访问权限;并实施数据审计与监控,及时发现和应对异常行为。采用加密传输和存储数据以防止泄露,定期开展数据安全培训提升员工意识。2.方案在数据协同、数据复用、数据融合创新应用情况针对交通

156、行业海量数据价值挖掘和数据安全的需求,海泰基于高强度加密技术、容器安全隔离、人工智能和隐私计算等技术构建数据安全沙箱平台,为产业链上下游数据流通提供数据基础设施。通过数据安全沙箱,该行业生产企业基于大量数据的融合统计分析,开展新型设备的参数优化设计,加快设备研发投产,保险公司基于相关数据评估投保风险,实现保险精准核保。1.方案针对案例核心业务问题的满足情况海泰数据安全沙箱提供一站式数据要素安全协同工作台,通过数据实验室开发调测,所见即所得,调试环境和运行环境联动自动推送模型和结果,数据应用极速开发上线。同时提供数据权限细粒度管控、操作监测审计、结果申报审核等功能,建立从数据的接入、上传、发布、

157、授权、开发调测到结果获取全流程闭环监管体系,实现数据可管可控。申报单位案例背景解决方案技术创新方面,运用先进的虚拟化技术和容器化技术,实现数据的动态隔离和资源的灵活分配,同时结合加密技术,确保数据在沙箱内的安全存储和传输。应用创新方面,构建数据共享与协同平台,实现交通行业内部和产业链上下游企业之间的数据共享和协同。在平台上,通过数据安全沙箱技术来保护共享数据的安全,确保数据在共享过程中不被非法获取和利用。同时,平台还可以提供数据分析和挖掘服务,帮助企业和机构更好地利用数据资源来优化业务决策和提高运营效率。模式创新方面,通过构建可伸缩、自适应的数据安全沙箱,此案例实现了数据安全与业务发展的平衡为

158、不同业务场景提供定制化的数据安全解决方案。创新点经济效益方面,一是它减少了因数据泄露和滥用导致的经济损失和法律风险,为企业节省了巨额的维权和赔偿成本。二是数据安全沙箱通过提高数据质量和准确性,优化了物流运输和公共交通管理,降低了运输成本和时间,提高了企业的运营效率和竞争力。三是数据安全沙箱还促进了数据驱动的决策和创新,为企业提供了更多的商业机会和增值服务。这些经济效益的累积,不仅促进了交通行业的持续健康发展,也为整个社会的经济繁荣做出了积极贡献。社会效益方面,它通过强化数据保护措施,有效避免了数据泄露和滥用,确保了个人隐私和社会稳定。数据安全沙箱通过隔离敏感数据,促进了数据共享和协同,打破了数

159、据孤岛现象,使交通信息能够更高效地服务于社会治理和公共服务。这不仅提高了交通运营效率,也改善了居民的生活质量,促进了社会的和谐与稳定。应用成效5758数据要素 交通运输(八)中国新质生产力在智能网联汽车产业的应用(九)智能策略助力换电运营国合华夏城市规划研究院北京国合华夏智慧城市科技发展有限公司苏州智行众维智能科技有限公司蓝谷智慧(北京)能源科技有限公司随着智能网联汽车产业的高速发展,智能网联汽车企业和示范区采集和存储的包括车辆运行、环境感知、异常事件以及真实道路交通流等数据呈现出指数级增长。这些数据可以用来训练和测试验证智能驾驶算法,优化决策逻辑,提高智能驾驶的效率和安全性。但实际中智能网联

160、数据的采集、存储、开发、应用及如何实现商业化仍面临诸多挑战和问题。一是数据体量不足,数据孤岛现象严重,数据生态尚未形成:一方面,自动驾驶算法模型的优化依赖海量数据的喂养,而数据采集成本高、周期长、地域广,单个企业无法穷尽长尾场景;另一方面,企业间数据缺乏关联性,数据库彼此无法兼容,缺乏统一的格式与接口定义标准,数据难以在不同主体间自由流通和共享。二是数据价值难以实现与评价,数据应用不足,数据权属确认及定价困难,数据合法合规流通路径尚未成型,企业间未建立安全、可信的数据交互渠道,数据应用链路以及模式不明朗。根据国务院办公厅发布的新能源汽车产业发展规划(2021 2035 年),我国纯智能驾驶业内

161、已经达成共识,只有将仿真测试与实际路况相结合,才能加速智能驾驶系统进行全面、系统和有效的验证,从而助力智能驾驶更安全的商业化落地。而海量的仿真场景数据库是智能驾驶仿真测试验证的基础,申报单位联合研究、开发了基于中国及国际自动驾驶相关标准法规、真实道路和交通行为的“水木灵境”场景工场(数据库)产品,通过提供海量仿真场景数据及 SaaS 服务,支持智能驾驶实现数据闭环和数据驱动,支撑仿真测试全流程。由国合院支持,国合智慧和 IAE 智行众维主推的“水木灵镜”场景工场加速智能网联数据资产化、商业化及开源应用案例为智能网联车端、路侧端数据的采集、开发、治理和商业化应用推广提供了一种可复制的示范。方案汇

162、聚了数据提供方、数据加工方、数据产品化方、数据交易平台以及数据合规指导方等数据交易流通环节涉及的各方合作生态,打通了数据生产与数据流通使用的壁垒,有效解决了智能网联数据应用的卡点堵点问题。除了商业化路径的创新,联合单位坚持创新、开放、包容,2024 年率先将“水木灵镜”场景工场产品中一定比例的算法训练数据集和仿真场景数据开源免费共享给全行业,真正意义上打破了数据训练集和仿真场景数据使用的壁垒,支持跨企业、跨平台的合作和数据复用,推动智能驾驶领域的创新发展。申报单位申报单位案例背景案例背景解决方案应用创新方面,利用智能网联示范区基础设施建设投入的路侧感知设备采集的数据开发场景库,并基于此为智能汽

163、车提供训练、测试验证服务,打通了路侧端设备数据采集、存储、处理、开发以及应用的全链路,实现了智能化基础设施投入路侧感知数据采集治理仿真场景库开发仿真测试认证及训练-智能驾驶算法迭代升级的数据资产化商业闭环,加快了路侧数据价值释放,是探索车路云数体系商业化的成功路径之一,同时也部分解决了智能化基础设施建设的投资回报问题。模式创新方面,通过将算法训练数据集与部分仿真场景数据开源,促进了技术的分享、协作和创新,丰富数据应用场景,提高数据价值,加速智能驾驶技术的迭代更新和快速发展。创新点经济效益方面,本案例的实施帮助地方智能网联示范区成功走出了“车路云”一体化建设的商业模式,为地方平台运营商实现了数据

164、价值变现,直接带来了上百万元+数据交易的经济效益;此外,该案例的落地也为头部主机厂、零部件企业、科技创新企业、研究院所、第三方检测机构等客户提供了1000+万元的智能网联仿真场景数据库服务(含SaaS服务)。未来,基于智能驾驶研发、量产和商业化落地过程中对于数据驱动、场景覆盖和安全性验证的共性和迫切需求,预计将产生数百亿美元以上的市场。社会效益方面,一是满足行业技术需求,为产业赋能。该应用案例能够打通智能驾驶车端、路端数据资产的商业化链路,提取高价值相关数据进行脱敏后用于数字孪生场景的搭建,量产的场景数据可服务于智能驾驶汽车研发训练、仿真测试的全栈式周期,通过海量场景仿真和自动化测试来帮助智能

165、驾驶企业积累大量的虚拟里程,覆盖尽可能多的极限场景。二是聚焦前瞻技术研究,保障公众安全,搭建智能网联汽车仿真测试场景库,完善智能网联汽车算法训练的“数据池”和算法性能、功能验证的“考题库”,为高级别自动驾驶设计、研发、测试和评价提供全流程提供基础支撑。通过对“人工智能驾驶员”提供“驾校”服务和“驾考”,为公众安全提供保障,保证智能网联车辆上路的安全性。应用成效5960数据要素 交通运输电动汽车将迎来全面发展,换电作为一种重要补能方式在行业发展中扮演着关键角色。以北京为例,目前换电出租车已超 5 万辆,为保证车辆正常运营,北京已建成 160 多座出租车换电站。但换电站建设与运营都需要较大的投入,

166、换电站运营涉及到运营商、司机用户、电池持有商等多方的利益诉求,运营商需要实现利润最大化,司机需要获得更好的用户体验,电池持有方则希望可以延长电池寿命,提高资产保值率。所以为保障换电站长期良性运营,推进换电模式可持续发展,急需有一种智能解决方案最大化同时满足各方利益诉求。基于大数据与 AI 技术,通过对车辆、换电站、电池与用户数据做统计分析,并采用深度学习手段预测车辆当前换电意愿及换电站换电需求,再结合电价政策与当前电池状态、换电站功率限制等因素制订电池充电策略与用户换电推荐策略。1.打通数据基于大数据平台整合车辆、换电站、电池与用户数据,构建多维一体的数据架构模型,确保数据的完整性与可靠性。2

167、.算法模型构建(1)车辆的换电意愿预测与换电推荐策略实时分析车辆行为与车况、位置等数据,进行换电意愿预测,通过预测结果对司机进行车辆换电提示并推荐合理的换电服务地点,有效缩短服务半径,缓解司机里程焦虑。(2)站端的服务需求预测基于司机换电意愿预测,结合换电站历史换电数据预测未来一段时间的换电需求量,换电需求量是充电策略的主要输入信息。通过分析站端现有的电池数量、电池状态、电池充电 Map 图、电池健康状态、整站功率配额、当前电价等数据,实时获得未来 1-2 小时的换电需求量,调整电池的充电策略,通过对电价的削峰填谷与功率调控实现在可满足换电需求的前提下,最大化降低电池的充电成本,延缓电池衰减。

168、解决方案模式创新方面,智能决策的创新点主要体现在将车辆、场站、电池以及其他关联数据进行有效打通,并通过对业务流程全链路的拆解构建多个模型与策略最终形成一套让多方收益的决策方案。技术创新方面,突破性的实现了大数据与AI技术在换电领域乃至新能源行业中的应用。在算法设计中使用了多模型融合与依赖的混合架构,比如换电意愿预测模型作为站端需求预测模型的输入特征,而站端需求预测模型同时使用了将 LSTM 与 Prophet 等多种时序模型融合的方案,最大限度满足结果数据的准确性。创新点经济效益方面,一是有效降低充电成本 5%以上,在站端控制中减少对人工的依赖,提升换电站运营效率;二是通过提升用户满意度增强用

169、户粘性与忠诚度,从而达成订单量的提升,2023 年北京区域单站日均换次提升 45%,复购率提升 20%;三是合理的补能计划可缓解车辆里程焦虑并缩短换电距离,通过对比验证综合统计 2023 年平均每次换电路径减少 3.6 公里,平均换电 SOC 由 42 降低为 31;四是对于电池资产持有者,可通过智能化管理,延缓电池衰减,延长电池寿命,经跟踪分析电池衰减率可降低 14%,有效提升了资产利用率和保值率。社会效益方面,一是智能决策促进了行业生态圈中各方的利益共赢,对行业的良性发展起到了积极的推动作用;二是出租车在公共交通领域扮演了重要角色,2023 年北京换电出租车增加 9000 余辆,对出租车辆

170、的服务提升可保证车辆本身的服务能力,这在一定程度上对城市的公共交通设施建设起到了积极作用;三是智能决策中对电池充电安全保护的功能,极大的降低了电池安全隐患。2023 年故障上报率减少 37%,实现了北京区域充电安全 0 事故,对生命财产安全起到了保护,同时还避免了因安全问题而引起的社会影响。应用成效图 智能换电系统逻辑流程图(十)多源数据融合驱动的道路安全风险防控策略研究北京四维图新科技股份有限公司申报单位1.案例应用的业务场景:道路交通安全不仅是交管行业所关心的重点问题,更是关乎案例背景6162数据要素 交通运输社会民生的重要因素。近年来,随着信息技术在交通行业广泛的应用,交管部门、互联网厂

171、商、运输公司等政企逐渐积累了包括事故、地图、路况、气象在内的大量真实鲜活的数据。通过一定技术手段融合这些数据,并对融合后的结果进行深入挖掘,便能找到道路高危、事故发生的客观规律,从而更好的提高道路交通安全管理能力。2.解决的核心业务问题:在以往的道路交通安全防控中,防控时段、防控地点、防控措施大多基于经验决策,这样的做法往往存在受经验储备参差不齐、主观意志影响大、安全要素考虑不全、要素鲜度掌握不准等问题影响。通过融合上述数据源、挖掘应用多源数据中隐藏的客观规律,能为交管部门改善道路交通安全问题提供更好的方案。为改善道路交通安全问题,挖掘数据要素价值,本方案综合使用了地图数据、事故数据、路况数据

172、、气象数据以及道路事件数据进行融合计算,总体流程可顺序拆解为路网风险因子识别、路网风险因子重要度打分、高危风险因子组合提取、路段隐患指数计算、道路实时风险计算,各步的计算结果均可赋能交通安全管理与安全防控。基于上述方案开发了道路安全风险防控平台,为交管部门在交通安全领域的减量控大提供了强有力的支撑。具体应用情况介绍如下:1.全面认识路网结构隐患,助力设施设备布设优化通过图1、图2界面展示路网单因子隐患分布、组合隐患分布、隐患打分、整治建议等,帮助交警解决道路风险点认知不全面的问题,识别出路网结构风险点并与事故数据、违法解决方案数据关联,分析路网结构与事故、违法事件之间的关系,为交警提供路网、设

173、施设备布设优化辅助决策,从而降低风险隐患。2.感知、预测路网安全风险,引导事故预防策略、警力布控策略制定通过对多源数据进行汇总碰撞,建立安全风险预警预测模型,对当前、节假日、重大活动的道路安全风险进行预测预警,并在图 3 界面进行展示,辅助交警提前感知风险,明晰诱因,制定预案,降低道路安全风险。图 1 道路安全风险防控方案总体架构图 2 路网单因子隐患分布展示界面图 3 路网组合隐患分布展示界面6364数据要素 金融服务五、数据要素 金融服务(一)基于智慧物流大数据的数字普惠金融深化应用典型案例金融领域,对其他行业数据需求大,通过发挥其牵引作用推动数据复用。金融机构通过融合利用市场监管、税务、

174、消费、医疗、社保、公积金、水电气、司法、时空等数据,可以完善信贷模型,辅助面向中小微企业贷款授信决策,在降低金融机构坏账率的同时,更好赋能实体经济发展,打造金融服务“北京样本”。北京京东乾石科技有限公司中小企业是维持国民经济稳定与增长的关键因素。为了促进这些企业的高质量发展,近年来推出了一系列政策,旨在加快新型生产力的成长。然而,中小企业普遍面临着经营透明度不高、信用状况欠佳、财务体系不健全和较弱的风险抵御能力等挑战,这些问题导致它们在融资时遭遇重重困难,融资成本高昂。同时,由于缺乏准确的经营数据,金融机构难以对中小企业进行有效的风险控制和信贷支持,进一步加剧了中小企业的融资难题。面对中小企业

175、融资难、金融机构授信难、核心企业“脱核”难以及政府政策执行难这四大挑战,激活供应链全程的数据资产并实现其数字化和标准化成为关键。这不仅涉及到如何促进数据共享和流通,还包括如何确保数据质量的可靠性,这是解决上述挑战、畅通供应链金融数据链条、实现数字普惠金融的关键所在。京东物流利用其在供应链领域的深厚积累,通过整合大数据、人工智能、区块链和物联网等前沿技术,构建了一个供应链金融数字化平台。该平台不仅激活了供应链全程的数据资产,实现了数据的数字化和标准化,还促进了数据共享和流通,确保了数据质量的高度可靠性。通过为供应链上下游企业和金融机构提供融资支持、智能决策与风险监控,京东物流的这一举措为数字普惠

176、金融的深化应用树立了典范。京东物流建立了包含仓储网络、综合运输网络、最后一公里配送网络、大件网络、冷链物流网络及跨境物流网络在内的高度协同的六大网络,具备数字化、广泛和灵活的特点,服务范围覆盖了中国几乎所有地区、城镇和人口;自主研发的仓储、运输及订单管理系统等众多核心技术产品和解决方案,已经涵盖包括园区、仓储、分拣、运输和配送等供应链的主要流程和关键环节,能够对整个供应链上的商品进行在途、在库和在用的监管,使得申报单位案例背景解决方案技术创新方面,量化了历史事故频率、等级,并对二者进行了调和平均,以综合考量路网结构对事故发生概率、事故发生严重程度的影响。这种历史事故量化方式,相较于传统方案中针

177、对事故多发点或重大事故的研究,更能全面客观的反映路段安全隐患水平。考虑了组合因素带来的风险陡增情况。在识别路段隐患风险前,通过数据挖掘算法提取出了高危隐患组合,更好的反映了现实情况中不利行车条件的叠加导致的风险陡增情况。应用创新方面,方案能够提升道路风险点全面认知、实现隐患自动识别与智慧化分析、深入挖掘事故特征、实时发布道路风险,从而辅助交管部门改善路网结构风险点认知不全面、隐患排查人工采集、事故多发地认知不全面、事故诱因不明确、风险判断凭经验的问题。模式创新方面,以地图数据为底座,广泛汇聚交通安全领域中的人、车、环数据,利用数据驱动算法,从多源数据中融合结果中充分挖掘客观规律,得出的结论真实

