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1、231序言在數字經濟飛速發展的時代背景下，數據已成為新的生產要素，是推動經濟社會高質量發展的關鍵力量。作為中國西部地區的重要城市，成都積極響應國家關于數字經濟發展的戰略部署，以創新為引領，不斷深化數據要素的開發利用，探索數據賦能城市發展的新路徑。近年來，成都以“智慧蓉城”建設為牽引，不斷完善城市數據資源底座，持續推動公共數據資源開發利用。從成立政府數據資產運營主體，出臺成都市公共數據運營服務管理辦法，到建成公共數據運營服務平臺，成都在數據要素市場化方面進行了積極探索和實踐。通過統一授權集約化運營模式、拓寬二級數據產品場外流通渠道、以“蓉數公園”為載體培育產業生態等措施，加快構建數據要素賦能體系

2、，特別是“管住一級、放活二級”的數據資源開發利用新模式，有效解決了數據要素流通過程中“有數不敢供”“用數找不到”“有數不會用”等問題，為數據要素的高效配置和充分利用奠定了堅實基礎。本案例集旨在集中展示數據要素領域取得的一系列創新成果與實踐案例，為全國乃至全球的數據要素開發利用提供有益借鑒和參考。案例集精選了72個具有代表性的典型案例，涵蓋工業制造、現代農業、商貿流通、交通運輸、金融服務、科技創新、文化旅游、醫療健康、應急管理、氣象服務、城市治理、綠色低碳、智慧教育等多個行業領域。這些案例以業務問題為導向，以場景功能設計、困難突破為重點內容，充分展示了成都以及廣大數字經濟生態企業在數據要素開發利

3、用方面的創新能力和實踐成果。展望未來，成都將繼續以創新驅動發展，深化數據要素市場化改革，加快構建數據要素市場體系，推動數字經濟高質量發展。我們堅信，通過持續的努力和探索，成都將成為全國乃至全球數據要素開發利用的標桿城市，為數字經濟時代的城市發展貢獻更多智慧和力量。2024年 11月 8日12目錄數據要素工業制造數字質檢賦能新型顯示產業鏈降本提質增效.5成都建工混凝土企業管理系統.10成都建工裝配式智慧工廠管理平臺研發及應用 .13釩鈦特鋼新材料數據庫與智能設計平臺.16數據要素賦能泛半導體制造業產業數字化.19數字化管理系統賦能工業制造企業塑造現代數字化企業管理新范式.22數據要素 現代農業數

4、據驅動農業產業鏈轉型升級.25農產品“數字倉融通”.29農業數據智能化應用輔助提升現代農業生產管理水平.32現代都市農業全場景數字化解決方案.35四川新希望華西牧業智慧牧場.38數據要素 商貿流通彭州市標果(西南)智慧農產品供應鏈服務基地暨結算中心項目.40積微物聯大宗商品電子商務平臺.44基于“貨易通+”的全產業鏈數智小生態場景.47“數據要素”跨境電商智能客服系統.50數據要素 交通運輸成都未來科技城智能網聯交通數據要素創新應用.54軌道交通智能數據優化系統 .595G車路協同云控平臺.62 強化數據應用，運輸安全無憂行 .65數據要素 金融服務基于金融領域聯防聯控的多跨數據金融服務場景.

5、69“5+1+N”空港保理場景數字化系統.72數據要素 科技創新低碳魔方.75基于數據要素 構建一體化網絡安防體系.78數據要素 文化旅游九寨溝智慧旅游大數據綜合管理平臺 .83智慧公園、景區建運一體數字化解決方案.88多源數據要素助推節假日文旅市場高質量發展.93數據要素 醫療健康公共衛生事件應急指揮調度系統.96智慧醫療綜合服務.99校園疫情“苗頭”監測預警及處置平臺.101智慧醫療綜合服務.104東軟“保易通“保險服務平臺.1075G 遠程名醫館在提升區域醫療服務水平的運用.110BioAI生物藥物研發平臺.112衛生健康賦能基層治理.115基于業數一體的多模態醫療行業數據集建設.117

6、數據要素 應急管理 推動數據融合，筑牢消防安全線 .121構建產業協同數據要素生態圈賦能大型流域水災害防控場景.124智慧燃氣安全管理平臺.128環城生態區多元業務高效協同一體化平臺.13334國家工業互聯網標識解析安全應急行業公共服務平臺.136成都市城市安全風險綜合監測預警平臺.140化工園區安全管控系統.143應急救援融合指揮調度系統.146武侯區城市安全“一張圖”.149“消智云”消防產業鏈生態 .154危險化學品安全生產風險監測預警系統.158物聯網大數據融合應用實現森林防火全天候智能化監測預警.162數據要素 氣象服務氣象災害風險普查成果應用 筑牢氣象防災減災第一道防線.166成都

7、市大氣網格化微站（降塵）服務.170 金堂縣沱江上游暴雨洪澇預警平臺.175數據要素 城市治理數據要素驅動現代化水庫建設及運行管理.178“智慧武侯”城市運行管理平臺 .181數智化復合用工平臺.185微網實格智慧治理系統.188崇州大劃街道微網實格數字街區.194數智賦能城市治理“一網統管”.197AI數智網格員.200“智慧城運平臺”賦能城市服務精細化管理.203人氣街區智理.207“第三代”數智化大廳政務服務能力全渠道提升綜合解決方案 .209產業經濟大腦.212智慧養老服務平臺.215數據要素推動內澇智治提級增效.218貫通多行業數據提升大氣環境精細化管理水平.221“數據要素城市治理

8、”構建城市治理要素“一張網”為基層賦能減負.224社會治理端驅動基層治理創新.228數據要素 綠色低碳建筑垃圾處置監督管理信息共享體系.230數據賦能精準施策，助力流域高效治理.235建筑垃圾運輸車輛智慧監管平臺.237“鏈動銀谷數智回收”數據賦能下的循環經濟轉型典范.239數據要素 智慧教育打造區校一體化智慧教育云服務 數據助力區域教育優質均衡發展.242大數據背景下實施精準教學的研究與實踐.246附表2024成都“數據要素”典型案例集清單.2505601數據要素工業制造工業制造領域對數據協同需求較大，如打通供應鏈上下游設計、計劃、質量、物流等數據，整合設計、生產、運行數據，支持產能、采購、

9、庫存、物流數據流通，融合設計、仿真、實驗驗證數據，強化數據協同效應可以提升行業運行效率，推動制造業數據多場景復用，探索多維度的創新應用，培育數據驅動型產品研發新模式，提升企業創新能力。數字質檢賦能新型顯示產業鏈降本提質增效一、申報單位成都數之聯科技股份有限公司二、案例背景中國是制造大國，質量監管是工業制造發展的重要環節，質量強國建設綱要指出建設質量強國是推動高質量發展、促進我國經濟由大向強轉變的重要舉措。質量檢測的數字化發展是實現數智化制造的重要組成部分，數字質檢已經成為工業數智化發展的迫切需求。針對當前新型顯示行業產品缺陷檢測及根因分析人工依賴度高、難度大、效率低、穩定性差等行業痛點問題，數

10、之聯自主研發了數字質檢產品，基于新型顯示產業鏈生產的缺陷圖像數據、履歷數據、設備數據、工程數據、微觀結構數據，構建人工智能質檢模型，突破了復雜背景條件下和小樣本條件下的產品缺陷智能檢測與分類、模型輕量化及高效運行、模型可解釋性等關鍵技術，核心技術達國際先進水平，填補了缺陷智能檢測與分類、良率優化領域的國內空白。案例實施助力新型顯示行業產品缺陷高效檢測和定位、調整生產參數優化生產工藝，提升產品良率，切實為行業企業實現降本提質增效。三、解決方案數字質檢案例解決方案主要從升級缺陷檢測與分類流程、創新產線智能改造與升級方法、優化良率分析與提升路徑三個方面進行說明。案例整體架構如下圖所示：升級缺陷檢測與

11、分類流程缺陷檢測與分類通過獲取MES（企業生產過程執行管理軟件）、SPC（統計工序控制）、FDC（缺陷分類控制）、DFS（數據歸檔系統軟件程序）等系統的圖像信息，基于自主研發的AI分析引擎提供產品缺陷檢測與分類服務，能夠全鏈路打通數據采集、標注、訓練和部署環境，通過深度學習和圖像處理算法，自動識別產品缺陷和完成缺陷分類、缺陷嚴重性判級，大幅降低缺陷檢測的人力成本，提高生產效率，提升工廠數智化水平。平臺缺陷檢測示例如下圖所示：78平臺缺陷檢測效果如下圖所示：創新產線智能改造與升級方法針對現有的傳統AOI檢測及人工目檢方式漏判和誤判高、效率低、成本高、分析耗時長等問題，同時我國工業制造在表面缺陷檢

12、測與分析智能化領域長期高度依賴國外廠商提供的工業智能軟件，其導入門檻高、自主可控性低，存在被限制禁用的風險，提供智能檢測裝備的定制化設計、制造、部署、售后維修升級，以及現有工廠制造產線智能升級改造解決方案。方案突破智能檢測設備和專用軟件，實現產品缺陷智能檢測，突破復雜背景條件下的產品缺陷智能檢測技術、小樣本條件下產品缺陷智能分類技術、產品缺陷嚴重性智能判級技術、產品缺陷智能檢測與分類模型輕量化及高效運行技術、產品缺陷智能檢測與分類云邊端一體化平臺等關鍵技術，實現產品缺陷快速診斷定位和管控優化，提升企業生產質量管控能力。設備如下圖所示：優化良率分析與提升路徑利用新型顯示產業鏈制造企業生產過程的圖

13、像采集、傳輸、存儲及業務工程化等技術，結合圖像檢測、圖像分析及深度學習等技術，實現海量電子產品制造數據的采集、融合與管理；實現基于深度學習的產品不良缺陷自動檢測分類，實時檢測產品缺陷并及時報警；實現針對突發性不良和頑固性不良等不同類型產品缺陷的快速定位和根因分析，建立根因分析算法模型，挖掘不良發生模式和生產參數之間的相關性，輔助業務人員進行缺陷定位、調整生產參數優化生產工藝。良率分析與提升系統旨在實現新型顯示產品缺陷自動檢測與根因分析，幫助企業快速實現生產工藝優化、提升監管效率和產品良率。案例中新型顯示行業良率提升思路如下圖所示：四、創新點1實現了產品缺陷檢測與分類的數智化轉型。案例實現了基于

14、機器視覺的產品缺陷智能檢測及分類，同時提供基于生產過程數據和缺陷檢測結果的良率根因分析，基于研發了AOI智能檢測軟硬一體化設備。相較于傳統AOI設備，本設備極大提升缺陷檢出率和準確率，檢出率達到99.50，關鍵缺陷0漏檢。2提供了特定行業智能質檢定制化解決方案。針對不同行業的特定需求，在算法層面提供定制化解決方案。結合實際生產線狀況，綜合考慮傳感器硬件與人工智能算法軟件，覆蓋數據采集、數據清洗治理、數據標注、智能模型研發、模型應用部署等全鏈路場景，形成集成化軟硬一體化設備，打造產品缺陷智能檢測與分析一體化、系統化解決方案，為各類制造企業定制化對應業務場景的解決方案。3為現有制造產線數智化改造提

15、供可選技改路線。針對當前工業制造產線建設相對成熟且體量巨大的現狀，為客戶提供產線技術改造或者AI設備加裝兩個途徑實現產線產品缺陷智能檢測與根因分析，可以靈活適配工廠內產線上的應用環境。91002成都建工混凝土企業管理系統一、申報單位成都建工賽利混凝土有限公司二、案例背景混凝土在生產前需要對設計圖紙計算部位清單、混凝土數量，計算工作量大，在生產計劃管理方面需要根據項目施工計劃，臨時通知生產加工，導致混凝土生產站生產計劃、材料需求計劃、材料采購計劃、運輸計劃等無法完全掌控；生產方面無法隨時查看生產進度、生產狀態、運輸時效，只能使用人工制作生產記錄、運輸記錄等表格單據；各生產站原材料檢驗、出場產品檢

16、驗、出入庫臺賬均由手工記錄，不能進行綜合分析統計、實時查詢。三、解決方案為滿足精細化、數字化、智能化、信息化、全流程數字化新要求，成都建工賽利混凝土有限公司與北京鼎軟科技有限公司等單位合作，共同建設了智慧商砼管理系統，研發了對混凝土生產全過程生命周期管理的智慧工廠平臺?；跀底只S，利用物聯網和設備監控技術，提升信息管理和服務，優化產銷流程，提高生產可控性，減少人工干預，實時采集生產數據，合理安排生產和運輸計劃。系統結合綠色智能手段，打造高效節能、綠色環保的智能化工廠。管理系統由建筑幫APP、混凝土幫APP、CGM和CEM構成，涵蓋生產、無人值守、門禁、車輛排隊等模塊，實現信息共享和全流程數

17、字化管理。通過系統上線主要解決了以下問題：1生產計劃管理施工企業可通過建筑幫APP快捷編制生產、運輸、泵送計劃，系統依據生產計劃數據自動生成材料需求計劃，并建立原材料庫，實時統計庫存，設置庫存預警，為采購提供準確的數據支持。2生產過程管理通過生產計劃自動生成生產任務，按項目、樓號、樓層、部位、提前下達生產任務單，待生產任務，待生產方量，已生產方量，運送方量、泵送方式清楚明了；同時根據日生產任務單，提前報取生產計劃用料。3生產控制階段管理通過對工控系統的數據接口開發，集成對工控系統的生產指令、生產標號、生產配比五、應用成效經濟效益：公司持續聚焦新型顯示產業鏈數字質檢市場，主營業務收入快速增長，近

18、兩年平均增長率45.16，其中2023年實現營業收入2.55億元，細分領域市場占有率14.29。此外，根據在京東方、天馬的平臺實施情況和應用效果，降低了制造企業近80的產品缺陷檢測人力成本，為客戶帶來間接經濟效益：數億元。以缺陷檢測系統上線的200個工廠為例，平均每個工廠節約80人力（9600余人），每人月人力成本按10000元計算，每年可為客戶節約11.52億元的人力成本。未來3 5年數聯智造平臺預計覆蓋1000個工廠，每年將為工業制造領域客戶降低約57.6億的人力成本。案例推廣應用情況如下圖所示：社會效益：數字質檢解決方案實施提高了制造企業的產品缺陷檢測效率和準確率，提升了產品良率，并為企

19、業戰略規劃和業務決策提供了強大的數據支持。這將有助于降低成本，推動數字化轉型，提升制造企業的智能制造水平，為產業轉型升級提供了良好的契機。1112等關鍵信息的同步，對生產質量進行管理，同時對生產線工序流轉進行管理；并采集關鍵工控系統信息，完整記錄工控設備攪拌時間、班組、操作工、調度員、試驗員、運輸車輛等信息；所有采集生產過程的信息都會作為出場產品檢驗信息的一部分，隨時可追溯；4生產運送階段管理運輸車輛從回站開始進入排隊模式，由生產模塊自動匹配車輛排隊模塊，選擇最佳車輛進行裝料作業，減少人工干預，并統計運輸車輛排隊等候、運送路線、運送時間、到達時間，以便于后續泵送等施工進度。5生產質量管理在生產

20、數據中，每次的攪拌信息，每輛車的運送信息，每個試塊的信息相對應，形成出場產品檢驗信息；原材料檢驗信息、生產配比信息及出場產品檢驗信息，實現對混凝土全生命周期的追蹤與管理。6無人值守模塊、運輸車輛監管模塊本模塊包括自動過磅客戶端和手機APP，實現車輛自動稱重計量，收貨確認可通過手機APP完成。罐車進出場自動稱重和方量折算，調度員可通過ERP系統查看退貨信息，實現超方報警。運送單、過磅單與第三方系統無縫對接，數據自動上報至住建監控系統，實現項目、供應商、材料信息的實時傳輸。7統計報表管理在混凝土企業管理系統中，各站車次統計，運送統計、出入庫統計、耗料統計等在系統中隨時可查，并提供綜合分析統計功能。

21、四、創新點1理念創新：混凝土企業管理系統通過推動企業管理的自動化和智能化，實現了管理流程的標準化和優化，減少了人為因素導致的管理失誤。這一理念創新不僅提升了管理效率和決策的科學性，還加強了信息的集成和共享，使企業能夠更靈活地應對市場變化。系統通過數據的深度分析和預測為管理決策提供支持，有助于企業在經營管理中更好地控制風險，體現了現代化管理理念的應用。2組織創新：系統促進企業內部協作的優化，推動資源共享和部門間的無縫溝通。通過系統化的監控和管理，確保各部門能夠在統一的平臺上協作，提升企業的整體運行效率。這種組織結構上的創新強化了企業的綜合競爭力，避免了因溝通不暢造成的資源浪費，有效支持了內部管理

22、的高效運作。3技術創新：系統集成了信息化管理和自動化技術，提升了企業的數字化水平。通過對各管理環節的全面整合，實現信息系統的高度集成和共享，降低了信息管理成本。采用自動化和智能化手段對數據進行挖掘和分析，增強了信息的穩定性和系統的運行效率，為企業的技術升級提供了有力支持。4模式創新：系統優化了企業業務流程，通過集成化的信息平臺實現業務流程的自動化和智能化，減少了傳統手動操作的復雜性。企業可以通過智能調度和自動化管理更高效地進行資源配置和管理，進一步提升生產運營的靈活性和市場響應能力，構建了現代化的管理模式。5管理創新：系統推動了管理流程的優化，強化了對業務流程的自動化管控，提高了管理效率。通過

23、實時監控和數據分析，有效降低管理決策的風險，并為管理的科學化提供數據支持。此外，系統將企業內部的協作、溝通和決策整合為一個整體，使管理更加透明化和精細化。五、應用成效社會效益：混凝土企業管理系統通過搭建成本信息共享平臺，實現企業內外部信息的充分共享，推動生產經營過程中物流、資金流和信息流的統一和同步。這一系統全面覆蓋了銷售、生產、物流等環節，確保每個業務環節在科學的成本監控下運行，提升管理透明度和生產過程的可追溯性。同時，通過實時監控和質量管控，企業可以及時發現并解決生產中的問題，確保產品質量的穩定性和一致性，有助于提高社會整體的工程質量水平。此外，信息共享和智能化管理的引入，有助于促進企業與

24、供應商、客戶之間的良好互動，滿足個性化需求，增強社會服務效能。經濟效益：該系統能夠顯著提高生產效率和降低成本，利用自動化管理優化生產流程，合理調度原材料、設備和人力資源，減少浪費。系統還支持智能調度和生產任務優化，提升資源利用率，進而減少能源消耗和材料浪費。此外，通過供應鏈管理的優化和與供應商的協作計劃，企業能有效降低采購成本，提高市場響應速度。實時監控和數據分析也為企業提供科學決策支持，幫助快速應對市場變化，增強企業的市場競爭力。131403成都建工裝配式智慧工廠管理平臺研發及應用 一、申報單位成都建工工業化建筑有限公司 二、案例背景PC構件廠在生產準備階段的生產數據，需要根據深化設計圖紙計

25、算構件清單、鋼筋用量、預埋件數量、混凝土數量，計算工作量大。在生產計劃管理方面需要根據項目安裝需求計劃，編制構件生產計劃、模具加工計劃、材料需求計劃，材料采購計劃；在構件生產方面無法隨時查看構件的生產進度、生產狀態；在成品入庫方面構件標識未統一，未對成品庫房庫位統一管理，同時只能用word 單獨制作構件合格證、手寫構件發貨單據；構件出入庫臺賬只能按月錄入，不能進行綜合分析統計和查詢。三、解決方案為了滿足現代工廠信息化發展的新要求，成都建工工業化建筑有限公司與中國建筑科技研究院等單位合作，共同承擔了國家住建部科技計劃項目基于BIM 和物聯網的裝配式智慧工廠管理平臺研發及應用，研發了對構件生產全過

26、程生命周期管理的智慧工廠平臺，在數字化工廠的基礎上，利用物聯網的技術和設備監控技術加強信息管理和服務，可以清楚掌握產銷流程、提高生產過程的可控性、減少生產線上人工的干預、即時正確地采集生產線數據，以及合理的生產計劃編排與生產進度，并加上綠色智能的手段和智能系統等新興技術于一體，構建了一個高效節能的、綠色環保的、環境舒適的人性化工廠。平臺基于BIM的裝配式建筑全流程集成應用，BIM模型在建筑的全生命周期和多參與方之間共享，平臺能夠打通裝配式項目的設計、生產、物流、施工等階段，多個階段之間信息共享。該平臺可以實現基于BIM的裝配式深化設計和生產管理集成，平臺能直接接收BIM設計數據，包括構件類型和

27、數量，每個構件的基礎信息和各種詳圖，包括構件的鋼筋、混凝土、模具和預埋件等組成信息，自動匯總生成構件BOM清單，從而得出物資需求計劃。同時該平臺具備流程管理系統，包括圖形化的工作流定義，底層的工作流引擎支持和針對流程的監控和管理。給用戶提供一個流程可視化定義工具，并能夠對發起的流程進行執行和執行過程監控。通過系統上線主要解決了以下問題：1生產準備階段生產數據管理方面生產數據與設計數據對接，系統直接讀取項目各樓號、樓層、構件類型統計，計算構件清單、鋼筋用量、預埋件數量、混凝土數量；并且提供方便快捷的錄入方式：構件庫選擇錄入，新建錄入、按照樓層拆分信息導入等；同時每個構件生成唯一編碼，及相應的二維

28、碼、RFID。極大是方便了構件后期信息追溯問題。2生產準備階段生產計劃管理計劃編制直接從系統生產數據中選擇，通過系統可以按規則更快捷的編制構件月、周生產計劃；同時通過生產計劃數據，系統可以自動生成材料需求計劃；建立工廠模具庫，可以實時統計模具可用庫存；建立企業原材料庫，可以實時統計原材料庫存，并可以設置庫存預警，為材料采購計劃提供準確的數據支持。3生產準備階段生產安排管理通過系統編制月、周生產計劃，生成日生成生產計劃，按項目、樓號、樓層、構件類型、提前兩天下達日生產任務單，待生產構件數量，已生產構件數量一目了然；同時根據日生產任務單，提前領取生產所需用料。4生產控制階段生產過程管理通過集成終端

29、設備（PDA）采集關鍵工序信息，對生產工藝進行管理，同時對生產線工序流轉進行管理；采集關鍵工序信息，可以記錄工序開、完工時間、班組、操作工、設備加工等信息；通過每個工序的作業時間，可以作為考核生產班組的依據；所有采集生產過程的信息都會將作為構件信息的一部分，隨時可追溯；同時不用到工廠現場生成車間，隨時查看到構件的生產進度、生產狀態，生產到哪一個工序。5生產控制階段質量管理在生產數據中，每個構件生成唯一編碼，及相應的二維碼、RFID芯片，集成終端設備（PDA）采集質量檢查信息，對構件全生命周期的追蹤與管理。6生產完成階段成品入庫管理構件成品質量檢測合格，自動生成入庫單，減少錄入操作，成品質量檢測

30、合格，自動生成合格證，減少錄入操作。7生產完成階段發貨管理終端設備（PDA）掃描發貨，同時自動生成物流運單。構件出入庫臺賬在系統隨時可查，并提供綜合分析統計功能。四、創新點1提高工廠生產效率，釋放產能，加強管控：直接從BIM 模型導出生產數據給MES系統，避免數據二次錄入；加強工廠的排產優化和工序控制；通過生產計劃管理，動態關聯項目、構件產品（數量和時間要求）、生產線、工位和班組安排、物料清單等，從而對生產過程全面跟蹤；解決庫存控制、生產過程物料控制、進度控制、質量管控和成本管控。1516042工廠管理和項目管理的標準化、流程化和精細化：針對工廠的生產加工過程進行規范化管理。工廠按照裝配式合同

31、組織生產，從產品設計、生產數據、生產計劃、生產管理到成品交付，針對每個環節、每個工序和流程進行規范化。針對項目的合同、設計、生產、施工、進度、質量、成本和風險進行規范化管理。3設計、生產、物流、施工、裝修、運維等多個階段的信息共享和傳遞打通裝配式項目的設計、生產、物流、施工、裝修、運維等多個階段，每個階段的信息 及時共享、高效傳遞。4打通集團公司、區域公司、構件廠、裝配式項目等多個層級。5企業裝配式知識積累和裝配式指標庫的逐步建立采用信息化平臺積累和管理裝配式建筑相關的知識體系，包括成熟優秀的設計方案和對應產品、部品部件庫和族庫、還有工藝技術等，解決設計、工藝等技術隨人員流失而流失的問題。五、

32、應用成效社會效益：搭建了成本信息的共享平臺通過該系統使企業的生產經營實現物流、資金流、信息流的高度統一和同步流動，并通過網絡授權實現企業內外部信息充分共享。從構件產品銷售合同簽訂、產品結構設計、工藝定額下達、材料采購執行、生產制造、商品發運、銷售實現等全過程實時、動態的跟蹤、控制和反饋，使每一業務環節每一經濟行為都始終處于成本信息系統科學、嚴密而有效的監控之中。經濟效益：1、信息化成本核算提高核算效率信息化成本核算具有優秀的時效性，能夠及時反映成本變動，更加快速地進行成本統計和預測工作從而能夠更加高效地組織生產，滿足客戶的各種要求。2、實際成本核算精細化通過成本信息化平臺，將財務、業務信息高度

33、集成并實現充分共享，整個生產、銷售過程均以構件產品生產數據中的“鋼筋、混凝土、埋件等”為主線，進行詳細的、全面的成本業務核算和會計核算。3、達到對數據的逐級歸集、自動更新和校驗系統按產品從最低級明細逐步匯總、歸集、累加得到不同工序和不同狀態的產品成本，并輸出在產品、完工產品成本、報廢產品成本表等，并自動更新和校驗成本報表欄目與欄目之間、表與表之間數字的正確性和可靠性，消除手工條件下成本核算數據欠準確性和不及時性。釩鈦特鋼新材料數據庫與智能設計平臺一、申報單位成都先進金屬材料產業技術研究院股份有限公司二、案例背景釩鈦特鋼新材料包括鈦合金材料、高性能特殊鋼材料、特種合金材料以及釩鈦基先進功能材料。

34、這些材料既是攀鋼、四川省重點發展的新材料，也是關乎國計民生的重要材料，未來十年相關需求將持續增長。因此，高效開發釩鈦特鋼新材料產品極為重要。過去，材料研發主要依靠試錯實驗，依賴研究人員的科研直覺和經驗，開發新材料往往需要耗費數十年和數十億美元，難以滿足現階段市場環境、國家戰略的需要。數據要素驅動的研發方式為新材料的研發提供了全新的發展思路。然而，材料數據獲取成本較高，高價值數據是各單位核心機密，無法流通。因此，本單位構建專有釩鈦特鋼新材料數據庫與智能設計平臺，支撐相關材料的快速研發和產業化。三、解決方案數據要素驅動的材料研究，核心是以材料數據為基礎，采用人工智能模型進行新材料研發，是目前學術界

35、、工業界關注的技術前沿。材料數據庫是材料領域龐大數據、知識資源最高效、便捷的保存方式與應用載體。高質量、多維度、大樣本量的材料專用數據庫是人工智能模型等數據科學工具效率優勢的基礎與前提。目前，國內外材料領域的專用數據庫建設尚處于起步階段，沒有釩鈦特鋼新材料的專用數據庫。1材料數據庫構建采集網絡上已有的相關材料公開數據源包含的基礎數據；第一性原理計算、分子動力學方法結合機器學習獲得微觀尺度信息，ThermalCalc高通量計算相關材料熱力學參數，相場計算、相圖計算獲得材料的介觀尺度的信息，有限元分析、多物理場模擬獲得宏觀尺度材料性能信息；通過高通量實驗產生的化學成分、晶體結構測定、電學性能、力學

36、性能、電化學性能、實驗相圖以及其他多尺度材料信息與性能信息；通過實驗結果可重復的科研數據庫，獲得學術界發表的相關材料最新信息，同時開發科研文獻閱讀大模型，實時更新最新的科研進展和數據；搜集攀鋼集團分子公司各類產品的檢測、表征數據，實現科研數據和產業數據無障礙流通與綜合利用。提出釩鈦特鋼新材料相關數據存儲標準。提煉相關材料文本信息、數字（原子、配比、1718缺陷、界面信息、計算結果等）、數組（性質曲線、性能曲線、仿真結果等）、矩陣（圖像、視頻）等數據形式的共性特征，建立專用材料數據庫數據標準與存儲規范。設計材料專用數據庫架構。根據相關材料研發的應用特點與數據特征，確定數據庫主要功能，基于Mang

37、oDB等非關系型數據庫技術，設計高存儲速度、高尋址效率、高儲存精度、高擴展性的釩鈦特鋼新材料專用數據庫架構。構建包含釩鈦特鋼新材料“成分結構工藝性能”數據的專用數據庫。根據數據庫架構，搭建數據庫前端頁面和后端程序，實現數據庫操作頁面，實現數據庫主要功能。2材料科學人工智能模型優化釩鈦特鋼新材料性能的機器學習模型?；趥鹘y機器學習模型、深度學習模型以及神經網絡模型等方法，不必對相關材料復雜構效關系的具體函數形式與數值求解做過多假設，利用材料數據庫系統、全面、大量的數據讓機器自動挖掘、學習材料本征屬性、配方、工藝與性能的相關關系，構建基于數據的構效關系模型，進而通過尋找配方、工藝等最優解，快速優化