178、合理,不受主观判断影响,可参考价值大。创新点经济效益方面,本案例面向交警“减量控大”的业务目标,通过汇聚融合事故、地图、路况、气象、道路事件等交管部门、互联网厂商、运输公司积累的数据资源,深挖数据中隐藏的客观规律,实现对道路风险点的全面认识、事故隐患的自动发现、道路安全风险的实时识别以及短期预测,从而减少交通事故带来的人员伤亡和财产损失,降低交通管理成本,提高道路使用效率。社会效益方面,案例目前已在广东、吉林、山东等地落地应用,有效推动了城市车、地、事、物、情等多维度数据要素的汇聚融通,对识别高危隐患组合、从事故源头降低事故发生概率、及时预警生成事故预防、警力布控策略、增强精细化管理水平,具有

179、极大的应用与推广价值。本案例所涉及技术的研发及应用水平在国内处于领先地位,先后获得公安部科学技术一等奖、广东省科技进步奖二等奖等重要奖项。应用成效图 4 路网组合隐患分布展示界面6566数据要素 金融服务商品的信息可视、可溯和可验,让信息透明和对称起来。基于以上数据基础,打造供应链金融数字化平台,整合来自多个数据源的数据,包括通过多类型自动化设备和物联网终端采集商品在仓储和物流环节的各类数据,以及流量、订单、仓储、配运等 16 大业务板块数据,并通过 OTWB、ERP 等业务应用系统实现业务下发和数据接入。可实现对海量、多样化数据的管理,提高数据的可访问性和可用性,避免数据孤岛问题,支持数据分

180、析和洞察,实现数据资产的最大化价值,为行业赋能应用提供能力基础。核心能力如下:数据采集:通过技术手段将多源数据接入大数据平台,确保数据质量和安全。数据存储:在大数据环境中,实现高容量、高性能、高可靠性的数据长期保存。数据传输:提供高效、安全数据传输,满足大数据处理和应用的数据交换需求。数据安全:保护数据免受未授权访问和破坏,确保数据的机密性和完整性。数据监控:实时监测大数据平台,保障其稳定性和高效运行。通过整合物流、信息流和资金流数据,提高整个供应链的透明度,为金融机构提供决策支持,促进协作和信任,优化资金流管理,降低融资成本和风险。帮助资方评估和管理供应链中的信用风险、市场风险和操作风险,为

181、供应链金融的成功提供能力支持,提高融资效率和成功率。京东物流自 2020 年起开展体系化大数据建设与应用工作,拥有一体化供应链基础、有场景、有科技、有数据,已建立常态化数据治理机制,构建企业高质量、高价值数据资产,成为国内首家获得 DCMM 四级认证、DSMM 三级认证的物流企业,能够通过京东物流一体化供应链解决方案实现物理世界和数字世界的连接,为企业内部降本增效及行业外部赋能提供了坚实的数据基础和保障,数据安全管理能力达到全国领先水平。图 供应链金融数字化平台架构图技术创新方面,应用大数据、人工智能、区块链等技术实现联合建模,基于安全隔离域、可信计算等技术能力,支持多方数据安全“融合”,包括

182、资方与企业的交易数据、财务数据、信用记录等,获得更全面、准确的信息;支持线性回归模型、决策树模型、神经网络模型等多模型整合计算,以提高预测的准确性和鲁棒性,降低供应链金融中的风险;通过自动化决策流程,提高供应链金融的效率和准确性,更好地满足企业的融资需求,实现数据价值的充分流动。应用创新方面,商品信任链的供应链金融方案涉及多方主体,包括金融机构、核心企业、第三方物流、技术提供商等,通过跨界合作可以实现资源共享、风险共担,推动整个供应链金融行业的创新和发展。模式创新方面,京东物流以供应链为依托,以业务场景为驱动,以智能化为手段,构建了“供应链+场景+数智化”三位一体的供应链金融数字化平台解决方案

183、。将属交易标的“物的信用”、交易信息产生的“数据信用”通过技术能力转为可评估资产,打造了基于供应链金融数字化平台的动产质押、承运商融资、智能信用贷等模式创新,可以大幅提升供应链上下游企业的投融资能力,提高市场活跃度。创新点经济效益方面,一是提升资金流转效率:京东物流运用金融科技,如大数据和人工智能,简化融资流程,有效缩短了资金周转周期,为中小企业提供超百亿元的融资,提高企业运营效率。二是降低融资成本:通过构建供应链金融数字化平台,以商品信用叠加主体信用,提升了客户的融资机率同时降低了资金成本。三是风险管理和信用提升:利用全流程物流监管和区块链技术,京东物流提高了供应链的透明度和安全性,降低了融

184、资风险,同时提升了企业信用。四是促进销售和流动性:通过供应链金融服务,如“订单即可贷”,解决了经销商的资金问题,促进了产品销售,增加了企业的流动性。社会效益方面,一是普惠金融的推进,京东物流的供应链金融数字化平台通过智慧物流大数据深化了数字普惠金融的应用,有效解决了中小企业和小微主体面临的“四难”问题(融资难、贷款难、成本高、效率低),推动了普惠金融的发展。二是供应链稳定性与韧性提升,通过金融科技和数据要素的驱动,京东物流不仅提升了供应链的经济效率,还增强了供应链的稳定性和韧性,特别是在应对市场波动和不确定性时,为供应链参与者提供了更多的稳定性保障。三是创新与技术应用推广,京东物流的实践促进了

185、大数据、人工智能、区块链、物联网等前沿技术在供应链金融领域的应用和普及,推动了行业的技术进步和创新。四是经济发展与就业机会,通过提供更加高效、低成本的融资解决方案,京东物流不仅支持了企业的发展,还间接促进了经济增长和就业机会的创造,特别是对于小微企业和中小企业的支持,对社会经济的贡献尤为显著。应用成效6768数据要素 金融服务(二)旷视智能风控反欺诈服务(三)公共信用大数据赋能普惠金融高质量发展北京旷视科技有限公司北京全民普惠信用管理有限公司行业发展问题存在商业银行不良贷款余额逐年攀升,多平台借贷行为盛行,逾期风险难以掌控,传统信贷风险模型依赖内部数据,无法全面评估客户风险,导致不良率居高不下

186、,监管部门对数据合规性要求日益严格,合规运营成本大幅上升等问题。智能风控反欺诈需要借贷及欺诈类数据:借贷人人脸验证次数、身份证OCR录入次数、风险设备数据,以及各类衍生指标数据等。本案例解决借贷风险行为数据在不同金融机构的信息交互困难,利用率较低,部分互联网数据真实性难考证,模型输入数据质量堪忧,个人隐私数据的收集利用缺乏统一明确的规范,合规风险增加等数据流通的卡点难点问题。申报单位申报单位案例背景1.方案总体构成通过大数据与人工智能技术手段,构建用户借贷行为数据集,实现风险预警和信用评级,有效防控违约风险。具体方案如下:(1)输入:身份证号(md5/sha256/sm3)、回溯日期(年月日)

187、(2)输出:各时间切片、各机构的(3)人脸验证机构数(4)人脸验证次数(5)OCR 验证机构数、验证次数(6)衍生信息,如占比、连续验证天数、某时间切片下验证的最大值、最小值等(7)通过开放 API 的方式,输出借贷行为特征给金融机构风控系统。应用场景包括,贷前反欺诈,贷前信用评估,贷中反欺诈,贷中信用评估,贷前准入等。2.核心业务问题满足情况该方案针对用户欺诈和信贷逾期风险,提供以下解决途径:风险预警:分析用户申请行为,及时发现异常并预警。信用评级:基于借贷行为数据评估用户信用,输出风险标签辅助贷款决策。解决方案数据复用:多平台可利用 api 调用服务的方式,享受接待风险标签服务,扩大数据服

188、务价值。数据融合创新应用:一是旷视对采集日志进行清洗、分类、统计,生成借贷行为特征。二是旷视从不同角度(时间、机构等)统计和分析日志,提取衍生信息。三是朴道征信将借贷行为特征转化为风险评估标签,通过 API 接口输出用户的借贷风险标签。违约风险防控:在申请流程中集成风控服务,提前识别潜在违约风险。3.数据协同、复用与融合创新数据协同:用户、金融机构、旷视科技、朴道征信多方通过授权协作,合规共享和利用数据。应用创新方面,金融借贷业务首个重要环节就是对借款人真实身份的验证,除姓名身份证二要素的匹配外,人脸生物识别的核身手段已被金融机构广泛利用,因此人脸验证的行为数据是可以更贴近真实的借贷业务环节反

189、映出借款人的借贷意向行为,评估借款人的借贷欺诈风险。技术创新方面,构建了融合多生物识别的风控数据集,实现风险评估和信用评级的技术突破。自研人脸识别与 OCR 算法,保证数据采集的高效性和标注的准确性。模式创新方面,人脸验证行为数据作为新数据要素首次被应用于金融风控业务。经过对外的战略合作和合规授权,我司基于人脸识别技术和多年的业务沉淀,已覆盖了千余家金融机构,历史积累了大量 FaceID 调用行为数据,为新数据要素的价值应用提供了必要条件。创新点经济效益方面,一是直接效益,该案例产品化后在市场化运营,目前测试机构数 100+家,将可产生服务收入数百万元。二是间接效益,产品至少帮助多个金融机构避

190、免了数千万级的违约损失,以资金成本 5%计算,间接为社会创造了近百万的经济效益。社会效益方面,一是促进行业治理,案例通过科技手段有效防控了多头风险,优化了行业信用环境,推动了金融行业的规范化发展。二是提升金融包容性,防范了高风险用户对系统的侵蚀,保护了良性用户,维护广大用户的可持续获得感,使更多实体得以公平获得金融支持。三是支撑实体经济:协助中小企业主等群体筛选放款对象,提高了资金使用效率,助力实体经济正向发展。应用成效1.业务应用场景我国中小微企业长期面临融资难、融资贵、融资慢的问题。究其核心原因是信用无法量化、抵押资产不足、信息不对称等问题。从而导致其融资成本高、风险不可控等难题。严重影响

191、了中小微企业金融服务的可获得性和持续发展的能力。案例背景6970数据要素 金融服务(四)同盾科技人工智能与隐私计算促进金融风控数据要素流动同盾科技有限公司2.解决的核心业务问题北京全民普惠信用管理有限公司(简称全民信用)依据国家发展改革委、人民银行联合发布的全国公共信用信息基础目录,汇集行政机关、司法机关、事业单位、行业组织在履职过程中形成的行政处罚、行政强制、司法执行、违法失信等 616 个维度的标准化公共信用大数据通过多维度、多领域、多业态的公共信用数据,充分化解信息不对称难题,客观、准确、全面,充分地对中小微企业进行信用风险画像,助力银行等金融机构优化线上服务,提升办贷效率,解决银行等金

192、融机构对中小微企业“短、小、频、急”的信贷需求。金融领域对其他行业数据需求大,发挥其牵引作用可推动数据复用。金融行业的数据处理和应用较为成熟,数据资源丰富,而且金融行业的企业也更愿意投入资源进行数字化转型。金融信用数据和公共信用数据、商业信用数据共享共用和高效流通对于金融风控行业发展至关重要,但是目前数据共享和流动是数据要素管理的一大难点,主要如下:数据类型多元:数据包括与个人信用信息相关的大量个人信息、以及与企业信用信息相关的大量公共数据。数据流通缺少行业标准规范:在上述法律法规尚未完全健全、行业技术动态发展日新月异情况下,大量数据无法流通、顺利实现价值交换,阻碍了数据要素市场化推进。申报单

193、位案例背景全民信用拥有领先的大数据技术团队和领先的技术能力,在公共信用大数据应用、大数据产品研发等领域处于领先水平。通过大数据模型对企业和高管信用相关的多源异构数据进行清洗、整合、标准化处理,并提取有效特征,建立信用评分模型和风险预警模型,中小微企业精准预测、评判中小微企业风险。构建贷前风控、贷中管理、贷后预警全业务流程大数据风险管理体系。增强算力。算力是支撑公共信用大数据平台数据分析和数据处理的基础。公司通过高性能计算集群,分布式存储与计算架构,提升数据治理能力,满足高并发、高性能、高可靠的应用需求。数据建模。通过大数据模型对企业和个人信用相关的多源异构数据进行清洗、整合、标准化,并提取有效

194、特征,建立信用评分模型和风险预警模型,以精准预测企业信用风险。应用场景。结合银行等金融机构的业务特点,构建事前、事中、事后全业务流程的大数据风险管理体系。承接中央关于鼓励数据价值流通、但充分重视原始数据流通过程保护的基本精神价值取向,利用隐私计算等增强数据保护的新兴技术,兼顾好数据流通的安全保障以及数据自由流通产生的价值。在具体领域,在安全合规的前提下,充分发挥同盾科技作为第三方技术服务公司的数据平台/处理的优势/技术水平,利用各类隐私计算技术为各行业数据融合提供必要支持。多年来同盾科技坚持自主科技创新,多项算法和软件系统已达全球领先水平,并形成了“基于隐私计算的共享智能平台-智邦”和“基于人

195、工智能的决策智能平台-智策”两大平台,一是同盾科技智策平台企业级软件产品自成体系,全面支持信创及国产化,采用解决方案解决方案理念及模式创新方面,公司团队对公共信用数据归集、清洗、应用方面有比较领先的认知能力和前瞻性。通过理念创新,发现了公共信用数据价值,探索出了数据应用场景,形成了可行的商业模式。技术创新方面,技术创新是公司的核心竞争力之一,公司通过科技创新针对不同形式、不同结构、不同来源、不同领域的数据进行处理应用,在多源异构数据技术处理方面处于领先水平,取得了较大的技术创新。创新点社会效益方面,公共信用大数据赋能普惠金融高质量发展项目,深入贯彻落实数据要素发展和社会信用体系建设政策,构建专

196、业化、多元化、精细化的业务场景。普惠金融的主要服务对象是中小微企业,这些企业往往因为规模较小、信用记录不足而难以获得传统金融服务。公共信用大数据的赋能使得金融机构能够更全面地了解这些企业的信用状况,从而为其提供必要的金融支持,助力其发展壮大。通过公共信用大数据更准确地评估中小微企业的信用状况,从而为其提供更精准的金融服务。这不仅有助于解决中小微企业融资难、融资贵的问题,还能促进金融资源的合理配置,提高金融服务的覆盖面。通过数据共享和应用,可以促进金融创新与数字化转型,为经济发展注入新的活力。经过五年的发展,本项目已形成了可复、可推广、可借鉴的经验模式和服务体系。在市场化应用方面处于领先水平。经

197、济效益方面,公共信用大数据赋能普惠金融高质量发展项目,已经广泛服务于中国民生银行、北京银行、广发银行、浙商银行、广东华兴银行、沧州银行、唐山银行,以及中国融资担保业协会,广东省商业保理协会,内蒙古地方金融协会、湖南省融资担保协会等 300 余家金融机构,助力 15000 家中小微企业获得融资授信,融资总金额达 75 亿余元。应用成效7172数据要素 金融服务(五)北京再担保数智平台北京中小企业融资再担保有限公司在依法安全合规前提下,普惠金融机构利用数据能够提升金融服务实体经济水平,提高金融抗风险能力。但在数据的获取和使用方面存在以下障碍:一是普惠金融机构数字化水平参差不齐。有的仍处于传统线下操

198、作阶段,有的初步实现线上化,少数已构建相对完善的业务系统,各机构在运用数据要素的基础能力方面存在较大差距。二是数据孤岛现象严重。不同金融机构和政府部门之间数据共享不畅,导致数据资源浪费,以及小微企业信贷评审与风险评估缺乏全面性和准确性。三是公共数据资产的“普惠性”和“公共性”不足。涉及企业尤其是小微企业的数据在获取和使用方面,各地均存在不同程度的障碍,信息不对称问题仍然存在。申报单位案例背景技术创新方面,同盾科技利用隐私计算技术结合人工智能,创造性地实现了在确保数据不出域的前提下,充分交换数据价值,实现数据要素的价值流通,充分发挥了隐私计算、人工智能等新兴技术的科技向善潜能。理念创新方面,同盾

199、科技在人工智能和隐私计算技术方面的应用终于补齐了资金链,真正实现了完整的“四链融合”,在金融风控行业人工智能发展中具有里程碑意义。“四链融合”将为产业创新发展带来全新的探索思路,对中国经济的发展,尤其是供应链金融产业的发展,将产生更大的作用。创新点经济效益方面,2023 年 8 月份,由同盾科技提供前后端数字技术服务及隐私计算智邦平台作为基础技术底座,重庆现代产业链服务中心、重庆三峡银行联合打造首款制造业小微供应链融资服务产品“渝链贷”正式投产。截止2023年底,产业链中小微企业通过“渝链贷”合作金融机构累计授信金额接近 8000 万元,此批贷款极大缓解了产业链中小企业应用成效分布式、微服务架

200、构,支持快速集成对接,适配容器化要求,支持云原生,满足自主风控大平台,一是同盾科技智策平台企业级软件产品自成体系,全面支持信创及国产化,采用分布式、微服务架构,支持快速集成对接,适配容器化要求,支持云原生,满足自主风控建设标准,为数百家客户进行本地部署的项目实施服务,是懂业务、知安全、用先进技术帮助客户进行数字化转型创新的可信伙伴。二是同盾科技智邦 iBond 平台,应用分布式学习,加密计算,元学习等技术打造知识联邦,使多方联邦在完全满足用户隐私、数据安全和政府合规的要求下,进行数据分析和建模,协同创造和共享知识。该智邦平台的模型市集,由同盾科技的人工智能专家持续支持,集成最先进的算法模型在平

201、台中呈现,用户可在模型市集中自由选择模型。平台支持在原始数据的密文空间上联邦、模型训练中联邦、特征学习结果上进行联邦,还支持多任务、多方异构知识联邦。根据具体应用对数据进行隐私评级,基于隐私等级制定安全方案。智邦平台使用 Hash 脱敏、同态加密、秘密分享等不同安全技术,保障数据在传输、建模和部署各环节的安全。同盾旗下企业征信机构中博信征信有限公司不断探索创新,充分发挥隐私计算技术在创新应用,为制造业小微供应链融资提供了有力支撑,以“数字技术赋能实体经济”为发展方针,持续完善中小微企业信用服务。以“渝链贷”为例,得益于同盾科技业内领先的隐私计算技术,“渝链贷”实现了企业数据“可用不可见”。作为

202、重庆市现代产业链服务中心的专项融资产品,其以企业真实的生产贸易大数据为依托,降低融资成本,提升授信额度,通过独有的人工智能风控模型实现线上申请,自动审批,大幅提高了小微企业的融资效率。以重庆川仪为第一个产业链合作案例,“渝链贷”打通了制造业实体与金融机构的数据通道,将“数据可用不可见”转化为实实在在的数据要素市场化方案,为重庆数据要素市场建设贡献了成功案例,同时也为成渝地区双城经济圈数字产业创新发展做出了积极探索和试点,为促进数据要素市场化应用贡献了示范价值。的资金压力,也给供应商跟随核心企业增产扩能计划提高了积极性,真正起到保链、稳链、强链的作用。社会效益方面,得益于同盾科技业内领先的隐私计

203、算技术,“渝链贷”实现了企业数据“可用不可见”。作为重庆市现代产业链服务中心的专项融资产品,其以企业真实的生产贸易大数据为依托,降低融资成本,提升授信额度,通过独有的人工智能风控模型实现线上申请,自动审批,大幅提高了小微企业的融资效率。大大优化了成渝地区双城经济圈营商环境,为数字产业创新发展做出了积极探索和贡献。2022 年 10 月,同盾科技获批建设“智能金融风控国家新一代人工智能开放创新平台”,一方面为解决数据安全和隐私保护问题,充分挖掘社会数据要素价值提供解决方案,另一方面打通产业链资源和金融资源,助力国家新基建,支撑数字中国建设。打造北京再担保数智平台,通过数据要素的深度融合和创新应用

204、,助力行业提升数智化水平,打通小微企业融资“最后一公里”。一是提供融资担保行业数智化转型方案。平台功能分两期进行建设,一期功能:锻造标准服务模块,提供可满足再担保业务、直保业务操作全流程需要的标准 SaaS 系统和电子保函系统,以及电子签章、线上公证、线上抵押登记身份核验、一键生成评审报告、线上保后以及决策驾驶舱等数字化工具。二期功能:围绕人工智能打造融资担保行业“再享解决方案7374数据要素 金融服务技术创新方面,将区块链技术、人脸识别和 OCR 技术、RPA/IPA 辅助引擎和大语言模型以及机器学习算法等技术,充分应用于普惠金融领域中的融资担保业务,实现数据的不可篡改和全程追溯、线上尽调和

205、智能识别以及自动生成评审报告和风控报告,从而提高数据安全性和评审工作效率,提升个性化服务水平。应用创新方面,推出首个融资担保行业垂类大模型“再享大模型”,实现普惠金融从批量获客、智能评审(风控)、视频签约(尽调)、智能合同生成及审核、线上公证等全流程线上化、智能化。“再享大模型”系列产品“享问”集中学习了担保、再担保行业政策、业务、法务等 5000 多个知识点,“享审”能够自动生成风控初步审核意见,“享核”通过智能提取和自动填充完成标准合同自动生成,“享创”通过少数指令快速生成符合要求的文档,并对文档进行智能校对、排版,形成格式规范、内容全面、语言表达精准的稿件。创新点经济效益方面,一是依托可

206、信数据、可靠技术及可应用业务经验优势,有效提高批量化业务合同填制和审核效率,推动银担合作业务模式升级;二是为合作机构提供金融产品建模服务,广泛应用于银担产品设计、授信管理和风险防控优化等多类金融场景,提升融资服务质效,目前平台已与北京农商行、中国银行开展联合建模工作,为超过 5 万户企业定制批量化、数字化主动授信解决方案;三是带动融资担保行业数字化转型,通过数据要素的深度融合和创新应用,推动担保行业的业务模式、服务方式和管理理念创新,极大地提高金融机构业务处理效率与风险评估的准确性,目前已有 5 家担保、再担保公司与平台开展系统开发合作。社会效益方面,促进金融机构和政府部门之间的互联互通,创新

207、首都政银担合作支持“首贷”“首保”企业的融资模式。针对北京市地方金融管理局会同国家金融监督管理总局北京监管局依托大数据筛选的企业融资“白名单”,平台通过构建、优化大数据预判和智能预审模型生成贷款额度建议,将潜在首贷企业名录向平台合作银行推送。自 2023 年10 月起,已累计助力 1000 户企业获得超 20 亿元贷款融资。应用成效大模型”,专注解决行业难点和痛点。二是构建互联互通与数据资源共享的良好生态。平台通过搭建银行、担保和国家融资担保基金、企业等多方机构互联互通和数据共享共用平台,实现数据要素的流通及对企业融资的赋能。三是打造一站式数字服务场景。平台充分发挥金融科技和数据要素的驱动作用

208、,除拥有自身储备的大量业务数据外,还对接工商、司法、财税、社保、反欺诈、绿色、科技资质等多维度数据;并整合为“北京再担保企业画像”,帮助更全面地了解小微企业信用状况和融资需求。基于大模型和领域数据集,综合运用 OCR、人脸识别等科技,帮助金融机构在日常项目准入评审、贷款额度生成和贷后风险监测等方面提升评审与风控能力。(六)畅捷智融小微企业融资增信会计数据要素应用案例畅捷通信息技术股份有限公司长期以来小微企业存在融资难、融资慢、融资贵的问题,主要原因是小微企业固定资产少,经营抗风险能力低,财务信息真实性不易甄别,贷款机构与小微企业之间信息不对称,导致银行等贷款机构难以考察小微企业信用状况,认为小

209、微企业贷款风险很高,致使企业难以通过信贷审批。畅捷通公司是国内为小微企业提供在线化数智财税软件平台和业财 ERP 系统的龙头厂商,平台上积累了数百万家企业的业、票、银、账、税数据信息,畅捷通联合多家普惠金融贷款机构合作开发推出了小微企业会计数据增信融资服务平台畅捷智融,在合规授权下为企业建立数字信用画像和评分,作为银行金融机构授信放款的信用评价依据,成为解决小微企业融资难、融资慢的新途径。申报单位案例背景随着金税三期、四期的发展,以及财政部推行电子凭证会计数据标准以来,小微企业的会计数据信息可信度大幅提高。畅捷智融基于平台上数百万家小微企业定向授权的财务会计数据(业、票、银、账、税、财报等),

210、与银行贷款机构一起进行数据校验、联合建模,为小微企业建立数字信用画像和评分,全面精准判断企业经营状况,消除信息不对称,降低银行授信贷款的风险,也大大提高小微企业在线即可申请获得银行信用贷款的通过率。1.畅捷智融平台连接银行和小微企业平台一端接通银行的在线小微贷款产品,一端直达小微企业日常在用的 ERP 和财税软件应用场景,搭建了一个银企线上融资和智能匹配的数据增信服务平台,实现企业会计数据要素的金融服务应用。2.数据合规授权采集畅捷智融平台支持 ERP 和财税软件内企业用户的电子凭证、会计账簿、财税报表等数据在授权后一键输出至银行,并支持企业授权后实时自动化采集源头方的发票、银行流水、纳税社保

211、等数据,提升数据完整性和真实性校验。3.数字信用评分和数据风控模型企业贷前评分模型:利用票财税银等会计数据,分析企业经营画像,通过大数据与机器学习建立数据风险模型,量化评分,定向为银行输出数据和贷前分析报告。技术创新方面,实现小微企业在线申请信用贷款产品的全流程自动化,并通过一键授解决方案创新点7576数据要素 金融服务权方式,平台实时采集企业经营全貌数据并能够迅速进行模型分析,一分钟出风险预审结果和评分参考给到金融机构。另外平台在向金融机构传输数据时,采用了标准化的数据字段信息和结构化电子文件格式,不仅提高了在面对多家金融机构传输数据的效率和准确性,还可以对数据本身进行自动验签验真,平台因此

212、入选了财政部小微企业增信会计数据标准试点的示范单位。应用创新方面,将小微企业金融服务产品与场景进行深度融合,畅捷智融平台通过预置到多个 ERP、财税软件系统菜单中,实现了金融产品的直达场景服务。小微企业可以根据自身需求随时申请贷款,极大地提升了服务的便捷性和用户体验,同时开发了贷款智选推荐模型,基于企业的会计经营数据,智能匹配最适合的贷款产品,并推荐相应的融资方案,使得小微企业能够更加精准地满足自身的融资需求。经济效益方面,畅捷智融平台上线 6 年以来,累计与 70 多家银行和贷款机构合作,开发对接过 110 多个小微金融产品上线,在线受理申请贷款的小微企业数量超过 40 万家,累计帮助企业获

213、得授信贷款额超 300 亿元。社会效益方面,畅捷智融平台成功搭建了银行金融机构与小微企业间的在线贷款服务桥梁,通过企业定向授权后传输的经营信息、财税数据,生成详尽的贷前尽调报告和信用画像,有效消除了信息不对称问题,帮助小微企业快速找到合适的贷款银行,助力缓解小微企业的融资难、融资慢的问题。该平台与小微企业数字化在线管理平台的深度融合,为金融机构提供了精准获客的途径,使得金融机构能够更高效地服务更多的小微企业,实现普惠金融的广泛覆盖。畅捷智融平台还协助财政部验证和实践了小微企业增信会计数据标准试行版的应用及推广,有助于提升小微企业的会计信息质量,强化会计数据的规范性,推动会计数据的共享和利用,进

214、一步发挥会计信息在资源配置中的支撑作用,为小微企业的融资增信提供了有力支持,推动普惠金融政策的落地,有助于构建更加诚信的社会环境。“广联达数字交易综合金融服务平台”(简称“广联达金服平台”),在合法合规的充分利用公共资源交易相关数据情况下,通过大数据共享,将不同金融机构、交易主体和交易项目的数据信息整合,辅助业务决策支撑,提供一站式的金融服务,包括保函、贷款、保险等服务,全面致力于解决企业融资难、开函难、融资贵、开函贵、时效慢等问题。1.“场景+金融”,面向企业提供一站式金融服务广联达金服平台,通过各地公共资源交易中心的充分授权,依托政府采购、工程建设、阳光采购、医用耗材采购等业务场景,有效对

215、接整合市场优质金融机构、打通各类政务交易系统数据资源,为市场交易主体提供精准高效的在线金融服务。2.基于 SAAS 的多边服务平台建设广联达金服平台同时面向企业主体、金融机构及各交易平台提供服务的 SAAS 化多边互联网应用平台,与各交易平台并行独立展业。3.规范化数据获取机制金融业务开展涉及多类非融及融资类服务,且均需涉及交易项目全周期标前及标后的相关数据。在确保金融展业目标的前提下,广联达金服平台按照标前和标后两大业务节点,制定了与交易系统端的系统对接及数据获取机制,实现各交易系统与平台只需对接一次即可满足各非融及融资类服务展业诉求的目的。技术创新方面,平台在充分授权与安全规范的前提下,通

216、过公共数据规范化方式,支持各类交易系统和各类业务系统接入,可直接面向企业主体及各金融机构提供数据服务。让服务更优质、交易更便捷、业务运行更高效。应用创新方面,平台以交易业务场景为基础,开放接入各类金融机构,面向投标、中标等企业主体提供贯穿交易项目全生命周期的全品类金融服务,覆盖“易保函、易融资、易保险”三大业务板块,为交易市场主体提供“一站式”保函及融资电子化服务。模式创新方面,平台基于“场景+金融”的展业理念进行建设,是全国首个可在全应用成效解决方案创新点(七)广联达数字交易综合金融服务平台广联达科技股份有限公司公共资源交易数据作为数字经济发展的核心要素之一,是推动公共资源交易行业高质量发展

217、的关键动力。但在实际交易过程中,各行各业依然面临企业经营困难、金融服务质效下降等问题,尤其是中小微企业资金痛点凸显。此外,不论是企业、公共资源交易中心、金融机构还是监管单位,交易过程沉淀的业务数据,都无法找到很好的契合点,让交易过程数据真正流转起来,从而更加有效地服务于业务。为充分贯彻落实国家相关政策要求,发挥公共资源交易数据要素乘数效应,进一步解决公共资源交易领域各方企业主体有关资金相关的应用痛点、难点和堵点,广联达科技股份有限公司紧随行业发展,携手社会各方力量、资源,积极搭建“广联达数字交易综合金融服务平台”。申报单位案例背景7778数据要素 金融服务国展业的 SAAS 化模式多边服务平台

218、。通过 SAAS 化服务模式,可同时面向广大企业主体、金融机构及各地公共资源交易中心提供多边服务。经济效益方面,广联达金服平台,不仅可以帮助企业节约资金、降低各项成本,还可以帮助企业提高交易效率、促进企业活力,增强企业信用和声誉信用背书。自 2019 年广联达金服平台正式投产应用至今,有效接入超 60 套交易系统、超 300 家金融机构(银行、保险机构、担保机构),服务已累计覆盖全国 17 个省、约 150 个地区、服务企业客户超4 万家,提供保函及贷款撮合服务超 36 万家次,释放企业资金压力约 500 亿元。平台服务范围贯穿交通、水利、民航、房建、货物、服务等各项交易行业领域,且服务企业遍

219、布全国并 87%为中小微企业。目前,平台在贵州省推广应用,自 2020 年 10 月至今,已累计服务企业超 11 万多家次,在线为交易主体释放资金压力超 93 亿元。社会效益方面,一是促进交易公平。降低中小企业交易成本的同时,使中小企业具有和大企业竞争的条件和基础,进一步促进企业的良性发展。二是进一步优化营商环境。降低企业融资成本,简化融资审批程序,促进企业发展和创新,提高企业的信心和积极性。三是促进行业高质量发展。广联达金服平台的推广应用,作为技术手段促进业务发展的典型案例,在为企业提供服务的同时更进一步促进行业数字化转型的发展。应用成效图 贵州公共资源交易中心“综合金融服务平台”界面(八)

220、拉卡拉释放数据要素价值助力中小微企业解决融资难题拉卡拉支付股份有限公司长期以来,千万中小微企业在融资过程中存在缺乏健全信用评估而难以获得银行信贷支持的问题。一是信用评估体系不健全,目前的公开文件中,虽有企业信用评价指标等信用评估标准,受经营场地、经营品类等客观条件影响,较少针对小微企业和个体工商户的信用评价工作流程进行规范。二是痛点难点多,以个体工商户为主的大部分中小微企业,普遍存在缺信息、缺抵押、缺担保、缺征信、缺渠道等“五缺”问题。中小微企业没有完整的财务数据和信息、没有信用评估标准和真实有效的数据评估维度。三是数据孤岛和银企信息不对称问题,大量小微企业从未与银行接触过,是“征信准白户”,

221、与企业生产经营密切相关的信用信息没有实现共享,信息不对称问题突出。通过收单数据填补中小微企业征信空白。拉卡拉支付基于支付及收单业务、中小微客户金融科技产品及服务能力,将多年支付收单、中小微企业信贷风控的实际经验系统化、产品化,初步建立了收单征信数据的标准,研发了商户收单数据报告,不仅填补了中小微企业数据的空白,更为其融资提供了真实、有效的参考依据。研发新型综合金融服务产品破解中小微企业融资难题。拉卡拉运用大数据、人工智能、智能风控等金融科技手段,创新开发以信用为核心的新型金融服务产品着力解决中小微企业信用信息不对称、碎片化等痛点、难点,形成以信用为纽带的新型综合金融服务方式,帮助中小微企业以信