38、材料性能。材料優化自適應機器學習模型。對于釩鈦特鋼新材料，實驗數據與理論計算結果均較為稀少，開發基于高斯過程、強化學習等方法的弱監督模型，計算機根據先驗知識，預先假設材料構效關系，在不斷學習迭代實驗結果中的收益和損失，調整模型參數，逐漸掌握材料的優化策略。模型訓練完成后，可以根據應用場景，自動提出材料配方與工藝參數的技術方向，通過較少實驗得到性能最優釩鈦特鋼新材料。3數據加密分享機制針對材料數據的保密需求，構建聯邦學習框架，使得本單位或經許可的外單位人員可以利用上述數據進行機器學習模型訓練，但是無法實際獲取具體材料的關鍵信息，使得數據可用不可看，解決了材料科學與工程領域數據難以流通和利用的頑疾

39、。4數據要素驅動標準化的開發流程利用需求數據、科研數據和生產產品數據連接客戶、各個科研單位以及集團生產單位，建立數據要素驅動的新材料產品快速開發、交付流程，擺脫過去依賴經驗和人工實驗的低效流程，從接到產品需求、新材料開發需求開始，全程依靠標準化的數據要素、人工智能和銷售、科研、生產人員高效協同，使得產品研發和交付的效率大幅提升。四、應用成效經濟效益：目前，國內暫無釩鈦特鋼新材料專用數據庫，它的成功建立將填補國內空白，有望縮短本單位在上述領域與國際先進企業的技術差距。另外，依據本單位研發經驗，釩鈦特鋼新材料研發周期一般為10年左右、實驗批次150 200次，本項目實施后，有望將開發市場需求急切且

40、自主、可控的新產品研發周期縮短至3年以內、實驗批次減少到20次左右，研發投入的經濟成本至少降低一半。例如，采用數據要素驅動的研究方法為中國鐵路總公司開發鈦合金轉向架，僅用一周時間就從1萬余種候選材料中找到了6個性能最優材料，僅用1個月時間就實驗試制出了性能達標的鈦合金材料。社會效益：本項目研究對掌握數據要素驅動的釩鈦特鋼新材料研發方法，指導新材料按需設計與智能制造具有重要意義。長期以來，上述材料領域的研究單位都比較分散、獨立運行，研究單位之間的數據共享技術不暢通，容易形成信息孤島，加之材料研發的周期本身就比較長，很容易造成時間、人力和物力的浪費。本案例通過標準化的材料數據庫可以將分散的研究單位

41、和上下游相關企業聯系起來，為材料數據的研發、應用與共享提供一個平臺，便于材料數據的積累和流通，借助材料數據技術，有助于加快新材料的研發速度和產業化步伐。192005數據要素賦能泛半導體制造業產業數字化一、申報單位中電九天智能科技有限公司二、案例背景在當今全球高新技術快速迭代，競爭日益激烈的背景下，由于數據孤島、數據不一致性，以及數據的綜合分析和應用能力不足的問題，導致作為高端制造業核心的泛半導體制造產業，其生產效率的提升、產品質量的控制、研發周期的縮短以及市場的響應速度均受到了不同程度的限制。本案例通過建立面向泛半導體行業的“九天云網工業互聯網平臺”和“FABOS智能制造管理系統”兩大數字化轉

42、型賦能平臺，充分發揮數據要素乘數效應，打通生產過程數據、設備運行數據、市場反饋數據和研發參數數據等數據要素，實現高效協同，降低人為干擾，簡化產線操作流程，提高產品良率，推動行業向高度自動化、數字化、可視化、模型化、集成化、協同化、網絡化和智能化轉型。三、解決方案為改善泛半導體制造產業數據收集、分析和應用能力不足的問題，本案例打造了高效的數據采集與管理體系，構建了智能化的工業互聯網平臺，極大地提升了數據的流通性和利用效率，確保了數據的一致性和可用性。一是采集多源數據，讓數據“拿得出”通過部署高性能數據采集系統，全面采集泛半導體制造企業的生產過程數據、設備運行數據、市場反饋數據及研發參數數據。開展

43、建設數據規則引擎，研究數據質量評估指標和方法，進行RBAC數據訪問權限管理，保障了數據采集的全面性和實時性，為工業互聯網平臺提供了數據基礎。二是構建數據底座，讓數據“跑得動”基于工業互聯網架構，建設“九天云網工業互聯網平臺”，實現多源異構數據的標準化處理和統一集成，對采集的設備狀態、維護、操作手冊等數據進行降噪清洗和標準化管理，成功打破數據孤島。累計服務園區10個，為產業鏈上下游企業的數字化轉型提供了堅實的數據支撐。圖 1 九天云網工業互聯網平臺展示界面三是形成智能決策，讓數據“用得好”依托自主研發的“FABOS智能制造管理系統”，集成大數據分析、人工智能等先進技術，利用工業互聯網平臺數據，重

44、構“人、機、料、法、環”等生產要素關系，實現生產過程的實時監控、異常預警和智能決策。在天津中環、上海積塔等企業推廣應用，通過數據分析與優化，平均提升生產效率20，縮短研發周期32，產品良率提高3以上，提升了企業的生產效率和競爭力。圖 2 FABOS 智能制造管理系統展示界面212206四、創新點1技術和理念創新方面基于松耦合理念，自主研發“九天云網工業互聯網平臺”和“FABOS智能制造管理系統”兩大數字化轉型賦能平臺，并集成大數據、人工智能、物聯網等先進技術，實現生產過程的實時監控、智能決策和優化管理，完成泛半導體制造業產業數字化賦能。2機制和模式創新方面采用去中心化的應用處理模式，實現高并發

45、量數據庫橫向擴展。通過設備采集關鍵信息數據管道組件化建模，形成設備工業時序數據自動化采集、統計、分析和反饋機制，提高質量數據采集時效。3組織和管理創新方面推行扁平化管理，簡化決策鏈條，提升決策效率與響應速度。建立跨部門協作平臺，打破壁壘，促進資源共享與協同創新。設立創新激勵機制，對關鍵技術突破和產品創新給予豐厚獎勵，激發團隊創新活力。五、應用成效經濟效益：通過數據要素的深度挖掘和利用，中電九天已為46家大型企業和400余家中小微企業提供數字化服務，幫助企業實現生產流程優化、成本控制和效率提升。通過提供定制化解決方案和全程咨詢服務，賦能產值超100億元。社會效益：自2018年中美貿易摩擦以來，美

46、國加緊了對我國高端科技領域的制裁，使我國難以獲得美國的工業軟件。案例推動了產業鏈上下游企業的信息共享和資源整合，增強了產業鏈的韌性和協同性，加速了高端工業軟件國產化替代，打破了國外市場壟斷。數字化管理系統賦能工業制造企業塑造現代數字化企業管理新范式一、申報單位成都諾雅海方科技有限公司二、案例背景在當今產業加速轉型升級的時代背景下，中小企業實際管理中，賬目混亂，流程不清晰，庫存不準確，信息反饋不及時，物料變化多，部門協作效率低，數據共享困難等等普遍存在的問題，嚴重束縛了企業的成長潛力和發展速度。因此，中小企業亟需擁抱數字化轉型的浪潮，通過引入先進的信息技術和管理系統，打破發展瓶頸，推動企業邁向高

47、質量發展的新階段。中小企業數字化轉型分析報告（2021）表明有近九成的中小企業現正處于產品與服務模式數字化轉型的初期探索階段，多存在規劃路徑不清晰，專業人才缺乏，資金投入受限，管理體系不完善，數字化落地復雜度高，成果見效慢等諸多難點。面對國際市場上SAP、Oracle、Salesforce等高端軟件的高昂價格與潛在的數據安全風險，以及國內OA、CRM、財務管理軟件間普遍存在的平臺隔閡與功能局限，中小企業數字化轉型過程困難重重。三、解決方案1智維系統引領“研生銷”企業管理創新針對在工業制造業領域，特別是“研生銷”（研發、生產、銷售一體化）企業，ZIWI智維數字化管理系統提供了有針對性、特色化的企

48、業數字化管理功能，實現流程管理與實際業務的高度對齊，確保了產品全生命周期管理透明化、可視化。通過實時數據采集，精準監控從研發到銷售的全鏈條過程，有效預防并糾正各環節中的生產偏差，確保產品質量的持續提升。同時，通過先進的大數據分析技術，對海量研發、生產、銷售數據進行深度挖掘和分析，深度挖掘數據價值。2構建數據橋梁，MiniERP 助力漸進轉型ZIWI智維數字化管理系統在通過搭建智能數據平臺，采用統一結構、統一數據庫的平臺化設計，實現模塊解耦，支持功能模塊獨立運行、獨立維護與無縫拓展，以MiniERP（最2324小化企業資源管理）的系統定位，循序漸進地實施路徑落地。ZIWI智維數字化管理系統從企業

49、核心業務著手，以最短周期進行發散性的模塊部署，在數字化管理系統基礎價值顯現后，循序漸進地擴展系統覆蓋范圍，逐步清晰需求、規范業務管理。這種方式不僅幫助企業首先解決“疑難雜癥”，用實際價值鋪路，也更高效順利地適應數字化轉型的過程。3財稅一體化，精準成本管控針對國內獨特的財稅體系，ZIWI智維數字化管理系統實現業務與財務的無縫對接，確保每一筆收支都清晰可追溯，有效解決企業成本結構不透明、分析結果不直觀的問題。特別是對于“研生銷”型企業，系統提供精細化、多元化的成本分析，為企業產品定價提供科學依據，并通過可配置的數據看板，實時跟蹤動態成本與流程，助力管理層全面掌握企業財務狀況與經營方向。4設備智能升

50、級，引領智能制造ZIWI智維數字化管理系統深度融合RPA（流程自動化）與AI（人工智能）技術，簡化業務流程編輯，實現高度定制化的自動功能。企業內部業務人員經過簡單培訓即可操作，大幅減輕繁瑣的數據整理與報表工作負擔。同時，系統集成的深度學習模型進一步簡化了工作流編制與處理流程，提高了關鍵信息的檢索效率，引領企業向智能制造邁進。在ZIWI智維數字化管理系統的助力下，中小企業能夠迅速顯現數字化轉型的價值，并持續迭代優化，實現數字化轉型的穩步推進。四、創新點1理念創新客戶價值導向：從設計之初就秉持客戶價值最大化的理念，致力于通過數字化ZIWI智維數字化管理系統手段提升客戶在研發、供應鏈、庫存、生產、銷

51、售等全鏈條的效率和透明度。全生命周期管理：該系統實現了產品全生命周期管理的透明化和可視化，將傳統的事后管理轉變為實時、動態的監控與調整，體現了前瞻性和系統性的管理理念。2技術創新集成RPA與AI技術：該系統集成了流程自動化（RPA）和人工智能（AI）技術，實現了業務自動化和關鍵信息的高效檢索與查找，大幅提升了工作效率和決策精準度。平臺化設計：采用統一數據庫和模塊化設計，支持功能模塊獨立運行和無縫拓展，降低了系統部署和維護的復雜度，提高了系統的靈活性和可擴展性。3模式創新數字化轉型路徑：ZIWI智維數字化管理系統提供了循序漸進的實施路徑，降低了中小企業數字化轉型的難度，為行業內的中小企業提供了可

52、借鑒的數字化轉型模式。云服務支持：系統可選用阿里云、騰訊云等成熟云平臺進行部署，減少了企業前期硬件投資，同時保障了數據安全和穩定性，推動了云計算技術在能源行業的深入應用。4機制創新模塊化運維：系統采用關鍵模塊解耦的設計，各模塊可獨立運行和獨立維護，解決了傳統系統部署周期長和可擴展性低的問題，提高了運維效率和系統穩定性。五、應用成效經濟效益：1促進企業良好發展，ZIWI智維數字化管理系統以高效協同、精準決策為核心，顯著提升運營效率與成本控制，為企業創造上千萬經濟效益：，驅動企業持續穩健增長。2助力企業用戶實現數字化轉型。ZIWI智維數字化管理系統在成都英諾思科技有限公司等多個企業落地應用，成功將

53、產品開發周期縮短了50，加速了產品上市速度。有效降低了物流成本約30，進一步提升了運營效益。借助數字化轉型的力量，實現了企業內部協同工作的無縫對接，不僅提升了50至70的產能，還有效降低了人力成本。社會效益：構建可復制、可推廣的工業化數字管理系統?；谄髽I用戶的成功應用實踐，形成了一套成熟、高效的工業化數字管理系統。該系統集成了產品開發、生產管理、倉儲物流等多個關鍵環節，實現了數據驅動的決策支持與業務流程的持續優化。下一步，公司將致力于將這一系統推廣至更多行業與領域，助力更多企業實現數字化轉型與升級。252607數據要素 現代農業農業經營主體較為分散，農業生產各環節數據流通不暢，數據資源開發利

54、用程度較低，推動環境、養分、生長、銷售、存儲、加工、質檢等全鏈條數據融合利用，打造以數據和模型為支撐的農業生產數值化場景，實現精準種植、精準養殖、精準捕撈等智慧農業作業方式，有效提高農業生產效率。農業與商貿流通數據的融合分析應用，還能提升農產品供需匹配能力。數據驅動農業產業鏈轉型升級一、申報單位成都映潮科技股份有限公司二、案例背景數字農業是鄉村振興的重要戰略方向，農產品供應鏈數字化升級是發展智慧農業、縮小城鄉“數字鴻溝”的關鍵舉措。當前，農產品產業數字供應鏈韌性缺乏，傳統農業產需矛盾凸顯，智能化決策水平亟待提升。究其原因，一是數字化技術融合與農業不充分，農產品產業環節多、鏈條長，數據體系和技術

55、的異構化程度高，云計算技術、大數據和人工智能等數據自動化采集和演化分析技術應用不足。二是數字供應鏈產銷對接能力不足，農產品產業鏈上下游主體規模差距大、關系松散，產業環節信息不互通，難以滿足信息高效流動、需求快速響應要求。三是數據共享與產業應用協同程度不高，農產品供應鏈主導、規劃、組織和管理的構成和聯結形態復雜，產業發展趨勢動態評價存在難度。三、解決方案（一）構建農產品產業大數據平臺，實現數據匯聚融合建設農產品產業大數據平臺，加強全鏈條產業數據監測，夯實數據基礎。通過電商數據、產業數據、金融數據、輿情數據、快遞物流等數據的抓取、挖掘、分析、建模和應用，構建“電商+產業+消費”大數據體系。通過對農

56、產品產地、制造地、銷售地、消費地、銷量、價格、市場存量等多維度流通數據進行檢測、分析，對產業相關企業、代表品牌、搜索熱度、競爭對手、合作伙伴、優勢經銷地域分布、主要需求地域分布等微觀數據信息進行深入采集、挖掘，預測農產品行情走勢，利用信息匹配加強農產品交易撮合能力。建立數據資源目錄體系，實行動態管理，推動主體、資源、產品等各類涉農數據匯聚共享。（二）構建“產造銷消”全產業鏈數據監測機制，打通數據信息壁壘利用大數據監測農產品從“田頭到餐桌”流通過程，建立并形成高效的生產流通體系，實現農產品及服務產得對、賣得掉、能賺錢、可持續的結果。1建立生產態勢感知系統對接物聯網系統獲取有關農田、土壤、濕度和空

57、氣狀況的實時數據，幫助生產者準確掌握每塊農田的農資投入量、灌溉用水量、生長環境變化、成長質量等影響農業收成的各方面因素，實時收集并分析現場數據，及時部署指揮，以提升生產效率和產品質量，擴大收益、降低損耗。2建立產銷動態監測機制通過大數據技術獲取農業相關企業、代表品牌、農產品全網產銷量、搜索熱度、農產品價格走勢、農產品進出口情況、上游生產要素結構組合及成本變化、下游需求量預測、主要需求地域分布、優勢經銷地域分布、供應鏈優勢、代表品牌、企業主體列表等信息，幫助生產者有效了解產業供給及市場需求趨勢情況，以需定產，打破產銷信息不對稱的困境。3建立消費動向監測機制分析產業整體電商發展趨勢、細分市場發展趨

58、勢、消費者評價趨勢、消費者人群畫像、行業爆品特征等數據，密切跟蹤消費動向，實時洞察并預測消費新趨勢，以便作出快速響應。4建立精準營銷服務機制通過分析產品包裝、產品規格、產品價格、產品需求地域、上市時間、競品分析、消費偏好等數據，助力管理者和經營者提高預見性，科學調整產品布局，實施精準營銷策略，避免同質化競爭，結合4C（以消費需求和偏好為導向）、4P（產品、定價、渠道、推廣策略）等現代營銷理論體系，走差異化路線，實現精準營銷。（三）構建數字質效評價體系，促進數據共享互通在強化農產品供應鏈大數據監測的基礎上，基于我司多源異構數據融合的“數據要素”和基于創新量化建模的“人工智能+”，構建農業產業質效

59、指數，面對企業經營策略和產業質效評價兩個場景，對應形成“產業景氣指數”和“產業發展指數”兩個子指數，通過建立客觀、全面的產業評價體系，對產業發展情況進行跟蹤監測、分析研判，利用指數模型量化農產品產業高質量發展成效?！爱a業景氣指數”體系包括宏觀環境、市場價格、供需平衡三方面，宏觀環境考慮經濟環境、消費環境、產業環境等要素，市場價格包括批發和零售兩種主要業態，供需平衡2728主要考慮供需預測、進口量、出口量等方面?！爱a業發展指數”體系包括發展基礎、市場活力、競爭力、創新力、保障支撐、社會效益：五大方面，其中市場活力考慮產業主體與人才培育兩大因素，競爭力涵蓋品牌培育、流通能力、加工水平、新業態融合發

60、展等因素，創新力主要考慮研發投入、專利申請、技術革新等方面。同時，根據實際運行情況與工作重點，定期調整指數選用的指標和權重，持續增強指數時效性、科學性，以期有效促進供應鏈信息互通，以產業全面、及時的數據要素為企業經營、產業分析、宏觀調控提供參考。四、創新點1模式創新：利用大數據技術，建立農產品產業大數據平臺。通過對多行業關鍵數據的抓取、挖掘、分析和應用，構建農產品產業大數據體系。行業管理者利用最新最全的有用數據來指導和引領農產品行業企業發展。2技術創新：利用大數據分析技術，來整合產業鏈各環節，實現數據驅動的產銷對接和市場流通優化，助力產業決策者進行科學管理和精準策略制定，促進傳統產業升級。對接

61、物聯網系統獲取有關農業的實時數據，分析并得出有用結論，以提升生產效率和產品質量，擴大收益、降低損耗。3管理創新：通過大數據技術獲取農業相關多維度信息，幫助生產者有效了解市場需求趨勢情況、實時消費動向和新趨勢，為農業管理和發展的方向制定提供科學的決策依據。4機制創新：建立了產銷動態監測機制、消費動向監測機制、精準營銷服務機制，在銷售和消費兩個環節上集中發力，致力打破數據信息壁壘。機制的創新使得農業管理更加方便和快捷。5理論創新：利用物聯網、大數據、云計算等技術，構建農業產業質效指數。通過建立標準全面可觀的產業評價體系，對產業發展情況進行跟蹤監測、分析研判，利用量化模型來促進農產品產業高質量健康發

62、展。五、應用成效以“大數據”為引領，利用大數據監測農業產業種植、加工制造、市場流通、企業發展、品牌打造、消費輿情、方向預測等多維情況，建立農業全產業鏈數據監測機制。將消費市場數據反哺到產業鏈的生產、加工、物流和銷售等環節，打造“產業+數據融合”的實踐閉環，完善產品生產、市場流通體系，提高產品營銷和產銷對接效率，幫助生產者、決策者進行高效、科學管控和精準施策。經濟效益：一是通過對產業、消費、價格的數據動態跟蹤，降低現代農業發展過程中的試錯成本，提高決策的準確性和時效性，實現精準農業，從而提高生產效率；二是感知市場變化及需求，分析消費者畫像，提升農業宏觀調控和科學決策能力，實現生產與市場需求的精準

63、對接，實現農業產業品牌價值升級；三是打破農業產業信息不對稱，促進農業生產要素的流動和優化配置。社會效益：一是通過大數據激發了農業轉型的內生動力，推動了新一代信息技術與農業生產經營的深度融合；二是大數據應用促進農業、農村和鄉村市場的數字化、網絡化和智慧化發展，為鄉村振興戰略提供了有力支撐；三是利用大數據指導產業發展，改變傳統農業產業低效發展狀態，實現農業強、農村美、農民富的目標。293008農產品“數字倉融通”一、申報單位彭州市農業技術推廣中心 二、案例背景彭州作為全國著名的“蔬菜之鄉”，蔬菜種植面積80萬畝，年產量230萬噸，擁有西南最大的農產品國際交易中心，但蔬菜具有交易量大、季節性強的特點

64、，一旦收購資金缺乏，將導致集中上市的蔬菜價格暴跌甚至爛于田間。為解決這一難題，彭州創新探索出以蔬菜、中藥材、果品等農產品為質押物的農產品倉單質押融資模式。2022年運用金融科技再創新、再完善，依托全國動產和權利擔保統一登記系統，構建的一種基于區塊鏈技術的“遠程智能監控+農產品電子倉單”金融服務系統“數字倉融通”，質押標的擴展到大蒜、生姜等10余種耐儲存農產品，大幅度提高了農產品倉單融資效率和支持效果，使農產品市場價值得到充分體現，形成了農村金融服務綜合改革的“彭州模式”，為推動“普惠金融支持高水平城鄉融合發展”提供更多有益參照。三、解決方案（一）建立有效機制，增加聚能彭州市農業技術推廣中心全力

65、推動“數字倉融通”項目落地運行。彭州市農業技術推廣中心主要負責走訪調研凍庫主和農業經營主體的融資需求及難點；摸排梳理全市凍庫基本情況，合理確定入圍凍庫名單；將“數字倉融通”融資項目納入彭州市鄉村振興農業產業發展貸款風險補償金使用范圍，解決風險兜底問題等。銜接彭州市財政局主要負責做好資金保障，開發建設“數字倉融通”軟件系統，牽頭組建國資背景的金融科技公司對“數字倉融通”倉單及價值評估等環節進行規范管理；銜接國家金融監督管理總局彭州監管支局主要負責走訪調研金融機構需求及痛點并推出“數字倉融通”抵押融資實施方案，推動“數字倉融通”試點運行等。（二）利用物聯網技術，打通“貸后難”堵點凍庫位置分散，難以

66、進行統一管理，致使銀行貸后、保險公司保后管理難，增加了金融機構對相關業務風險控制的擔憂。為此，引入物聯網技術，建設覆蓋所有合作倉庫（凍庫）的遠程智能監控系統，將分散的倉庫集中在同一平臺智能化管理，向銀行和保險公司提供可信的農產品質押物出入庫數據和實時監控，解決銀行貸后及保險公司保后管理難的問題，進一步降低了金融機構對風險管控的擔憂，有效推動農產品倉單質押增量擴面。截至2023年末，彭州市倉單質押業務準入凍庫共62個，分布在11個業主。（三）建立電子倉單系統，疏通“效率低”痛點農產品倉單質押融資業務涉及評估、保險、信貸等多個環節，需要各主體統一協調時間，前往指定凍庫對質押標的進行調查，這就導致線

67、下辦理效率低。為此，引入機器人流程自動化（RPA）等技術構建農產品電子倉單系統，實現評估、保險、金融倉儲等環節的無縫銜接、同步操作，有效提升參與各方的協作效率。同時，通過電子化、標準化的信息流程，解決紙質文書物理傳遞時間長、效率低等問題，促進業務審批提質增效。（四）利用區塊鏈技術，破解“數據亂”難點農產品倉單質押融資項目參與主體多，涉及的信息包括倉儲、保險、評估、信貸等，但倉單通過線下傳遞，加之涉及數據的復雜性與混亂性等問題，致使數據難以積累。利用區塊鏈技術，實現倉單質押貨主信息、貨單信息、質押信息、風險信息等核心數據上鏈，該技術能夠保障倉單信息的不可篡改和可溯源，保證業務數據的安全性。此外，

68、通過智能積累數據，還可為金融機構提供安全可靠的數據，助力金融機構以數據為農業經營主體增信，創新金融服務和產品，同時也為地區農村信用體系的建設和完善提供了有力的數據支撐。（五）建立統一登記公示系統，彌補“質押空”短板傳統農產品倉單僅在政府部門質押備案，未經過事實上的質押登記，會出現質押權懸空、無法處置質押物、喪失質押權和難以對抗善意第三人的等法律風險。彭州市以動產融資統一登記公示系統承接全國動產和權利擔保統一登記服務為契機，指導轄內銀行將新增和存量未結清的農產品倉單在統一登記系統進行登記，實現了實質意義上的質押，逐步減少對風險基金的依賴，降低了農產品倉單質押業務風險。四、創新點（一）成功探索出了

69、農村動產質押融資新的實施路徑由于農村土地產權的特殊性，且廠房、大型農機具、溫室大棚等基礎設施處置變現困難，農業經營主體的擁有的農業資產不被認可，缺乏符合銀行授信放貸的抵押物是長期困擾農業經營主體貸款的難題。彭州農產品“數字倉融通”項目調動多方力量，強化組織保障、體制機制建設、產品服務創新，實現傳統紙質倉單向標準化的電子倉單轉變，創新探索了以農村動產為質押物的融資新模式。目前該項目已在包頭復制推廣，已成功推出了以玉米、活體牛為質押標的倉單質押融資。（二）通過科技和數據賦能，助力地區產業發展3132“數字倉融通”項目將金融科技與傳統金融相結合，利用系統數據的積累，建立市場推送機制，引導農戶合理種植

70、，建強農業產業鏈，使農產品的市場價值得到充分體現，從而促進農民增收，助力彭州都市現代農業發展。彭州市農產品“數字倉融通”的運行模式，對其他地方的探索農村動產融資具有重要借鑒意義。初步考慮，在下一步工作中：一是創新管理機制。進一步完善相關管理制度，探索組建彭州農產品金融倉儲協會，發揮民間機構的作用，有效調動社會資源參與到農產品“數字倉融通”項目中，使項目發揮更大效益。二是加強系統對接。積極推動農貸通、四川農業信貸直通車、動產融資統一登記公示系統等平臺與參與銀行的信貸業務系統的直連對接，優化審批流程、提升放款效率，有效整合各方資源，推動產品迭代升級。三是促進區域共享。以農產品“數字倉融通”為突破口

71、，推動實現區域有效共享，堅持以點帶面，促進更多金融服務同城化項目落地，有效實現城鄉資源配置優化，著力構建城鄉均等化金融服務體系，打造金融服務鄉村振興的優秀樣板。五、應用成效經濟效益：自2022年“數字倉融通”上線以來，已有農業銀行彭州市支行、成都銀行彭州支行、成都農商銀行彭州支行等5家銀行機構參與，貸款申請的時間周期從72小時縮短至3小時，質押標的已從單一的大蒜擴展到10余種耐儲存農產品及中藥材。截至2023年末，已累計辦理“數字倉融通”業務111筆，發放貸款共計1.2億元，撬動社會資金約7億元，受益農戶2萬余戶。社會效益：數字倉融通”平臺的貸款產品年利率為4.7，遠低于民間借貸的融資成本，有

72、效降低了農戶和農業企業的融資成本。對借款人而言，高效率的借還模式可以實現“隨借隨售隨還”，通過匹配貸款期限與生產周期，避免不必要的資金占用，實現了貸款的“高效低負”。截至2023年末，已向彭什川芎產業園整園授信2億元，有效解決了園區發展資金不足問題。09農業數據智能化應用輔助提升現代農業生產管理水平一、申報單位成都智慧城市信息技術有限公司二、案例背景本案例聚焦中西部地區現代農業生產面臨的三大問題，具體如下。（一）地塊碎片化難題農業生產用地呈現出面積、地形多樣，且廣泛散布的態勢，這種獨特的地理分布特性極大地增加了土壤統一治理、高效統籌管理及資源優化配置的難度，成為制約農業規?；?、標準化發展的首要

73、瓶頸。（二）基礎設施短板與數據空白區域內農業生產面臨四情監測、智能灌溉等關鍵基礎設施匱乏的困境，嚴重阻礙了農業現代化步伐。加之歷史數據的缺失，導致精準農業管理和科學決策的基礎薄弱，進一步削弱了農業生產效率與可持續發展的內在動力。（三）種植與管理技術有待提升中西部地區農作物品種豐富，但種植技術上卻普遍缺乏針對品種特性、地域特性的精準策略，管理水平相對滯后。這不僅限制了農作物產量與品質的提升，削弱了市場競爭力，還對農業資源的合理利用起到不利影響。三、解決方案為高效應對上述問題，我們聚焦于數據多元采集的精準性、融合建模的科學性及應用賦能的實效性等三大核心領域，構建具有普適性、經濟性且貼合地域特色的數