222、用撬动金融资源,有效破解中小微企业融资难问题。数据赋能金融,数据赋能征信,充分释放数据价值。拉卡拉搭建中小微企业核心数据分析展示及跟踪监测的驾驶舱管理平台,为银行等金融机构提供风控评估、客户营销、贷后管理等一系列工具,为金融机构在服务中小微企业的融资场景上,建立一整套数据服务体系。通过与中国首家同时拥有个人征信和企业征信双业务资质的市场化征信机构合作,面向金融机构提供征信服务,切实为促进中小微企业和个体工商户融资提供助力,服务实体经济高质量发展。技术创新方面,凭借数据资源优势,以及自身的大数据技术能力,为某征信机构打造完整的数据流通交易解决方案和平台产品,重点是大数据和云计算技术的应用与创新。

223、拉申报单位案例背景解决方案创新点7980数据要素 金融服务卡拉大数据、云计算、人工智能等前沿技术的产研融合能力突出。应用创新方面,通过建立收单征信数据标准和研发商户收单数据报告,利用大数据和云计算技术对商户数据进行深入分析和处理,从而提供更准确、全面的征信服务。模式创新方面,支付机构与征信机构合作,整合和拓展商户数据维度,创新了数据合作和服务模式。这不仅为支付机构提供了新的增值服务方向,也为中小微企业商户提供了更加丰富、便捷的一体化解决方案,从而提升了服务的价值和用户体验。经济效益方面,一是拉卡拉形成的中小微企业标签报告标准产品,通过征信机构输出给金融机构。二是为征信机构提供系统建设、数据建模

224、,支撑为超过 400 家金融机构提供征信数据查询服务,年调用量过亿笔,日均处理数据超 100 万笔。三是帮助中小微企业将支付、订单、物流等核心经营数据整合生成区块链下不可篡改的数据资产,帮助中小微企业建立金融机构认可的数字信用,提升融资获取能力。社会效益方面,一是拉卡拉深度参与北京市数据资产、数据交易等相关基础标准的研制,获“数据要素标准研制 2023 年特别贡献单位奖”,“小微商户标签”数据产品入选标准应用案例集,为数据合规流通和有效利用提供积极借鉴。二是拉卡拉共建共享 SaaS联盟,启动“茁跃伙伴计划”。通过数字金融服务平台,链接商户、银行和服务商,以产业金融资产业务的全数字化为核心,为数

225、据源、数据获取、数据分析、放款决策、贷中贷后等所有环节提供服务,形成资产从进件到转让全过程的数字化描述,并支持标准化的金融资产数据模型以及任意复杂、场景定制的生产经营数据模型,引导产业端对接,向资金端交付完整、可信、不可抵赖和篡改、可溯源、实时更新的产业金融数据要素。应用成效(九)数据驱动的黑灰产防治与欺诈风险预警一体化方案联通数字科技有限公司目前金融领域欺诈行为呈现出专业化、产业化、隐蔽化、跨区域、场景化等特征,为金融领域的反欺诈工作带来了严峻的挑战。当前,数据流通、要素流转存在系列卡点堵点,本案例充分发挥联通运营商多维数据优势,构建起一个跨行业、多维度的黑灰产治理与欺诈风险预警体系,打造金

226、融反诈识别预警综合产品。1.高效汇聚多源数据,全面融合异构信息依托自研“多源数据融合与汇聚平台”,高效整合联通内部的实时动态数据资源并合规融合电信类、互联网类、风险名单类等多源外部数据,结构化存储以保障易用性和可扩展性,通过 Hive 和 Spark 等大数据计算引擎,以确保高时效性处理。2.构建反诈模型矩阵,深度剖析行为模式建立一套标准化、行业化的超过 1200 个维度的黑灰产特征及潜在受害人与风险人群标签库,构建以“风险人群洞察模型”、“GOIP 诈骗设备智能化侦测模型”、“跑分行为检测模型”、“恶意网站智能甄别模型”、“黑产团体发现模型”五大模型为主的智能反诈模型矩阵,主要赋能“事前风险

227、预警、事中实时阻断、事后风险排查”全流程中实时精准的风险控制。3.严格遵循合规要求,保障数据安全互通与外部合作方建立可通讯隐私计算节点,保证数据“可用不可见”安全传输;利用隐私求交技术确保跨机构样本安全对齐;通过横向联邦学习,合作补充构建金融属性特征;通过纵向联邦学习构建多维度反欺诈融合模型。技术创新方面,依托机器学习、隐私计算、图网络多级关联处理等技术构建了反诈智能模型矩阵,实时捕捉并解析各类潜在风险信号,以可视化驾驶舱的形式直观展示风险态势,辅以详尽的数据洞察分析报告和灵活高效的 API 接口调用服务,全方位满足金融机构在预防、监测、干预和后期复盘等全流程的风险防控需求。模式创新方面,一是

228、多源数据汇聚融通、打造跨域联防创新模式。通过多源数据接入融合平台,实现广覆盖、标准化的数据储备,探索数据要素融合应用。二是强化数据安全防护,推动多方可信合作新模式。在推进跨行业数据协作与业务联动的过程中,创造性地提出了“多方安全计算+区块链”双核驱动的数据共享框架,确保各参与方不泄露原始数据。严重阻碍了风险识别的准确性和效率,具体体现在:一是数据孤岛现象严重,单一机构数据维度受限,难以获取全方位用户信息;二是数据流通不畅,安全合规成本高昂,难以形成欺诈合力;三是数据采集标准不一,数据质量良莠不齐,增加了数据运营成本。为打击电信网络欺诈和治理黑灰产,践行央企责任,本案例以安全合规的方式接入多源数

229、据,构建了黑灰产防治与欺诈风险预警一体化方案,实现数据高效协同、安全流转,为金融行业健康发展保驾护航。申报单位案例背景解决方案创新点8182数据要素 金融服务经济效益方面,凭借运营商全网数据优势,基于手机号、网络账号、网站、APP、设备、IP 信息、通信行为、社交行为、互联网行为等多维度的风险感知能力,实现网络流、信息流、通信流的检测与风险识别。反诈巡检模型在全面监测境外非法网站、赌博诈骗活动等态势方面覆盖 90%以上恶意 APP 库,能够实现涉诈骚扰号码、潜在受害人、高危情报的实时预警和溯源,显著提升了在黑灰产治理中的数据能力积淀。此外在全面监测境外非法网站、赌博诈骗活动等态势方面,利用数据

230、分类、知识图谱构建欺诈交易识别模型,案例在多家银行得到推广,并与多个银行机构展开 POC 测试,模型精确度高达 90%以上,对金融反诈工作产生 30-50%的成效增益。社会效益方面,从“事前、事中、事后”全流程环节充分发挥电信运营商诈骗黑灰产治理能力,在打击电信网络诈骗、维护金融秩序与公众权益中发挥了关键作用,自推广以来累计挽损/止付涉赌涉诈资金损失上亿规模。此外,该方案在金融反电信网络诈骗领域赢得了社会价值认可,通过技术创新和行业合作树立了良好品牌形象,并在各类行业会议上展示实力,如在中国大数据大赛中荣获金融领域大数据创新应用赛道三等奖,获得星河优秀案例。应用成效(十)数据要素助推普惠产业金

231、融“脱核”中国邮政储蓄银行股份有限公司小微企业作为国民经济的重要支柱,贡献了全国 80%的就业、60%以上的 GDP 和50%以上的税收,优化产业链生态、通过科技创新解决链上小微资金困境,成为扶持小微企业的重要策略。目前传统产业链金融模式是从“1+N”中的核心企业出发,金融机构对核心企业的资质进行评估,以此作为整条供应链上下游小微企业的信用背书。但该模式主要难点及堵点是,需要核心企业配合确权,承担额外操作和承诺成本,或者要求核心企业提供担保,占用其自身授信额度。越优质的核心企业对上述要求的配合度越低。随着技术进步和市场机技术创新方面,充分利用大数据、人工智能、区块链和物联网等新技术,融合工商、

232、产业链等内外部数据,构建供应链图谱、丰富企业画像。同时,通过大数据建模对供应链上各方主体进行更加智能、及时、准确的风险评估,助推普惠产业金融“脱核”。模式创新方面,创新产业链特色信用风险评估模式,搭建大数据特色风险评估体系,从数据整合、指标体系设计,到模型策略搭建,覆盖从授信、支用到预警的整个风控流程。应用创新方面,去核心化产业链小微企业融资智能风控方案在数字化线上信贷产品产业e贷的贷前、贷中、贷后全流程中充分应用,提升了邮储银行产业链金融的服务创新能力,助力小微企业敢贷愿贷能贷会贷。经济效益方面,一是加快业务推广及落地速度。基于去核心化产业链开发,邮储银行快速切入基建、水泥、化工、白酒、快消

233、、冻品、医疗、电子等多个产业链小微企业交易邮储银行利用产业链上下游交易数据风控,替代核心企业授信依赖,通过设计去核心化的产业链融资智能风控方案,打造分支机构协同作业的产业链专属线上信贷产品,实现多产业链上下游企业的快速批量挖掘。具体举措如下:1.创新去核心化产业链融资风控方案一是创新设计产业链特色信用风险评估体系。在评估产业链特色信用风险时,主要从与核心企业合作紧密程度、上下游自身经营情况两方面入手,分别考虑合作稳定性、趋势性以及自身经营能力、偿债能力等。二是创新打造不同场景下的信贷全流程智能风控方案。针对产业链三大场景(上游、下游、平台),基于历史交易数据进行授信、基于实时交易数据进行用信、

234、基于贷后经营及履约数据进行预警,风控方案覆盖各场景各环节风险点。2.创新作业模式,推出专属新产品一是打造行内银团贷款模式。由核心企业所在地机构作为主办行负责核心企业管理,借款人属地机构作为经办行负责借款企业信贷管理,系统自动实现主办行经办行按比例出资、分润、风险分担。二是创新产业 e 贷。推出产业链交易场景小微企业专属产品产业 e 贷,并根据各产业链场景的客群不同、行业不同、交易场景不同,推动交易模式要素参数化配置,实现产业链模块化管理、系统自动化控制。制健全,“脱核”,即“去核心化”,将是供应链金融未来的着力点和新趋势,核心企业的角色由信用背书和还款来源,逐渐转变为提供信息流和数据流。申报单

235、位案例背景创新点应用成效解决方案8384数据要素 金融服务场景,与核心企业完成产业链项目合作对接,产业 e 贷快速推广放款。二是业务质量及效率大幅提升。通过行内银团贷款模式、产业链交易标准化作业以及产业链大数据风控方案应用场景前置化,不仅降低了核心企业产业链场景差异化带来的人工管理运营压力,同时协助分支机构主动筛选及定位优质客户,实现精准批量获客、掌握业务发展主动权。社会效益方面,基于去核心化产业链融资小微企业客群开发,有助于打造邮储银行产业链金融服务新品牌。借助邮储银行与核心企业市场影响力,双方通过线上线下多渠道传播、开设专题大会,帮助小微企业发展,推动金融服务小微企业敢贷愿贷能贷会贷逐步实

236、现,以更有温度的服务陪伴,见证中小微企业的突破和成长。(十一)互联网金融风险监测预警平台中科天玑数据科技股份有限公司随着金融机构种类、业务和规模日渐增长,正经历互联网技术实现资金融通,支付和信息中介等金融行为快速转变。国家和地方金融监管机构开展“穿透式”监管模式转变也迫在眉睫。面对区别于传统金融的互联网金融新业态,日常监管不同程度面临如下诸多挑战:一是如何及时发现管辖区内从事非法金融活动的企业和行为。二是如何通过线上线索的发现,对监测主体的行为进行监测。三是如何对监测企业的经营行为、可能会发生的金融风险进行分析研判。四是在权责范围有限、排查人力有限情况下,如何保证风险处置的时效性和有效性。针对

237、互联网资管、股权众筹、虚拟货币等 11 个互联网金融业态,形成覆盖金融监管、风控、决策和服务 4 大场景的互联网金融风险监测预警平台,在风险监测、日常监管、协同联动等领域得到广泛应用。主要包括如下几个方面:整体态势对监测机构/平台/企业基本情况、风险相关信息以及风险处置成果等整体进行展示。动态监测对互联网金融机构/平台/企业的运行情况、风险情况、舆情发展及网络安全开展监测,并对发现的违法违规行为留存取证。技术创新方面,充分发挥大数据、知识图谱、人工智能等技术优势,重点在全域数据采集、金融舆情分析、金融风控模型积累方面进行了技术创新。应用创新方面,从人力决策监管转向数据智能决策监管,从传统法规监

238、管转向科技算法监管,从事后被动监管转向事前预警监管。模式创新方面,提供互联网、投诉举报渠道等方面违规风险留存管理创新。设计金融市场数据融合、风险量化分析、多级主动预警等信息服务创新。建立跨职级(省市区县)、跨职能(公安、工商等)协同联动处置机制创新。经济效益方面,互联网金融风险监测预警平台服务于国家、省市金融局/办等用户,实现互联网金融市场数据的实时监控和分析,有效预测和识别市场风险,有助于维护金融市场的稳定。一是覆盖全国互联网金融企业总量超过 10 万家,业态 17 个、交易规模超过 800 万亿;二是针对“非法集资、非法外汇交易、非法虚拟币交易、风险众筹、风险私募基金、非法证券经纪、非法期

239、货经纪”等近年多发或新型金融风险活动,监测企业数量近 30 万家、业态 8 个;三是面向地方金融组织开展风险挖掘、非法集资监测、地方金融行业审批与监管、跨部门业务协同以及业务数据可视化等应用。社会效益方面,数据要素在金融服务领域的充分利用,有助于提升金融市场的信息透明度,增强市场监管者的决策能力,有效预防市场风险。通过实时数据分析,可以及时发现互联网金融市场异常波动,及时采取措施。可以更有效地满足实体经济在投融资、支付结算等方面的需求,降低实体经济融资成本,帮助企业提高资金使用效率,支持实体经济的发展壮大。随着金融服务的数字化转型和智能化发展,新的金融岗位和职业不断出现,如数据分析师、金融科技

240、开发人员等,为就业市场提供了新的增长点,同时也为创业者提供了更多机会。风险预警实现包括运营风险、业务风险、司法风险、规模风险、关联风险、舆情风险等各类异常指标进行风险分析与预警。协同联动对来自国家/监管平台、其他举报渠道等进行省、市、区跨级协同处置,提供处置决策全流程支撑。通过多源异构异质的金融数据的协同,实现数据资源共建共享,通过金融数据服务方式,为金融决策提供支持。同时,根据预先基于业务场景建立的金融数据模型,可动态接入的数据进行融合,包括实体融合、属性融合、关系融合,解决金融风险线索主动发现、风险量化及可视化、协同联动处置等核心业务问题。申报单位案例背景解决方案创新点应用成效8586数据

241、要素 金融服务(十二)数据要素资产化综合服务案例国信优易(北京)数据要素科技有限公司近年来,我国出台了一系列政策文件,支持和规范数据要素市场的发展。随着“数据二十条”的发布,数据资产的重要性也日益突出。持有数据的各类主体(政府、行业协会、企业等)普遍面临以问题:包括如何构建数据资产管理体系、数据资源如何转变成数据资产、数据资源如何实现价值显性化、数据资产通过什么路径能够实现变现、数据资产入表对企业有哪些重大影响、数据资产价值波动的不确定性如何处理、数据资产场景化运营有哪些可行模式、数据资源与数据成本间的联系与流程应如何确立等。数据要素产业化的大时代即将来临,数据资产评估和入表政策落地的节奏亦超

242、预期,标志着国家将数据作为生产要素的坚定决心,数据资产入表也将作为企业财务合规的必答题。根据上市公司罗克佳华自由采集数据“环境大气质量检测和服务数据”为评估基础,国信优易(北京)数据要素科技有限公司牵头组织,中国电子技术标准化研究院、北京市大数据中心、北京国际大数据交易有限公司与中联资产评估集团有限公司,共同对罗克佳华进行数据资产化服务。经过最终数据资产评估,估值达到 6088 万元,促进了佳华科技数据资产“变现”。于 2022 年 10 月 12 日,佳华科技成功获得 1000 万元数据资产质押融资贷款。为切实加强生态文明建设、加强生态环境保护、提倡绿色低碳生活方式,加强环境监测治理力度,推

243、进数据资产化、要素资本化,在北京市经济和信息化局的指导下,数据资产评估试点工作组,对罗克佳华公司所属的“山西太原市小店区”和“海南省海口市”环境空气质量监测和服务数据资产进行质量评价与价值评估工作,作为推进数据资产评估标准应用的试点,因此需要对上述数据资产价值进行评估。本次评估范围包括“山西省太原市小店区”和“海南省海口市”的环境空气质量监测和服务数据,数据所有权归罗克佳华所有。数据中包含 PM2.5、PM10、CO、NO2、O3、SO2等污染物浓度数据和 AQI/综指等指数数据。终端设备每 5 分钟采集一次数据,业务平台中的数据按照小时、日、周、月等不同时间频率更新。截止至 2022 年 4

244、 月 30日,评估范围内数据资产共包含 17 张表,字段总数量共计 223 个,记录总数量共计15,730,883 条,数据元素总数量共计 225,152,726 个。评估方案如下:一是数据资产现状尽调。对企业进行一次全面的数据资产梳理的尽职应用创新方面,为落实数据要素市场化配置的相关工作,优易数据携手金融机构(银行)、数据资产合规性审核机构、数据质量评价机构、数据资产评估机构等权威第三方服务机构,通过数据资产登记、数据资产合规审核、数据资产评价、数据资产评估等服务,调查,尽职调查将通过预备谈话、调研问卷与资料清单填写、现场访谈、资料收集分析等方式进行,确定企业的数据资产现状,包括数据资产类型