74、據要素解決方案體系。（一）匹配設施設備構建采集基礎，匯聚廣域農業多源數據庫為全面采集廣域農業用地的生產數據，我們采用“空、天、地、人”四位一體的數據采集模式，構建多尺度的農業數據網絡。利用衛星遙感獲取宏觀空間信息，高精度攝像頭和無人機捕捉作物細節及病蟲害動態，傳感器監測溫度、濕度和土壤養分，結合物聯網設備優化農業環境。此外，結合農業管理人員和種植戶的實地經驗，收集農事操作等一手數據。經過數3334據清理和處理，每月生成1.12PB的高質量農業數據。（二）推進跨域數據融合，開展數據挖掘和智能分析我們聚焦農業“耕、種、管、灌、收、儲、銷”七大環節，構建“農戶企業平臺政府”數據共享生態，通過多元數據

75、融合技術和數據預處理算法提高數據質量。利用PCA提取農業關鍵因子，并通過FPTree挖掘優產作物因子，結合lightGBM算法對數據進行精細建模，構建高精度的農業中間件工具。實施周期性對照試驗優化模型性能，構建“數據驅動農業、生產反哺數據”的良性循環，推動農業智能化轉型。（三）打造多樣化數據服務，提升種植與管理技術目前，我們已全面構建農業數據三大核心應用體系：一是數字農業平臺的全景可視化系統，涵蓋生產資源、農事動態、農資投入及“收、儲、銷”動態，提高管理決策效率；二是耕地全生命周期地力轉化，通過三年監測形成質量評估模型，并制定12套種植規劃指導標準；三是與多家權威機構合作，深入分析災情、蟲情、

76、病情數據，發布15份專題快報，同時建立農業物聯中臺，實現設備集中管理和精準預警，提升農業生產的安全性和效能。四、創新點（一）技術創新引入“空、天、地、人”四維立體數據采集策略，深度融合衛星遙感的視野、無人機的靈活、物聯網傳感器的精準以及人的經驗。這一模式提升了數據采集的精度與廣度，還確保了數據的全面性與時效性。依托機器學習、深度學習等前沿技術，對海量數據進行深度剖析與智能洞察，構建了精細入微的場景模型，有效保障了農業生產決策的科學性與時效率。（二）管理創新推行大空間全景可視化管理模式，創新開發出跨空間全景可視化系統。該系統以直觀、易懂的視覺化方式，全面展示了農業生產資源的分布與動態變化，實現了

77、農業管理的精細化與高效化。通過該系統，管理者能夠迅速捕捉生產中的關鍵信息，提升決策速度與準確性。同時，建立模型性能持續優化機制，結合周期性對照試驗與實地驗證，不斷對模型進行評估與優化，確保模型緊密貼合實際生產需求，持續推動農業管理向智能化、精準化邁進。（三）模式創新打造“農戶企業平臺政府”四位一體的數據生態體系，實現了數據資源的無縫對接與高效共享，有效解決了數據缺失與斷層問題。在此體系下，我們提供定制化、智能化的農業預測預警服務，精準對接各類農業生產場景的需求，為農業生產提供強有力的數據支撐與決策輔助。這些創新服務不僅提升了農業生產的效能與安全性，還促進了農業產業鏈上下游的緊密協作與共贏發展。

78、五、應用成效經濟效益：通過智能化管理的“一圖觀農業”平臺，累計托管了30萬畝土地，覆蓋成都、宜賓、南充等多個地市，涉及基本農田、永久農田管理及土地整治等。這一舉措極大提升了土地資源的整合與利用效率，促進農業生產的規?；c集約化，為增產增收奠定基礎。平臺實現了“一人管千畝”，管理27類作物171個品種，為36家種植單位提供全流程服務質量考核，并幫助33名新農人獲得成都市職業經理人資格認證。此外，平臺助力構建“糧油科學種植體系”，在土地整治3年間，小麥產量同比增長40，油菜產量達到市場中等偏上水平，提升了農民和企業的經濟收益。通過結合作物物候期、土壤環境和氣象信息，平臺實現了智能灌溉，有效使用水資

79、源，并規范了農肥和農藥的投入，確保高標準生產，避免冗余和過量投入。社會效益：平臺的應用提升了農業生產的科技含量和智能化水平，支持農業可持續發展。通過建立科學種植體系，實現了基本農田和永久農田的管理及兩非（非農化、非糧化）監管，保障了農業生產的穩定性和安全性，這對維護國家糧食安全和滿足人民基本生活需求具有重要意義。數字農業一體化平臺促進了農業的規?；?、集約化和產業化發展，為農村經濟注入了新的活力。353610現代都市農業全場景數字化解決方案一、申報單位成都智慧城市信息技術有限公司二、案例背景本案例聚焦中西部地區農業數據要素采集應用的三個問題：1、“采集瓶頸”，地形復雜多變、地塊分散割裂、空間跨度

80、大、規模各異以及數據類型繁多，帶來的數據采集成本與效率問題。2、“基礎薄弱”，歷史數據積累不足、基礎設施投資欠缺、數據標準化程度低以及專業人才匱乏，帶來的數據分析深度不足、應用效果廣度不夠問題。3、“推廣障礙”，種植技術水平參差不齊、管理標準化不足、農業轉型意識薄弱，加之政策與資金支持力度不夠，帶來的數據要素應用推廣受阻問題。三、解決方案1通過分類采集方式，匯聚農業多源數據庫。采用“空、天、地、人”四位一體數據采集模式，構建全方位覆蓋、多尺度并進的農業數據采集網絡。從“空”出發，利用衛星遙感的廣闊視野，高效采集宏觀空間信息，作為管理的數據基石。向“天”借智，借助高精攝像頭與無人機，實時捕捉作物

81、生長動態，通過圖像識別解析病蟲害。扎根“地”面，廣泛部署土壤、水質等傳感器，為生產環境調控提供依據。積極擁抱參與“人”，通過一線觀察、測量與記錄，全面收集農事、長勢、病蟲害等一手田間過程數據。通過清理、篩選與規范化處理，提煉高質量、高可用性的農業數據資源，每月達1.12PB。2推進跨域數據融合，開展數據挖掘和智能分析。聚焦“耕、種、管、灌、收、儲、銷”七大核心環節，構建“農戶企業平臺政府”匯聚共享的數據生態，減少數據斷層、缺失制約。整合“私域、公域”數據獨立變量，通過深度清洗、智能去重、自動轉換與融合算法進行數據預處理，確保數據質量。利用機器學習對數據集進行關聯分析、智能挖掘，提取綜合因子，結

82、合經驗與知識圖譜進行動態二次擬合。進而對各環節精細化場景建模，構建高度可用的中間件功能與服務工具。持續優化模型性能，實施周期性對照試驗，結合實地驗證與數據分析評估模型結果。通過動態調參、優化算法，確保模型貼近實際生產需求。最終構建“數據驅動農業生產、生產反哺數據優化”的良性循環，為現代農業智能化、精準化轉型提供技術支撐。3推進數字農業應用、打造多樣化數據服務。目前，我們已全面構建農業數據要素的三大核心應用。推出全景可視化系統，呈現更全面、更詳盡、更易理解的農業信息全景圖。覆蓋地、人、資、機等資源分布，融合四情監測、種植結構、地塊級農事動態、農資投入等過程信息，呈現“收儲銷”動態看板，提升管理精

83、細化水平與決策效率。聚焦耕地全生命周期地力轉化。歷經三年六個種植季持續監測近7萬畝耕地，構建質量評估模型，并形成一年兩季涵蓋玉米、小麥、油菜、水稻等12類作物的種植指導標準。攜手成都市農業氣象咨詢服務中心、成都市農業科技職業學院、中國農科院都市所等權威機構，通過對災、蟲、病三大關鍵數據域剖析，發布15份專題快報及防控建議。構建農業物聯中臺，集中管理8類320臺設備，通過10余組標準閾值、11項精準預警機制，提供智能化預警服務，保障農業生產安全。四、創新點1大空間范圍分散地塊數據高效采集本案例構建了一套跨域協同的大空間數據采集體系。該體系無縫集成了文檔管理、移動應用、物聯網傳感、無人機巡查及衛星

84、遙感等信息采集技術，實現了對大空間范圍內廣泛且分散地塊的無縫覆蓋與動態監測。此外，還建立統一數據采集標準與共享協議，搭建了農業數據共享云平臺，該措施不僅打破了平臺與系統的壁壘，還強化了數據資源的集約管理與高效流通，為數據要素賦能農業生產的精準決策與應用創新奠定了堅實基礎。2數據要素 跨界融合提升應用效率本案例深化了數據要素與跨界技術的融合應用，引領農業多元化升級。首先，深度融合大數據與AI技術，對海量數據進行深度挖掘與智能分析，并基于此構建作物生長預測、病蟲害智能預警等通用模型，顯著提升了農業生產智能化與抗風險能力。其次，針對不同區域、不同作物、不同企業的個性化需求，提供了定制化數據要素解決方

85、案，增強了服務的靈活性與實效性。最后，持續與中國農科院、四川省農科院、四川農業大學等專業機構開展深層次創新性合作，積極促進“數據要素新技術”“數據要素新領域”跨界融合，探索并推動更多數字農業新路徑、新業態與新商業模式。3738五、應用成效案例借助環城生態區10萬畝糧油產業帶搭建完成數字農業一體化平臺，并應用于四川省鄉村發展集團有限公司20萬畝規?；a管理。在此過程中，取得了以下重大成效：“一圖觀農業”：累計托管30萬畝土地，覆蓋成都、宜賓、南充、巴中、達州5個地級市，30余個區縣，近4萬平方公里范圍內的。涉及基本農田、永久農田土地管理，及土地整治跟進、兩非（非農化、非糧化）監管?！耙蝗斯苋?/p>

86、畝”：累計管理27類作物171個品種，提供36家入駐種植單位全流程服務質量考核數據；并助力生產管理單位累計33名新農人取得成都市職業經理人資格認證?！凹Z油科學增產增收”：土地整治3年間，小麥產量同比增長40，油菜產量達市場中等偏上水平。形成大春季、小春季2套科學種植結構，12套智能種植計劃應用，實踐出一套根據作物物候期、土壤環境結合氣象信息聯動智能灌溉設備的機制，達到精準用水，合理有效使用水資源的目的。并且通過量化農肥農藥投入、規范農時農事頻率，保障高標準生產需要，避免冗余操作、防止過量物資投入。11四川新希望華西牧業智慧牧場一、申報單位四川新希望華西牧業有限公司二、案例背景傳統養殖業面臨人力

87、成本高、效率低、疾病防控困難、管理精度不足等問題，當前數字化農業裝備發展飛速迅猛，全國奶牛養殖業面臨前所未有的機遇與挑戰。隨著信息化、智能化設施設備的介入，傳統養殖業所面臨的問題正在逐步解決、完善、調整，購置智能裝備，利用新技術將設施設備統一接入系統，管理方便、監測及時、數據實時分析，有效提供決策支持。以新疆西域春乳業公司為例，通過智能項圈、畜禽糞污沼氣循環處理等設施設備，有效提高奶牛擠奶效率，實時掌握奶牛身體健康情況，構建區域生態循環經濟產業鏈。三、解決方案四川新希望華西牧業有限公司于2020年在西南地區首家啟動智慧牧場，牧場使用農業大數據、物聯網信息技術打造高效管理模式，建立規?；翀鋈?/p>

88、可追溯系統，包括營養、獸醫、繁殖、奶廳、犢牛、信息等建立現代化智慧牧場，以精準飼喂、營養調控等技術手段創建低碳、生態、和諧型種養循環養殖模式。牧場構建物聯網大數據系統，以環境監控、智能稱重設備、手持端現場管理設備、精準飼喂系統、奶廳智能系統為基礎設備構建物聯感知終端設備體系，與大數據系統實現管理業務橫向互聯，生產業務縱向集成，數據信息互聯互通，從而實現牧場設備數據自動采集、工作任務自動提醒、風險管理自動預警、奶量自動監測預測，完成運營管理、質量管理、成本管理、分析管理、獸藥管理等工作，精準管理奶牛的吃、住、擠奶，提高牧場效益。牧場當前業務范圍：1通過自動飼喂監測系統根據配方、牛群存欄制定投料計

89、劃，按現場投料流程，對操作步驟實時大屏預警和監管，并不斷強化和訓練投料動作，做到精準投料，按結果數據復盤過程，查漏補缺，優化操作流程，達到配方日糧、投喂日糧、采食日糧三者的統一，從而實現精準投喂、成本控制及單產提升，投喂精準率達98以上，泌乳單產提升1kg。2通過遠程集中管理無人值守稱重系統3940所有生產任務全部實現線上管控，監控后備牛的生長情況，及時調整喂養方案，頭胎牛高峰奶提升2kg。同時有效整合采購銷售訂單，稱重數據自動關聯訂單，實時上傳數據，及時核減訂單余量，購買方亦可通過系統查看訂單執行情況、稱重明細，有效提升訂單簽約率，帶動牧場經濟收益。3通過智能環控噴淋系統為牧場采食區域提供最

90、佳、最精準、最可靠的解決方案，基于畜舍內奶牛圖像識別與環境狀況感知，智慧化控制噴淋和風機設備，智慧化控制牛舍風扇與噴淋設備，調控環境溫濕度，實現熱應激防控效率有所提升，減少奶量下降，下降幅度控制在10以內。另節約用水量30以上，節約用電20以上，生產業務實時錄入，數據及時性100，工作效率大幅提升，無紙化辦公、生產有效節約紙張資源。四、創新點1“電子耳標”和“智能項圈”牧場內所有成母牛都配備了與物聯網平臺聯動的“電子耳標”和“智能項圈”，其中，“電子耳標”就是奶牛的電子身份證，記錄了奶牛的信息，并與智能設備聯動收集數據。通過智能裝置感應牛只電子耳標，以自動采集數據，比如奶牛進入奶廳后，識別牛只

91、并記錄奶量等信息、奶牛進入智能稱重系統后自動識別牛只并記錄牛只體高體尺信息，用掃描棒藍牙連接手機，手持掃描棒識別電子耳標，手機顯示牛只信息?！爸悄茼椚Α睂崟r記錄奶牛的活動狀態，可以全天候監測奶牛的呼吸頻率、活動量、躺臥以及反芻，實時記錄奶牛的活動狀態，進而判斷奶牛健康狀況，這些狀態數據會傳到終端，并預警上報手機端，工作人員立即現場檢查牛只，讓牧場做到早揭發早治療，減少淘汰和用藥。2精準飼喂系統精準飼喂系統記錄每一種原料的投料量，其投放精準率可達98以上。在TMR車輛上安裝數據收發裝置，裝置連接TMR車輛，實時記錄每次稱重的數據，并上傳系統，精準監控每一次裝料和放料的數據。員工在系統中調整下一餐

92、飼料配比，TMR車輛駕駛員根據設備顯示的調配方案進行添加，實際加料數據傳回系統，便于對員工做出管理，提升投料精準度。再者，傳輸到系統的實際用量也會發送到庫管，庫管根據實際用量進行一鍵出庫。最后，系統根據采集的飼料量精準測算出飼料的產奶效率，及時對飼養管理作出決策。五、應用成效經濟效益：通過應用電子項圈、建設智慧牧場系統，有效實現信息數據互聯互通，提升奶牛福利，提高奶牛效率，人均勞效提升20以上，成本精準核算每年可節約人力物力成本200萬元，帶動牧場收入500萬元以上。12數據要素 商貿流通通過對客流、消費行為、交通狀況、人文特征等數據的挖掘，企業可以深入了解消費者的需求、偏好和購買行為，精準定

93、位目標客戶群體，制定個性化的營銷策略，提高營銷效果和客戶轉化率。通過對供應鏈各環節的數據采集和分析，企業可以實時掌握庫存水平、物流狀態和銷售情況，優化庫存管理、降低庫存成本，提高供應鏈的效率和響應速度，提升供應鏈綜合服務能力。彭州市標果(西南)智慧農產品供應鏈服務基地暨結算中心項目一、申報單位成都府葆倉儲服務有限公司二、案例背景1行業（產業）發展問題：（1）生鮮農產品企業在進行倉儲保存，冷鏈配送時，傳統供應鏈模式和技術不能夠保障生鮮農產品的新鮮度；（2）市場倉儲招租信息較少，彭州市目前僅有6處倉儲招租，招租倉儲位置偏遠、物業形態較差，且半數以上冷庫設施設備陳舊老化，缺乏針對多品類生鮮農產品的數

94、字化冷鏈管理設施設備；（3）區域產業融合發展步伐緩慢，本地生產性服務業對工業發展的服務提升能力較弱，科技服務業發展進程嚴重滯后，信息傳輸、計算機服務和軟件業等的增速落后于服務業發展平均水平，且區域尚未形成城市配送模式；2需要的數據類別：數據要素商貿流通；3解決的數據流通的卡點、堵點：元數據基礎設施、數據公共化基礎設施；4142三、解決方案1經驗一：物流基地數字化管理（1）思路目標：通過數字化手段，依托基地數字化管理平臺，通過全要素（人、車、貨、場、設備）、多業務（生產、安防、物業）全面智能感知，采集相關企業數據，并對企業數據進行整合、分析、研判，構建起一個車、路、人數據互聯互通的物流基地管理網

95、絡，實現深度數字化管理。（2）主要舉措及具體做法：在作業智能化方面，通過引入物聯網、大數據、云計算等先進技術，實現倉庫內外的信息互聯互通，提高倉儲物流管理的實時性和準確性，實現訂單管理、庫存管理、出入庫管理等功能，實現實時監管倉儲情況、銷售情況等，調整倉儲和采購方案，降低企業采購和儲存成本；同時，建設自動化立體倉庫，購買無人搬運車（AGV）、智能輸送線等設備，提高倉儲作業效率，降低人工成本。自動化立體倉庫利用高度空間，實現貨物的立體存放，提高倉庫利用率；無人搬運車（AGV）可根據系統指令，自動完成貨物的搬運任務，減少人工干預；智能輸送線則可以實現貨物的快速轉運，提高作業效率?；氐倪\輸管理系統

96、總共分為七個節點：車輛進入電子圍欄識別車輛到庫簽到貨物發運時間車輛離開電子圍欄識別在途GPS定位跟蹤車輛到達收貨點電子圍欄識別貨物簽收上傳電子回單。車輛進入基地外電子圍欄范圍內，加入基地外排隊隊列，基地根據基地情況，呼叫基地外車輛進入基地，道閘自動放行，車輛進入基地排隊序列，車輛排隊登記后，基地方或基地客戶在監控大廳/客戶場站管理可查看排隊車輛信息?；谌珬I技術，為基地周界、內部道路、廠區、走廊、室內提供全方位綜合安防保障，在基地內部道路安裝高清攝像頭，結合車牌識別技術，對車輛數據信息進行采集分析處理，提供智能車牌識別通行方案，實現對進出基地車輛的實時監控和管理。在人員出入口提供智能刷臉通

97、行方案，通過人臉識別技術，實現對人員流動的監控和分析。通過視頻監控系統、紅外報警裝置等技術，對基地周邊進行24小時監控，防止未經授權的入侵。實現基地可視化、數字化、智能化管理，賦能基地安防智慧化。通過在途GPS定位跟蹤，打造車聯網智能體，提供場景化車聯大數據分析能力，構建數據庫，支撐車輛動態，軌跡路徑，駕駛員畫像，零部件故障診斷等預集成套件，同步監控車載端、數據傳輸、云平臺、移動應用等端到端的數據安全。在車輛數字化管理方面，通過對前端物流數據的采集，實現物流運輸的全程監控和跟蹤，提高運輸效率，確保貨物安全準時送達，同時減少人工操作的錯誤和延誤，實現基地高效物流服務、提升基地物流水平。2經驗二：

98、產業供應鏈數字化管理（1）思路目標：針對生產端及銷售端需求，幫助上游就近集貨，根據下游需求即時供貨，幫助供應商/品牌商實現高效且富有彈性的供應鏈管理，降低下游庫存壓力，有效應對市場變化，及時調整生產供應計劃。（2）主要舉措及具體做法：打造供應鏈管理庫存功能模塊，除提供基礎倉儲管理能力外，還提供數據分析和決策支持，通過收集和整合供應鏈和分銷渠道的數據，進行精準的市場預測和銷售分析，從而為企業提供精準的庫存管理決策支持服務，幫助企業更好地制定倉儲規劃，降低倉庫成本，提高市場競爭力。圍繞核心企業及其上下游（1+N），貫穿原材料采購、產品生產加工、庫存管理、物流運輸、渠道銷售等供應鏈環節，打造完整的供

99、應鏈綜合服務功能模塊，基于對供應商管理、采購管理、庫存管理、物流管理、銷售管理等一體化數據的收集，運用云計算和大數據技術，為企業提供彈性計算資源、大數據存儲和數據處理、分析及挖掘能力，支持企業進行大規模的數據分析和應用創新，為企業生產、營銷、投放決策提供數據支持，挖掘潛在的商業價值。四、創新點1技術創新：以信息交互為主線，使用條形碼、射頻識別、傳感器、全球定位系統等先進的物聯網技術，集成自動化、信息化、人工智能技術，以提高倉庫的生產率和效率，最大限度地減少人工數量，同時減少錯誤。智能倉儲完全解決了對人工的依賴問題，在智能倉儲系統（如C WMS）的幫助下，自動接收，識別，分類，組織和提取貨物。智

100、能倉儲模塊主要包括WMS（倉庫管理系統）和WCS（倉庫控制系統）兩部分。智能倉儲WMS與傳統WMS相比，除了具備進銷存盤等基本功能外，還要有強大的倉儲運營流程管理能力。2模式創新：運用區塊鏈、5G、RFID技術，打造供應鏈+金融功能模塊，通過整合產業鏈各方企業群體，集成完整交易場景，以數據管控與物流控制為手段，讓買賣清晰、讓交易透明、讓貨物可處置，實現商流、物流、信息流、資金流、證據流的透明可視與可追蹤，再引入金融服務機構，實現真正的供應鏈金融，最后以“互聯網+物流+金融”模式為基地內企業提供資金托管、小額貸款、物流保險、倉單質押等增值服務。3管理創新：在冷鏈物流管理方面，搭建基地冷鏈倉庫監管

101、溯源體系，建立完善冷鏈倉庫監管溯源體系，對冷鏈食品的產地、生產日期、運輸過程等信息進行全面記錄和監控，實現科技行業食品保供；建設監管倉，用于存放冷鏈食品；建立多支專業的冷鏈數字化運行車隊，負責冷鏈食品的運輸；建設冷鏈全過程立體追蹤元件、智能倉庫對物流基地的所有配件進行運轉對接、自動分類、自動倉儲，從分揀、裝配、物流等方面，形成全方位無人監控和無人管理。434413積微物聯大宗商品電子商務平臺一、申報單位成都積微物聯集團股份有限公司二、案例背景鋼鐵產業是國民經濟的基礎，是制造業的先導。2011年以來，微利、虧損成為鋼鐵行業的常態，鋼鐵物流成本高，鋼鐵生產企業亟需發展現代物流來延伸產業鏈，鋼貿商追

102、求功能齊全的供應鏈解決方案，由此催生了產業鏈電子商務平臺的建設。以鋼鐵為代表的大宗商品產業鏈近年來發展迅速，但也面臨以下主要痛點：1）產業鏈上的生產、加工、銷售、物流、終端用戶等上中下游發展離散，流通成本高效率低；2）大宗商品現代物流資源配置率不高；3）行業信息嚴重不對稱，價格預測準確率低，企業決策缺乏參考。在海量行業數據產生的同時，如何高效解決行業數據孤島、數據重復、數據冗余、數據流通等問題，從而有效利用新一代信息技術打破大宗商品產業鏈的傳統運營模式，解決發展痛點，是公司建立大宗商品電子商務平臺的一項重點目標。三、解決方案積微物聯大宗商品電子商務平臺以線下達海實體基地和線上積微電商平臺族群雙

103、平臺雙品牌運營，深度參與行業數實融合，優化配置產業鏈供應鏈資源，實現行業海量數據高效應用，切實助力產業鏈降本增效。1建設線上交易平臺族群高效鏈接上中下游企業，解決流通效率低和成本高的問題。平臺構建了28個線上子平臺，打通產業鏈各節點，整合數據，讓上中下游的交易變得更簡單。其中，鋼鐵平臺以競價、搶單、掛牌、資源預售等模式，提供鋼鐵產品現貨、期貨銷售服務，實現了交易、生產、倉儲、加工、物流、質量、結算等環節一體化協同，同時，還打造了倉小白、貨小白等供應鏈金融產品，進一步增強了業務綜合競爭力，是西南地區最大的互聯網+鋼鐵服務平臺。供應鏈服務平臺以業務產品化、產品標準化創新商業模式，圍繞園區，為產業鏈

104、上下游核心企業與實體產業提供多元化、一體化、數字化的供應鏈服務。循環平臺致力于解決閑廢資源處置痛點，為用戶提供包含廢鋼鐵、廢有色金屬、閑廢材料、備品備件、報廢資產等資源的競賣、供需、分級分類、危廢固廢處置等高效、精準、專業化定制服務?；て脚_為用戶提供涉及釩鈦產品、石油焦和純堿產品等的跨境電商、多式聯運、出口代理、工廠直連等一站式服務。五、應用成效經濟效益：項目主要經濟收入來源于租賃業務收入、物管業務收入。經測算，項目建成后企業年營業收入和利潤將增加10以上；將增加10以上在當地的增值稅、城市建設稅、教育附加稅、企業所得稅等稅金的年納稅額。社會效益：（1）項目建成后，應用“互聯網+物流”模式打

105、造全國超大型冷鏈物流基地，運用大數據和云計算技術對物流活動進行規范化管理，極大提高農產品冷鏈流通效率，區域農產品周轉周期縮減到1日內，產品損耗降低15以上；（2）項目將運用大數據和云計算技術對物流活動進行規范化管理，推動區域農產品交易電商化、數字化、專業化、集約化水平明顯提高，區域農產品電商孵化模式基本建成；（3）項目建設成為西南地區最大的標準化、智能化農產品倉配中心，通過自主研發、外包研發等全國最先進的智能排線系統，實現高效配送、智能倉配、自動分揀、基地內無人駕駛等智能化技術，顯著提升商貿物流中心運行效能；（4）項目具有很強的集聚功能，規?；\營能夠降低該區域整體物流運作成本，使當地企業能夠

106、獲得更多的利潤，獲取市場競爭優勢，從而為當地創造良好投資環境；（5）項目將會提供大量的建筑施工、管理、生產、研發等工作崗位，提供就業崗位超100個；同時間接帶動飯店、商場、娛樂場所以及鋼鐵、水泥等領域的就業，具有明顯的拉動就業效果。45462建設線下物流基地和線上智慧物流平臺解決大宗商品資源配置率不高的問題。平臺采用自營、加盟、監管、協議等多種方式推進達海模式在西部地區節點城市的復制推廣和對外擴張，布局線下基地近50個。倉儲方面，平臺自主研發了行業領先的數碼倉系統，以物聯網、區塊鏈等信息技術實現園區智能化管理、貨物精準定位、客戶自助辦單、加工可視化操作、園區3D可視化導航等，打造信息化、數字化

107、、智能化園區。貨物監管方面，平臺以技術賦能建設智慧監管數控平臺，將監管作為業務模式進行培育，實現“系統管貨、技術守貨、巡庫查貨”。同時，搭建智慧物流平臺，以”前平臺+后市場+多式聯運”構建物流生態圈，針對用戶物流運輸需求，提供汽車直發、鐵路+公路、鐵水聯運等多種解決方案中的最優方案。3強化數據治理與規范提升數據驅動的一體化柔性運營管理和智能輔助決策等能力。積微物聯以DCMM（國標數據管理能力成熟度模型）為基準，積極推薦核心數據、業務指標數據等治理工作，同時面向業務領域建立運營及決策的多維數據模型、智能分析模型，為各級業務管理和決策提供多維度、多層級、多粒度的數據支撐。截止2023年底，積微物聯

108、實現對接業務系統共計16個、標準化各類數據指標294個、開發各類數據接口315個，構建各類數據模型應用40余個，成功實現經營數據的統計、分析、可視化及業務風險預警的智能化管控。目前，積微在數據治理方面已經通過DCMM三級、兩化融合掛歷體系AAA級認證。4搭建大數據應用平臺和西南鋼鐵指數平臺解決行業信息不對稱和價格預測難的問題。大數據應用平臺實現了循環定價模型、精準營銷、清風反腐、吞吐量預測、客戶畫像、產品畫像、倉儲交互分析報表、運營數據看板等在線數字化工具和產品。西南鋼鐵指數，利用大數據技術采集實時交易數據、鋼廠報價數據、區域市場數據、互聯網資訊數據，通過模型生成價格指數、信心指數、行情地圖、

109、庫存指數、區域價差、期現價差等，為客戶提供市場行情預判、風險預警、決策支持等信息服務，將傳統的按計劃生產轉變為按大數據組織生產并實現精準營銷，幫助客戶智慧決策。四、創新點（1）理念及模式創新：公司聘請了世界500強埃森哲公司完成平臺的整體規劃和頂層設計，建設線下物流園區，創建“達?！逼放?，并打造了線上電商平臺族群，創建“積微”品牌，高效鏈接產業鏈上中下游企業。相較于同行大多數純線上電商平臺，積微重資產打造線下基地，雙輪驅動，實屬行業創新之舉。（2）技術創新：公司平臺搭建與行業先進技術深度融合，分別與物聯網、人工智能、區塊鏈、大數據、云計算、智能AI、自動控制、智能裝備、數字孿生、生產物流場景以

110、及能源環保場景融合，實現了精準定位、貨物識別、信息追溯、價格預測、智能分析、遠程操作、故障告警等各項功能。（3）機制創新：公司擁有11年的平臺建設經營，為持續提升技術服務能力，并且將技術服務與行業智改數轉深度結合，成立了技術全資子公司，在搭建自身平臺的同時，持續推進產品SAAS化，為生態圈企業提供數智化轉型服務，使得技術團隊的視界和能力拓寬至整個行業，從而讓技術更懂行業，并且反哺公司電商平臺的建設。五、應用成效經濟效益：目前，積微物聯大宗商品電子商務平臺連接和服務產業鏈上下游企業超過11萬家，聚合力在西南乃至整個行業都位居前列。其中，線上交易平臺族群覆蓋品類7000余種，年業務規模量已達150

111、0億元；線下物流基地年吞吐量超過3000萬噸，年加工能力超過300萬噸，入園企業超過100家；智慧物流平臺擁有運輸干線53條，鏈接貨主2400余家，鏈接車輛超過12萬輛，整體年運量超過5000萬噸；平臺助力積微物聯整體年營業收入超過110億元。平臺榮獲工信部服務型制造、大數據產業發展試點示范等國家和省市區授予的資質、榮譽超200項。社會效益：大數據應用平臺為全產業鏈各環節提供智能運營、安全生產、行業決策、經營風險、趨勢判斷等服務，全面驅動企業的數據運營和智能管理，為客戶決策提供實時、動態、快速的數據支持，目前共有應用64個，已實現核心業務100在線化；西南鋼鐵指數平臺用戶達15萬余家，月均點擊

112、量100萬以上，每日活躍用戶3000余戶，月文章平均分享率4.56，行情預判準確率80以上。同時，平臺的發展年均吸收就業人員近1300人。474814基于“貨易通+”的全產業鏈數智小生態場景一、申報單位成都蓉通微鏈科技有限公司二、案例背景在鋼材貿易行業面臨轉型升級的關鍵期，傳統銷售模式難以適應市場需求，導致企業生存壓力增大。蓉通微鏈針對這一行業發展問題，提出了“貨易通+”全產業鏈數智小生態場景。該案例需要解決的核心問題是提升鋼鐵貿易行業的數字化水平，整合產業鏈資源，優化數據流通。所需數據類別包括供應鏈交易數據、物流倉儲數據、金融資金數據等。案例致力于解決數據流通中的卡點、堵點，如信息不對稱、數

113、據孤島等問題，通過數智化手段提升全要素生產率，推動鋼鐵貿易行業向更健康、可持續的供應鏈服務能力轉型。三、解決方案在鋼鐵貿易行業面臨數字化轉型的迫切需求下，蓉通微鏈基于“貨易通+”全產業鏈數智小生態場景，確立了以數據為核心，推動行業內數據協同、復用、融合創新的思路目標。具體而言，該場景旨在通過構建一個高效、互聯互通的數字化平臺，打破信息孤島，實現產業鏈上下游數據的無縫對接和高效流通，進而提升整個行業的運營效率和服務水平。為實現這一目標，蓉通微鏈制定了以下三個主要舉措：1 構建新一代“大平臺、微服務”架構為滿足多租戶和多賬戶的應用需求，蓉通微鏈自主研發了新一代“大平臺、微服務”架構，搭建了積微工業

114、互聯網平臺，并進行了攀鋼云的部署。該架構具備柔性、服務化和可擴展性，可以支持企業在流程管理和業務管控上的個性化需求。此外，微服務架構的實現使得業務功能能夠獨立部署和靈活擴展，為數據協同提供了強大的技術支撐。2 設計多功能子系統，實現數據復用和共享在平臺層和應用層設計中，蓉通微鏈注重數據的復用與共享。通過感知層對時序數據、結構化和非結構化數據的采集，以及邊緣計算服務，為平臺層提供了豐富的數據源。在平臺層，我們采用微服務架構構建技術底座，為業務應用系統提供一系列服務化功能，包括認證中心、授權中心和流程中心等。這些功能不僅支持統一應用門戶的建立，還為工業集控場景、智能應用和工業視頻等領域提供了服務支

115、持。在應用層，我們采用服務組合的方式構建應用，各種服務功能獨立部署在不同進程中，通過輕量級交互機制進行通信。這一架構思路使主要業務邏輯在各服務層處理，具備良好的獨立性、可配置性和可擴展性。具體子系統的設計根據鋼鐵貿易行業的實際需求，涵蓋了采購管理、庫存管理、銷售管理、資金管理、基礎管理和配置管理等多個系統。這些子系統通過數據共享與復用，實現對采購、銷售、庫存和資金的數字化管理，打破了業務環節之間的數據壁壘，提高了數據的使用效率和價值。3 模式創新，推動數據融合創新應用在數據融合創新應用方面，蓉通微鏈注重模式創新。首先，我們通過與上游鋼廠和下游客戶的緊密合作，建立了穩定的供應鏈關系。利用平臺的數

116、據協同功能，實現供應鏈上下游數據的實時共享與協同處理，提升了供應鏈的透明度和響應速度。其次，我們積極引入金融機構和物流企業等合作伙伴，通過平臺的數據共享與協同處理功能，實現深度整合和共贏發展。例如，與金融機構合作推出的供應鏈金融服務產品，為上下游企業提供了便捷、495015低成本的融資渠道；與物流企業合作推出的智能調度和運輸優化服務產品，提高了物流效率和服務質量。四、創新點理念創新：通過構建新一代“大平臺、微服務”架構和多功能子系統，蓉通微鏈實現了產業鏈上下游的數據無縫對接與高效流通。這一數據協同模式有效打破了傳統鋼貿供應鏈的壁壘和信息孤島現象，提升了數據利用效率與價值。同時，通過引入合作伙伴

117、共同參與數據協同，實現了上下游生態的深度融合，創造了多方共贏的局面。技術創新：平臺采用微服務架構，保證了系統的靈活性和可擴展性，同時利用物聯網技術實現了對數據的全面采集和智能分析。模式創新：蓉通微鏈根據不同企業的規模和需求提供個性化定制服務，確保為客戶提供最合適的解決方案。這種個性化服務不僅滿足客戶實際需求，提升了整體運營效率，還提高了客戶的滿意度和忠誠度。我們通過持續收集客戶反饋，優化和改進服務質量與水平。管理創新：平臺通過數字化手段對采購、銷售、庫存和資金等業務進行管理，打通了業務環節之間的數據壁壘。這種數字化管理模式顯著提高了業務處理效率與準確性，降低了人工成本和錯誤率。此外，數據分析功

118、能為管理層提供了更精準的市場洞察與決策支持。通過數字化管理手段，不僅提高了業務辦理效率和資金管理安全性，還促進了小生態的協同共贏，為鋼貿行業的數字化轉型和高質量發展提供了有力支撐。五、應用成效經濟效益：該場景匯聚了上游鋼廠、下游客戶等千余家企業，實現了超5000萬噸的倉儲和運輸量，有效促進了產業鏈的資源優化配置和降本增效。特別是在提升業務辦理效率、資金管理效率和業務管理數字化水平方面，企業獲得了實實在在的收益，如重慶某公司業務辦理效率提升了約40，資金管理效率和安全性得到顯著提升。社會效益：該場景通過數據互通和資源整合，促進了鋼貿供應鏈業務的上下游生態服務，提升了整個行業的運營效率和智能化水平

119、。同時，平臺還提供了個性化定制服務，滿足了不同企業的實際需求，促進了行業的共贏共享和可持續發展。這些成效不僅體現了“貨易通+”解決方案的創新性和實用性，也為鋼鐵貿易行業的數字化轉型和高質量發展提供了有力支撐?！皵祿亍笨缇畴娚讨悄芸头到y一、申報單位成都信通信息技術有限公司二、案例背景隨著近些年我國跨境電商的蓬勃發展，參與跨境電商各個環節的廠商和用戶越來越多，針對希望投身跨境領域的產業鏈生產者、消費者、產業鏈商家等不同用戶，對于跨境知識、行業經驗、相關成果的獲取需求呈暴發性增長，因此針對跨境行業的人工客服要求極高，客服要了解關稅貿各個環節的政策、法規、方案，要應對不同用戶的不同環節的問題解答

120、，人工客服無法滿足超負荷工作，因此急需利用人工智能大模型技術結合專業領域知識庫，構建一套人工智能客服系統。該系統通過主流大語言模型技術，基于大語言模型強化意圖識別和跨境電商行業術語理解，讓“找不到、讀不懂、不理解”的政策成為歷史，體現出AI+跨境業務服務的強大推動力。三、解決方案1、建設目標本項目以跨境電商智能客服應用為切入，借鑒業界先進經驗，以跨境領域知識庫和客服智能問答為應用場景，結合成都市跨境電商政策數據和進出口整體行業運行的數據積累，自主研發以通用大模型技術驅動的跨境電商智能客服產品。逐步替代釋放人工客服繁重的工作量，逐步減少對人工客服精通跨境全鏈條知識面的要求，同時在建設過程中不斷積

121、累相關數據，逐步完善跨境電商行業領域的高質量數據集，并積極引入多源數據資源，為跨境電商智能應用的集群化發展提供充足的“數據養分”，形成強大助力。5152跨境電商人工智能客服系統技術架構跨境電商人工智能客服系統的總體技術架構設計包括幾個主要部分：通用人工智能大模型底座能力、領域專業知識管理、客服處理能力、安全與合規管理以及用戶反饋等系統。這些組件共同覆蓋了用戶交互、后臺管理和持續改進的全流程，用戶可通過開發者API接口調用基礎大模型底座平臺能力集成到已有系統形成人工智能應用。2、建設步驟組織技術預研組，研究、評測、選擇國內開源大語言模型，并進行技術驗證。組織團隊與跨境電商業務專家溝通，形成跨境政

122、策、知識的收集整理框架。組織人員通過整理分析跨境電商公服平臺近5億條數據的結構，完成跨境知識圖譜的選型和建設。組織收集整理近2000條跨境電商領域的常用問答數據以及200份相關政策文件，構成了跨境電商知識庫。組織團隊進行提示詞工程的開發，如何使模型發揮出最優的性能，來完成跨境電商方向的指令任務。設計GPU算力配置，設計系統部署資源及相關方案。完成大模型部署與引擎配置。完成后端包裝API的開發工作。完成前端客服聊天框展示界面的開發調優工作。3、實施模式原有智能客服系統一般基于深度學習技術構建實體識別模型、關系識別模型以及實體關系預測模型，并采用多點引導優化算法分別對實體識別模型、關系識別模型以及

123、實體關系預測模型進行優化。此模式的技術難度極大，在LLM技術還未大規模涌現的情況下，是合理的解決路徑。自2022年11月30日ChatGPT發布以來，AI大模型在全球范圍內掀起了有史以來規模最大的人工智能浪潮。國內學術和產業界在2024年也有了實質性的突破。各行各業開源閉源大模型層出不窮，形成百模大戰的競爭態勢，過去1年國內大模型已經有了長 足 的 進 步。通過第三方評測，綜合能力超過GPT3.5和Gemini Pro的模型有11個，本次建設最終就是選擇基于國內阿里云的通義千問Q w e n 7B模型搭建跨境智能客服，從用戶語義理解、邏輯與推理能力，及項目實施難度，技術迭代成本等都有比較好的表

124、現。四、創新點1、跨境智能客服系統通過大模型技術，解決以往自動客服理解能力低、多語言能力弱的問題，提供多輪對話和多語種回復能力，更好鏈接用戶意圖與對應知識體系，根據用戶的問題給出更加針對性的回答，通過自然語言交互的方式讓企業便利的了解產業政策要求，包括政策補貼，業務申報等信息，解決用戶“不了解、看不明白、也不會申報政策”等現實問題，讓“找不到、讀不懂、不理解”的政策成為歷史，體現AI+跨境業務服務的強大推動力。2、跨境電商人工智能客服系統建立一個全面的系統技術架構。該技術架構應覆蓋問答系統的全生命周期，包括問題接收、內容理解、知識匹配、回答生成和反饋收集等環節。同時，考慮通用大語言模型快速發展

125、趨勢，采用松耦合的結構進行搭建，未來支持更先進，更準確的大語言模型進行快速替換，用戶使用體驗更佳。此外，建立必要的平臺運維保障體系，確保系統的高效性和可靠性，并為系統提供法規遵循和數據安全的保障。3、采用通用大語言模型+領域專業知識庫體系的模式，創新實現跨境智能助手系統，利用我司在跨境電商領域多年服務經驗，整理了跨境政策相關問答等相關知識條目，已初步建立跨境電商政策和行業知識庫。535416五、應用成效社會效益：跨境智能客服系統通過大模型技術，解決以往自動客服理解能力低、多語言能力弱的問題，通過提供多輪對話和多語種回復能力，更好鏈接用戶意圖與對應知識體系，使回復不再是以往呆板的復制粘貼，而是更

126、加人性化，能根據用戶的問題給出更加針對性的回答?；诖笳Z言模型強化意圖識別和跨境電商行業術語理解，通過自然語言交互的方式讓企業便利的了解產業政策要求，包括政策補貼，業務申報等信息，解決用戶“不了解、看不明白、也不會申報政策”等現實問題，讓“找不到、讀不懂、不理解”的政策成為歷史，體現出AI+跨境業務服務的強大推動力。經濟效益：建設完成跨境電商人工智能客服系統后，采用“機器人一線客服+人工二線客服”的模式?？头趯I能力、人工成本的限制將消失，客服服務可升級為724小時的全天候客服服務。信通公司將探索在滿足跨境需求并引導企業客戶購買跨境專業輔導服務的方面獲取一定收益，未來可以在省內8個綜試區開展

127、試點并獲取額外服務收入。數據要素 交通運輸交通領域數據聚合價值高，促進多元數據融合，可以培育新模式新業態。推進高質量數據集建設和復用，加強人工智能工具應用，將有助于企業提升運輸效率。打通車企、第三方平臺、運輸企業等主題之間的數據壁壘，促進道路基礎設施、交通流量數據、駕駛行為數據等多源數據融合應用，可以提高智能汽車創新服務、主動安全防控等水平。成都未來科技城智能網聯交通數據要素創新應用一、申報單位國汽智端（成都）科技有限公司 二、案例背景截至2024年6月底，成都市汽車保有量超過600萬輛，穩居汽車保有量第一城，其城市道路的交通擁堵、交通安全和出行便利等問題日益嚴重，成為城市發展中的重要挑戰。面

128、對日益復雜的城市交通狀況，傳統的電警、卡口、流量檢測器等信息化手段僅能保證部分非現場執法業務和交通數據的采集工作，在交通目標感知、交通事件預警、運行數據分析等方面仍存在提升空間，來滿足現代化城市交通管理、交通安全、出行服務等方面需求。按照車路云一體化技術路線將車端、路端和云端數據進行融合處理、事件分析和挖掘應用，具有實時、精確和全面等優點，在提升出行體驗、確保交通運輸安全這兩個方面發揮了重要作用，同時也為解決上述城市交通問題提供了有力的數據支撐。三、解決方案成都未來科技城智能網聯交通示范區項目依托車路云一體化技術，通過云計算、物聯網和大數據技術，將車輛、道路和交通管理系統無縫連接起來，實現數據

129、的實時采集、傳輸、分析和應用，可提升交通管理的效率和精確度，改善用戶出行體驗，推動城市智能化發展，5556同時為交通安全做出貢獻。架構設計下圖為系統數據架構總圖，各類設備車輛及廠商云平臺通過接入網關將數據接入云平臺，云平臺通過強大的數據接入和處理能力最終以數據服務形式給各類應用提供數據支撐。圖：系統數據架構總圖路側設備、網聯車輛、自動駕駛車輛和無人服務車輛負責提供基礎數據，包括視頻流數據、雷達感知數據、運行狀態數據等，RSU則通過接入信號燈學習機或串口服務器讀取信號燈相位數據，通過對接云平臺接口獲取并播發點位交通事件和地圖數據，云平臺通過接入設備，車輛和廠商云平臺實現對設備、車輛、廠商、設施、

130、用戶、配置、站點、線路、任務、交通等所有相關數據的接入和存儲。數據存儲庫根據數據類型分為結構化數據、時序數據、對象數據、文檔數據和數據緩存五大類。大數據處理提供數據采集、數據清洗、數據計算和數據應用能力、數據治理、數據安全、數據集成從縱向實現數據的綜合管理能力，最后商業智能實現對多源數據的整合分析能力。數據要素服務以智能網聯汽車為核心載體、路側感知系統為基礎載體、云端計算系統為應用載體產生的數據要素資產迅速增長，包括了車輛運行狀態數據、道路交通情況等眾多方面的信息，數據已經成為汽車、交通創新發展的基礎要素。對數據要素的挖掘，不僅能為交通效率提供強有力的支撐，還是賦能汽車、交通產業變革和數字時代

131、新經濟發展的必然選擇，因此示范區建設提供了以下兩種數據要素服務。車路協同服務基于路側設備和智能網聯車輛上報的交通實時數據，不僅能夠對不同交通參與者進行感知識別，形成特定交通參數，還能計算分析形成多種交通事件，為交通運行管理提供依據。表 1：交通要素感知識別表交通參與者1行人；2自行車；3三輪車；4圓形罐裝車（油罐車）5?；?；6渣土車；7攪拌車；8巴士；9消防車交通參數1路口斷面流量；2路口車道流量；3流量（當量數）；4路口車道大車流量；5路口車道中車流量；6路口車道小車流量交通事件1機動車倒逆行；2違法變道；3連續變道；4交通事故上報；5道路施工；6交通擁堵；7異常停車車路協同服務中產生的交

132、通參數數據有助于改善城市道路交通治理中的交通擁堵和交通安全問題。將通過路側融合感知得到的延誤時間進行分析整合，得出路口的最大車均延誤，用以評估路口甚至區域的交通通行效率，為路口信號燈配時優化、交通管理措施等提供建議，在一定程度上緩解交通擁堵。此外，通過不同車型的流量數據可以識別出交通流中的大型車占比，從而實時檢測路口或區域交通的安全運行環境，并可針對大型車提出適當管理建議和路徑規劃建議，保障交通運輸安全。路側系統融合計算形成的各種交通事件可以為交警部門交通事件的快速響應提供實時信息和處理建議。如系統識別出交通事故，以短信等方式通知交警前往事故地點進行處理，提高事件處理效率。智慧出行服務充分利用

133、數據和技術賦能公交行業，從解決行業痛點出發，以“快速、準點、聚客”為目標?；谧詣玉{駛公交車客流、進出站和線路等數據進行分析，形成常用行駛路線和客流高峰時段等信息，幫助公交集團更有效地調度車輛和優化公交線路。同時將便利高效的出行方式融入公交行業數字化轉型布局中，打造新型智慧公交出行體驗。表：自動駕駛公交數據自動駕駛公交數據1客流信息；2進出站信息；3計劃發班信息；4線路信息；5駕駛員信息；6組織架構；7站點信息根據網約車車端上報數據，智能網聯服務平臺可實時向網約車提供路徑規劃、網聯場景預警、車速引導等服務，支持網約車在重點活動、惡劣天氣時能夠保持運行通暢，補充5758城市交通運力，做到快速、安

134、全、便捷地服務民眾出行。同時推動多模式聯動的一體化出行發展，為用戶聯程出行規劃提供了更多選擇。表：網約車車端數據必須上報的數據精度、維度、高程、車道編號、限速值、車輛編號、定位精度、時間同步方式、坐標系類型等可以上傳的數據橫擺角速度、油門開度、發動機輸出轉速、發動機扭矩、制動踏板開關、制動踏板開度、制動主缸壓力、油耗等四、創新點（1）系統數據貫通，實現亮點服務示范區車路云一體化系統實現了車端、路側與云端的數據貫通，利用多源數據要素實現的各類智能網聯亮點服務，相對于傳統的智能網聯應用場景服務，更加精確、實時和智能，且具有實際應用價值，為城市管理、交通運輸、駕乘體驗等方面都帶來了顯著提升。（2）行

135、業數據共享，提升應用價值基于智能網聯服務平臺整合車路云基礎數據，實現車路協同和智慧出行服務，跨行業提供交通數據資源，實現工信、交通、交管等部門的數據交互共享，提升數據應用價值和流轉效率，為交通領域跨行業合作與創新帶來了新的機遇和可能性，推動行業數字化轉型。（3）保障數據安全，共建產業生態作為率先接入交通運輸行業CA、率先使用國密SM2數字證書的示范區，依托自主可控、安全可信的智能網聯交通應用服務，賦能車路云各端多個產業，在運營過程中平臺側整合的多源實時數據反饋到車端，為自動駕駛技術發展提供技術迭代依據，降低車端配置和研發成本，推動多個產業共同發展。五、應用成效經濟效益：車路協同服務所提供的動態

136、交通數據整合分析減少了因交通事故及擁堵造成的直接經濟損失，并通過技術創新激發了新的產業發展機會，帶動了相關產業鏈的增長。依托未來科技城示范區項目對接產業鏈上下游相關企業20余家。自動駕駛公交車和網約車出行數據分析一方面可以幫助運營企業通過優化車輛調度方案和路線規劃，減少等待時間和空駛率，優化服務覆蓋范圍，提高車輛運行效率，降低運營成本；另一方面可以提升車輛運營服務質量，吸引客流，提高智慧商業化運營的經濟效益：。社會效益：智能網聯服務平臺側累計已收集違法變道、超速等12類車路協同事件，非網聯車目標檢測16600萬輛，軌跡1440000萬條，交通參數數據162000萬條，交通事件上報1790萬條，

137、這些數據為政策制定和交通管理提供了數據支持；另一方面，示范區已開展國際科教園區自動駕駛小巴通勤接駁及自動駕駛出租車服務測試累計已完成3039公里，1084小時園區示范運營工作，提供接駁服務1000余人次，測試數據分析有利于提升公共交通服務質量及居民出行體驗，推動智慧城市的建設進程。596017軌道交通智能數據優化系統 一、申報單位四川國軟科技集團有限公司 二、案例背景軌道交通作為城市交通的重要組成部分，其智能化水平直接關系到運營安全和效率。隨著技術的發展和城市規模的擴大，軌道交通線路也不斷擴展，難度和復雜性也在不斷增加，軌道交通面臨著數據量大、實時性要求高、分析復雜度增加等挑戰。然而，傳統的人

138、工方式存在諸多問題，如效率低、覆蓋面不全、結果不準確等。此外，人工的主觀性和局限性也難以滿足現代軌道交通對高精度、高效率的需求。因此，傳統的方法已經難以滿足現代軌道交通發展的需求，如何實現軌道交通的智能化、自動化，提升準確性和效率，亟需引入智能化的數據優化系統來提升效率和準確性。三、解決方案為了應對軌道交通運營的挑戰，我們提出了一套智能數據優化系統解決方案，具體包括以下幾個關鍵環節：1數據采集與整合：通過傳感器、攝像頭等設備，實時采集軌道交通系統的運行數據，利用高精度傳感器監測列車的運行狀態，如速度、加速度、振動等，確保數據的實時性和準確性。通過攝像頭和視頻監控系統，實時采集軌道的振動、應力、

139、溫度等數據，及時捕捉到列車和線路的視覺數據，傳感器數據的采集頻率高，能夠覆蓋軌道的每一個關鍵點，確保數據的全面性和準確性用于故障診斷和安全監控。同時，整合歷史數據和外部數據，如列車控制系統、信號系統、氣象數據、天氣、交通狀況等，構建統一的全面數據平臺，形成統一的數據倉庫。通過數據融合技術，如卡爾曼濾波、神經網絡等，提高數據的一致性和可靠性，確保數據的一致性、完整性和數據的全面性、準確性，存儲歷史數據和實時數據，為數據分析和決策提供支持，采用分布式存儲技術，確保數據的高可用性和可擴展性。2實時數據處理：采用流處理技術，如Apache Kafka、Apache Flink等，能夠快速響應數據變化，

140、提供實時監測和預警，實現數據的實時采集、處理和分析，確保監測的時效性。在數據采集的邊緣節點部署邊緣計算設備，減少數據傳輸延遲，提高數據處理速度，實現數據的本地處理和分析，減輕中心服務器的負擔。3數據清洗與預處理：對通過對采集的數據進行清洗和預處理，去除異常值、重復記錄和噪聲，確保數據的準確性和可用性。采用自動化的數據清洗工具，提高數據清洗的效率和效果，進行特征選擇和特征提取，提取對分析和預測有用的特征，提高模型的性能。4數據分析與挖掘：運用機器學習算法技術，如回歸分析、分類算法、聚類分析等，對數據進行深入分析，發現數據背后的規律和趨勢，實現故障預測、健康狀態評估等功能。應用深度學習技術，如卷積

141、神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等，處理復雜的數據關系，提高分析的深度和廣度。通過深度學習模型，實現對圖像和信號數據的智能識別和分析，利用機器學習模型，實現故障預測、健康狀態評估等功能。5可視化展示：通過可視化技術，將復雜的數據分析結果以直觀的方式展示給用戶，便于理解和操作。開發交互式可視化工具，允許用戶通過圖表、地圖等形式，直觀地查看監測數據和分析結果，實現實時數據的動態展示，用戶可以實時查看列車運行狀態、線路狀況等信息。利用動畫和實時圖表，展示數據的變化趨勢和異常情況。6決策支持系統：結合專家知識和經驗，開發專家系統和決策樹等技術，利用決策樹和規則引擎技術，自動化決策過程，提高決

142、策的效率和準確性。通過規則引擎，實現復雜決策邏輯的自動化處理，為運營管理人員提供科學的決策支持，系統能夠根據分析結果，提供維護建議和運營策略。7系統安全與隱私保護：采用數據加密技術，保護數據在傳輸和存儲過程中的安全，防止數據泄露和濫用，利用加密算法，如AES、RSA等，確保數據的機密性和完整性。實施嚴格的訪問控制策略，確保只有授權用戶才能訪問敏感數據，通過審計和日志記錄，監控數據訪問和使用情況，及時發現和處理安全事件，數據采集和分析過程中，注重數據的安全性和隱私保護。通過這些擴展和深化的措施，軌道交通監測智能數據分析系統將更加全面和高效，能夠更好地應對軌道交通線路監測的挑戰，提升軌道交通的運營

143、安全和效率。四、創新點1多源數據融合技術：系統能夠整合軌道交通系統內部數據和外部數據，如天氣、交通狀況等，提供更全面6162的數據分析。這種多源數據融合技術不僅提高了數據分析的準確性，還增強了系統的適應性和靈活性。2實時數據處理能力：系統具備強大的實時數據處理能力，能夠快速響應軌道交通系統的動態變化，提供實時的決策支持。這種實時數據處理能力是系統的核心優勢之一，確保了系統的高效運行。3多維度數據分析：系統不僅分析單一維度的數據，還能夠綜合考慮時間、空間等多個維度，提供全面的分析結果。4智能故障診斷與預測：運用先進的機器學習算法，系統能夠對設備故障進行智能診斷和預測，提高故障處理的效率和準確性。

144、這種智能故障診斷與預測技術是系統的創新點之一，顯著提升了設備的維護效率。5數據安全隱私保護機制：在數據分析過程中，系統注重數據的安全性和隱私保護，嚴格遵循數據安全和隱私保護的標準，確保用戶數據的安全采用加密技術和訪問控制機制，確保數據安全，防止數據泄露和濫用。五、應用成效社會效益：1設備維護效率提升：通過對設備狀態的實時監控和故障診斷，軌道交通系統能夠及時發現并處理設備故障，減少設備停機時間，提高設備運行效率。例如，系統能夠通過分析設備的運行數據，能夠提前發現潛在的故障和異常，通過對歷史數據的分析，系統能夠預測設備故障和維護需求，并在故障發生前進行維護，避免設備停機，而減少意外停機時間。2安全

145、預警能力增強：系統能夠及時發現安全隱患，制定有效的應急預案，減少事故發生的概率，保障乘客安全。例如，系統能夠通過分析列車的運行數據，發現列車運行中的異常情況，并及時發出預警，避免事故的發生。3資源配置優化：通過數據分析，軌道交通系統能夠更科學地配置資源，如能源、人力等，提高資源利用效率，降低運營成本。例如，系統能夠通過分析列車的能耗數據，優化列車的能源使用，降低能源消耗，提高了監測效率：通過自動化和智能化的數據分析，大幅減少了人工監測的工作量，提高了監測效率。系統能夠24小時不間斷地監測線路狀態，及時發現并處理問題。4提升了乘客體驗：通過減少線路故障和延誤，提升了乘客的出行體驗。系統能夠通過實