245、、范围、规模、受保护程度以及可能涉及的潜在法律风险,帮助企业梳理所接触的数据。二是数据资产登记。选取抵押融资数据后,在全国数据资产登记服务平台对数据资产进行登记,取得登记证书;并对数据资产登记信息进行平台公示,且全程上链存证。三是数据资产合规性审核。由专业的律师事务所对委评数据资产的合规性进行审核,并出具相应的法律意见书,通过全国数据资产登记服务平台进行上链存证。四是数据资产评价。由认定的第三方数据资产评价机构,对委评数据资产进行评价,量化数据质量,并出具数据资产评价报告,通过全国数据资产登记服务平台对报告上链存证。五是数据资产评估。由认定的第三方数据资产评估机构,对委评数据资产进行评估,出具

246、数据资产评估报告,量化数据资产价值,为银行确定融资额度提供参考依据,报告也通过全国数据资产登记服务平台上链存证。六是银行授信、审批。融资企业按照银行要求提供材料,银行根据授信企业的经营情况,以及第三方专业机构出具的数据资产评价报告、评估报告等相关结论,审批、确定放款额度。七是合同签署及质押登记。融资企业与银行完成抵押贷款的合同签署,同时需在全国数据资产登记服务平台将本次抵押的数据资产进行抵押登记,保障银行权益。八是银行放贷完成融资。以数据资产进行融资,资产价值需要通过银行等金融机构认可,目前,数据资产依然是一种新兴资产,各银行的认知和考量也存在差异,服务过程需要针对具体的合作银行做细微调整。申

247、报单位案例背景解决方案创新点图 数据资产化的实施路径8788数据要素 金融服务落地数据资产抵押授信融资业务。模式创新方面,通过新型的融资方式破解数据型企业融资难的问题,真正体现和实现了数据资产的经济价值。经济效益方面,通过数据资产进行融资,可以有效缓解企业内部资金运转压力,解决数据型企业的资金周转问题,实现企业数据资产的价值变现,为企业提供新的融资渠道。以罗克佳华为例,经过最终数据资产评估,估值达到 6088 万元,北京银行副中心支行经过与佳华科技深入沟通,详细了解公司经营情况,并对其持有的行业数据资产质量评价与价值评估项目资产评估报告进行分析,成功落地首笔 1000 万元数据资产质押融资贷款

248、。佳华科技在实现首笔数据资产抵押融资后,公司股价上涨 20%。社会效益方面,发现企业数据价值,帮助企业摸清数据资产家底;提高企业数据合规管理水平,规避审计风险;实现企业数据价值有效释放,获得银行质押融资;提升数据资源运营能力,实现数据资源的开发和利用价值最大化。最终从社会层面推动要素流动、释放数据价值、赋能实体经济。佳华科技本次数据试点评估,将成为数据资产质量评价及价值评估领域可借鉴、可复制、可推广的数据资产化示范标杆,有利于进一步推动数据资产登记、计量、评估、交易、入账等一系列要素化进程,促进我国数字经济高质量发展。应用成效(十三)股民留言板互动平台北京冠群信息技术股份有限公司北京华新财信科

249、技有限公司随着注册制的加快推进,上市公司数量迅速增加,A 股投资者数量已正式突破 2 亿大关,相当于每 7 个人中就有 1 位是证券市场的投资者。随着市场的扩容,越来越多的上市公司通过围绕对投资者、分析师、监管机构、媒体关系等主要资本市场参与者的管理,更能有利于上市公司的再融资,从而促进生产经营,推动公司持续和稳定的发展。长期以来,由于上市公司信息披露绝大多数是由监管部门要求披露的内容和定期报告,投资者特别是个人投资者缺乏沟通途径,导致市场上、股吧里各种谣言不断产生,在股民留言板投资者互动平台主要通过股民对上市公司提出的问题及上市公司的答复,产出上市公司热点问题及对市场的影响分析等几个数据产品

250、,解决市面旧有平台一系列问题:一是提问质量不高。我国股市散户投资者居多,问题很多质量低。平台绑定提问人的常用微信和手机号码,必然会使一部分人望而却步。同时对汇聚的合作方内容采用 AI 等工具进行智能辅助审核,筛选真正有价值的问题。二是回答的质量堪忧。体现在上市公司格式化的回答比较多,有的公司很多回答质量低。平台通过对上市公司公布的公开信息和数据整理,在符合相关的政策法规的规范下,提供一个参考回答模板,供上市公司方进行修改后答复问题。三是不少上市公司答复很慢,时效性不足。平台对每天产生的问题进行智能筛选,对有价值的问题向上市公司发出答复提醒,并结合一定的人工干预,加强答复的时效性。四是存在被恶意

251、利用的空间。一些不良投资者,利用平台下套,或某些上市公司发布未披露消息、蹭热点,配合股东减持套现。平台汇聚全网官方主流平台的数据,通过智能监测审核机制,加上专业财经金融媒体编辑复审的方式,建立起风险控制网络,对可能存在的投机炒作进行识别,形成月度风险报告。技术创新方面,主要体现在人工智能和机器学习技术的深度应用上,不仅优化了数据的处理流程,提高了信息筛选和分析的效率,还通过智能算法对用户互动进行模式识别和趋势预测。留言板通过先进的数据分类和权重设置技术,对信息进行精细化管理,确保了数据产品的高价值。应用创新方面,通过构建全方位信息披露和投资者服务平台,实现与投资者的深度互动,并利用全网数据汇聚

252、的优势,为上市企业提供全面了解市场动态的窗口。通过微信小程序等便捷工具,增强用户接入的灵活性和实时性。智能董秘和互动排行等功能,进一步提升投资者与上市公司之间的沟通效率,同时,通过传闻澄清和智慧舆情分析,为投资者提供一个更加清晰和准确的市场信息视野。经济效益方面,股民留言板是一个高效的投资者互动平台,自 2023 年 515 全国投资者保护宣传日 上线以来,已为超百家上市公司提供数据服务,预计带来 1400 万收入,目标是达到 20%的市场覆盖率。它不仅提升了上市公司的透明度和投资者的满意度,还一定程度上影响了公司的股价,投资者蒙受了损失。通过投资者关系管理中的互动平台股民留言板,能一定程度上

253、解决信息不对称的问题。申报单位案例背景解决方案创新点应用成效8990数据要素 金融服务通过降低沟通成本、增强企业竞争力、推动市场创新和合规性,为资本市场带来了显著的经济效益。社会效益方面,股民留言板不仅是一个信息交流平台,更是一个促进资本市场健康发展、提升投资者权益保护、增强市场透明度的工具,构建了上市企业与投资者之间的沟通桥梁,增强了信息透明度和互动性。它不仅为 2 亿股民提供了一个表达诉求、反映问题和提出建议的渠道,还通过智能董秘、互动排行等功能,实现了信息的即时、具体和细化披露。留言板汇集了上市企业的最新动态,覆盖了所有 A 股主板公司,产生了近 70 万条信息,并通过二次传播触及了 2

254、00 多个渠道,预计吸引了超过 300 万的评论和转发。通过数据监测和抽样,留言板确保了信息的质量和传播效果,有效履行了社会责任,促进了资本市场的健康发展和投资者权益的保护。(十四)面向金融监管的声誉风险全景视图平台北京网智天元大数据科技有限公司数字经济时代,金融风险出现了新特征关联风险、传染风险和社会风险,有效应对金融领域风险新特征、精准防范和处置金融风险,是我国“十四五”期间面临的重要问题。但互联网数据往往非常庞杂、来源广泛、规模巨大,需要提供基础的核心服务平台环境来支持将互联网、信息化、大数据等高新技术与行业应用相互耦合,优质高效整合互联网数据内容资源,有效拓展行业数据的应用价值。因此,

255、要综合运用大数据、云计算等新一代信息技术,精准采集和分析行业数据资源与内容信息,为行业应用融合服务和精准决策提供数据支撑,进而提升行业的协同管理和公共服务能力,推动行业多源数据开放共享和协同创新,推动“数据要素”创新发展。本项目依据金融信息服务领域知识与金融行业及产业供应链全局视角的情报应用需求,基于金融行业及产业资源融合支撑管理云平台、企业基础数据库、舆情类数据库、产业领域文献库、风险事件案例库等平台和多维数据库,利用数据挖掘技术、Hadoop 分布式生态系统、云计算、知识图谱、深度学习、NER 实体识别、NLP 自然语言处理、多语种翻译等新兴技术,建设金融行业及产业资源融合的决策支撑平台。

256、技术创新方面,应用多模态金融知识统一表征和自动更新技术,实现金融领域风险事件图谱融合以及关键风险信号和风险节点辨识、推理和控制,构建跨模态自主感知、理解、认知、推理的金融领域通用智能体,实现金融行业及产业数据融合的风险管控决策支撑服务。模式创新方面,穿透式的风险管控模式创新,项目创造性地提出了全域风险管理的新思路,基于全量、全域、实时的网络外部数据和企业内部数据,从信息域、认知域和社会域多维关联挖掘分析,应用超大规模时序知识图谱技术,构建全方位、多层次、全链条、穿透式的风险监管体系,解决传统的风控模型无法应对网络传染风险新特征的难题,支持穿透式的全域风险管控。经济效益方面,面向金融监管的声誉风

257、险全景视图平台能够为用户提供的服务包括:金融行业头条资讯、企业、集团、投资机构及产业链预警监控、全媒体全域风险监控、在线声誉风险监测、在线声誉风险培训、声誉风险大数据指数评估与维护、结合金融权威机构提供认证考试服务等。既可按单独的服务项目收费,也可提供一段时间的综合服务收取费用,实现服务产业上下游、多点盈利的商业模式,具有较高的经济效益和推广价值。社会效益方面,声誉是金融业的核心软实力,声誉风险是金融业风险的重要因素之一。项目能够帮助大众及时全面地了解风险,辅助决策;帮助政府部门、监管机构和金融企业及时了解行业信息、市场动态,做好风险研判,将金融风险事件由被动防堵,化为主动梳理、引导。因此,本

258、项目的建设对我国金融行业稳定发展有着重要的社会意义。1.数据集聚面向金融风控领域,综合构建金融市场巨量场内外数据的综合信息库,形成金融市场数据中台。2.模型建设应用多模态金融知识统一表征和自动更新技术,实现金融领域风险事件图谱融合以及关键风险信号和风险节点辨识、推理和控制,构建跨模态自主感知、理解、认知、推理的金融领域通用智能体;3.应用建设基于金融风险大模型,形成金融风险全域智能管理能力,面向金融风控服务需求,建设金融行业及产业资源融合的决策支撑平台,形成多模态金融信息服务智能交互系统,智能聚合有关金融信息服务的最新最全新闻资讯和行业信息,实现多种API的多轮对话和调用。申报单位案例背景解决

259、方案创新点应用成效9192数据要素 金融服务(十五)数据协同创新智慧金融北京致远互联软件股份有限公司本案例主要聚焦于金融行业中数据处理、风险管理、客户服务、决策支持等业务场景,通过数据的协同创新来实现智慧化金融服务。具体应用场景包括:信贷审批流程:利用大数据和 AI 技术,实现信贷申请的自动化审批,提高审批效率和准确性。风险评估与管理:通过分析大量的交易数据和客户信息,预测潜在的风险,及时采取措施防范。智能投顾服务:为客户提供个性化的投资建议和资产管理方案,基于市场趋势和客户偏好进行智能推荐。客户关系管理:通过分析客户数据,提升客户服务质量,实现精准营销和个性化服务。交易监控与欺诈检测:实时监

260、控交易活动,运用机器学习模型识别异常行为,预防金融欺诈。解决金融行业的核心业务问题:数据整合与分析难题:通过数据协同技术,整合分散在不同系统中的数据,提供统一的数据分析平台。风险管理的复杂性:应用 AI 协同领域模型,提高风险预测的准确度,降低因风险识别不足带来的损失。客户服务体验提升:利用数据分析结果,提供更加个性化和精准的客户服务,增强客户满意度和忠诚度。决策支持的智能化:结合大数据分析和 AI 技术,为管理层提供基于数据的智能决策支持,提高决策效率和质量。运营成本与效率:自动化和智能化的协同业务流程减少了对人力资源的依赖,降低了运营成本,同时提高了业务处理速度。(3)AI 协同管理平台:

261、提供流程自动化、任务调度、智能审批等协同工作管理功能。(4)风险控制模块:实现实时风险监控和智能预警,确保金融交易安全。(5)客户关系管理(CRM):通过数据分析,增强客户洞察,提升客户服务质量。(6)智能投顾系统:基于客户数据和市场趋势,提供个性化的投资建议。(7)用户界面(UI):提供直观的操作界面,便于用户访问和操作方案的各项功能。2.方案满足以下智慧金融案例的核心业务问题:(1)信贷审批自动化:通过协同管理平台,实现信贷审批流程的自动化,缩短审批时间,提高客户满意度。(2)风险管理智能化:利用智能分析引擎,对市场和交易数据进行实时监控,及时发现并预警潜在风险。(3)客户服务个性化:CR

262、M 系统结合数据分析结果,实现对客户需求的精准把握和个性化服务。(4)决策支持数据驱动:为管理层提供基于数据的决策支持,增强决策的科学性和准确性。(5)运营效率优化:通过自动化和智能化工具,降低运营成本,提升业务处理速度。3.方案在数据协同、复用和融合方面展现了以下创新应用:(1)数据协同:方案通过数据中台实现不同金融业务系统之间的数据协同,确保数据一致性和实时性。(2)数据复用:统一的数据服务接口支持各类应用对数据的复用,避免了数据的重复录入和处理。(3)数据融合:通过融合结构化和非结构化数据,方案能够提供更全面的数据分析视角,增强业务洞察力。(4)创新应用:方案利用 AI 技术对融合后的数

263、据进行深度分析,创新金融产品和服务,如智能投顾和个性化金融产品推荐。1.致远互联的“数据协同创新智慧金融”方案由以下几个关键组成部分构成:(1)数据中台(智能 BI):作为方案的核心,集成和处理各类金融业务数据,提供统一的数据服务接口。(2)智能分析引擎:运用机器学习和数据挖掘技术,对数据进行深入分析,为决策提供支持。技术创新方面,一是智能风控模型:利用大数据和机器学习技术构建智能风控模型,实现对信贷风险的精准预测和实时监控。二是个性化推荐系统:根据用户的历史数据和行为特征,为用户推荐适合的金融产品和服务,提高转化率。三是数据驱动的决策支持系统:通过数据分析为管理层提供决策支持,优化业务流程,

264、提升运营效率。应用创新方面,一是制定数据标准:制定涵盖数据类型、格式、命名规范等详细标准,确保数据的一致性和可比性。二是数据清洗与整合:采用机器学习算法对原始数据进行清洗和整合,去除冗余和错误数据,提高数据质量。三是建立数据质量监控体系:设立数据质量监测指标,对数据进行定期评估,及时发现并解决数据质量问题。四是数据加密技术:采用先进的加密算法对敏感数据进行加密处理,确保数据在传输和存储过程中的安全性。申报单位案例背景解决方案创新点9394数据要素 金融服务五是访问控制策略:实施严格的访问控制策略,对不同用户设置不同的数据访问权限,防止数据泄露和滥用。六是安全审计与日志记录:对所有数据操作进行审

265、计和日志记录,以便追踪和调查任何潜在的安全事件。模式创新方面,一是智能对话式分析:有助于中/高层管理者快速做出决策,并生成高质量报告;二是无需专业技术:提升数据配置效率,降低数据配置难度,使得更多的人能够参与到数据分析中来;三是实时洞察业务数据:快速响应业务需求变更,确保数据的真实性和一致性,为决策提供有力支持;四是数据连通:与原有业务报表和数据连通,保证了数据分析的准确性。五是系统以其对话式分析、易操作性和实时响应能力,为企业提供了更高效、更准确的数据分析工具,有助于企业做出更明智的决策,实现更好的业务发展。经济效益方面,一是成本降低与效率提升。通过数据的协同和复用,案例应用显著减少了金融服

266、务过程中的重复性工作和数据冗余,运营成本降低约 20%。同时,利用 AI+数据分析技术,金融机构能更快速、更准确地处理业务,缩短 30%左右的信贷审批时间,提升客户响应速度。二是收入增加与业务拓展。个性化智能投顾服务带来交叉销售机会,增加近 20%的金融产品销售额。数据驱动的精准营销也帮助金融机构更好地发掘潜在客户,扩大业务规模。三是风险降低与投资回报率。实时风险监控系统减少了至少 5%的欺诈交易,避免了重大金融风险事件。数据驱动的决策支持系统帮助企业提升了约 10%的投资回报率。社会效益方面,一是金融普惠及就业推动。通过数据协同和复用,使得金融服务更加便捷、高效,降低了金融服务的门槛。使更多

267、人能够享受到金融服务,使金融服务覆盖率提升约 15%。随着业务扩展和技术创新需求,创造了新的就业岗位。二是风险控制能力提升。通过数据融合创新,案例应用帮助金融机构提升了风险控制能力,减少金融风险的发生,维护金融市场的稳定和安全。三是社会信任度增强。通过人工智能技术和数据驱动的个性化服务和快速响应,提高25%的客户满意度,通过公开透明的数据处理和共享机制,增强了社会对金融机构的信任度,为金融行业的健康发展创造了良好的社会环境。应用成效(十六)数据共享联盟科创企业信贷全流程管理华控清交信息科技(北京)有限公司该项目利用多方安全计算技术,助力工商银行武汉科创中心与多家公司实现多方数据要素融合应用,通

268、过企业订单相关数据、银行融资订单数据、客户回款清算数据等融合共享计算,实现数据的实时更新、共享和验真,为分行掌握企业经营状况提供一种及时、高效、可信的手段,降低银行信贷管理信息的不对称性与不透明性,为信贷业务安全提供坚实保障,从而进一步解决银行不敢贷、少量贷,以及企业贷款难、贷款贵等问题。在多方安全计算技术的加持下,武汉分行找到“数字金融”服务行业市场的新路径,为后续快速打开市场奠定基础,切实将我行科技优势转化为我行金融产品竞争力和价值创造力,也为金融服务产业发展提供了一种创新、安全、可持续的合作范例。目前存在的问题及难点:一是科技行业高速发展,科创企业数量庞大,涉足领域众多,银行在拓客过程中

269、,无法准确识别目标企业;科创企业普遍存在较高的技术壁垒,各类经营数据难获取,无法准确评估企业科创实力。二是大行的传统优势客户主要是大中型企业,对于科创企业客户不够了解。因此,在获得信贷目标客户后,销售人员需要花费大量时间构建客户关系,了解目标客户的行业特点、经营模式和融资需求。三是科创企业为拓展业务,以公司的租赁订单数据资产包为融资依据,进行订单融资业务。银行需要定时对科创企业的租赁订单数据进行核查,以监控科创公司的经营风险。由于涉及科创公司的敏感数据,无法直接向银行开放明文数据,进行核验,导致银行无法快速拓展业务规模。多方安全技术平台以软硬件安全技术为基础,以“数据可用不可见”、“打破数据孤

270、岛”为目标,用户可利用平台实现多方数据的“安全”查询、统计和计算,在保障数据所有权条件下完成数据的融合,提升数据使用的广度、深度和活性。银行查询目标客户在联盟内共享的数据,实现科创企业授信评估、客户触达、贷后监控的全流程业务闭环。通过数据共享联盟,保证联盟成员数据不出库的情况下实现联盟数据的安全实时共享,遇到以下三点问题,一是在客户授信评分计算时同时保护银行的算法模型和科创局的企业数据;二是在客户关系度查询时保护银行的查询意图;三是在客户风险指数计算时保护科创企业的数据。申报单位案例背景解决方案图 数据共享联盟9596数据要素 金融服务针对痛点一通过多方安全计算平台,融合分析科创企业的知识产权

271、、研发能力、发展潜力、科技奖项、投融资信息、标准制定信息、经营信息等数据,构建科创企业的全景画像,助力高效洞察目标客户。针对痛点二通过多方安全计算平台,隐匿查询担保公司、保险公司与目标客户的关系度信息,用于进一步客户触达业务。针对痛点三通过多方安全计算平台,融合计算科创企业的租赁订单相关数据、银行融资订单数据、客户回款清算数据,实现数据的实时更新、共享和验真。技术创新方面,助力工行湖北分行及工行湖北武汉分行科创企业金融服务中心、与武汉科创局合作,拓展外部数据源,创新金融贷款精准授信模式,构建数据中心、湖北分行及合作方三方参与的多方安全技术平台,提升金融风控管理能力。通过设计企业评分密文模型,保

272、障我行企业评估模型参数的安全,同时,系统以密文方式对科创企业数据进行计算,保障企业数据安全,模型最终输出仅包含银行期望的企业最终评分,为湖北分行对高新企业融资需求提供参考,率先实现利用多方安全技术支持科创企业,开创金融业科创合作新模式。模式创新方面,业务投产后可支撑武汉分行对东湖高新区数据库内全量科创企业评估授信逾 400 亿元,打开区域科创金融服务全量地图模式,提高信贷管理效率,解决客户融资需求,实现数据要素的有效使用。经济效益方面,一是构建数据驱动的科创企业授信新模式,有效降低科创金融的风险成本、经营成本,提高金融服务的效率,更好地发挥金融服务实体经济能力;支撑工行武汉分行对东湖高新区科创

273、企业评估授信逾 400 亿元。二是支撑工行武汉分行对东湖高新区信贷目标科创企业的客户触达,效率提升 50%。三是为银行掌握企业经营状况提供一种及时、高效、可信的手段,降低银行信贷管理信息的不对称性与不透明性,为信贷业务安全提供坚实保障,解决银行不敢贷、少量贷,以及企业贷款难、贷款贵等问题。社会效益方面,一是增强数据保护,降低泄露风险:在保护数据本身不对外泄露的前提下实现数据分析计算,达到了数据“可用、不可见”的目的。这种技术在充分保护数据和隐私安全的前提下,实现了数据价值的转化和释放。二是促进数据价值的最大化:不仅增强了数据保护,还在保证原始数据安全和隐私性的同时,完成了对数据的计算和分析任务

274、。这使得数据价值在安全的前提下得到了最大化利用。隐私计算涵盖了信息搜集者、发布者和使用者在信息产生、感知、发布、传播、存储、处理、使用、销毁等全生命周期过程的所有计算操作,从而确保了数据价值的全面释放。三是提升社会信任度:隐私计算技术的应用增强了个人、企业和社会对于数据安全的信任度。在数据泄露事件频发的背景下,隐私计算技术为数据的安全使用提供了有力保障,提升了社会对于数据安全的信心。创新点应用成效图 多方安全计算平台全景画像9798数据要素 科技创新六、数据要素 科技创新(一)创新大脑在科技领域通过数据的汇聚融合,推进科学数据有序开放共享,结合数据科学分析,实现科研最优方案的高效筛选,加速数据

275、驱动的科技创新范式变革,加强基础科学研究与技术创新,助力建设北京国际科技创新中心。北京八月瓜科技有限公司八月瓜打造的“创新大脑”涵盖世界 178 个国家 1.91 亿条专利数据、知识产权数据、科技文献数据、企业信息数据等各类数据 10 亿+,数据实时更新,核心技术研发获得国家科技创新 2030“新一代人工智能”重大专项支持,可提供研发前的科技情报检索分析、科技咨询,研发中的知识产权申请保护、交易运营,专利导航、专利分析,研发后科技成果转化、科技成果评价、技术尽职调查等以创新链为基础,围绕创新全过程的数智化解决方案。“创新大脑”可有效解决“数据卡脖子”问题,彻底改变我国科技情报数据检索、分析长期

276、被国外垄断的现状,为我国科技创新主体提供检索、查新及分析服务,既降低了企业研发成本的投入,又提高了技术研发效率,同时保障了研发数据的安全。1.方案总体构成“创新大脑”利用中文检全球用大规模语料库的构建、基于全量语料的通用翻译模型及知识产权翻译应用模型、基于 AquilaChat 对话模型的专利分析生成模型等技术,实现融合检索、智能分析、AI 报告生成。涵盖简单、高级、批量检索等,提供专利评估、知识图谱、新颖性及产业领域分析等系统。2.方案针对案例核心业务问题的满足情况方案整合全球科技信息数据资源,打通知识产权全链条,提供从创意到产品上市全生命周期的知识产权服务。解决数据孤岛、知识隐性、价值断链

277、、研发盲目等问题,为技术创新提供全面保护与支持。3.方案在数据协同、数据复用、数据融合创新应用情况数据协同方面,通过整合全球及全国多源异构科技情报数据资源,“创新大脑”涵盖世界 178 个国家 1.91 亿条专利、知识产权、科技文献,企业信息等各类数据 10 亿余条,技术创新方面,利用图神经网络算法、基于 AquilaChat 对话模型的专利分析生成模型等技术,实现融合检索、智能分析、生成式 AI 报告等功能,共申请 80 余项专利,获得20余项软件著作权,针对核心算法等技术做了全面的保护,对后进者形成坚实的技术壁垒。模式创新方面,基于“创新大脑”全球科技信息数据,提供从项目的创意立项,技术构

278、思,技术攻关,技术应用,到产品上市整个技术创新全生命周期、全链条的科技创新数智化转型解决方案,满足不同用户不同场景的多样化需求,推动科技创新与产业发展深度融合。经济效益方面,公司已投入超 2 亿元开展“创新大脑”的研发工作,2023 年,基于“创新大脑”开展了平台建设和数据销售等服务业务,营业收入超 1.6 亿元。“创新大脑”注册用户 40 余万,服务科研人员百万余名,有效帮助研发人员高效使用科技信息大数据,寻找和识别技术研发方向,助力关键技术高水平创新,服务客户涵盖中科院、部队系统、航天科工、清华大学、国家电网、中石油、中国华能、大唐集团等 10000 多家单位,促进产学研合作项目百余项,带

279、动经济效益超百亿。社会效益方面,公司获得国家科技创新2030“新一代人工智能”重大专项支持。依托“创新大脑”,公司“构建科技创新全链条服务生态体系”入选商务部“国家服务业扩大开放综合示范区 10 个最佳实践案例”向全国推广,是国家专精特新“小巨人”企业、国家中小企业公共服务示范平台、中国科协全国首批“科创中国”创新基地、“科创中国优秀专业科技服务团”。连续6年发布 全国科技创新百强指数报告,指标体系被科技部 “企业创新积分制”工作指引采纳。入选 2023 年北京市第一批两业融合试点企业拟认定名单(成长型)。并保持数据实时更新。数据复用方面,构建中英文为主,日、韩、法、德、俄等多语种千万级平行语

280、料库,利用机器翻译与跨语言应用实现“中文检全球”。通过跨模态技术实现“以图搜图”,复用多语言专利信息。数据融合创新应用方面,结合语义分析检索、图神经网络算法、可视化技术、知产分析模型及知识图谱技术等,提供智能检索分析、报告自动生成等创新服务。申报单位案例背景解决方案创新点应用成效99100数据要素 科技创新(二)基于可信隐私计算技术的抖音集团数据合规共享与流通实践(三)术语在线北京抖音信息服务有限公司北京市电通电话技术开发有限公司北京抖音信息服务有限公司(以下简称“抖音集团”)作为字节跳动国内信息和服务业务板块,拥有抖音、今日头条、西瓜视频、番茄小说等产品。抖音集团用户中台在业务实践中,积累了

281、大量的用户数据,集团内部多业务均对这些高价值数据有强烈的应用需求,典型场景包括新客推荐、精准营销、账号风控等。然而用户中台的高价值数据因为合规原因不能直接共享给集团内其他业务方,导致数据价值发挥受限。因此,针对抖音集团不同业务间的数据合规安全共享需求,需设计一套科学、易用的评估体系,通过构建完整的数据保护方案,在兼顾安全前提下促进数据要素价值释放。在国家数字经济和知识经济战略导向下,“十四五”规划和“数据二十条”的政策背技术创新方面,一是面对空前的业务流量规模挑战,经深度优化,隐私数据中台 经济效益方面,隐私数据中台的成功实践,在抖音集团内部取得了丰硕的成果,以下列举三个典型场景来说明该案例在

282、抖音集团内发挥的经济效益。一是某新业务需要在业务规则中过滤掉未成年用户,借助用户中台的用户画像数据,通过匿踪查询(PIR)实时获取用户是否属于未成年人,提高了该业务的运营合规性,获取了用户中台的数据价值;二是某成长型业务需要在首页推荐栏位给用户提供更精准的商品推荐服务,借助用户中台丰富的画像数据,通过联邦学习(FL)构建该业务的定制商品推荐模型,CTR 相对提升 1.148%,符合业务部门预期;三是电商主播带货业务需要基于用户中台的用户画像数据,通过多方安全计算(MPC)来对主播粉丝商品购买偏好进行统计分析,以便为主播推荐更精准的带货策略。社会效益方面,隐私数据中台项目在抖音集团的成功探索,形

283、成了企业级的最佳解决实践,对于大型集团企业落地基于隐私计算的数据流通新范式具有标杆性,对行业发展有促进作用;同时也为国家数据局及地方政府合理有序地开放公共数据,发挥数据要素乘数效应,促进数字经济规模化发展,提供了行之有效的参考样例。产品可轻松调度处理每日海量的隐私计算任务,远远领先于传统隐私计算框架。二是面对不可靠和弹性分布式的云原生基础设施,“隐私数据中台”产品深化了高可用和水平扩展设计,能够以极高服务水平运行在上万核的云集群基础设施。应用创新方面,抖音集团实现了隐私数据中台的业务应用与法律风险评估流程一体化,二者互相配合并补位,数据权限、合规审批等功能可在平台内闭环完成。模式创新方面,国内

284、鲜有的致力于服务全集团体系的大中台化产品,支持系统化的数据互通协作共享。覆盖多重技术应用能力,是集成多元化功能的复合型技术平台。功能间可衔接叠加,需求方可以在平台内实现闭环,未闭环的与公司内部各基建平台打通,可用性强。基于集团各业务间合规共享数据的需求,我们建设了一套基于可信隐私计算技术的抖音集团数据合规共享与流通平台隐私数据中台,在实践中不断探索,既好又快地解决了多场景的业务痛点。Jeddak Control Network(JCN)系统负责控制面管理,是基于 C-S 架构的隐私计算联盟信息管理平台,负责各类平台信息(用户、数据、项目、权限等)的注册和增删改查,以及隐私计算任务的发起、中间结

285、果监控和结果的提取上报。Jeddak Data Network(JDN)系统负责数据面管理,是基于 P2P 计算模式的隐私计算核心框架,负责实施计算之间的网络连接、密态数据交互、隐私保护运算。隐私数据中台为了满足丰富的多场景业务需求,经过实践多轮迭代,在技术指标层面实现了多点突破。1.大规模数据处理。隐私数据中台可支持 10 亿级数据的隐私计算,具有较高的运行稳定性;2.能效平衡优化。隐私数据中台可在 4 小时内完成 1 亿级样本联邦训练,并在 1 小时内完成 10 亿级联邦推理。申报单位申报单位案例背景案例背景创新点应用成效解决方案101102数据要素 科技创新景下,术语在线作为专业术语服务

286、平台,致力于构建高质量的多学科中文术语库。这一数据库涵盖生命科学、信息与计算机科学、工程技术学等领域,为 AI 模型训练提供了专业、精准的数据支持。然而,当前在非英语环境中,尤其是在中文应用场景下,大模型面临着输出内容规范用词问题,这在医疗、科技等行业尤为明显,导致专业信息传播受限以及南北医疗术语差异。此外,各行业在数据入表时面临字段不统一的问题,影响了数据的流通性和应用效率。术语在线通过统一术语标准,解决了数据字段不统一的问题,提升了数据录入和管理的规范性,确保数据的规范性和准确性,并提升了数据的流通效应。平台的数据来源权威,包括全国科学技术名词审定委员会及国家标准术语,确保术语的规范性、权

287、威性和唯一性,进一步推动了知识经济和数字经济的融合发展。术语在线通过构建高质量的中文术语库,解决了数据获取难度大、处理复杂度高、术语知识体系建立、大模型输出规范化、数据资产入表数据流通效率等问题。具体方案包括:1.行业应用术语在线通过与医科类大学和众多医院合作,分析与整合医疗术语库,并融入校对审定术语和标准库形成专业、权威、标准的医疗行业知识体系。解决了术语内容与行业结合形成知识体系,有助于行业专业学习以及标准术语差异化的问题。2.大语言模型输出内容规范化利用医疗行业知识体系,通过 AI 技术训练出语言模型,开发智能小术 AI 模型,提供术语知识版权链,辅助创作者学习使用专业术语,提供自动化排

288、版、纠错和全文审核服务,确保内容符合国家标准。有助于大模型输出规范化,形成的智能小术 AI 模型,提供辅助词典服务,由 API 接口销售术语数据,提供便捷的阅读软件内在线查询功能,提升用户体验,减少流失率。同时大模型输出的标准用词,有助于输出内容的规范化。3.加速数据流通有助于数据资产入表通过统一术语标准,解决了数据字段不统一的问题,提升了数据录入和管理的规范性,确保数据的规范性和准确性。通过一站式数据治理服务和入表标准字段的统一,加速了数据流通,有助于数据资产入表。平台的数据来源权威,包括全国科学技术名词审定委员会及国家标准术语,确保术语的规范性、权威性和唯一性,进一步推动了知识经济和数字经