146、時監測和預測，減少列車晚點和取消的情況，提高乘客滿意度。185G 車路協同云控平臺一、申報單位中國聯合網絡通信有限公司成都市分公司二、案例背景全面貫徹落實黨中央、國務院成渝地區雙城經濟圈建設規劃綱要，加快推動四川省委省政府提出規劃建設宜賓三江新區，宜賓市委市政府以實現碳達峰碳中和目標為引領，充分發揮動力電池產業優勢，圍繞動力電池及上下游全產業鏈，規劃宜賓三江新區車路協同智慧接駁、智慧物流示范線項目，并作為世界動力電池大會重點展示區域，全力提升宜賓高端制造和綠色制造水平能力。建設目標和規模：在三江新區國際會議中心到國際會展中心6公里路段、四川時代至宜賓港方向6公里路段等區域打造車路協同示范線。結

147、合人工智能、邊緣計算、5G、C V2等技術，部署涵蓋智能網聯輔助駕駛車、L3級自動駕駛物流車、微循環小巴等智能網聯示范應用，共計12公里智能網聯道路。打造車路協同示范線路，將2022年世界動力電池大會舉辦地兩個主場館連接起來。一方面滿足參會嘉賓出行需求；另一方面，展示三江新區車路協同建設成果，方便乘坐體驗，展示“電動宜賓”形象。平常時期，可以方便民眾出行，提高民眾出行體驗，優化城市服務水平。還可以通過場景創造，培育本地車路協同產業并吸引相關產業落地，帶動智能網聯、自動駕駛、數據服務等產業發展，打造國內智慧交通與數字城市協同發展的標桿城市。三、解決方案宜賓三江新區車路協同智慧接駁、智慧物流示范線

148、項目依托5G、物聯網、車聯網、邊緣計算、數字孿生、人工智能等創新技術打造智慧交通系統，協同指揮人、車、路、網、云，實現基礎設施更高效運行。本方案將城市管理、安全監管、公共服務、產業升級進行橫向打通、深度分析各項指標，推進城市的高效管理、精細運營和持續服務。通過建設通行效率、服務運營、運營監管、處置調度、信息服務五大場景，從不同層級實現智能網聯的落地應用?；?G車路協同打造出行前、出行中、出行后的全方位一體化的未來空間全出行鏈服務，方便管理者及時了解當前及未來一段時間內的交通流量并進行調整，滿足人們的出行需求，提升交通效率，降低交通事故，實現城市管理的目標。用6364戶也能通過本方案的建設，享

149、受到便捷的出行服務。本方案打破信息孤島，使人、車、路、網、云這些交通參與要素實現全連接，依托于云端強大的計算資源以及5G低時延、大帶寬的鏈接能力，實現交通參與者的群體智能。本項目依托于5G+MEC+V2的融合網絡，打造了支持路側融合感知、云端輔助決策、自動駕駛車輛實時交互的智能網聯方案，通過對“云網路車”的建設，實現了車路協同一體化安全運營管理。（1）區域云是區域性智慧交通平臺，服務于城市的區域性開放道路、重點示范區或測試場，提供接入管理、數據分析、路網數字化、場景服務等子系統。（2）邊緣云的系統結構中主要是多源融合感知子系統，該子系統基于C V2或者5G網絡等組網方式，依賴于路側單元（攝像頭

150、、雷達、RSU等）實現融合感知功能。（3）支持包括5G、V2在內的多模通信網，其功能主要是實現車輛、路側單元、云端三者之間的高速低時延數據連接與數據傳輸，并具備能夠基于實際智能網聯駕駛具體應用實時調度、管理網絡以及保證網絡安全的能力。（4）項目采用L3級及以上自動駕駛車輛，在有條件的環境下實現自動駕駛行駛。運行駕駛過程中系統在滿足設計運行條件時，可執行自動駕駛任務（包含對環境的感知、決策、方向控制和加減速控制等）；運行駕駛過程中系統在設計條件即將不滿足時，請求安全員接管車輛駕駛，保障自動駕駛行駛安全。四、創新亮點5G車路協同云控平臺基于云部署，依托5G+MEC+V2的融合網絡，與云網服務能力無

151、縫集成，實現融合感知、交通態勢、高精定位、車路管理、安全認證、數字孿生、智慧交管、服務運營以及通信監控等關鍵共性能力輸出，為行業客戶提供靈活調用接口，滿足二次定制化開發。平臺面向自動駕駛、車路協同、交通服務三個業務方向，適用于智慧城市、智慧園區、智慧停車場、智慧礦山、智慧景區等多場景，提供智慧交通、運營服務、運行監管、運營調度、服務發布服務能力，支撐多種智能網聯和自動駕駛應用，以車聯網大數據助力城市交通優化，打造更安全、舒適、高效的出行體驗。5G 車路協同云控平臺亮點：（1）技術先進、力求實效。與當前的先進技術相結合、重視平臺建設的實用和實效，滿足業務系統當前安全需求。（2）資源整合、自主可控

152、。充分整合現有的系統和信息資源，采用自主知識產權、成熟可靠的國產技術和產品，建設安全基礎支持平臺。（3）開放融合、靈活拓展。結合行業外部安全保障力量，服務網絡安全信息化，支持系統功能擴展，為后續安全工作奠定基礎。（4）安全運行、持續支持。建設可靠、穩定、安全、易于管理和維護的平臺，建立安全運維保障機制，持續提升安全支撐能力。5G 車路協同云控平臺創新點：（1）推動相關產品和技術標準規范研討、制訂與推廣，形成智能汽車產業聚集，促進智能網聯汽車、車聯網產業引進、落地、發展。（2）助力技術升級，車內終端、V2無線通訊技術和全球衛星定位技術能夠實現事故預判，降低事故發生率，減少可能造成的經濟損失。（3

153、）為客戶運營、管理、監管自動駕駛車輛提供服務，方便運營管理者及時查看自動駕駛車輛的運營狀況、路側設備狀態信息等，有效提升管理效率、降低運營管理工作難度。（4）可加強汽車產業的智能化，減少交通擁堵，提升運輸效率，降低污染排放，達到間接改善生態環境的目的。五、應用成效經濟效益：打造包含“智慧的路、聰明的車、強大的云”三部分的端到端車路協同解決方案和創新場景應用，一方面為大會參會嘉賓、工作人員提供精準通勤服務，另一方面，也將通過強大開放的云平臺，為具備通信能力的社會車輛提供輔助駕駛服務，為大會提供城市及園區內智能出行解決方案。本項目的建設實現了試點路段全面感知、高度協同、路網可視和可服務等功能，在提

154、升道路管理水平的基礎上，提升了路網通行效率，有效節約了居民出行時間成本與經濟成本。宜賓是四川省唯一一個被納入新能源汽車換電模式重卡特色類試點的城市?！爸腔畚锪鳌眻鼍斑B接四川時代園區與宜賓港，通過電動重卡投入運行，開展多場景全覆蓋示范應用，對推動完善新能源重卡換電產業鏈，助力宜賓建設千億級動力電池生產基地以及世界動力電池大會的順利召開，具有重大意義。社會效益：項目建設融合了當前最前沿的技術，匯聚了大量的科研資源，支撐起前景光明的智能網聯汽車產業，以人工智能、5G、邊緣計算、大數據、C V2等技術為基礎，吸引人才，集聚資源，實現智能網聯汽車產業資源落戶，推動高端創新資源和數字經濟產業集聚發展，形成

155、“數字三江”的總體功能布局。656619 強化數據應用，運輸安全無憂行 一、申報單位成都高新愿景數字科技有限公司 二、案例背景道路運輸行業存在車輛行駛安全隱患多、監管難度大等問題。依靠傳統的靜態監管模式已不能滿足當今交通運輸業態實時性、全面性、精準性、科學性的監管要求。然而，要實現實時動態的全面監管仍存在著一系列極為棘手的卡點和難點。首先，因素多維、數據多元、整合難度大。由于車輛安全因素眾多，數據維度和格式不一，需要建立大量的清洗、轉換和整理，給數據收集與集成工作帶來不小困難，使得主管部門無法及時、全面地獲取所需數據，嚴重制約了監管工作的時效性和有效性。其次，現有數據與預警模型關聯困難。如何從

156、眾多數據中抽絲剝繭，有效的關聯利用，成為提前預警風險的關鍵。單一指標的判斷方式容易導致誤判和漏判，無法全面準確地評估潛在的風險。同時，傳統模式中的預警機制也較為滯后和僵化，通常是在風險已經發生或即將發生時才發出警報，難以做到提前預警和主動防范。最后，主管部門缺乏實時有效的預警系統和完善的管理體系。這使得傳統管理模式往往只是表面功夫，難以觸及行業核心問題。不完善的管理支撐體系也使得監管工作在執行過程中缺乏有力的保障和支持，難以有效地化解行業風險，對道路運輸行業的健康發展造成了嚴重的阻礙。三、解決方案（一）思路目標本項目的總體思路是以現代信息技術為手段，構建一個全面、實時、準確的道路運輸車輛動態監

157、管體系，實現對道路運輸企業及其所屬的危貨車、運渣車、商混車和普通貨物運輸車輛進行全程監控和管理，提高運輸安全水平，優化運輸市場秩序，為主管部門提供科學決策依據。（二）解決方案1數據采集與整合通過制定統一的數據標準和接口規范，對接來自車載部標機、ADAS、DSM、BSD等設備捕捉的即時信息、行程中司機狀態變化、司機駕駛習慣等多維數據，確保數據的實時性、一致性和可用性。經數據匯聚平臺，實時接收和存儲來自不同渠道的數據，并進行初步的清洗和整合，梳理成點擊流模型數據。2數據分析與挖掘運用大數據分析技術和機器學習算法，建立車輛運行狀態評估模型和安全預警模型。通過對車輛行駛速度、路線、駕駛人員狀態等數據的

158、分析，經人工智能+大數據算法，全面識別駕駛風險，并對風險進行分類、分級、干預和預處置，其中重點管理的風險事件，如超速、疲勞、抽煙、打電話、分神等危險駕駛行為進行實時預警，并就預警的結果進行研判，必要時介入人工干預。利用數據挖掘技術，分析車輛運行規律和企業管理狀態。對重點風險進行管理的統計匯總，包括對違規企業和車輛進行風險管理的周排名與日排名、車輛上線情況、重點風險分布時段以及風險趨勢，為主管部門制定管理策略和企業培訓計劃提供科學依據。3數據協同與驅動數據實時共享，實現政企協同治理。通過搭建道路運輸車輛動態監管平臺，實現主管部門、運輸企業之間的數據互聯互通。各方可以實時獲取車輛動態信息，協同開展

159、監管工作。建立數據協同機制，明確各方在數據共享和協同工作中的職責和權限，政府監管，企業執行，確保各項預警和措施能有效落實。數據驅動，合理制定政策與執法。為主管部門開發可視化的監管平臺，實時展示車輛運行狀態、違規行為預警等信息，輔助決策制定。利用數據分析結果，制定針對性的監管政策和措施，如對高風險區域和時間段加強執法力度。數據引導，樹立行業規范。通過動態監管平臺，為應急局、交管分局等部門聯合行動提供數據支撐，對整改合格的企業進行銷號，對整改不合格的企業，直接由執法部門依法處置并予以通報，依托服務平臺建立起了道路運輸企業的良性競爭機制。（三）亮點特色1數據協同共享，打造政企協作新模式政府與企業建立

160、緊密的共同治理關系。政府部門提供政策支持和監管指導，企業負責落實和服務提供，形成優勢互補、協同發展的良好局面。構建起道路運輸行業智慧監管的新業態，徹底改變傳統監管模式，實現從靜態到動態、從被動到主動、從人工到技術結合的監管方式，將監管重心從單純檢查企業管理制度的完善性，轉移到確保這些制度得到有效執行和合規操作。2數據驅動，構建行業治理新局面源頭治理，革新監管方式。傳統的檢查模式，無法實時的對駕駛員進行車輛運行過程進行監控，僅能對企業制度、規范進行完善。未切實解決駕駛員在行車過程中的違法違規操作，而駕駛員的安全意識與規范操作是道路運輸交通事故主要因素。通過本項目平臺建6768設，實時監督、提醒、

161、處置駕駛員的駕駛行為，有效做到“事前防范”、“事前干預”，切實從根源上降低事故發生概率。實行分級管理，規范行業運行。通過大數據全面分析，實現了對企業、車輛實行安全綜合評分，各道路運輸企業根據評分開展自查自糾，并組織駕駛員開展安全教育。根據系統評分，形成分層分級的管理模式，針對排名靠后的企業及駕駛員納入“黃名單”，并下發整改通知書，要求企業限期整改，對評分倒數5名的駕駛員進行約談，同時按照有關規定，進行道路運輸從業資格證扣分。四、創新點（一）理念創新本案例核心理念在于“數據驅動監管”，這一創新理念徹底顛覆了傳統道路運輸監管模式中過度依賴人工巡查和經驗判斷的做法。平臺通過深度挖掘和分析海量數據，能

162、夠實現對道路運輸車輛及其駕駛員行為的精準畫像，從而制定出更加科學、合理的監管策略，提高了監管的效率和準確性。（二）技術創新本案例充分利用了物聯網、大數據分析和人工智能等前沿技術。通過車載設備實時采集車輛行駛速度、路線、駕駛員狀態等多維數據，構建了全面、實時、準確的動態監管體系。同時，運用大數據分析技術對數據進行深度挖掘，建立車輛運行狀態評估模型和安全預警模型，實現對潛在安全隱患的早發現、早預警、早處置。此外，人工智能技術的應用能夠自動識別和處理異常數據，提高監管的自動化和智能化程度。（三）管理創新本案例建立了動態的風險管理機制。通過對數據的持續監控和分析，能夠及時發現潛在的安全風險和管理漏洞，

163、并根據實際情況調整監管重點和策略，通過政企協同治理機制，實現了政府、企業和社會各界的共同參與和協作，形成了強大的監管合力，提升了道路運輸行業的整體管理水平。五、應用成效一是降低運輸企業運營成本，通過精準監管減少違規行為導致的罰款和事故損失，提升運營效率，增強企業競爭力。本案例成功實施后，運輸企業因違規行為導致的罰款減少了約 30，不僅提升了企業的盈利能力，也增強了企業的市場競爭力。二是顯著提升道路運輸安全性，減少交通事故的發生，保障人民生命財產安全。系統運行以來，車輛月均超速次數由9.56次/輛降低到5.20次/輛，車輛均月疲勞時長由0.6小時/輛降低到0.27小時/輛。主動安全百公里風險次數

164、由9.23次下降0.65次，行駛過程中抽煙和接打電話的現象由每日幾十余起，降低到每日幾起，極大提升了道路運輸安全性，保障了人民生命財產安全。三是增強了政府對道路運輸行業的監管能力，極大的提升了行業管理部門監管工作的科學性、及時性、針對性，大大降低了道路運輸交通事故發生概率。自該體系啟用以來，已經安全運行超過1000余天，在線營運車輛已累計安全運行150余天，累計安全護航1億公里，高新區的道路運輸營運車輛在此期間沒有發生過任何安全生產責任事故。四是提升多部門政企協同治理水平。解決了“一危一重”等重點監測車輛運輸過程中無法實時監控的難題，達到了駕駛員自律、企業督促、政府監督的“三層監督”目的，截止

165、目前，已下發12份整改通知書，對12家企業進行復核銷號，約談5名駕駛員，實現了“源頭靜態檢查，運輸動態監控”的管理模式，大大降低了道路運輸交通事故發生概率。五是促進了整個行業的規范化發展。通過數據的實時共享和分析，企業能夠更準確地了解自身運營狀況和市場趨勢，從而做出更加科學的決策。同時，政府管理部門也能夠基于數據分析結果制定更加合理的監管政策和措施，推動行業向更加健康、有序的方向發展。697020數據要素 金融服務金融服務行業對其他行業數據需求大，發揮其需求牽引的作用將推動數據復用。通過引入科技、環保、養老、醫療、社保等領域數據，可以完善信貸模型，輔助面向中小微企業貸款授信決策，在降低金融機構

166、壞賬率的同時，提升實體經濟金融服務水平，更好賦能實體經濟發展。推動金融信用數據和公共信用數據、商業信用數據的共享共用和高效流通，提升金融機構反欺詐、反洗錢能力，提高風險預警和防范水平?；诮鹑陬I域聯防聯控的多跨數據金融服務場景一、申報單位天翼電子商務有限公司 二、案例背景在金融領域聯防聯控的多跨數據金融服務場景中，反欺詐是其中重要的場景，隨著信息技術的發展，數字金融詐騙的防范和追蹤愈加困難，由于客戶數據流通風險高，協同分析不夠，導致數安全合規性存在隱患，且反詐識別和預警精準度不高。為了嚴厲打擊新型網絡犯罪，提高金融風控能力，響應工信部、中宣部、人民銀行、銀監會關于組織開展打擊治理通信網絡新型違

167、法犯罪專項行動，天翼電子商務有限公司與中國人民銀行某市中心支行、某市公安局以及屬地商業銀行等多家機構聯合構建了城市金融反詐平臺。運用區塊鏈、多方安全計算和聯邦學習等隱私計算技術，在各方數據不出庫前提下，完成多方數據安全計算和協同分析，雙向保護數據安全，提升模型精度和預測效果，結合應用層為用戶提供黑灰名單匿名查詢、潛在風險識別預警、風險排查處置管理、反洗錢調查等功能，有效防范打擊電信網絡違法犯罪，維護金融秩序，保護人民群眾財產安全。三、解決方案某市多方安全數據分析聯合實驗室主導的城市金融反詐反洗錢平臺建設項目，具體功能模塊分為隱私計算平臺、區塊鏈平臺和反詐業務系統三部分：隱私計算平臺以可用不可見

168、的方式實現了數據隱私安全的聯合計算，具體包含隱私查詢、可信數據分析和聯合建模功能，隱私查詢在不泄露查詢條件的情況下獲取查詢結果；可信數據分析提供了四則運算、邏輯運算等基礎算子及其組合計算；聯合建模提供了聚類、回歸模型、樹模型、神經網絡等豐富的算法類型，并具備從用戶管理、數據資源管理、任務調度、流處理、結果定制化輸出、大屏監控告警等全流程的操作管理機制。區塊鏈平臺的定位是實現對聯合計算產生的任務數據請求、授權、使用、計算等環節進行存證，利用區塊鏈的不可篡改的特性保證隱私計算任務全流程可追溯、可驗證，確保數據使用的合法合規。反詐業務系統通過建設數據綜合應用平臺，為用戶提供黑灰名單匿名查詢、潛在風險

169、識別預警、風險排查處置管理、反洗錢調查等功能，有效防范打擊電信網絡違法犯罪，維護金融秩序，保護人民群眾財產安全。通過運用區塊鏈、多方安全計算和聯邦學習等隱私計算技術，在各方數據不出庫前提下，完成多方數據安全計算和協同分析，雙向保護數據安全，提升模型精度和預測效果。系統架構如下圖所示：本項目融合區塊鏈與隱私計算技術體系搭建了安全可信、隱私強化的數據流通基礎設施，可有效支撐多商業銀行間的多方數據聯合統計需求，可初步實現黑灰敏感核查、一人多卡、精準阻詐和異議處理等實時/批量統計功能。其中區塊鏈平臺負責管理控制流，具有“不可偽造”“全程留痕”“可以追溯”“公開透明”“集體維護”等特征，隱私計算引擎負責

170、基于多方安全計算及聯邦學習等技術，實現數據的安全計算流，真正做到數據的“可用不可見”?！皡^塊鏈+隱私計算”的雙引擎架構將有效解決數據信息安全、效率成本、監督管理等方面存在的欠缺，進一步完善機制、提升效率，擴大成果。7172四、創新點1在數據安全方面，基于高效密碼學算子實現了安全多方計算，使得多個計算任務協同方在自有隱私數據不出本地情況下完成聯合的計算任務，在保障數據安全基礎上打破現有數據壁壘。多種基礎算子支持國際與國密雙密碼算法，保障應用合規。2 在數據應用方面，基于安全多方計算與聯邦學習技術，融合包括金融、運營商、醫療、政務等多源多維大數據，由合作方之間通過運行分布式加密機器學習算法，實現了

171、數據不出私域的聯合模型計算，助力多數據持有方之間數據價值合法合規流通與提升。3在應用領域方面，基于安全多方計算與聯邦學習并搭載高效通用的數據隱私算法，有效解決了多方數據歸集模式下的數據隱私違規問題，可服務于包括信貸風控的聯合建模、大數據隱私查詢、基于多源數據的征信評價、精準營銷用戶畫像等諸多數據融通場景。4在平臺架構方面，利用去中心化的密碼學協議與分布式加密機器學習技術構建的安全多方計算與聯邦學習算法，可實現去中心化的多方聯合隱私計算，在保證安全性、正確性、可驗證性的基礎上降低系統整體復雜度、強化平臺可擴展性，易用性，并具備云上部署、私有化部署等多種落地方式。五、應用成效經濟效益：截止到目前，

172、已累計完成區域內新開個人賬戶命中線索數10000以上，存量個人賬戶命中黑灰名單線索數50000條以上，同一客戶周期內多行開卡線索數10000條以上，并向反詐中心推送涉案線索與潛在受害人近10000條。社會效益：本項目為業界首個深度融合“區塊鏈+隱私計算”技術的大體量通用型商用平臺，在業內引領創造數據協作新范式。通過打造完全自主知識產權的數據融通技術體系，塑造可信任可監管的底層數據流通環境，對于打破數據孤島，促進數據資源開放利用，助力政府間、政企間和企業間進行安全高效的數據協作。同時，本項目的成功實施應用也為行業大數據走出去提供了開放共享樣例參考?；趨^塊鏈、安全多方計算與聯邦學習并搭載高效通用

173、的數據隱私算法，有效解決多方數據歸集模式下的數據隱私違規問題，可服務于包括信貸風控的聯合建模、大數據隱私查詢、基于多源數據的征信評價、精準營銷用戶畫像等諸多數據融通場景。21“5+1+N”空港保理場景數字化系統一、申報單位成都空港商業保理有限責任公司二、案例背景較多數量的中小微企業在交易鏈條中處于弱勢地位，不能獲得核心企業的配合與支持，且信用管理不全面、不能夠取得銀行等傳統金融機構的授信，讓其融資變得尤為困難。交易鏈條中存在主體眾多、交易環節多且復雜、單據數量龐大、審批流程繁瑣、效率低等情況，如無業務系統的支撐，保理公司面向眾多中小微企業開展保理業務，特別是正向保理基本無法實現。保理業務參與各

174、方未建立有效的數據通道，信息不夠透明，無法快速銜接資方。國有企業的合規管理要求也需要通過業務管理系統進行落地，否則制度的執行將大打折扣。三、解決方案為了解決中小微企業的痛點，我司著手建立了“5+1+N”空港保理場景數字化系統，通過對保理業務的項目制全流程管控，實現了保理公司內部的智能化管理，利用數據要素的協同、復用、融合三大過程，賦能保理公司穩定提效。打破了傳統保理業務過度依賴核心企業“明確權”的業務模式，建立一個由數據驅動的行業信用評估體系，并聚合、實時采集了核心企業與其上下游供應商經銷商的交易數據，形成“數據+科技+場景+金融”的良性循環，有效發揮數據要素乘數效應，運用科技通過數據“確真”

175、代替公章“確權”，回歸場景化、正向化的保理業務模式。實現了對中小微企業及其基礎交易資產的風險智能畫像，真正解決了成長型中小微企業的融資痛點問題。系統中數據要素使用的主要經驗如下：1 多方協同，實現數據共享在保理業務中，“5+1+N”保理系統通過實施先進的集成解決方案，設立門戶展示（獲客和宣傳）、客戶協同（資料交互）、資方協同（資產管理）、生產系統（PC+APP）、數據駕駛艙等應用端，已成功地促進了各參與方之間的協作與數據共享，實現了多邊操作的無縫對接和信息流的高效同步，同時保持數據的一致性和互操作性。這不僅優化了業務流程，還增強了數據的安全性和透明度，為所有相關方提供了一個更加協同、可靠的工作

176、環境。這種改進使得保理業務更加快速、準確，并且減少了潛在的錯誤和延誤。2 實現多主體多維度數據融合，加強主體眾多時的風險識別，提高風險定價水平，加強風險監控系統自動采集交易鏈條中各主體的歷史金融數據、公共信用數據、基礎交易資產數據7374等多維度數據，自動形成企業畫像以及基礎交易資產的風險智能畫像，結合多主體的企業畫像和資產畫像，能更準確評估客戶信用，實現全要素數據可視化，為保理公司的企業準入、項目準入提供數據依據，強化風險管理，提升風險定價水平。系統借助多維度數據的融合，實現了風險自動識別和預警，提升了風險管控能力。3 利用跨項目跨平臺數據復用，簡化審批，提升單據處理效率保理公司的涉及發票或

177、各類單據的審核，以及眾多報告文件的編寫和內容的審核，系統支持發票自動驗證，自動驗真，系統支持在線編寫報告，依據報告的要求，自動檢測項目內外的數據、自動獲取其他權威平臺的數據，完成報告數據的自動統計和內容的自動填寫，實現數據復用。將極大的節約報告的編寫時間，提高內容數據準確率，審批人只需重點關注人工填寫內容即可，提升流程各環節審批效率，提升服務質效。4 融合多源頭多環節跨行業數據，實現數據“確真”代替公章“確權”通過技術手段，系統可以匯集供應鏈上下游等多“源頭”數據，并通過我們創新的數據防篡改引擎驗證，確保所獲取的源頭數據真實可靠，未經篡改。結合采集到的客戶交易各環節的關鍵數據（比如用戶推單、確

178、認訂單、確認交易等），收集跨行業的數據信息（比如電商平臺的商品交易數據、物流行業的運單數據和物流數據），利用我們對不同場景項下依據真實交易的業務邏輯創建的各類風控模型，完成數據要素的融合，開展交叉核驗，確保交易的真實性。通過交易數據真實性的驗證替代了傳統的線下或線上確權過程，最終將核實的交易數據轉化為標準化保理數據，順利完成融資過程?！癗”模式的創設，完美解決了場景化保理業務快速上線和調整及時性的要求，不會因場景業務發生轉變而對主系統導致任何影響。5 數據合規與安全我司擁有系統軟件著作權，并合規合法使用第三方產品數據服務。系統通過了信息安全三級等保認證，該認證是國家對非銀行機構的最高級認證，屬

179、于“監管級別”，由國家信息安全監管部門進行監督、檢查，按照管理規范和技術標準，定期對信息系統安全等級保護進行測評。四、創新點1 理念創新：打破傳統保理業務依賴核心企業確權的局限，通過數據“確真”代替公章“確權”。2 架構創新：“5+1+N”架構體系，由“5”個應用端，“1”個核心系統，“N”個業務場景組成，“N”所在的業務場景數據是變化的、不可預知的，可按照核心系統的標準數據結構標準進行轉換推送，這樣的架構下，在公司業務方向發生變化時，只需調整“N”即可，“5+1”無需改變，減少系統開發成本，提高系統的使用率，保持系統的可持續性開發。3 模式創新：“5+1+N”架構支持項目化管理和場景化拓展，

180、實現業務快速調整與拓展。4 管理創新：系統支持定制化、柔性化配置，實現流程、制度與執行標準的高效結合，加強精細化管理。5 機制創新：通過“N”模式實現低成本場景接入，降低運營成本，提升服務效率。6 技術創新：采集上下游源頭數據，利用數據防篡改技術保障數據真實性。五、應用成效社會效益：自2021年至今，空港保理場景數字化系統運行已有3年多，通過系統為280余家中小微企業，管理應收賬款超75億元，累計發放保理融資款金額超60億元。系統已成功接入多個場景客戶，正常接收處理場景數據超15萬條，整個系統使用順暢，完成了“零差錯”和場景“零不良”運行，真正實現了保理與交易場景的高效融合。經濟效益：系統通過

181、多方協同，實現了與所有合作伙伴共贏的局面。滿足了中小微企業融資多樣化以及快速資金周轉的需求，實現了高頻小金額融資的系統自動處理功能；銀行、券商等資方可以全面掌握與我司合作的資產的詳細信息，跟蹤項目風險，實時掌握項目動態。757622數據要素 科技創新高質量的科學數據資源與知識服務可以助力前沿研究，也可以支撐技術創新，通過構建科學知識資源底座和高質量語料庫，支持開展人工智能大模型開發和訓練。聚焦基礎科學、材料創制、藥物研發等領域科技成果轉化，以數智融合加速技術創新和產業升級。探索科研新范式，通過依托各類數據庫與知識庫，推進跨學科、跨領域協同創新，促進科學研究體系性重構和技術創新能力的革命性變革發

182、展。低碳魔方一、申報單位成都沐山時代文化傳播有限公司二、案例背景“低碳魔方”設置成都城市圈市民趣味互動活動和熱點話題，引人入園，增加市民端的低碳、可持續概念的完整體驗，以綠色低碳為亮點作成都公園城市的精萃亮相，傳遞成都公園城市建設價值主張指導下共創宜人宜居城市的價值觀?！暗吞寄Х健睌底仲x能“蓉數公園”是數字賦能的實際商業應用體現，該數字賦能展示意在通過讓高科技生活與行為藝術交匯賦能，以積極助力“數字低碳”的文化傳播和創意宣傳。該技術基于擴展現實技術提供“沉浸式體驗”，以及“數字孿生”技術生成現實世界的鏡像，通過區塊鏈技術搭建經濟體系，將虛擬世界與現實世界在經濟系統、社交系統、身份系統上“密切融