289、济的融合发展。技术创新方面,通过技术训练形成专业领域大模型。术语在线结合 AI 和大数据技术,构建高质量术语库,确保术语数据的专业性和准确性。利用 Hadoop 框架进行文本数据的预处理,并通过 AI 技术对术语名词进行词法、句法、语义和情感分析,生成术语知识经济效益方面,通过高质量术语库的建设,提升了行业教育和科研效率,降低了资源浪费,节约了社会成本。在内容创作方面,提供的智能辅助工具提升了出版效率,节省了人力成本,推动了出版行业的数字化转型。同时形成接口调用的商业模式,服务于医疗行业、互联网产业、数据资产产业,助力各行业通过术语形成的知识库,完成内容输出的规范性以及加快数据流通的有效性,提

290、升行业收入规模。社会效益方面,通过制定统一的术语标准的术语大模型,提升数据入表的规划性和标准化。通过标准化字段,简化数据录入流程,减少错误,加速各行业数据资产的积累与利用。应用于各行业上将名词术语作为大模型训练的基础数据,确保专业内容输出的准确性和规范性。解决当下大模型规范术语知识输出,各行业数据资产入表数据资源的流通效率。图谱,实现智能识别、分类及流转追溯。这些技术创新使术语在线能够训练出专业领域的大模型,确保在各行业应用中提供精准、规范的术语支持。应用创新方面,通过 AIGC 技术生成科普视频和教学视频,结合术语定义以及行业标准和标准委规范,形成以术语为核心的术语知识体系,弥补行业对术语知

291、识理解的欠缺,以及统一术语在行业内的规范性,辅助大模型产业内容规范、数据入表业务加速规范数据流通。模式创新方面,解决行业入表的数据字段统一问题。术语在线与数据局和全国科学技术名词审定委员会合作,制定统一的术语标准,提升数据入表的规划性和标准化。通过标准化字段简化数据录入流程,减少错误,加速数据资产的积累与利用。这种标准化管理不仅提升了数据的规范性和准确性,也为行业数据的高效应用奠定了基础。解决方案创新点应用成效(四)光轮智能合成数据解决方案光轮智能(北京)科技有限公司传统的自动驾驶、机器人等行业数据采集和标注大量依赖人工,成本高且质量难以保申报单位案例背景103104数据要素 科技创新证,同时

292、真实数据难以跨车型、平台使用,造成了利用率低、存储成本高等问题。同时,自动驾驶中大量长尾场景难以捕捉,使得自动驾驶的数据获取拉出了超长战线,模型算法无法突破性提升。此外,AI 发展的下一步方向是通过具身智能(自动驾驶、机器人)进入物理世界,需要大量高质量的 3D 数据来作为 AI 的燃料,但真实数据的供给远远不够。针对上述行业痛点,光轮智能开创性地结合生成式 AI 和仿真技术,为企业落地 AI 提供合成数据解决方案,赋予每个自动驾驶公司、主机厂、机器人企业特斯拉车队量级的数据能力,为企业提供源源不断的高质量 3D、物理真实、可泛化的合成数据。光轮智能目前的产品主要是合成数据解决方案。该方案以一

293、小部分真实数据为蓝本,在仿真的基础上融合生成式AI,全过程通过自研Sim2Real模型,自动泛化各类天气、光照、资产颜色等,目前可覆盖数千个场景,可生成高信息增量的用于算法训练的数据。并基于自研的端到端真实性评测算法保证数据质量和效能。同时合成数据相对于真实数据而言,无需在采集、处理和标注环节投入大量资金。综上,合成数据更加可控、更加高效,并且能批量生产海量数据用于大模型训练,从而加速国内人工智能技术的发展。光轮智能根据客户的需求描述为客户交付高质量、真实、多样化的合成数据解决方案,能够为客户提供准确、可靠的训练和测试数据。技术创新方面,国际首创将生成式 AI 融入仿真,打造引领全球技术创新的

294、 3D、物理真实、可泛化的合成数据解决方案。具备完备成熟的开发工具链,保障按期高质量交付。模式创新方面,合成数据在国内尚处于发展的萌芽阶段,技术要求和市场准入门槛较高,光轮智能从对数据质量要求最高的自动驾驶、机器人、具身智能领域切入,逐步拓展多个横向领域,具有较强的先发优势和精准的市场定位。应用创新方面,光轮智能主要聚焦于为自动驾驶、具身智能、多模态大模型等行业提供合成数据,能实现 99%的视觉真实+物理真实,覆盖数千个场景,具备高生产效率,解决对细分领域丰富度的高要求、3D 物理真实的动态场景数据的高需求等痛点。社会效益方面,光轮智能的合成数据解决方案不仅提升了人工智能大模型的训练效果,还填

295、补了真实数据利用率低、长尾场景缺乏的问题,保证了多样化场景下的数据供应,从而加速了国内人工智能技术的发展。光轮智能的合成数据解决方案在国际顶级创业赛事HICOOL 2023全球创业大赛中荣获二等奖,被北京市政府评选为北京人工智能数据伙伴,成为唯一的合成数据厂商。2024 年,光轮智能团队与上海人工智能实验室(上海 AI 实验室)联合推出并开源自动驾驶 3D Occupancy 合成数据集“LightwheelOcc”,被用于CVPR2024 自动驾驶挑战赛和 China3DV2024 挑战赛。这不仅提升了公司的知名度,也推动了整个行业的技术进步和社会认可。经济效益方面,光轮智能公司通过其创新的

296、合成数据解决方案,在自动驾驶、机器人以及具身智能领域取得了显著的应用成效。光轮智能提供的合成数据大大降低了企业在数据采集、处理和标注环节的投入,显著提高了数据利用效率和企业运营效率。面对市场上迅猛增长的合成数据需求,光轮智能坚持高质量高效率地交付合成数据,现已交付多家国内外头部主机厂、Tier 1、自动驾驶公司数千万商业订单,服务量产落地以及端到端算法预研,累计服务客户几十余家,交付数据上亿帧,积累场景数百万个。解决方案创新点应用成效图 积水自动识别案例105106数据要素 科技创新(五)基于 IPv6 和数据空间技术的科研科创数据跨境共享下一代互联网关键技术和评测北京市工程研究中心有限公司科

297、研科创数据要素需要跨机构、跨学科、跨领域间的协同创新,这就涉及传输效率和安全的问题。一方面,随着合作办学模式的普及,学校各分校区之间需要解决教学系统及科研数据跨境互通和管理问题;另一方面,随着科研活动的日益复杂化和全球化,不同高校及机构间在开展人才培养、科研创新、学术交流和行政管理等多业务场景中,面临着多样化的个人信息处理需求;此外,由于国家和地区间的法律法规、政策差异,主体间存在不愿、不会、不敢共享数据的问题,阻碍了产学研合作及科技成果转化。本案例从解决跨域利用与保护切入,致力于提供技术和信任双重保障,实现数据的可见、可用、可监管,促进科研科创数据流通共享和价值提升,为更多行业带来示范。案例

298、立足北京、协同粤港澳、面向世界,通过开发搭建基于 IPv6、数据空间和区块链的数据基础设施及内嵌规则的数据管理能力,建设了全球首个开放、可信的科研科创数据空间,促进数据的有序、安全、高效流通和共享。面对不同校区间的数据流通管理需求,建设了基于 IPv6 的科研数据跨境专网,开发并实践了基于底层网络对上层数据流通的管控能力,形成了“规则+管理+技术”的数据保护和数据跨境服务平台,解决了澳门科技大学不同校区间教学系统及科研数据的互通问题,并以澳门为桥头堡打通了中国到欧盟的科研数据传输通道。面对个人敏感信息保护需求,工程中心搭建了“澳门科技大学科研数据跨境流动安全管理平台”,该技术方案通过 CCRC

299、 国内首个数据出境认证现场评估并获得国内第 1 号个人信息保护认证,同时获批澳门主管部门数据流通到内地的跨境许可。针对主体间不愿、不会、不敢共享数据的问题,下一代互联网国家工程中心(北京)牵头,联合澳门科技大学、香港大学经管学院、香港科技大学、香港中文大学、北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院等 6 所高校科研机构,共同构建了科研科创数据空间,形成联盟机制协作管理,实现了京粤港澳地区科研数据的互联互通,并将扩展到更多区域和主体。经济效益方面,实现数据流通和管理的降本增效。案例实现数据出境全流程的线上化管理,实现科研数据便利化互连,支撑科研协作,既能提高数据传输效率,又降低了运维管理成本,单一

300、参与单位可节省数十万运营成本。与此同时,项目提高了科研水平,带动产业协同发展。一方面,案例汇集学者和科研项目信息,便利科研项目合作和科研数据供需匹配,节省了大量的时间和经费;另一方面,案例推动校企联合实验室数据共享,避免重复研究,促进校企合作,实现生物制药、人工智能、大模型训练等领域的科研资源的高效利用,创造和节省了数百万元的经济价值。社会效益方面,一是实现了创新数据流通实施路径。案例基于 IPv6 和数据空间技术,探索出一条信息技术赋能数据流通的路径,实现以底层网络对上层数据流通管控的特色模式,相关成果受到国内外组织的推介,对于行业的数据要素安全共享、有序流通和创新应用具有示范效应。二是促进

301、了国际合作和科技成果共享。构建的全国首个科研科创领域的数据空间,推动了北京与粤港澳地区多所高校科研数据的互联互通,并打通了连接中国-欧盟的科研数据流通通道,未来将扩展应用至全球更多高校科研机构和科技企业,有助于加强国际科研交流与合作,共享科技成果。模式创新方面,利用数据空间技术提供分布式数据处理和交换能力,机构以联盟机制协作接入并管理数据空间,形成可信的数据管理系统,保障了数据所有权。为数据共享提供技术和信任双重保障,解决主体不愿、不会、不敢共享的顾虑。在管理机制上,搭建了科研数据跨境流动安全管理平台,整合了数据跨境传输的三种机制,具备数据出境、个人信息保护两项评估能力,为数据全生命周期提供保

302、护力,实现了数据出境全流程的线上化,降低数据出境成本,提升数据管控与合规水平。技术创新方面,首次践行基于 IPv6 技术推动数据流通的解决方案,利用 IPv6 技术特性及 SRv6、iFIT、APN6 等拓展技术,实现对数据进行标识、分级分类、溯源和监管,大大提升了数据流通效率及数据管理能力。申报单位案例背景解决方案应用成效创新点图 基于 IPv6 和数据空间技术的科研科创数据跨境共享107108数据要素 科技创新(六)知识计算引擎驱动的科技产业情报数据平台(七)神州数码金税四期数据安全整体解决方案中科天玑数据科技股份有限公司中国科学院计算技术研究所中科曙光南京研究院有限公司神州数码集团股份有

303、限公司 为贯彻中办、国办印发的关于进一步深化税收征管改革的意见,落实局领导关于面向国际科技创新需求,着眼于支持科技产业升级转型、助力“一带一路”科技合作、服务地方经济发展,研制知识计算引擎驱动的科技产业情报数据平台。主要面临以下几个问题:一是科技信息过载,实际工作中需要大量人力从事网络信息采集、筛选、分析工作。二是信息数据共享、重用度不高,数据应用体系缺乏,使用效率低。数据碎片化明显,难以跨单位、跨项目共享、重用,存在重复建设等现象。三是多源异构数据统一处理复杂,亟需深度知识挖掘工具。不同类型数据(如结构化、半结构化、非结构化)、不同格式数据(如图片、文本、网页等),需要对多源异构数据进行梳理

304、、挖掘,形成高价值的知识,发挥应有的价值。1.针对科技信息过载,消耗大量人力采集、筛选的问题科技产业情报数据平台支持对特定领域多种来源、多种类型、多种模态数据的定源跟踪与自动采集。支持全网主题词过滤与采集(元搜索)、或者特定网站栏目采集两类模式。支持用户自定义网址的采集,支持自动化抽取及数据自动分类打标签。2.针对数据碎片化明显,缺乏应用体系,难以共享、重用,使用效率低的问题对不同网络渠道收集的多源异构数据,按业务应用体系进行自动过滤、去重、筛选分类,构建领域数据体系。根据数据中的关键人物、事件地点、相关机构、时间窗口、事件领域分类等关键要素信息进行自动提取,形成海量数据的规范化分类标签体系,

305、提高复用效率。3.针对多源异构数据进行梳理、挖掘,形成高价值的知识信息通过智能搜索平台、知识图谱引擎、量化建模分析平台对动态新闻、专题报告、博客信息等网络数据进行知识抽取和智能分析,形成时间域、空间域、技术领域中的事件脉络、态势地图、敏感事件监测、发展趋势分析等深层知识。从而支撑技术监测预警、人才监测预警、机构监测分析、科技成果分析、产业链图谱等业务应用。技术创新方面,一是科技异构数据知识抽取与统一表示技术。提出多源科技数据深度采集与结构化知识抽取方法;解决科技大数据非结构化科技数据获取难、细粒度结构化知识不易抽取、多来源异构数据缺乏有效结构化统一表示、难以融合等问题;二是科技知识经济效益方面

306、,基于海量的科技产业数据,中外专利数据4500万+,中外论文2.1亿篇,中外科研项目 300 万+,中外人才 1.1 亿+,中外企业/机构 800 万+,技术领域标签 74万+,海量数据在实际融合处理中,产生明显乘数倍应用效益。成果为中国工程院、中国科学技术发展战略研究院、军事科学院、天津市、河南省等 5 家重要科技单位提供全球科技情报实时监测预警。提升相关科技部门对海量科技产业信息的采集、管理与分析效能,预测国家、特定产业重大科技趋势,为国家和地方的科技产业发展提供量化决策支撑。社会效益方面,提升政府科技服务效能,促进智慧政府发展。一是成果的问题解析技术应用于国家网络安全宣传周的线下知识问答

307、互动,服务政企单位 5000 余人次,提升公众的网络安全技能;二是知识快速构建技术应用于“疫情通”信息服务模块,疫情期间服务全国 267 万余人次,为特殊时期防疫抗疫做出重要贡献;三是专家库应用于中原科技城“人才引进一件事”,实现毫秒级人才审核,服务 16 个国家及地区 10 余万人次,首创河南人才服务新模式。图谱快速构建。基于知识计算引擎,解决在科技知识图谱中自动化构建效率低、跨领域隐含知识推理能力弱、用户查询意图解析难等问题。应用创新方面,面向业务应用,针对科技产业数据的层次关系、时序关系、属性关系的发现、关联、融合分析技术,解决知识融合多源关系和属性预测的难题,解决领域知识图谱多层属性融

308、合和时序演化预测准确率低等问题,支持知识计算引擎驱动的科技产业深层情报的高效分析。申报单位申报单位案例背景案例背景解决方案创新点应用成效109110数据要素 科技创新网络安全、数据安全工作的批示指示精神,根据金税四期(以下简称“金四”)项目建设要求,需要建立科学、高效、安全的应用支撑平台。“以数治税”是第四期金税系统的核心命题,面向全国的个人和企业海量的数据,怎样建立更安全、完善的保障和支撑成为一道重要的必答题。税智撑平台作为金四数据对外服务的扎口,需要通过数据安全管控功能对数据的出口进行统一的安全管理,对敏感数据的访问要有完整的权限管理、数据脱敏、数据水印、数据溯源、数据审计,形成完整的闭环

309、管理。1.以数据分类分级作为抓手全面梳理企业数据资产、面向业务场景的数据安全防护解决方案、微服务架构,1+N 的部署模式、支持多节点部署,实现可拓展和高可用。2.提供统一数据入口,包括金三统推系统、金四电子改革化系统、省局现有数据平台、外部门数据所有数据进入税智撑平台,都将纳入数据安全管控平台统一管理。数据安全管控功能,可以对所有入口的数据进行统一的分类分级管理,对所有数据出口的系统提供数据安全共享能力、数据脱敏的能力,对所有的数据访问行为进行监控、预警、分析。数据库审计,数据库的数据安全访问通过网络交换机的旁路监控,数据审计功能将访问行为数据采集到数据安全管控平台进行预警、分析。数据安全服务

310、中心,包含数据分类分级服务、数据水印服务、数据脱敏服务、数据溯源服务,注册到云服务集成平台后对各个系统提供数据安全接口服务,数据安全服务中心的服务是基于数据安全管控功能建设的。3.统一的数据安全服务能力,建设统一的数据安全公共服务中心,面对各个项目组开放数据安全服务能力;统一的数据安全管理,税智撑平台作为金四数据对外服务的扎口,需要通过数据安全管控功能对数据的出口进行统一的安全管理,对敏感数据的访问要有完整的权限管理、数据脱敏、数据水印、数据溯源、数据审计,形成完整的闭环管理。统一的安全规范制度,对金四所有系统的数据按照统一的分类分级标准进行数据的分类分级,对不同敏感级别的数据制定相应的安全管

311、理规范给各项目组数据安全工作提供指导,同时通过数据审计系统对数据的访问进行扫描监控,落实数据安全管理规范的执行。社会效益方面,数据安全体系的建立,构建从决策层到技术层、从管理制度到工具支撑,自上而下贯穿整个组织架构的完整链条,通过管理体系与技术体系的结合,实现企业数据安全的真正落地。经济效益方面,为企业提供税务数字化转型基础设施,结合企业自身业务形态进行充分融合帮助企业在建设合规的数据安全管理体系的同时融合业务流程与业务需求。通过数据安全技术能力,为企业健康安全发展提供全面支撑,推动经济持续健康发展。应用创新方面,数据安全管控平台以数据分类分级作为抓手,全面梳理企业数据资产,以行业数据分类分级

312、标准为依据,覆盖多个行业分类分级策略模板,解决企业数据资产梳理困难,分类分级管理办法难落地的问题。平台根据不同角色制定不同的数据访问策略,例如业务人员(根据业务条线细分)、运维人员、开发测试人员、分析人员、外包人员、数据共享第三方等,在不同场景下,研究数据的使用需求,满足数据被正常使用的目标下,完成相应的安全要求和安全工具选择,是面向业务场景的数据安全防护解决方案。模式创新方面,神州数码以“产品+服务+能力”的方式,把自身的数据治理和数据安全能力进行模块化输出,针对不同数据安全场景提供数据安全能力,包括基础安全能力、数据加密、数据脱敏、数据水印,同时提供数据应用安全能力,包括分类分级管理、静态

313、脱敏管理、数据安全共享管理、动态脱敏管理。技术创新方面,融合机器学习、数据标识、大数据分析、关联分析、去标识化处理、访问控制等技术。从数据采集安全、数据传输安全、数据共享安全、数据交换安全等多个维度对数据进行安全防护,可帮助用户对结构化和非结构化数据进行数据治理(资产统计、分类、聚类、分级、密级标识等)、安全管控(数据加密、权限管理,数据脱敏、应用准入、行为审计等)、态势感知(趋势分析、风险预警、精准溯源、风险人员画像等)。以企业数据分类分级作为切入点,通过提供数据安全防护能力,建立敏感数据安全防控体系,为用户的核心数据资产提供全生命周期的安全防护,实现数据安全保护、合规性和敏感数据管理的业务

314、目标。同时,在确保企业敏感数据安全前提下,满足各个业务场景的实际使用需求,实现安全与发展的动态平衡。解决方案应用成效创新点图 数据安全管控平台111112数据要素 科技创新(八)CERNET 运行大数据资源系统(九)3D 数据资产流通服务平台赛尔网络有限公司寰宇信任(北京)技术有限公司中国教育和科研计算机网 CERNET 简称教科网,是由国家投资建设的全国学术性计算机互联网络,是我国第一个全国互联网主干网,支撑了多项国家教育和科研重大应用,是世界最大规模的国家学术互联网,国家教育现代化重大基础设施、互联网人才培养高地和互联网关键核心技术研发创新基地。CERNET 接入用户是以高校和科研单位为代

315、表的团体用户,网络行为复杂而特殊。随着教育信息化和在线教育的发展,CERNET 承载着越来越多的教学、科研和学术活动,网络流量迅猛增长。传统的网络流量管理方法无法有效应对复杂多变的网络环境和应用需求,出现“数据孤岛”现象,甚至导致网络管理效率降低、安全隐患增加等,进而影响用户网络体验和互联网科研创新。随着虚拟现实、空间计算、AIGC 等新一代信息技术的崛起,3D 模型、3D 数字人、3D 场景等 3D 数据资产正逐渐成为数字内容的主要载体,3D 数据资产的生产投入、数量及质量以指数增长,3D 数据要素的作用愈发受到重视。3D 数据是价值最高的数字内容载体形式,其中不仅具有内容多样性,包含了丰富

316、的上下文信息、视觉特征、声音信号以及多模态交互内容,更包含了大量现实生活场景和专业领域内容,能够帮助大模型更好的理模式创新方面,通过构建一体化的教科网数据要素平台,实现了从数据收集、处理到共享、价值释放的全流程管理,克服了传统模式数据分散化和弱关联缺点,依托平台化运营模式。应用创新方面,平台通过整合先进的大数据和人工智能技术,创新性地实现了网络流量的实时动态监控和智能故障诊断。平台利用数据驱动的方法优化网络资源配置,提高应急响应速度,实时识别并自动响应网络安全威胁,有效提升了网络运维效率和用户的网络体验。此外,通过构建用户网络行为画像,平台能够精准满足用户的个性化需求,并在保障数据安全和合规性

317、的基础上,推动网络服务向更高质量和智能化方向发展。1.网络环境和应用需求复杂多变,传统网络流量管理方法难以有效应用引入“数据要素”概念并建立大数据资源系统。通过多源数据融合和时空网络数据的综合分析,提取其中规律性网络模式和流量特征,实时监控和分析网络流量,以支持网络的实时监测、安全管理和性能优化。2.数据孤岛问题,网络数据治理困难为解决数据孤岛和提升数据治理效率,本系统建立了全面的数据共享与协同机制。通过统一数据格式和标准,实现了主干网流量日志的统一存储与备份监管,并构建了一个分权分域的流量特征管理体系。这些措施优化了数据流通,加强了数据的安全性和合规性。3.基于可信数据要素的自动化决策在日益

318、复杂的网络环境中,为提升网络运维的应急响应效率,引入基于可信数据要素的自动化决策机制。这一机制能够实时分析网络状态,自动预测和调整网络流量,对于检测到的异常流量,如恶意攻击,系统可自动进行流量引流、清洗或封禁,确保网络的稳定运行和安全。技术创新方面,引入了数据聚类、模式识别等大数据分析技术,提升了数据处理能力和效率,实现网络流量的实时监控和预测,通过数据中台技术实现了数据的标准化、规范化管理,为数据协同处理提供了基础。经济效益方面,本案例通过优化网络资源配置,提高了网络带宽利用率,降低了运营成本与人力成本。同时提升了用户体验,吸引了更多用户,并带动了 IDC/ICP 等资源业务增长。识别业务内

319、容和流量特征进行服务质量分级保障,基于业务需求的数据要素定制化程度越来越高,可以满足更多高校用户需求,包括支持科研创新工作。社会效益方面,本案例识别并处理了多起网络异常事件,为师生提供了更加稳定、高效的网络学习环境,推动了优质教育资源共享和教育公平。通过数据共享为科研人员提供了丰富的网络数据资源和知识服务,支持开展跨学科、跨领域的协同创新活动,加速了科学研究的范式变革,推动了教育数字化的升级发展。申报单位申报单位案例背景案例背景解决方案创新点应用成效113114数据要素 科技创新解物理世界规则乃至社会人文规则,对于训练能够理解和生成视频、3D 内容的大模型至关重要(如视频理解、语音识别、语音合

320、成、唇语识别、情感分析及虚拟人生成等),同时能够极大的降低影视动漫、游戏元宇宙、数字孪生等行业的制作成本。然而,3D 数据流通存在权属复杂、加工成本高、授权场景复杂、难以监督越权使用等问题。具体问题如下:一是数据存在类型繁多、格式不统一、使用场景复杂等技术问题,导致资产梳理及加工成本较高,需要技术加人工手动处理,无法做到完全自动化。二是数据难以大规模流通复用,呈“烟囱式”发展,由于企业担心竞品盗用,利益纠纷等问题,不愿意把自己的 3D 数据资产拿到市面上流通和共享,导致 3D 资产只能在企业内部流转,2022 年 12 月 30 日,美国计划将烟囱式割裂数据聚合成战略资产,而国内高质量数据源还

321、以闭源为主,缺少分享机制。三是数据安全和隐私保护问题,目前第三方平台上流通的 3D 数据资产主要来自个人创作者和中小型工作室,由于缺乏有效的版权保护,盗版问题普遍存在。大中型 3D 企业鲜少通过第三方平台流通复用 3D 数据资产,因为它们被视为核心资产且存在版权担忧。同时各企业 3D 数据资产制作格式及制作标准不统一,导致各企业资产难以直接相互复用。1.数据存在类型繁多、格式不统一寰宇信任作为中国数字版权管理标准(ChinaDRM)生态运营中心,在市科委中关村管委会的指导和支持下,在石景山区牵头建设“3D 云渲染引擎生态共性技术平台”,通过研究 3D 格式转换共性技术(包括 3D 模型格式转换

322、共性技术,3D 材质数据格式转换共性技术,3D 动作捕捉数据格式转换共性技术等)解决各企业 3D 数据资产规格不统一的难题,形成集 3D 资源资产化、3D 数据资产确权、3D 数据资产授权管理等功能于一体的完整技术服务链条,并联合北数所提供 3D 数据资产流通所需的各项技术服务、数据运营服务及数据经济服务。2.数据难以大规模流通复用,呈“烟囱式”发展平台提供 3D 资源梳理服务,帮助企业将 3D 数据资产分类分级,标准化标注信息及描述信息,并基于北数所进行资产产权登记;平台提供 3D 数据资产数据运营服务,帮助企业实现 3D 资源资产化。将企业 3D 资源根据不同行业数字内容制作需求、不同大模

323、型企业训练需求,分别转化为适应不同需求场景的资产包,并进行云上安全可信存储,便于后续流通。3.数据安全和隐私保护问题平台为 3D 数据资产流通提供版权信息登记及许可证管理服务等技术服务,推出了全国首个支持3D隐形水印版权信息嵌入服务,能够解决企业对核心3D资产违规流通的担忧。在资产流通时,会在资产包中通过 3D 隐形水印技术嵌入不可见不可删除的版权信息及授权许可信息(授权起止时间,授权对象,授权应用范围等),并进行区块链登记。一旦发行资产违规流通,将以区块链登记的水印信息作为证据,要求资产泄露方进行整改及赔偿。技术创新方面,国内首个正式商用的 3D 隐形水印技术,行业最全面的 3D 格式转换共

324、性技术(包括 3D 模型格式转换共性技术,3D 材质数据格式转换共性技术,3D 动作捕捉数据格式转换共性技术);模式创新方面,一是一方面首创性的为 3D 数据资产企业提供从资产梳理、技术服务、资产包生产及资产包经营的完整服务;另一方面通过构建标准化的 3D 数据资产库,为北数所等数据交易所提供标准化专业性的资产库,降低数据交易所在 3D 专业领域的业务难度,极大降低 3D 数据资产流通难度,提高 3D 数据资产流通效率。二是平台通过与第三方签订战略合作协议组建协同研发创新机制,建立合作成员/资源准入和退出机制、会员服务机制、资源共享机制、成果扩散机制等一系列相关政策和措施,吸引产业链上下游的龙

325、头企业、协会联盟、高等院校、科研机构以及 3D 内容创作者成为平台的会员,秉承“平等、自愿、互惠、互利”的原则,在平台上进行技术、资源的共享以及合作开发,汇集各方力量,形成“产学研用”相结合的模式。经济效益方面,平台预计三年内入驻传媒教育、影视动漫、元宇宙、游戏等行业头部3D 数据资产企业不少于 50 家,汇集 1000 万个以上规模的高质量 3D 数据资产,为 20家以上的大模型企业提供高质量数据集,实现 3D 数据资产交易复用不少于 1 亿个,成为国内最大的服务于 3D 数据资产企业的资产服务平台。社会效益方面,平台旨在促进企业核心 3D 数据资产流通,助力虚拟现实与元宇宙产业发展,助力国

326、产 3D 引擎发展,助力国产大模型企业发展。2024 年 1 月,平台与北京国际大数据交易所等合作伙伴共同探索数字经济中3D数据(数字)资产的新产业、新业态、新模式,提供 3D 数据(数字)资产共性技术服务,率先建立了 3D 资产流通全链条服务,服务数字科技及数字资产头部企业“中影年年”针对大模型训练需求生产出了格式标准、标注明晰并嵌入 3D 版权水印的 3D 高质量数据集,此举不仅实现全国首例针对大模型训练的 3D 高质量数据集资产登记,还积极推进该类数据集的首笔挂牌交易。平台被评为北数所优秀数商,获得资产登记单项奖。平台通过集结多方力量,联合首批 16 家 3D 资产头部企业发起了“3D

327、数字资产生态伙伴计划”,共同打造我国在 3D 数据资产流通的完整生态,构建标准化交付流程,建立生态信任体系,形成行业标准,以助力行业健康持续发展。解决方案创新点应用成效115116数据要素 科技创新(十)AI+知识产权大数据创新平台北京星河智源科技有限公司知识产权数据库作为高科技竞争的首选情报资源,对避免重复研发,提升创新效率,实现高质量的科技成果产出具有重要作用。在国内加强自主可控知识产权数据库建设的背景下,平台对保护我国自主研发的关键核心技术成果、有效突破产业瓶颈、防范化解重大风险,保障国家科技安全和经济安全意义重大。也面临以下难题:一是,全球知识爆炸环境下,如何全面、准确、及时的获取科技

328、创新情报正难上加难;二是,高质量创意难、专利撰写难、知识产权管理运营难亦是科技创新链条中的典型问题;三是,从市场现有解决方案来看,往往伴随着时间、成本及效果无法保障等附加负担,对问题改善作用甚微。在科研创新相关的知识产权数据库管理应用软件领域首创“跨语种知识产权语义检索多模型融合技术”,建立了立足中国、涵盖世界的知识产权大数据库,拥有 1.82 亿+全球专利数据,1.5亿+期刊数据,0.8亿+商标数据,覆盖全球200+国家和地区,涉及物理、化学、电学、机械等众多领域。打破了西方长期对我国知识产权数据库、知识产权分析工具等进行的深度布局,从源头保障我国科技创新自主可控和数据安全。针对专利文本不同

329、段落写作特点构建针对性模型算法,解决了单一专利检索算法模型针对性不强、多语种处理弱问题,提升了专利检索的准确率和检索效果。突破了基于知识产权大数据的知识图谱智能构建及建模技术。引入人工语言规则,自动发现文献中新的实体和关系,并将新发现的实体和关系扩展到种子知识图谱,通过机器学习方式,学习到新的特征提取语言规则,经过不断迭代建立多领域完备的专利知识图谱。针对创新效率低、成本高、进展慢、周期长等痛点问题,星河智源依托专利文本生成大模型 IP-LLM、高精度的可专利性评估体系以及垂直领域智能语义引擎,推出专利智能撰写、交底查新、专利申请前评估等核心产品。技术创新方面,一是采用语义智能结合图像智能的多

330、模态检索技术,实现检索结果准确率和检索效率大幅提升。二是通过深度适配全量专利数据的自然语言预训练工程,实现基于专利特征的文本生成模型,打造了知识产权垂直领域大语言模型。应用创新方面,一是基于和权威机构多年紧密合作整理出的上百条专家规则,结合前沿的基于 Transformer 机制的 NLP 算法模型和传统的 LCS 内容查重算法,构建了全方位、经济效益方面,平台产品已赢得国家知识产权局、国防知识产权局、中科院、清华大学、武汉大学等政府机构、高校和科研院所,以及科达制造、立讯精密等龙头企业的认可。在检索方面,平台智能检索引擎在功能上实现了,Y(新颖性和创造性)类专利文献的精准检索,准确率行业领先

331、。实现通过一个简单的指令就可以智能完成原先费时费力的人工检索工作,工作效率可提升 50%。针对从创意到 IP 的过程,发明创新者可在数秒间精准查询全球创新情报,获得目标解决方案,从源头提升创意质量。并且,过去 20天左右才能完成的专利申请文件撰写工作,现在基于用户创意,通过平台 2-3 天就能完成。此外,依托 AI 专利评估模型,平台能筛查出 90%以上的非正常、低质量专利申请,避免重复研发的同时,大幅降低企业专利保护费用,有效节省研发经费。在知产管理方面,平台可有效解决知识产权管理成本高、流程繁琐、价值难发挥等问题,大幅降低人力成本和时间成本。社会效益方面,一是在知识产权强国建设背景下,平台

332、坚持自主可控建设,对保障科研安全和国家安全意义重大,具有行业示范作用。二是提高了决策效率,缩短了研发从立项到运营的周期,降低了研发风险,更多的研发和产业化尝试获得了现实可能性。高精度的可专利性评估体系。二是基于前沿的 GPT 生成式预训练大模型技术,实现了专利数据深加工模型,可从专利文本中精准挖掘、加工和生成高价值发明要素。模式创新方面,平台新推过程式交互生成模式,实现专利生成过程可干预、生成结果可引导,有效增强专利文本可塑性。申报单位案例背景解决方案创新点应用成效117118数据要素 文化旅游七、数据要素 文化旅游(一)基于大模型和数字人技术的 AI 导游围绕“演艺之都”“博物馆之城”等建设

333、,融合利用文学、美术、戏剧、影视剧、文物、非物质文化遗产、民族民间文艺、动漫等数据,挖掘文化数据价值,提升文物保护水平,助力全国文化中心建设。北京奇虎科技有限公司目前很多文博场馆、旅游景区主要通过线下人工进行游客服务,面临人工成本高、服务质量参差不齐、知识获取不完整等问题,使景区场馆很难提供稳定高效的导游导览服务,且易产生舆情问题。同时景区场馆等都有扩大营销范围的需求,通过打造数字人进行品牌宣传,也可提升自身品牌价值。基于以上需求痛点,急需人工智能等新兴技术加持,通过互联网手段为游客提供创新应用服务。难点一:景区场馆数字人形象建设,希望打造专属的 IP 形象,突出品牌和个性化。难点二:景区场馆海量的历史文化和旅游行业知识,如何让数字人能够自动化学习,并根据游客的咨询对话提供精准化服务是本次效果的关键。难点三:基于数字人形象的宣传介绍和引导,提升自身品牌价值。1.打造景区场馆专属数字人 IP

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