183、合”，有機地使“數字低碳”科技生活與行為藝術“交匯賦能”，從而使體驗的趣味性與新奇性以“融合互動”的形式給予體驗者高質量的視覺體驗與切身體會！三、解決方案“低碳魔方”智慧應用場景技術按照體現輕量化低碳體驗亮點助力形成“蓉數公園”的“可循環、可再生、可利用、可體驗”智慧應用場景數字公園原則，“低碳魔方”將分為四個核心智慧應用場景技術（即：“尋找碳小花”、低碳足跡點場景、AR綠色低碳地圖、低碳再生體驗店等四個關鍵核心智慧應用場景技術），該四個版塊智慧場景應用技術相互聯動、呼應和串聯，其通過特色的體驗亮點和利用居民易參與及高傳播營銷手段等，以“多點化、數據化、互動化”等多元素融合展現成都“蓉數公園”

184、綠色低碳理念融入城市建設的具體成果，實現城市公園廢棄物的低碳碳足跡閉環，踐行成都新發展理念的公園城市示范區成就愿景。以下是“低碳魔方”四個核心智慧應用場景技術的具體應用體現：1“尋找碳小花”：整個場景應用期間，根據場景需求，分別在市區公園人流量大的區域和園區內不同點位，設置“降碳箱”（可回收低碳互動裝置），開展吸引市民前來投放常見的可回收廢棄物（紙杯/塑料瓶/易拉罐）積攢碳小花，市民可憑碳小花兌換紀念禮品，為世園造勢蓄客。2低碳足跡點場景：以“綠色本源”、“有機傳承”和“碳”尋多元三大主題，結合公園游線，增設多個低碳體驗互動亮點，通過輕量化裝置以低門檻的互動化方式，串聯園區內零碳花園、低碳盒子

185、等低碳理念亮點展示，結合不同區域的主題展示有趣的互動形式展現城市公園碳匯成果，吸引大眾打卡關注并進行傳播。同步在活動現場設置“碳小花”低碳移動小店營銷活動，鼓勵市民參與低碳回收，通過新穎的形式制造營銷話題，籌備傳播素材承載綠色低碳宣傳功能。3AR 綠色低碳地圖：通過發放形式別致的精美地圖折頁，包含低碳體驗地圖與成都公園城市示范點地圖，通過手機掃描，迸發不同的AR效果，為地圖和宣傳附加更多趣味與傳播價值，通過折頁可以查看成都公園城市示范點位推介與世園低碳體驗亮點介紹，查看園區低碳體驗點和禮品兌換點的推介，并根據新奇的趣味體驗號召市民錄制視頻，線上話題打卡，引發低碳熱點傳播，讓低碳世園理念快速出圈

186、。4低碳再生體驗店：經過前期的場景營銷活動，從低碳系列活動中累積回收廢棄物，通過專業回收公司運輸，分揀到再生材料的加工生產，最后制作成世園主題的再生周邊，在后期，開展低碳再生體驗店營銷活動進行售賣和傳播，在園區內打造碳足跡閉環，讓市民在活動中切實體驗到低碳綠色循環成果。四、創新點“低碳魔方”智慧應用場景技術科技賦能“讓綠色低碳成為成都最鮮明的底色”，該數字賦能“數字公園”是通過充分利用多元化技術手段，實現城市低碳、節能、環保效果的最大化，減少城市垃圾和污染物的產生。通過設置在城市公園人流量聚集交匯處（低碳魔方有一人多高，像一個有一張“大嘴”的柜子），其在使用期間，城市居民通過將礦泉水瓶、777

187、8易拉罐、紙杯等可回收廢棄物放進低碳魔方的“大嘴”里，它就會自動對物品進行掃描，打印出碳積分小票，而居民憑小票可以兌換相應的低碳紀念品?！暗吞寄Х健敝腔蹜脠鼍凹夹g通過以“公眾碳減排積分獎勵、項目碳減排量開發運營”為雙路徑的碳普惠機制，旨在推動綠色低碳全民行動，這是成都立足生態環保、廣泛惠民、政府引導的一項重大制度創新。五、應用成效經濟效益：“低碳魔方”智慧應用場景技術在大型活動中的運用有助于提高公眾對于綠色生活的認知和參與度，如在成都世界園藝博覽會、世界大學生運動會等便實現了個人碳中和互動宣傳?！暗吞寄Х健敝腔蹜脠鼍凹夹g是一種結合了新興技術與低碳環保理念的創新設施，它通過智能交互鼓勵公眾參

188、與環?；顒?，能夠利用太陽能轉換為電能，充分體現了可再生能源的利用和對節能減排的貢獻。社會效益：其內置的人工智能（即“AI即時對話”）可以與使用者進行即時對話，指導他們如何進行可回收物品的投放和碳積分的兌換流程，用戶可以將礦泉水瓶、易拉罐等可回收物品放置于回收點，裝置會自動掃描并打印出碳積分小票（可回收物品兌換碳積分）。憑借獲得的碳積分小票，用戶可以兌換特色小禮品，這既增加了互動樂趣，又實際激勵了參與者積極加入環保行動?？偟膩碚f，“低碳魔方”不僅是技術創新的體現，更是推動社會向綠色、可持續方向發展的有益嘗試。通過這樣的智能裝置，可以有效提升大眾的環保意識，促進綠色行為習慣的形成，并在各類活動中推

189、廣低碳生活的理念。23基于數據要素 構建一體化網絡安防體系一、申報單位簡陽市行政審批局成都恒睿達科技有限公司二、案例背景網絡安全是政務服務不可或缺的基礎與核心支撐。它作為確保政務信息安全、穩定運行的關鍵要素。政府網站和主機資產數量激增，伴隨著眾多可入侵漏洞和弱口令問題，易遭黑客利用。資產管理因信息不直觀、變化快、種類多而復雜。開源應用、程序和組件增多也帶來安全問題，全球通用漏洞呈爆發趨勢。人工排查通用高危漏洞難以快速定位與修復，消除風險。數字主動防御體系借助大數據、人工智能算法等現代科技技術，可對具體變化做出系統性監測和判斷，為了更有效地提升網絡安全保障能力，需要精準地強化主動防御策略，以確保

190、網絡安全的持續護航。三、解決方案（一）實戰化安全運維三步走針對政府單位面臨的挑戰，新型“安全運維服務”方案踐行實戰化安全運維三步走：Step1 外網暴露面管理：聯動云互聯網掃描引擎，探測互聯網上潛在的未知資產、不必要開放的資產，收斂暴露面；對于必須開放到外網的業務系統進行持續安全監測。Step2 安全事件感知：通過全網蜜罐誘捕技術，監測潛伏在內網的安全威脅、失陷主機；并在服務器上安裝主機agent，主動監測入侵到服務器的webshell、木馬后門等攻陷事件。Step3 內網資產風險管理：自動識別與梳理IT資產，形成完善的資產臺賬，提高資產安全運維效率；持續監測資產安全短板：“可入侵漏洞、弱口令

191、、配置違規”等。暴露面管理持續網站監測蜜罐誘捕主機Agent監測資產風險管理資產梳理Internet互聯網邊界內網各區域邊界外網資產內網資產 識別與梳理單位的IT資產 周期監測資產脆弱性：可入侵漏洞、弱口令、配置違規內網資產風險 通過蜜罐技術，發現失陷主機、潛在威脅事件 通過端點監測技術，發現服務器入侵事件安全事件感知 通過暴露面管理，關閉不必要的資產 對于必須要開放的對外業務系統進行持續監測外網攻擊面7980（二）科云一體化網絡安全服務平臺科云一體化網絡安全服務平臺是一個集威脅監測，資產梳理，蜜罐誘捕等功能的集成化平臺，相比其他網絡安全設備單一的功能和繁雜的數量，科云一體化網絡安全服務平臺的

192、優勢就是一體化，成本小，好管理。1互聯網暴露面數據采集針對互聯網資產，科云一體化網絡安全服務平臺將采集和處理來自國家漏洞庫、社區漏洞情報、開源情報、論壇媒體、域名注冊、代碼倉庫、敏感信息泄露、暗網資源等多類安全情報源，匯集企業暴露在互聯網上的信息資產，再通過“主動+被動+服務”形成具有即時性、可定位性、可追溯性的暴露面測繪圖，持續監測網絡安全態勢，實現從“被動防御”向“主動防御”的進階。通過多外網云端掃描技術，探測互聯網上潛在的未知資產，不必要開放的資產，并自動驗證互聯網資產是否存在可利用漏洞、弱口令，提供暴露面收斂等相關整改建議，監測數據通過本地平臺統一展現和管理。對于探測出的外網網站，平臺

193、將對外網網站和出口的“漏洞、篡改、黑鏈、敏感文件、敏感詞、網馬監測”等5個維度開展實時監測，并通過企業微信、釘釘、飛書、郵件告警等形式提供網站風險預警服務。黑鏈/篡改事件監測：高頻率監測站點是否存在被黑客植入黑鏈、篡改的事件，監測頻率低至5分鐘/次。敏感詞事件監測：自定義敏感詞庫，支持自定義監控周期，持續對單位的網站進行全站頁面爬取，發現敏感詞字眼。敏感文件泄露事件監測：對單位網站發布的文件中是否含有用戶信息（賬號密碼、身份證、手機、郵箱等）等敏感文件進行監測，包括excel、txt、pdf等類型的文件。網馬監測：通過對網頁中的惡意腳本的鏈接進行分析，追查出網頁木馬傳播的病毒、木馬程序所在位置

194、，對網絡中的有害程序進行準確定位。2點及面的資產測繪與風險監測針對資產面臨的安全風險，通過網絡安全服務平臺可部署在企業單位內網，識別與梳理企業單位的網絡空間資產，平臺將進行65535全端口快速探測，全面探測存活IP、端口資產，識別操作系統、應用、服務、中間件、數據庫等，以及相應版本號。對已識別到的資產，進行變更探測，自動識別已下線資產、存活資產，跟蹤資產新增趨勢?？砂醋罱恢?、最近一個月、最近一個季度可查新增的主機IP資產、網站資產，掌握資產新增趨勢。同時平臺支持漏洞掃描，724小時周期監測資產脆弱性、風險事件問題，目前，平臺主機漏掃POC總數：3300+，主機漏掃漏洞總數，23萬+，web漏

195、掃插件總數：8000+，并且平臺支持將監測到的風險問題下發至資產責任人，幫助政府單位串聯起“資產責任人漏洞風險”，促進資產的漏洞與風險處置。3高捕獲率部署模式而針對黑客日益增長的網絡安全攻擊，網絡安全服務平臺基于SDN的仿真欺騙節點批量化部署技術，可將蜜罐誘捕能力發布到全網各個網段，無須在客戶服務器中安裝agent，極大提高黑客攻擊蜜罐的概率。如下圖所示，在運維區旁路Trunk接入網絡安全服務平臺，便可在各個網絡區域、網段快速生成多個高交互的虛擬蜜罐，同時聯動平臺流量監測技術，以及旁路阻斷功能，對于發現的攻擊直接進行ip阻斷，威脅檢測更全面、處置聯動更及時。高捕獲率網絡安全服務平臺四、創新點（

196、一）實戰化防御策略數據庫8182我們從實戰化，攻擊者的角度看待網絡安全問題，更全面地理解網絡安全的復雜性和挑戰，我們分析攻擊者的攻擊動機，攻擊手段和攻擊目標，制定相應的防御策略數據庫，不斷加強平臺的防御能力。（二）一體化數字防御體系科云一體化網絡安全服務平臺集合威脅監測，資產梳理，蜜罐誘捕，流量監測，網站監測，自動阻斷等功能，具有靈活性和兼容性、統一策略、易于維護等多重優勢，顯著提升了單位網絡安全防護的整體效率和效果，確保了網絡環境的穩定性和可靠性，同時降低了運維復雜度和成本，為單位提供了一個高效、安全、經濟的網絡安全解決方案。（三）智能化科云一體化網絡安全服務平臺自動化能夠顯著提高響應速度和

197、操作效率，通過人工智能算法篩選流量和響應機制快速識別和阻斷威脅，降低運維成本，提升整體網絡安全防護水平，確保網絡的穩定性和可靠性。五、應用成效（一）網絡安全數據匯聚截止至今日，科云一體化網絡安全服務平臺共累積探測發現2195臺主機資產，并針對2195臺主機資產開展進行資產梳理，掃描其操作系統、端口、協議、服務、版本，形成資產漏洞臺賬數據。外網攻擊感知數據共計1000條。（二）數據賦能監測告警科云一體化網絡安全服務平臺觸發告警累計50萬+，發現高風險事件67起，通過自動編排技術，實施的ip自動封堵，以及企業微信告警的及時通知，均未造成危害。自動封堵極大地提高了安全事件響應速度，減少人工操作時間，

198、有效遏制了的網絡攻擊。（三）降本增益科云一體化網絡安全服務平臺實現了網絡安全功能的集成化，有效避免了資源的重復建設和浪費。政府采購此平臺，預計可降低采購成本在50萬至200萬元之間，有力提升了財政資金的使用效率。838424數據要素 文化旅游在文化旅游方面，鼓勵多項文物、古籍、等非物質文化遺產、民族民間文藝等數據資源依法開放共享和交易流通，貫通各地方、各文化機構、數據中心，關聯形成湖湘文化數據庫，推動文化創意新產品培育、聚焦文化數據價值挖掘、提升文物保護利用水平和旅游服務水平以及提升旅游治理能力，聚焦提升旅游服務水平，結合多項經營主體數據，不斷提高區域旅游服務水平及治理能力。九寨溝智慧旅游大數

199、據綜合管理平臺 一、申報單位成都派沃特科技股份有限公司二、案例背景九寨溝是中國唯一、世界罕見的以高山湖泊群和瀑布群以及鈣華灘流為主題的風景名勝區，不僅是國家重點風景名勝區，也是是世界自然遺產地、國家級自然保護區、國家地質公園、世界生物圈保護區等。歷經“8.8”九寨溝地震，九寨溝智慧景區建設除去傳統的景區平臺建設，還需要解決：一是作為世界自然遺產，九寨溝的生態系統及其獨特地貌要求我們必須借助智慧化手段來實現其保護與管理；二是鑒于地震等自然災害的教訓，強化突發事件應急響應機制，構建全方位的預警體系，確保游客與遺產安全無虞；三是提升景區管理水平，科學評估景區承載能力，重新確定游客最大承載量，嚴格控制

200、游客接待量以保障生態平衡與游覽品質。為了達成上述目標，多維度的數據采集與深度分析變得至關重要，已然成為驅動智慧景區建設的核心動力。三、解決方案案例貫通多部門多行業景區生態環境數據，推動強韌性智慧景區發展建設，通過深度挖掘與創新應用以下關鍵數據要素，塑造一個“數據要素”智慧景區的融合發展典范，樹立國內全域旅游領域的示范新標桿。1景區災害韌性因子專題數據庫主要從安全、生態、社會韌性三個角度出發建立景區災害韌性因子數據庫，獲取影響災害的主要理論、假設、因子和計算模型，設計用于災害風險和景區韌性計算的數據庫結構。為了便于多源數據的管理，使用非關系型數據庫設計數據結構，并分別建立災害風險研究數據庫、景區

201、安全生態韌性因子數據庫。將收集獲得的數據信息，如：括基礎信息、監測指標體系、監測填報、移動巡查、預案管理、監測預警、預警處置管理、事件管理、評估分析等功能。接入九寨溝世界自然遺產監測和保護體系所建設的地理信息、大氣監測、地震監測、遺產管理、坡體監測、森林防火、水文監測、無人機巡查、植被監測、固液廢棄物監測等數據，結合本案例整合的各類業務數據，進行多維數據分析和可視化呈現。2景區安全生態韌性評價模型基于景區災害韌性因子數據庫，利用遙感圖像處理、地理信息系統、統計編程和大數據分析，制作洪澇災害的時間序列曲線、空間分布地圖、統計特征曲線、風險空間地圖、頻率曲線特征和危害特征圖，形成每次災害事件唯一的

202、特征蜘蛛圖譜。同時通過遙感動態監測、地理信息處理、時空序列分析等方法對景區災害相關數據和人文經濟數據進行時空間序列特征分析。選取災害的危險性、景區孕災環境敏感性、承載體社會經濟易損性、承災體的暴露性、脆弱性指標，并結合遙感動態監測、SWOT分析、問卷調查和深度訪談的形式進行景區防災減災能力動態分析。運用因子分析法、主成分分析法、權重法和采用層次分析法及加權綜合法，利用GIS軟8586件和R繪制災害風險區劃圖。從災前防災備災能力、災中應急適應能力和災后恢復重建能力三個方面，利用因子法和主成分分析法篩選相關要素，建立基于蜘蛛圖譜的景區安全生態的韌性模型，通過計算韌性圖譜的面積指數來評價和診斷景區韌

203、性。3預警及指揮一體協同系統利用無人機應用BDS技術、數字圖像傳輸技術，通過無人機完成生態環境近場監控拍攝并傳回監測拍攝，進行遠程的景區生態監測，完善景區生態綜合監測體系，可解決其他監控設備無法監測的盲區問題，可補充監控和機動監控景區生態異常。同時，采用先進的智能視頻監控告警技術，通過視頻分析、圖像處理、模式識別以及人工智能等先進技術，確保監控目標具有最高的安全防護級別。同時基于地圖數據管理標記人物、事件、組織、區域的點位和范圍，結合數據資源獲取到重點人員、應急資源的位置和重點人員的基礎生活資源用量，在九寨地質災害頻繁的背景下，通過多模感知建立泛在網絡下的應急監控與管理，及大屏投影到電子沙盤上

204、實現資源在沙盤上的可視化展示，并可結合設備定位和預先植入的預案消除信息孤島現象以使得人與人、人與物、物與物之間的協同工作，從而建立應急指揮的運營體系，實現預案推演和現場實時指揮功能。4、綜合分析決策支持應用進行游客統計既能對景區各通道入口進行監測，也可以對各種突發事件進行快速處理，是保證景區客流安全的重要保障，也是對未來人員流動量分析的重要依據，所以在景區內建立客流統計系統是保證景區長治久安的重要手段。面向景區管理決策人員，以業務為主體進行大數據鉆取分析，為歷史、聚集、多維、集成、統一特征數據，建立多維數據模型，按主題進行應用聯機分析處理（OLAP），包括銷售分析、客戶分析、預測分析、運營分析

205、、地災隱患分析、遺產監測預警分析等。通過聚類、關聯、動態規劃、分支界定等數據算法，實現景區票務客流分析、客流預警、游客精準畫像、精準營銷分析、智能視頻分析、消費數據分析、交通數據分析、管理服務營銷保護業務綜合分析。進而實現景區客流、交通趨勢預測。按照韌性理念對景區進行韌性分析，建立韌性評價指標體系和評價模型，實現韌性動態分析，包括績效評價分析、風險分析、經濟性分析、環境承載量分析等；編制景區生態韌性地圖集，展示韌性空間分布；建設韌性景區評估信息系統。8788四、創新點遺產保護與旅游發展一體化：市場上與智慧旅游相關的產品大多只聚焦于滿足游客、商家和管理者多種應用的信息化需求，而忽略了景區環境及資

206、源保護。公司智慧旅游解決方案實行遺產保護、智慧旅游和資源環境齊抓，摒棄發展經濟、忽視環境保護的陳舊觀念，通過構建景區災害韌性因子專題數據庫及景區安全生態韌性評價模型實現遺產監測與保護功能。景區韌性動態分析：案例按照韌性理念對景區進行韌性分析，建立景區韌性溝評價指標體系和評價模型，實現景區韌性動態分析，包括績效評價分析、風險分析、經濟性分析、環境承載量分析等。在建立景區韌性評價模型的基礎上，編制韌性評價因子地圖集，就景區發展過程中如何降低災害經濟和人員損失的能力（包括防災規劃、災害保險、用水管理、習慣改善、風險溝通、風險交流和災害教育等）同時結合數據資源獲取到重點人員、應急資源的位置和重點人員的

207、基礎生活資源用量，通過大屏投影到電子沙盤上實現資源在沙盤上的可視化展示，并可結合設備定位和預先植入的預案實現預案推演和現場實時指揮功能。景區綜合治理新模式：案例通過建設服務需求、管理需求、監測需求、管理需求、發展需求“多位一體”的管理模式，實現景區監管由被動、事后管理向全程、實時管理轉變，打造“精細化管理”的智慧管理體系。五、應用成效經濟效益：案例旨在對整個智慧景區生態體系的一次跨越性的重構，以“創新、融合、韌性、賦能”為行動指引，將景區旅游和遺產生態保護作為兩個支點，以人為本，堅持安全為中心的區域特色，提出韌性發展的新理念。打造三中心、實現三區融合發展、形成景區智慧大腦、建好兩大平臺、開發5

208、大應用、構建標準體系。社會效益：充分發揮九寨溝景區在國內、國際的知名度，以旅游服務業關聯帶動大、綜合性強為特點，做實做足“旅游+”的發展模式，進一步加速“景區一體、產業協同”，加快形成九寨溝景區旅游產業協同聯動新體系。積極推進大數據在自然遺產地生態保護與監測、景區智能化運維等方面的應用，加強資源共享與溝通協作，形成以應用帶動產業發展、以產業發展支撐應用升級的良性互動格局，推動旅游產業經濟融合發展，加快推進和帶動全域智慧旅游建設，助力九寨溝當地全域旅游協同發展。25智慧公園、景區建運一體數字化解決方案一、申報單位成都智慧城市信息技術有限公司 二、案例背景智慧公園、景區建運一體數字化解決方案是以公

209、園綠道數字文旅大數據服務平臺為核心，旨在構建一套全面的數據生態系統，以綠道公園為核心場景，通過集成物聯網、GIS、大數據分析及AI等先進技術，推動游客行為、環境監測、設施運維運營、文化活動等多維度數據匯聚。在此數據場景下，實現了海量、異構數據的實時采集與高效存儲，形成數據資源；采用先進的數據治理框架，構建包含游客畫像、景區熱度分析、環境健康指數等多維度的數據模型與可視化平臺，使數據資源資產化；未來將通過數據資產入表、編目、評估，實現市場交易、流通、變現，從而提升企業的市場價值。多年來，智慧城市公司深入踐行環城生態區規劃建設使命，精準觸達G、B、C三端多元需求，賦能城市開放空間敏捷治理、企業管理

210、提質增效、市民游客公共服務優質供給，為相關主管政府部門、環城生態區建設運營主體、商家企業和超1.5億人次市民游客提供智慧支撐。平臺不僅顯著提升了綠道公園的管理效能與服務質量，還促進了文旅產業的數據資本化進程。通過數據驅動的創新模式，推動經濟高質量發展，促進社會治理和公共服務水平提升，實現了社會效益與經濟效益的雙贏。項目成果不僅為綠道公園樹立了智慧文旅的標桿，也為其他城市與景區提供了可復制、可推廣的寶貴經驗。三、解決方案平臺按照數據治理和數據開發兩個體系構建，在底層搭建大數據湖倉一體化平臺滿足數據存儲和處理需求。在中間層進行大數據采集治理，為平臺提供各類型數據要素。在上層提供數據應用和數據服務。

211、8990圖表 1 總體架構圖1方案功能公園綠道數字文旅大數據服務平臺主要由游客服務、智慧管理、運營服務、旅游據分析組成。游客服務涵蓋用戶與管理兩端。用戶端集手繪地圖、語音導覽、特色活動與線路推薦、信息推送及互動AR游戲于一體；管理端則專注于景區、景點、游覽路線、活動的全面信息管理。為解決現場排隊和場館預訂等問題，構建預約預定系統，實現線上線下一體化管理。在線助手整合反饋、問卷、求助、咨詢與投訴服務。智能+人工客服咨詢。作為溝通橋梁，在線助手全面優化游覽服務與游客體驗。大數據分析模塊深入洞察用戶行為，為綠道游覽用戶提供在景區、直播、視頻、美食、游記等應用場景下的跨屏的、實時的，“千人千面”的個性

212、化智能推薦，提升用戶體驗。2關鍵技術（1）技術架構智慧大數據平臺 平臺基于泛Hadoop生態開源技術對外提供的可靠、安全、易用的大數據處理平臺來滿足內外部用戶私有化大數據場景的項目交付。圖表 2 技術架構圖（2）大數據建?？土餍б娣治瞿Ｐ停横槍土餍б骐S距離衰減的特點，采用二維高斯函數構建客流熱力吸附模型，結合園區LBS客流數據，計算各點位的客流效益指數，評估經營潛力，為園區經營提供數據支持。個性化推薦模型：利用大數據分析技術，結合客流熱力、游客消費行為和商家經營數據，構建游客與商家/景點用戶畫像，結合定位信息與用戶畫像，應用個性化推薦模型，為游客提供附近商家和景點的智能推薦建議。3數據要素利

213、用方案（1）數據采集通過移動應用跟蹤、社交媒體監測等方式采集游客行為數據。收集游客的評論、評分和建議，以了解他們的需求和期望收集游客反饋數據。（2）數據治理對業務數據通過采集、校驗、分析形成基礎庫、專題庫、業務庫，根據不同的需求場景建立對應的數據模型并提供數據服務。（3）信息安全9192平臺充分考慮安全性和可靠性，包括數據服務層的安全服務、基礎技術層的安全組件等。此外為保障信息和數據安全，目前已獲得等保三級、CCRC、CS2等安全資質，并且嚴格按照相關安全法規制度執行。（4）數據應用個性化推薦：利用游客畫像和行為分析結果，提供個性化的旅游推薦。資源優化配置：基于流量預測和行為模式分析，優化景點

214、和活動的資源配置?；顒硬邉澟c推廣：根據文化活動的受歡迎程度和市場趨勢，策劃新的活動或改進現有活動，并通過有效的渠道進行推廣。四、創新點1模式創新通過簽訂特許經營授權合同獲取數據持有權，開展一系列的經營業務。面向商家，建立了商業大聯盟體系，為商家在天府綠道APP/小程序上開設線上店鋪，提供“三大產品+三大服務+三大數據”。面向個人用戶，打造綠道大會員體系，根據不同等級設置用戶任務及權益，為市民游客提供更多樣、更周全、更有趣的線上服務。面向企業自身業態，根據用戶行為特征對用戶進行自動篩選和智能打標簽，構建用戶畫像，組建各類垂直私域社群，為用戶創建在線交流空間，提升用戶粘性，在此私域運營基礎上，打造

215、出線上付費與賽事業務。2技術創新智慧綠道元宇宙城市未來場景實驗室于2023年11月通過市經信局審核驗收，獲得正式授牌。作為成都市14個城市未來場景實驗室之一，入選成都市新經濟發展專項資金庫項目，并獲得市財政專項補貼。智慧綠道大數據平臺共獲得了數十項資質證書，標志著技術成果的顯著突破。3應用創新在應用創新領域，大屏端通過引入先進的大數據可視化工具，實現了數據的直觀展現與深度洞察，同時以圖形化、s交互式的界面設計，讓管理者一目了然地掌握運營狀況，為決策制定提供強有力的數據支持；小屏端，利用數據BI小程序，讓園區管理人員隨時隨地了解園區客流密度、熱門區域等實時信息，便于園區進行資源調配與安全管理；綜

216、合服務平臺作為“天府綠道”APP/小程序服務后臺，實現了對市民與商家服務的全方位覆蓋。這一創新舉措不僅促進了信息的快速流通與共享，還極大地提升了服務效率與質量，為構建智慧城市、智慧旅游生態奠定了堅實基礎。五、應用成效經濟效益：基于以上數據運營經驗，協助市有關部門、上級集團開展“綠道暢游卡”、“二月花市”等大型市政活動。其中，“綠道暢游卡”匯聚20大文化旅游景區、20條鄉村精品旅游線路、19大景區、68家民宿、3家酒店、44家綠道商家旅游資源，實現文旅場景引流近2萬人次，帶動旅游消費百萬元。社會效益：安全管理協同方面，環城生態區已累計建設上萬個物聯感知設備，實現全環體征監測和實時態勢感知，上線1

217、7類約2000路AI識別算法，實現多個安全事件的自動識別和自動告警。圓滿完成歷年天府綠道啤酒嘉年華、兩屆天府綠道國際自行車賽，2023天府綠道向日葵季、2024天府綠道油菜花季等重大活動的安全服務保障工作。預測預警決策方面，基于歷史數據對端午節假期客流數據、經營數據和騎行安全易發點位信息開展預測預警并發送各管護責任部門。聯動指揮調度方面，平臺已成功推動環城生態區與多個關鍵部門的數據互聯互通，實現了8420個物聯感知設備的無縫接入。此外，還與市公園局的成都公園城市智慧云平臺渡劫推送了3700路視頻監控數據，確保環城生態區的安防監控視頻實現了100的接入。939426多源數據要素助推節假日文旅市場

218、高質量發展一、申報單位中國電信股份有限公司成都分公司二、案例背景節假日期間，大量游客涌入某市，尤其是熱門景區周邊交通擁堵現象嚴重。熱門景區在節假日期間常常人滿為患，游客需要排隊等待較長時間才能進入景區，游覽體驗大打折扣。例如，某景區在節假日期間日均客流可達數萬人，游客排隊時間可能長達數小時。交通擁堵、游客體驗不佳、配套服務跟不上以及景區管理難度增加等方面。通過某市文旅數字指揮系統的建設，提高了文旅市場安全監管效度，解決了游客出游等問題。某市整體旅游資源較為集中，熱門景區聚集在主城區，針對目標群體特征性，通過平臺實時預警，利用短信提醒、微信小程序、電話連線景區值班人員、景區廣播通知、部門聯合處置

219、（交通廣播、地鐵跳站、公交接駁、臨時管制）等多種手段，對游客進行主動疏導；同時通過AI避高峰對游客進行疏導調控，對游客出游進行錯峰分流，在不減少游客總量的情況下，將游客向周邊景區疏散，游客可選擇想去的景區，根據預測數據生成智能行程規劃，形成調控的錯峰分流，解決了節假日大規模、散客化出游，客流調控難度大的問題。三、解決方案1思路目標以5G、大數據、云計算等數字化技術為基礎，匯聚文旅基礎信息、行業管理數據、跨部門相關數據，以及運營商和互聯網數據，項目主要研發客流實時監測預測、行為分析、風險識別、預警預報、應急處置、指揮調度、智能疏導等功能，銜接某市節假日旅游數據、構建客流調控指揮體系；同時通過AI

220、避高峰游客疏導助手，對游客出游進行錯峰分流，構建某市文旅數字指揮系統，為旅游高質量發展提供數字化解決方案。項目自建成以來，為節假日城市智慧治理、游客品質出游及企業安全生產提供支持，為提升旅游業現代化水平和城市社會綜合治理能力做出貢獻，為新一代人工智能技術在涉旅領域創新應用提供樣本。2主要舉措和具體做法通過本項目的建設，建立有效的應急機制，尤其在疫情復蘇后的國慶、春節，及時、科學、有效地指揮和協調應急工作，進一步增強對事故災難的應急管理能力。通過應急設備以及多元化地獲取事故區域的各種信息、數據，科學決策，依法決策。每日嚴格執行“零報告、日報告”制度，確保假期期間下情上報、上情下達，遇到重大突發事

221、件或重要緊急情況聯絡暢通、反應迅速、高效處置，保障值班值守工作正常規范運轉。（1）多維數據共享匯聚，增強指揮數據支撐能力在頂層規劃與體系架構下，某市文旅數字指揮系統通過文旅大數據平臺，實現數據的跨部門、跨層級的綜合應用，打破“數據孤島”現象。在采集了運營商信令、消費、輿情等數據的同時，匯聚了全市公安、交通、市場監督、城管、文博、文物、景區等多部門的視頻監控數據資源。各相關單位對系統需求數據進行清洗、計算、過濾、篩選后，將合法有效的結果數據共享至系統。（2）多級數據校驗，增強指揮協同處置能力（3）游客疏導調控，提高出行滿意度AI避高峰為C端游客進行疏導調控，游客可看到未來1小時的預測舒適度、交通

222、預測情況，游客可選擇想去的景區，根據預測數據生成智能行程規劃，形成調控的第一次錯峰分流，根據小時級預測數據建議游客前往景區游覽時間段。行程規劃提供全年節假日歷史交通擁堵時間、提供景區周邊停車場實時剩余停車位、景區周邊臨時停車場，通過預測某景區1小時后飽和度達到80，構成擁堵風險，進行實時提醒，對在行程規劃中想去某個景區而未去的游客，進行提醒?；谟慰退谖恢?，推薦附近景區，形成調控的二次分流。對節假日游客的擁堵聚集進行疏導調控，從而達到城市游客的均衡分布，形成一整套調控疏導閉環，為全市節假日市場安全運行保駕護航。四、創新亮點1創新技術算法，提升預測的準確性（1）創新客流預測算法收集包括歷史客流

223、量、天氣數據（如溫度、降水量、風速等）和節假日信息在內的多維度數據，采用DLinear模型將客流量分解為趨勢（trend）和季節性（seasonality）部分，抓取客流長期性和周期性波動特征；融合天氣和節假日信息調節預測數據，提升準確性。經過長期多輪調優，當前某市客流預測準確度已達95。（2）創新行程規劃VRP模型通過對游客游玩意圖，在到達目的地以前規劃合理的行程路線，通過VRP算法實現。車輛路徑問題（Vehicle Routing Problem，簡稱VRP）是一種組合優化問題，屬于運籌學和應用數學領域。它主要研究如何在多個地點之間分配車輛，以滿足一定的服務需求，從而盡可能減少成本。2突破

224、數據要素跨部門交換共享壁壘構建協同機制，實現“一鍵響應”匯聚全市公安、交通、市場監督、城管、文博、文物、959627數據要素 醫療健康提升醫療服務便捷性與效率，建立健全數據共享平臺。通過電子病歷數據共享，實現醫療機構間檢查結果互認，簡化醫療理賠流程，推行基于信用的“先診療后付費”模式。依法推進醫保與商業健康保險的數據整合，促進二者協同發展。通過綜合運用體檢、就診等數據，創新職業病監測及公共衛生預警服務模式。在確保數據的安全和合規使用情況下，支持公立醫院與金融、養老機構數據共享，精準設計相關服務產品。強化中醫藥多源數據融合應用，推進中醫藥數據的標準化和規范化。公共衛生事件應急指揮調度系統一、申報

225、單位成都威而信實業有限公司 二、案例背景在科技賦能醫療監管方面，近年來國家相關部門相繼頒布出臺關于改革完善醫療衛生行業綜合監管制度的指導意見、突發公共事件醫療衛生救援應急預案等政策性文件：2023年國家衛健委疾控局發布加快建設完善升級統籌區域傳染病監測預警與智慧信息平臺實施方案、國家疾控局綜合司關于印發監測預警與應急指揮能力提升項目工作任務清單的函，各級衛健部門須全面提升衛健應急管理工作的衛生監管及應急處置能力，特別是要加強衛生應急管理基礎能力、衛生應急處置能力、應急指揮調度能力建設，進一步完善衛生應急管理體系，同時指出各級衛健部門要充分利用現代信息技術創新醫療衛生綜合監管方式，加速構建全行業

226、、全要素、全過程監管體系。公共衛生事件應急指揮調度系統指導執法人員規范開展執法全過程記錄，推進了衛生監督透明、規范、合法、公正的執法環境，滿足衛健局日常監管業務指揮調度基本需要，同時針對于突發衛生事件的應急響應、處置、應急演練和總結評估能力方面，全面展示疾控現場處置、醫治救護情況，包括人員救治情況、救護車輛救援情況等；信息化手段解決應急演練缺失，傳染病防控物資情況不能實時掌握，現場人員信息無法及時反饋到指揮中心，后臺指示無法快速送達前方，造成關鍵性信息無法溝通共享等問題。景點等12個部門的數據資源，按照統一標準對系統需求數據進行清洗、計算、過濾、篩選突破數據壁壘、實現統一監管運維，構建起面向文

227、旅假日管理工作的“統一指揮、緊密協同、分工負責、聯動執行”的工作機制。通過大屏告警、短信發送、電話連線、視頻專線等方式實現“一鍵響應”，避免信息的多輪流轉以優化信息傳遞路徑，助力G端各文旅相關部門提升市場管理效率；利用微信小程序及“節假日暢游AI助手”等與游客直接建立鏈接，實現對游客的“游前引導”，縮短G端至C端的處理路徑。3創新數據要素應用場景客流調控系統推動旅游市場高質量發展某市文旅數字指揮系統通過數據匯聚構成統一數據資源庫，實現數據的跨部門、跨層級的綜合應用。結合客流預測與實時監控預判客流風險，結合行程規劃VRP算法、“節假日暢游AI助手”構建起“游前引導游中調控游后評估”的全流程客流疏

228、導機制，對于穩定節假日市場、推動旅游市場高質量發展具有重要價值。本案成為某市乃至全國范圍內應用數據要素進行節假日客流調控的首次嘗試，創新了數據要素的應用場景，對于激活數據要素價值，推動數據要素流通具有突破意義。五、應用成效經濟效益：系統應用使節假日值班人員由每天4人減少至2人，有效提升人工效能，顯著降低管理成本；通過對游客進行主動疏導，使游客前往小眾景點，從而使主城區景區旅游均衡度提升10；為解決熱門景區聚集擁擠問題，本項目通過平臺實時預警，結合AI避高峰對游客進行疏導調控，對游客出游進行錯峰分流，在不減少游客總量的情況下，將游客向周邊景區疏散，有效助力當地文旅局及相關景區實現降本、提質、增效

229、。社會效益：系統應用有效提升了景區舒適度，比如七里山塘景區在實施客流調控前屢次發現高風險預警，實施客流調控之后單日高風險預警次數下降。此外，本項目實施以來節假日日均發送50條短信提醒，電話連線10次，且以某景區為例，其去年國慶節假日第一天，高峰時間段景區排隊時間達2小時，實時客流調控后人均排隊時長縮減30分鐘，這不僅使得景區的接待能力更具彈性，還大幅提升了游客的游玩體驗。9798三、解決方案1日常應急管理日常應急管理主要解決平時值守報送、應急資源管理、應急預案管理、應急演練管理等應用，通過統一的WEB頁面定期填報方式，按照統一規范的數據指標采集所在區劃內的應急隊伍、應急物資、應急救援車輛、應急

230、救援專家、倉儲倉庫、應急醫護人員、醫院、醫療機構、實驗室、制藥企業等數據，按照應急處置及救援的應用特征形成為專項數據主題庫，供疾控中心業務人員隨時調用。其中人口數據信息來源于民政及衛健部門，由本地大數據局數據中臺進行共享交換。2突發應急指揮突發應急指揮主要用于自然災害、災難事故、聚集性傳染病、重大活動保障等場景的應急處置和指揮，實現從預警研判、事件報送、應急響應、處置救援、預案指揮、任務跟蹤、輔助決策、事件結案的突發事件全生命周期的管理。數據主要來源于日常應急管理的數據，以及事件處置過程中系統產生的業務數據，包含事件信息、處置信息、任務信息、預案信息、資源調度信息、傷亡信息、執行信息等數據；系

231、統產生的業務數據歸用戶持有，通過統一標準的數據接口按需向聯動機構開放，包含應急局、疾控中心、交通局、公安局、地震局、水務局、等級醫院、120救援中心。3融合通信調度融合通信調度主要接入和融合局內及局外的異構通訊手段，打破通訊壁壘，實現應急指揮救援作業時的通訊聯動和可視化指揮。融合通信系統支持多種通信協議/格式實現各類通信及業務系統的綜合接入、媒體交換及統一調用。系統以通信交互、視頻交換、移動多媒體通信、數據調度、信息展示為核心，全面覆蓋有線、無線IP網絡上的通訊調度、視頻調度、會議調度、GIS調度、公網集群調度、短信/傳真調度、錄音錄像等多媒體通信業務手段，賦能行業管理部門平時及戰時監管應用場

232、景，充分滿足指揮救援中心日常值班值守及戰時指揮調度“敏捷溝通、融合貫通、高效聯動”需求。4120 救援聯動120救援聯動主要依托市本級120平臺，實現兩個系統平臺接口的雙向對接，實現市本級急救指揮中心智慧急救平臺、急救指揮中心救護車救援管理系統等規范進行數據對接、通信業務、車載醫療設備信息、救護車監控數據等標準接入，實現數據同步共享，高新區內急救資源的同步共享。達到120救援指揮平臺與公共衛生事件應急指揮調度系統業務互聯互通，實現指揮調度業務場景到人員醫療救援業務場景的閉環跟蹤。四、創新點1網絡醫院緊強耦合本案例與網絡醫院進行了深度耦合，通過有償付費方式與市級120指揮平臺進行深度對接，實現線

233、下的衛生應急指揮救援業務與線上的120急救業務的聯動和共享，線下指揮中心可查看轄區120救援車輛、人員、急救器材的動態分布和實時急救體征數據情況，同時實時掌控120急救任務的執行動態及反饋態勢，實現現場救援、醫療保障、急救轉運、院內醫治的數據全鏈條閉環。25G 通信技術運用依托融合通信系統技術，充分發揮5G網絡通信的高速率、低延時特性，在指揮調度、現場保障、急救轉運、院內醫護、群眾反饋等業務場景，可隨時依托本地運營商5G網絡覆蓋以及普及的5G智能手機，指揮中心可隨時與現場醫療保障人員、傷者家屬、醫護人員、相關群眾展開5G視頻通話和融合會商，無需依托專業軟硬件設備及可快速實現高清視頻回傳和多方視

234、頻融合會商。五、應用成效經濟效益：公共衛生事件應急指揮調度系面向各省、市、縣級衛健部門及疾控中心使用。我國擁有34個省級省級行政區、680余個市、2800余個縣，保守估算可達到100億市場規模，加上周邊軟硬件信息系統（如GIS地圖、數據中臺、中間件、國產操作系統、國產數據庫、服務器硬件、網絡安全、物資裝備、實訓演練等）的帶動效益，整體行業市場體量不低于1000億，擁有廣闊的市場空間。社會效益：公共衛生事件應急指揮調度系統可有效的預防、及時控制和消除轄區突發公共衛生事件的危害，保障了公眾身體健康與生命安全，維護了正常的社會秩序。大幅提高本級衛健系統應急管理信息化水平，開展大數據挖掘應用，進一步提

235、高管理和決策的科學性。同時能促進醫療機構及企業加大安全領域信信建設投入，落實企業主體責任，整體提升應急安全領域信息化建設水平。整合現有資源，實現互聯互通和協調聯動。通過實時數據實現各級衛生部門之間數據的互聯互通，整合利用現有資源，實現信息共享和協調聯動，有效提高部門間的協同應急和處置能力。9910028智慧醫療綜合服務一、申報單位成都華西公用醫療信息服務有限公司二、案例背景近年來，隨著公立醫療機構患者數量的增加和服務需求的多樣化，傳統的醫療服務模式面臨著諸多挑戰，如掛號難、排隊時間長、醫療服務效率低下等問題日益凸顯。為了解決這些問題，提高醫療服務質量和效率，公立醫院開始探索信息化、更智能化的醫

236、療服務解決方案。智慧醫療綜合服務將人工智能、醫療大數據、物聯網等技術與優質的醫療資源相結合，專注于提供高價值的醫療服務，通過跨地域、多層級互聯互通、自動化高效運營、全流程重塑體驗、大數據驅動決策和持續性創新機制，為患者帶來更好的就醫體驗。極大地提高了醫療服務的效率和質量，滿足患者對高效、便捷、舒適醫療服務的需求。三、解決方案智慧醫療綜合服務：實現患者信息管理、智能預約掛號、遠程診療支持、電子處方與藥品管理、醫療數據分析、數字影像應用、健康管理與教育、醫療協同與信息共享、移動醫療等服務能力。服務能力：患者信息管理：系統安全管理患者信息，包括病歷、診斷、用藥、過敏史，便于醫護人員快速訪問更新。智能

237、預約掛號：通過在線平臺，實現患者自助掛號、預約醫生和檢查項目，優化就醫流程。遠程診療支持：通過與醫生視頻通話、在線聊天，提供診斷與治療建議。電子處方與藥品管理：系統支持電子處方生成、傳輸、存儲，對接藥品管理，實現自動審核與配送。醫療數據分析：大數據分析技術，挖掘醫療數據，支持醫療決策、疾病防控和科研。智慧數字影像應用：采用標準云服務架構模式，基于云計算技術服務，為醫療機構和患者提供影像調閱、存儲、影像質控、影像咨詢、多機構影像數據共享等便捷應用。健康管理與教育：從提供個性化健康咨詢建議，疾病預防、患者教育及遠程醫療服務等提升患者健康素養。四、創新亮點1線上線下診療服務融合打通線上線下系統，實現

238、線上線下一體化服務，提升就醫效率，提高患者滿意度。跟常規網絡門診有顯著區別的地方在于：除了線上咨詢，醫生能在線下診斷后，根據患者實際情況，還可在線為患者開具入院證、檢查、檢驗醫囑或藥品處方，患者也可以同步在線上完成入院登記及候床、醫囑及處方繳費、檢查預約、藥品配送。2在線診療服務模式創新發展出線上多學科會診（線上MDT）、線上專家團隊門診等診療模式。線上多學科會診（MDT）通過互聯網連接不同學科領域的醫療專家，專家們可線上實時討論和分析，為患者提供綜合性、跨學科的診治建議和治療計劃。MDT充分發揮各科室專業優勢，實現醫學資源高效整合。線上專家團隊門診服務是實現線上線下一體化服務的一種新模式。通

239、過團隊成員醫生的預診，將不同程度的患者進行精準分流：輕癥復診患者將被分流到線上，為其提供在線診療服務；疑難雜癥患者則向上轉診，由團隊為其預約線下專家門診進行后續治療。此模式為輕重緩急不同類型患者提供了便捷的就醫體驗。3在線診療服務安全保障互聯網診療流程中所有診療服務活動全程留痕，并對接省級衛健委互聯網醫療服務監管平臺，按照要求上傳相關資料及原始數據，接受其對診療活動的所有質控管理。數字身份認證：醫師和患者通過CA認證或人臉識別等技術手段完成身份認證，保證身份信息真實安全。五、應用成效社會效益：智慧醫療綜合服務體系，一方面通過整合公立醫療機構線上、線下醫療資源，優化醫療服務流程，顯著提升了運營效

240、率和患者體驗。在線復診、在線醫囑、電子入院證、在線審方、處方流轉、電子病歷等線上診療服務，極大改善了患者的就醫體驗。通過打通醫療服務診前、診中、診后全流程，真正實現一站式服務，為公立醫療機構戰略轉型賦能。截至2024年3月，智慧醫療綜合服務公立醫療機構板塊已惠及超過1500萬（線上注冊用戶），在線診療服務超過200萬次。10110229校園疫情“苗頭”監測預警及處置平臺一、申報單位重慶暢享智酷信息技術有限公司二、案例背景學校一直是傳染病突發公衛事件的高發區域。傳統校園傳染病監測主要以疾控或教育單部門預警模式為主。各校根據自主采集的晨午檢、因病缺課等師生健康異常癥狀數據開展癥狀監測，較為靈敏、及

241、時，但特異性不足；疾控基于醫療衛生機構數據源開展癥狀監測，具有滯后性、被動性，但準確度較高。以“1平臺+2部門+3維度”為核心，構建全面、高效、快速的校園傳染病防控體系，即“1個”一體化平臺，整合衛生和教育“2大”部門資源，實現數據、業務、系統的“3維”融合。實現跨部門、跨層級、跨業務的閉環處置，確保校園聚集性疫情苗頭的“早發現、早確認、早處置、早完結”，為師生健康提供有力保障。三、解決方案1架構設計從校園場景出發，以點到面構建一個實用可落地的高頻、閉環、多跨的大數據協同監測及處置應用場景。按照事前、事發、事中、事后四個環節，建設校園傳染病多源數據匯聚融合、監測預警管理、苗頭事件閉環處置及態勢

242、感知決策分析等應用模塊，并基于系統實現“家校醫防”四位一體，用戶體系涵蓋教育局、衛健委、疾控中心、基層醫療衛生機構、校醫、班主任、家長、學生。2方案路徑事前監測：一是實現學校師生健康異常數據信息化采集。通過提供安全、便捷的晨午檢登記、因病缺課登記跟蹤、校園傳染病個案上報等采集應用，流程化、規范化教育側傳染病數據源采集工作；二是實現跨部門高敏數據安全融合監測，提供校園疫情苗頭的各類數據源的采集、治理、管理及融合監測功能，實現疾控與教育局的高效數據共享、業務協同，提高校園疫情數據的準確性及監測靈敏性。事發確認：一是精準化綜合監測，引入多種監測預測算法，結合傳染病特異性構建“確診病例+癥候群+空間+

243、潛伏期”的校園傳染病綜合監測模型；二是精細化分級分類預警，針對各類傳染病特性、傳播規模風險劃分預警等級，實現模型可選擇、閾值可配置、提醒可分級的校園聚集性疫情監測預警模式，并依托平臺實現校園疫情自動上報，預警信號以多方式跨層級推送衛生部門同步感知。事中處置：業務融合，形成家長校醫基層醫療衛生機構疾控等多級聯動協同處置的新機制，實現在線一事一單疾控下發專業督導意見，校醫在線簽收、圖、文、視頻多樣化反饋處置情況，形成協同處置閉環，有效保護在校師生健康安全。事后回溯：提供校園傳染病監測與處置的全域態勢感知可視化大屏、停/復課統計、預警信號統計、事件處置統計等各類統計分析報表，領導可及時感知校園疫情流

244、行趨勢、全面掌握校園防治水平。103104四、創新點1技術創新：一是跨部門監測數據方面，引入聯邦安全計算技術，基于“數據可用不可見”原則，實現疾控與教育側跨網數據安全共享協同。二是模型算法方面，全國率先提出“確診病例+癥候群+同一空間+潛伏期”的校園監測模型，使用云計算和邊緣計算，實時計算數據增長與監測周期的相關性，實現信號自動升級。同時使用ARIMA算法、空間探測法等多種算法輔助監測和驗證，實現更準確地捕捉復雜的行為模式和潛在的疫情傳播鏈。2模式創新：多維度自動化精準監測，精細化分級分類預警。改變傳統單部門預警、人工分析監測、逐級報告流轉模式，通過跨部門數據匯聚融合和創新監測模型，實現校園傳

245、染病自動化精準監測，并將監測結果結合傳染病傳播特性、風險規模劃分藍、黃、橙、紅四色預警，數據融合后半小時內自動跨層級推送預警提醒，實現預警信號推送、接收、核實反饋等信息在線實時同步流轉。3機制創新：形成“家校醫防”多級聯動處置的新機制，將學校、社區納入校園防疫體系，實現衛生健康和教育部門密切協作，提升校園應對傳染病突發公衛事件的應急處置能力。五、應用成效社會效益：“病毒”風險持續增加，基于校園的傳染病監測，在其密閉、群居等特性下，能夠有效捕捉印證病毒是否具備人傳人屬性、是否在社會面暴發，對病毒的監測預警具有重大意義。同時，從校園場景出發，可以點到面構建一個實用可落地的高頻、閉環、多跨的小而精的

246、大數據協同的傳染病監測預警及處置場景。經濟效益：提升校園傳染病監測預警和應急處置能力具有重大公共衛生意義，能夠有效在疫情暴發苗頭階段掐滅疫情，減少疫情擴散導致的家庭經濟負擔、學校教育負擔以及醫療資源的消耗，提高經濟效益：。30智慧醫療綜合服務一、申報單位東軟集團股份有限公司二、案例背景當前醫療服務面臨多重業務痛點與挑戰。首先，新醫改的深入實施，對醫院的管理體制、服務模式及運營機制提出了全面改革的要求，迫使醫療機構進行深刻的轉型與升級。其次，醫保支付制度的改革，尤其是按病種付費、總額預付等模式的推行，倒逼醫院必須實現精細化運營，以提高資源使用效率和服務質量。同時，分級診療制度和醫聯體的廣泛實施，

247、旨在促進醫療資源合理分布，引導患者有序就診，這對醫療機構的協同合作與信息共享能力提出了更高要求。此外，隨著民眾健康意識的增強，老百姓對于個性化、高質量的醫療服務需求日益迫切，要求醫療服務提供者能夠精準對接患者需求，提供定制化服務方案。在新形勢下，醫療信息安全問題也日益凸顯，成為制約智慧醫療發展的重大障礙。一方面，信息安全管理制度與策略的不明確，導致安全防護措施缺乏系統性和針對性；另一方面，網絡攻擊、數據泄露等危害網絡安全的事件頻發，嚴重威脅到患者隱私和醫療數據的安全。此外，部分軟件廠商對信息安全重視程度不足，產品存在安全漏洞，而醫院自身又缺乏專業的信息安全人才，難以有效應對復雜多變的信息安全挑

248、戰。面對這些挑戰，我國醫療信息化建設亟需向標準化、集成化、智能化方向發展，在保障醫療信息的安全與隱私的同時，實現醫療資源的優化配置和高效利用，推動智慧醫療綜合服務邁向更高水平。三、解決方案方案概述東軟移動互聯網醫院解決方案，以持續性診療管理為核心，構建可度量、可管理、可評價、可延伸和安全的互聯網診療服務與管理體系。通過一個“門戶”、二個“中心”和五個“平臺”，深度業務集成、高安全高可用的業務性能，保證線上線下醫療資源的一體化、醫療服務的同質化、醫療協同的高效率，提升醫療服務輸出效能和醫療服務智慧化水平、促進醫院數智化運營質效，推動醫療服務供需各方關系更協調、滿意度和獲得感更強。此方案旨在強化“

249、讓信息多跑路，讓患者少跑路”的服務模式，深入落實門診全流程、住院全流程、體檢全流程的優化與改造，為患者提供創新智慧服務。同時，推動醫護核心業務移動化，以達到方便醫護人員、提升工作效能、提高管理質量的效果，并立足“線上線下一體化，拓展線上診療服務，擴大醫院的服務半徑。此外，以互聯互通、電子病歷、105106智慧服務、智慧醫院等評估體系為標準，滿足醫院的各級評測要求，全面提升醫院信息化建設的標準化水平。方案架構業務架構：依托統一接入平臺、統一支付平臺、運營管理平臺、應用管理平臺、數據中心、交易中心、消息中心和監控中心，以互聯網+為基礎，擴展問診、護理、藥學、便民服務、醫院、醫聯體等線上業務場景，圍

250、繞智慧服務、院內協同、業務外聯、統一支付、智能管控、分級診療、生態合作等方向，構建互聯網醫院業務體系。生態架構：服務內容以醫療、醫藥、醫保為核心，主體涵蓋政府、醫療機構、藥品器械企業、醫藥電商企業、商業保險企業、銀行機構、系統服務商等。三醫聯動的實現，意味著互聯網醫院產業生態基本構建完成。四、創新亮點理念創新：本案例將線上線下服務深度融合，實現了醫療資源的優化配置。通過深度對接院內核心系統，確保了互聯網業務與院內傳統業務在服務、數據等方面的一致性，為互聯網診療業務的擴展和應用提供了廣闊的空間。這種將互聯網技術與醫療服務深度融合的理念，不僅提升了醫療服務的便捷性和效率，也滿足了患者日益增長的多元

251、化醫療需求。組織創新：本案例通過構建患者服務平臺、醫生服務平臺、運營管理平臺等多個子系統，實現了醫療服務的全面升級。這些平臺不僅優化了就診流程，還擴展了健康教育、健康咨詢、在線復診等線上診療服務，形成了多元化的服務網絡。同時，通過統一的支付平臺和接入平臺，提高了醫院支付服務能力和系統安全性，為互聯網醫院的穩定運行提供了有力保障。這種以患者為中心，以醫生為核心，以管理為支撐的組織架構創新，使得醫療服務更加高效、便捷和人性化。模式創新：本案例是互聯網醫院完整解決方案的典型案例，涵蓋了患者服務、醫生服務、運營管理和支付接入等多個方面。這種全方位、一站式的服務模式，不僅滿足了患者的多元化需求，也提高了

252、醫院的服務質量和運營效率。同時，通過配置標準版、專業版、旗艦版等多套版本，滿足了不同醫院的需求，實現了快速交付和廣泛應用。這種以患者需求為導向，以醫院服務為核心的模式創新，為互聯網醫院的發展提供了新的思路和方向。管理創新和機制創新：本案例通過構建運營管理平臺和統一的支付、接入平臺，實現了對互聯網醫院整體運營情況的實時監控和管理。同時，通過標準化的交付方案和專業的交付團隊，確保了產品的快速交付和穩定運行。此外，該方案還緊隨國家政策導向和評級要求，不斷提升醫院服務質量和管理水平。這些管理創新和機制創新不僅提高了醫院的運營效率和管理質量，也為互聯網醫院的可持續發展奠定了堅實基礎。五、應用成效經濟效益

253、：通過集成先進的信息化技術和醫療服務，互聯網醫院打破了傳統醫療服務的時空限制，使得患者能夠遠程獲取醫療服務，這不僅減少了患者的交通和時間成本，也極大地拓寬了醫療服務的覆蓋范圍。對于醫療機構而言，互聯網醫院系統提高了醫療資源的利用效率，降低了運營成本。通過大數據分析，醫療機構能夠更精準地預測醫療需求，優化資源配置，減少不必要的醫療資源浪費。同時，互聯網醫院還為醫療機構提供了新的收入來源，如在線問診、遠程監測等增值服務，進一步增強了醫療機構的盈利能力。社會效益：首先，它極大地改善了患者的就醫體驗，使得患者能夠享受到更為便捷、高效、個性化的醫療服務。通過互聯網醫院，患者無需長途跋涉，就能獲得專家的診

254、斷和建議，這對于偏遠地區或行動不便的患者來說，無疑是一個巨大的福音。其次，互聯網醫院系統通過大數據分析和人工智能技術，實現了醫療服務的精準化，提高了醫療服務的質量和效率，這對于提升整體醫療水平、保障人民健康具有重要意義。此外，互聯網醫院還為醫患之間搭建了一個更加透明、互動的交流平臺，增強了醫患之間的信任與合作，有助于構建和諧的醫患關系?？傊?，互聯網醫院的應用在提升醫療服務的社會效益方面發揮了積極作用，為醫療行業的可持續發展注入了新的活力。10710831東軟“保易通“保險服務平臺一、申報單位東軟集團股份有限公司二、案例背景“保易通”保險服務平臺致力于打造一個全面互聯的保險生態系統，將保險公司、

255、保險中介、參保人和政府監管機構緊密連接，實現信息共享與高效協同。平臺依托醫保業務數據，結合人工智能技術，為保險行業用戶提供精準、智能的數據服務。通過深入挖掘健康醫療數據的價值，推進醫保與商業健康保險的數據融合應用，本平臺不僅提升了保險公司的產品設計和服務質量，還助力了基本醫保與商業健康保險的協同發展。平臺還不斷拓展醫保的“人工智能+”數據應用模式，完善多層次醫療保障體系，為參保人提供更高質量、更便捷、更暖心的保險服務。三、解決方案1風險評估服務提供多維、立體、開放的風險分析服務：基于醫保的個人基本信息、就診信息、疾病信息、醫療費用信息，結合用戶模型和疾病圖譜對客戶的健康分值進行風險評估，讓保險

256、公司更直觀地了解客戶的健康狀況。提供保險保障分析和風險評估報告服務：依據保險知識圖譜、用戶模型、疾病圖譜，為投保人提供真實數據支撐的保險保障分析和簡單易懂的風險評估報告服務，幫助投保人在海量的保單信息中，快速了解自己的保障責任和家庭保障缺口，實現更好的家庭風險管理。提供特定區域、特定人群的出險、發病率分析服務：計算客戶相似度，將客戶的標簽體系化，劃分多種風險等級，更好地了解客戶投保的需求和風險，做到精準營銷。2產品設計服務提供醫保與商保的數據對齊與數據分析服務：包括病種映射、保險期間與就診時間開始時間和就診結束時間的關系界定和醫保各類費用服務，以及與商保賠付的對照關系和人群發病率、人群門診率、

257、人群住院率、人群醫療費用等數據分析服務。提供保險產品設計與產品優化服務：在產品設計階段，基于健康醫療數據分析進行費率厘定，提供產品的核保規則設計、產品理賠規則設計、目標人群及產品組合策略等服務；在產品優化階段，提供購買人群特征分析、出險人群特征分析、拒保人群就醫特征分析和保險條款優化等服務。3智能核保服務提供豐富的健康醫療數據查詢接口服務：包括參保人基本信息查詢、個人參保信息查詢、門診慢特病認定信息查詢、醫保就診信息查詢、既往癥信息查詢和醫保結算信息查詢。提供個性化配置核保規則服務：根據不同的保險產品，配置個性化的核保規則，如參保狀態異常、既往門診疾病診斷在黑名單、既往住院疾病診斷不在住院白名

258、單、有門診慢特病認定記錄、年門診次數超過地域均值的n倍等。提供普適及定制化的核保模型：如重疾風險預測模型、住院概率預測模型、醫療花費預測模型和單病種定制模型等。4智能理賠服務提供按理賠服務接口及理賠SAAS管理兩種模式的對外服務以及對不同責任免除的規則定制：包括參保人信息查詢、就診信息查詢、費用明細查詢、結算信息查詢、電子病歷查詢等接口服務；住院提醒、案件受理、立案管理、案件初審、案件復審、結案管理、案件歸檔、案件綜合查詢等理賠SAAS管理功能。提供理賠SAAS的案件初審內置審核控費模型和醫學知識庫：包括相似病歷搜索模型，病歷處方還原診斷模型和藥品知識庫，診療知識庫和臨床診斷知識庫等。四、創新

259、亮點1理念創新：“保易通”保險服務平臺秉持著以數據為核心驅動力的理念，致力于打造一個全面互聯的保險生態系統。這一理念突破了傳統保險服務中信息孤島、數據割裂的局限，通過整合醫保與商業健康保險的數據資源，實現了信息共享與高效協同。平臺不僅關注數據的收集與存儲，更重視數據的挖掘與應用，以數據洞察客戶需求，優化產品設計，提升服務質量，體現了數據驅動保險服務創新的先進理念。2組織創新：“保易通”平臺通過構建跨行業、跨領域的合作機制，實現了保險公司、保險中介、參保人和政府監管機構之間的緊密連接。這種組織創新打破了行業壁壘，促進了資源的優化配置和高效利用。平臺通過整合各方資源，形成了協同創新的合力，推動了保

260、險服務的智能化、個性化發展。3模式創新：“保易通”平臺在服務模式上進行了大膽創新。平臺通過提供風險評估、產品設計、智能核保、智能理賠等一站式服務，打破了傳統保險服務中各環節相互割裂的局面，實現了保險服務的全流程優化。同時，平臺還通過拓展醫保的“人工智能+”數據應用模式，完善了多層次醫療保障體系，為參保人提供了更高質量、更便捷、更暖心的保險服務。這種服務模式的創新不僅提升了客戶體驗，也促進了保險行業的轉型升級。4機制創新：“保易通”平臺通過構建多方共贏的合作機制，實現了政府、企業、客109110戶等多方利益的平衡和最大化。平臺通過提供數據服務、技術支持等方式，助力保險公司提升產品設計和服務質量；

261、同時，通過優化理賠流程、減少理賠糾紛等方式，維護了參保人的合法權益。此外，平臺還與政府監管機構緊密合作，共同推動保險行業的規范化和健康發展。這種機制創新不僅促進了各方利益的協同增長，也推動了保險行業的可持續發展。五、應用成效經濟效益：通過提供精準的風險評估、產品設計、智能核保與理賠服務，平臺能夠幫助保險公司提高運營效率和風險管理能力，優化產品設計，降低賠付風險，進而提升盈利能力。同時，平臺通過大數據和人工智能技術的應用，為保險公司提供更加科學的決策支持，有助于保險公司開拓新的市場領域和客戶群體，從而帶動業務增長和經濟效益：的提升。社會效益：平臺通過數據共享和智能分析，實現了醫保與商業健康保險的

262、數據融合應用，打破了傳統“就醫后理賠”的模式，前置了理賠服務，優化了支付體驗，減少了參保人的就醫壓力。這不僅能提升保險服務的便捷性和效率，還能有效減少保險理賠過程中出現的分歧，助力保險公司更精準地評估被保險人的健康狀況和風險水平，從而進一步提升保險服務水平和市場競爭力，更好地維護保險公司與客戶雙方權益，促進基本醫保與商業健康保險協同發展。平臺為保險公司和參保人都提供了更高質量、更便捷、更暖心的保險服務，對提升社會整體福利水平具有積極意義。325G 遠程名醫館在提升區域醫療服務水平的運用一、申報單位青白江區中醫醫院二、案例背景近年來，隨著經濟社會發展，人們的健康需求越來越多，優質醫療資源供不應求

263、。加上城鎮化建設的步伐加快，人口流動性加大，于是跨地區找大醫院權威專家看病的人越來越多。異地就醫逐漸增多，與我國醫療資源發展不平衡不充分有很大關系。全國80的優質醫療資源分布在省級大城市大醫院。對于青白江而言，據 2023 年人口統計，青白江常住人口 50.98萬人，城鎮化率78.03，公立醫院約11個。由于區域地理位置的特點和公立醫院本身發展的現狀，青白江同樣存在患者流失到成都各大醫院的現象。如何吸引青白江市民在本地就醫，同樣也是青白江醫療衛生管理部門和醫療衛生機構需要思考和解決的問題。三、解決方案青白江區中醫醫院引進 5G 名醫館共建項目，其價值貢獻凸顯如下：1 通過與省第二中醫院合作共建

264、5G 遠程名醫館，創新、升華和豐富了醫院間醫聯體建設緊密度的合作，輸送省級三甲醫院的優質醫療服務資源，提升青白江區中醫醫院醫療服務能力，推動醫院高質量的的發展。同時強化了區中醫醫院專家資源，有效地滿足了青白江市民對省級三甲醫院優質醫療資源的需求。同時創新搭建“5G 遠程名醫館”平臺，通過互聯網“師帶徒”方式也加速了青白江區中醫醫院?？迫瞬诺呐囵B2 通過與省第二中醫院合作共建5G 遠程名醫館，不僅解決了青白江區群眾在當地醫院就能享受省級三甲醫院專家診療的需求，也使青白江區中醫醫院提高對疑難雜癥的診治能力得以提升，強化了在當地的競爭力，吸引更多的當地群眾到醫院就診減輕了青白江及周邊群眾到成都看病的

265、疲于奔波。病人留在當地，也提升了青白江區中醫醫院的門診及住院增量，同時將醫?；鸪浞至粼诋數厥褂?。與省第二中醫院合作共建 5G 遠程名醫館，運用雙醫遠程門診診療系統的創新診療模式和“師帶徒傳幫帶”相結合，實時有效地對青白江區中醫醫院醫生展開業務實操交流培訓，專家遠程師帶徒深度指導、典型案例遠程診療實操觀摩實時指導分享，這也有效助力區中醫醫院的人才培訓計劃得到更多元化、最快捷有效的落實。111112四、創新點青白江區中醫醫院引進5G名醫館共建項目，通過現代技術創新就醫模式來解決若干醫療痛點的雙醫聯合門診的在線診療系統它的創新亮點體現在就醫模式的創新。通過此運行：患者在當地醫院就能接受專業醫院專家

266、的就診服務，讓老百姓從“中心城市求醫”變為“家門口就醫”。專家只需電腦，即可打破時空距離、實施視觸叩聽與影像閱讀，在線上精準的對患者的病情，進行診斷和做出治療方案。地方或基層醫院的醫生運用設備系統，實時得到專家的診療指導，門診的過程也是歇息過程。五、應用成效經濟效益：青白江區中醫醫院引進5G名醫館共建項目，有效提升青白江區中醫醫院的服務質量，從而提升當地及周邊群眾的對區中一醫院的認可度與信譽度，同時實現衛健部門提倡的分級診療，把患者留在當地治療。社會效益：青白江區中醫醫院引進5G名醫館共建項目，運用雙醫遠程診療系統、采用雙醫聯合門診的診療模式，是青白江區中醫醫院與省第二中醫醫院實時診療的全時段

267、的密切合作，這對于青白江醫療衛生事業無疑是從“輸血”到“造血”的蛻變，從而也帶動了青白江區民生建設和社會經濟的發展。33BioAI 生物藥物研發平臺一、申報單位成都盛世君聯生物技術有限公司二、案例背景新藥研發周期長、成本高、成功率低，AI技術能夠讓新藥研發從之前漫長的“馬拉松”轉向“加速跑”，這也讓我們看到了整個中國藥物研發彎道超車的機會。目前不缺乏優秀的AI大模型，而是缺少將這些大模型在專業領域進行深度應用的方式方法。在公開數據相對較少、數據驗證反饋較慢的生物醫藥領域，針對算法模型開發者與生物藥物研發者之間存在認知、語言、理解、和路徑邏輯上的差異。近幾年，盛世君聯使用最新AI工具成果、運用高

268、質量的標簽化數據、采用基于生物學邏輯的AI算法，開發出了基于生物學，尤其是蛋白質結構和進化為底層邏輯的AI模型，生成了“傻瓜式”的應用軟件，使AI技術真正賦能大分子藥物研發。三、解決方案1從真實藥物庫到BioAI驅動的生物藥物研發：高質量的數據是AI學習訓練的基礎，在生物醫藥領域尤其需要真實的、驗證的、帶生物學標簽的數據。在過去的8年時間，公司搭建了“三千億級多樣性”的真實生物藥物庫，包括人源抗體庫、納米抗體庫、多肽庫、affibody庫、CAR T庫和TCR庫等。依賴此平臺，公司自有項目已獲得了千萬級帶多重生物學標簽的自有數據，且仍在持續高速增長中。公司經過2次重要的本地技術突破，一是“多位

269、點突變效率從最初的20提高到100”，二是“單次構建1011多樣性合成庫”，形成了公司核心技術壁壘之一“全合成庫技術”，并建成了三千億級多樣性真實生物藥物庫，這為后來做AI模型訓練多種數據來源打下了基礎。2 構筑“模型+軟件”的AI生物藥物研發系統：2021年公司開始搭建自己的AI技術團隊。團隊就設立了明確目標：（1）不單獨開發Transformer和超參數大模型，使用授權的大模型和獨有數據開發適用于生物藥物研發的預訓練模型、專業模型，就是我們的BioAI。（2）同時以BioAI為基礎開發專業軟件，幫助每位科研工作者解決生物藥物研發的具體工作。（3）AI+生物醫藥 打破跨語言溝通困局：AI與大

270、分子藥物研發結合障礙很多，最關鍵的一點即：技術語言溝通問題。算法模型開發者與生物藥物研發者之間存在著認知、語113114言、理解和路徑邏輯上的差異，無法進行有效交流。在AI與生物學的鏈接上，團隊用結構生物學的思維去像指導真實實驗一樣指導怎樣應用AI，做好AI研發控制點，避免走急于追風的彎路歪路，比如在前AI時代我們用結構生物學給某些工序的人工設計糾錯，AI時代就可以上到更大的通量直接取代人工設計。應該說最符合生物學邏輯的工具，然后把它用到最大化。（4）AI加持生物醫藥 研發效率提升30倍+：過去，公司服務客戶的傳統方式是定制式服務，從客戶提出需求到交付，項目周期短則2 3個月，長則半年。而現在

271、，對于客戶的不同需求，通過運用ABLINK BioAI系統中相應服務類型，提交數據后，即可等待AI結果。相當于把實驗的東西大部分用AI去替代，不僅提高了效率，還降低了研發成本。從時效上看，過去傳統的交付周期為8 12周的，現在縮短為只需1周，甚至于幾個小時，平均足足縮短了30倍時間。不僅在效率上有了極大的提高，而且準確度也是能夠保證的。四、創新點1平臺的核心技術包括公司底層技術平臺，無限多樣性和無邊界的大分子藥物庫，用公司全合成庫技術真實制備的3000億多樣性的真實藥物庫，來進行真實數據驅動的AI學習、訓練和檢驗，并通過生物學驅動的AI工作流程，使AI虛擬篩選和分子結構功能優化，實現“AI四化

272、”（專業化、場景化、工具化、高通化）。我們的研發人員只需一鍵輸入抗原序列，就可獲得對應的抗體序列；只需一鍵輸入母本蛋白、抗體序列，就可獲得優化的蛋白、抗體序列。2從全新目標蛋白發現，計算結構預測、實驗結構測定、專用模擬算法開發到藥物設計，AI已經滲透到創新藥研發的多個環節當中或優于傳統實驗，為多疾病領域和多種靶點類型的臨床前研究提供強有力支撐，打通干濕實驗循環，提升數十倍實驗效率，為后續臨床實驗奠定堅實基礎。公司持續在AI領域投入研發，緊抓AI+藥物研發機會窗，為新藥研發提供業界領先的一站式BioAI生物藥物研發平臺，推動藥物研發“真創新”，推動中國AI+新藥研發事業邁向新高峰，持續為人類疾病

273、防御、診斷治療、藥物研發貢獻。五、應用成效社會效益：隨著ABLINK BioAI平臺的創建，極大縮短了大分子藥物的開發周期，也為無邊界的藥物開發提供了基礎，實現了BioAI驅動的源頭藥物創新。目前公司仍在不斷迭代更新系統，追求AI更高置信度、更多的應用場景。截止2024年3月已經迭代3個版本，以WEB的形式服務全球客戶。推出“AI for Scientists”工作流模塊聚焦蛋白、抗體優化過程中的常見實驗步驟，包括：抗體人源化、蛋白免疫原性去除、蛋白穩定性改造、雙特異性抗體設計和抗體親和力成熟等。研發人員登錄“BioAI驅動的生物藥物研發”門戶網站，選擇相應服務類型、提交相應序列數據，即可得到

274、AI篩選結果。通過一鍵輸入母本序列、一鍵輸出優化序列及結果報告的簡單操作，為藥物研發人員提供高效、便捷、準確的AI技術服務，真正解決了藥物研發中的實際問題。經濟效益：BioAI生物藥物研發平臺已經為全球20+藥企和科研機構在藥物設計階段縮短研發周期，節省研發資金，并且得到活性更好的生物藥候選物，為新藥研發提質增效。深圳灣實驗室、華西醫院、天士力醫藥、中美華東醫藥等20多家頭部科研機構、藥企反饋的數據已經陸續公布，BioAI系統的應用成果甚至優于傳統實驗室結果，水平達到國內領先。目前公司BioAI垂直大模型獲得多個獎項，預計未來3年可實現經濟收益8000余萬元。11511634衛生健康賦能基層治

275、理一、申報單位成都高新區衛生健康局二、案例背景為響應成都市委關于智慧蓉城平臺及“微網實格”體系建設的要求，高新區一直致力于探索衛生健康賦能基層治理。在高新區管委會的引領下，衛生健康局把握家庭醫生團隊融入“微網實格”契機，建立了服務模式為“微網格員吹哨家庭醫生團隊報到醫聯體專家支撐”的基層智慧健康服務體系。在此體系下，衛生健康局以健康數據為紐帶，聯合智慧城市運行局與社治保障局，共同探索基于人房數據和健康檔案數據驅動的健康管理服務新模式。三、解決方案由于高新區人口多，流動性大，基層醫療人員人數與精力有限，而微網格員人數眾多，且與居民關系更為親密，對于協助家庭醫生團隊開展健康管理服務具有天然優勢。衛

276、生健康局將健康管理數據根據工作需求進行分類，填充相關健康管理任務目標，通過任務派單的形式派發給為微網格員，發動“微網實格”骨干力量協助基層醫療機構對轄區居民進行健康管理服務。為進一步優化微網格員工作流程，高新區率先上線“家庭醫生+微網實格”應用，并接入“蓉e報”小程序，形成微網格員信息上報、任務派單和任務考核的閉環管理。通過該應用實現重點人群信息報送、健康管理服務通知、健康服務現場活動等“家庭醫生+微網格員”的業務協同場景，提升健康管理服務效能。為進一步增強服務需求搜尋精度，擴大健康管理服務覆蓋面，高新區衛生健康局與智慧城市運行局建立每月數據對比反饋機制，通過人房半脫敏數據與已建65歲及以上老

277、年人健康檔案數據匹配，識別出居住在試點社區但無健康檔案信息的老年人，由微網格員進行信息核實并通知其到社區衛生服務中心完成建檔和健康管理。如經核實信息有誤的，則及時向智慧城市運行局上報錯誤信息，反向促進人房數據底座更新。此外，通過將健康管理數據分享給智慧蓉城微網實格社會治理平臺，將疾病標簽賦能微網實格治理體系，有利于街道、社區在開展社區服務中主動發現群眾需求，深度鏈接基層治理和健康管理業務場景，達到雙向賦能，初步實現數據資源“一網通享”、應用場景共建共享。四、創新點一是部門聯合，與社治保障局共同建立常態長效“網格發現、家醫報到、識別干預、及時轉診”的健康管理工作機制，通過政策激勵，明確微網格員衛

278、生健康專項工作任務和補貼標準，充分調動微網格員積極性。二是化繁為簡，上線“家庭醫生+微網實格”應用，并接入原有工作小程序，簡化工作入口，形成微網格員信息上報、任務派單和任務考核的閉環管理，提升健康工作管理效能。三是突破數據壁壘，建立人房數據和健康檔案數據每月更新核驗機制和對比分析模型，通過信息比對深入挖掘重點人群，基于對比數據差異驅動社區衛生服務中心醫生和微網格員的業務協同。不僅實現從“人找人”向“數據找人”的轉變，助力基層醫療衛生機構擴大對老年人健康管理覆蓋面，同時通過信息更新反饋，反向更新人房數據底座，賦能基層治理，初步實現數據資源“一網通享”、應用場景共建共享。五、應用成效經濟效益：提升

279、微網格員的服務內涵和收入。印發成都高新區關于推進家庭醫生團隊融入“微網實格”治理機制實施方案，梳理微網格員協助健康管理服務內容，明確補貼標準，目前已累計為參與衛生健康專項工作的624名微網格員發放專項補貼14.9萬元。社會效益：1 增強居民對健康服務的獲得感。充分發揮微網格員“人熟地鄰”優勢，提升基層醫療衛生機構的健康管理服務覆蓋面，目前借助微網格員力量已協助開展健康管理服務14017人次。2 賦能社區治理助力社區了解居民尤其老年人、慢性病等重點人群情況，主動發現需求，并促進人房數據底座更新。目前已向智慧城市運行局累計反饋錯誤信息585條。11711835基于業數一體的多模態醫療行業數據集建設

280、一、申報單位四川大學華西醫院二、案例背景醫院信息化的發展歷程在全球范圍內呈現出一種逐步深化和完善的趨勢，國內越來越多的醫院引入云計算、大數據和人工智能技術，但仍面臨著信息孤島、多模態數據難以治理、難以高效支撐AI訓練等諸多挑戰。具體而言，一是醫院業務迅速膨脹導致全量、多模態數據激增，醫院面臨更多的患者、醫療記錄和資源需求，這需要醫院大數據平臺能力的支撐，以達到業務的高效協同及資源全量集成；二是區域醫療中心缺乏統一標準，不同醫療機構的建設標準不一，導致了數據互聯互通及互操作受限，影響了醫療服務的連貫性和效率，患者的體檢、診療、隨訪等全量數據也較難統一采集；三是高質量醫師標注數據及醫學語義概念的缺

281、乏，成為限制醫院利用深度學習、大語言模型等新興技術盤活醫療數據資產的一個關鍵因素。三、解決方案1“業數一體，全量多?！钡臄祿赡Ｊ酵ㄟ^對業務系統和數據標注系統融合建設，實現業務活動與高質量數據標注一體化推進，實現高質量標注數據的持續沉淀。通過將個人居家健康、體檢、診療及隨訪數據關聯整合構建全量個人健康數據集，包含文本、圖形、圖像、視頻、波形、基因測序等多種模態。高質量醫療行業數據集細分疾病相關的高低海拔、民族多樣等環境和基因差異，涵蓋個體全生命周期健康信息，包含醫療行業數據的多種模態，也包括醫院運營管理的全生產要素（人力、財務、物資、空間、流程、技術等）數字化信息，更有帶醫療、教學、科研和管

282、理等行業專家多維度標注的數據?！皹I數一體、全量多?！钡母哔|量行業訓練數據集和測試集能夠為醫療行業各種用途的人工智能的訓練、驗證和評估提供標準化的核心關鍵的數據支撐，形成構建醫學智慧應用的戰略性數據資源。圖 1 業數一體、全量多模的醫療行業數據集2數據集成及數據治理方案項目對接醫聯體內多家醫院業務系統、百萬人群隊列系統、常規體檢系統進行數據采集，基于主數據、元數據及后結構化等治理方案，將數據清洗治理后按照領域模型進行存儲，并利用患者主索引技術串聯患者信息。建立包括數據規范、數據采集校驗、數據融合、數據開發利用的數據治理體系，研究多模態數據融合技術，實現文本、影像、信號及視頻等多維度數據資源的高質

283、量融合。大數據平臺利用Apache Hadoop技術，在數據治理的同時，依據可發現、可訪問、可互操作和可復用的FAIR原則，推動數據集的標準化建設以提高數據的可用性和科學價值。圖 2 高質量行業數據集構建流程1191203醫學術語平臺建設各院區、各隊列數據匯集后，為應對多院區、多設備、多模態、多參數的數據動態獲取和需求分析，平臺參考SNOMED CT、OMAHA“七巧板”醫學術語集及人類表型術語HPO等醫學術語標準，結合國內臨床數據使用習慣與本土化表達，形成一套院內術語庫，以完成持續性、標準化的語義概念識別及標注。建立專門的醫學術語標準工作小組，持續跟蹤國內外醫學術語標準的變化，定期評估和修訂

284、內部醫學術語庫。術語管理系統廣泛搜集當前華西醫院病歷中的醫學術語表述及其變體，篩選出潛在的同義詞。4數據標注平臺建設醫院已建立數據標注平臺，提供數據管理、多模態數據集成、多模態數據標注等功能，為醫療AI應用的訓練和開發提供數據支撐。通過“業數一體”的數據標注模式，結合臨床醫師的“審核采信”，建立持續的數據質量改進機制。標注平臺也可利用預訓練的AI模型，提供自動化標注建議，減少人工標注的工作量，提高標注效率。5領域數據模型建設案例設計了數據中心模型和領域數據中心模型，前者承載大數據平臺集成的所有數據，后者則根據不同領域的特殊性設計數據承載模型，當前包含三大領域數據中心：臨床數據中心根據臨床360

285、等應用需求進行設計；科研數據中心根據科研應用需求設計；管理大數據中心根據醫院運營管理等需求進行設計。數據模型隨領域需求變化不斷迭代更新，以滿足不同領域的新需求。6安全可靠的數據開放共享模式醫院依據相關法律法規，基于院內信息數據使用管理制度要求，明確數據共享和安全邊界，建立長效管理機制。持續對產出的高質量數據集進行版本管理、權限管理、轉換、劃分等。明確數據使用的核心原則“最低限度的必要”，基于八大原則（使用登記、逐級審批、授權使用、局域網使用、有限交互、全流程備案、數據脫敏、病人隱私保護）對數據使用規范進行詳細要求，并定期進行數據安全審計和合規性檢查。所有數據在嚴格脫敏、去隱私處理后，確保數據安

286、全后再用于數據服務及模型的訓練與調優。四、創新點1 技術創新方面，在多種業務場景中通過數據標注平臺，對重要的臨床文本、醫學影像、視頻類數據進行標注，產生的標注信息持續回流至大數據中心，實現高質量標注數據的不斷沉淀。通過多種自然語言處理技術及構建的院內術語體系，可將臨床文本中的臨床慣用詞匯匹配映射至標準醫學術語概念中。通過醫學術語的語義網及特征選擇技術，可研發基于多種應用場景的疾病風險預測模型及臨床不良事件預測。上述兩類數據資源為深度學習及大語言模型的應用提供了高質量的數據支撐。2應用創新方面，在科研大數據中心，高質量數據集在罕見病決策支持系統、患者疾病相似度、表型相似度及患者畫像上均有較好的應

287、用呈現。此外基于高質量標注數據，可構建影像智能輔助診斷等應用。在管理大數據中心，通過公布的標準數據集及指標集，可滿足管理人員多維度、多層級、不同顆粒層次的運營數據查詢和分析使用。3模式創新方面，提出了利用數據標注及醫學術語標注構建“業數一體、全量多?！钡母哔|量行業數據集理念，實現高效數據治理，構建數據資產目錄，用以支撐各種智慧醫療服務。高質量醫療行業數據集聯合存儲算力集群能夠為醫療行業各種用途的人工智能的訓練、驗證和評估提供核心關鍵的數據和算力支撐。五、應用成效經濟效益：富含醫師標注信息的影像數據集結合深度學習算法開展模型訓練并持續調優，實現醫學影像病變數據自動識別、分割醫學影像中的病灶和其他

288、重要的生物學標志，自動輸出輔助診斷以利于醫生快速決策。結合內涵質控大模型，同步監測電子病歷書寫質量，減少病歷中的不規范填寫，降低醫療糾紛隱患。富含醫學術語的數據集支撐了華西罕見病決策支持系統的研發，其通過HPO術語體系進行罕見病罹患可能的有效提示。針對患者的臨床發現類術語在高維空間的向量表達，也可實現患者疾病相似度、表型相似度的比較及用戶畫像等行業應用。社會效益：1高質量醫療行業數據集的建設為醫療行業人工智能的訓練、驗證和評估提供標準的數據資源，對外提供支撐服務；在產業帶動效益上，高質量醫療數據集在頭部醫院豐富的應用示范效應，推動醫療技術升級和服務模式迭代，實現上下游產業的聯動發展。2在人民群

289、眾獲得感上，高質量行業數據集支撐的優質醫療服務增強了人民群眾的獲得感，在就醫流程中改善了服務體驗。在醫院高質量發展上，高質量行業數據集有助于醫療服務質控效率的提升，提升患者的醫療安全，也有利于探索公立醫院高質量發展新的路徑與模式。12112236數據要素 應急管理利用數字技術消除不確定性，需整合多源數據，如電力、通信、遙感及消防信息，以提升安全應急感知、預警和處置等相關能力，挖掘其潛在價值，動態預警、精準預防和及時高效應對各類突發事件。面對偶發性安全事故及事件，采取末端感知和精準監控。利用多源數據，研發災情監測模型，增強災害預警能力，提高地震預測水平。通過技術手段和數據共享，構建更加科學、高效

290、的安全生產與災害應對體系。推動數據融合，筑牢消防安全線 一、申報單位成都高新愿景數字科技有限公司 二、案例背景環球中心是世界最大單體建筑之一，集游藝、展覽、商務、傳媒、購物于一體，具有人口密集、監管面廣、管理難度高、社會知名度高、影響力大等特征，面臨風險管控、監測預警、救援處置的壓力較大。具體表現在如下方面：企業消防管理層面，核心問題在于缺乏一套全面而精細的量化評估體系，導致巡檢流程浮于表面，隱患整改被無限期拖延，責任鏈條難以有效穿透至每一層級，形成管理盲區。政府消防監管層面，則面臨著信息獲取滯后的挑戰，難以實時洞悉企業消防主體責任的踐行狀況，加之對潛在隱患與重大風險源的監控手段匱乏，監管效能

291、大打折扣。消防救援管理層面，其挑戰更為緊迫，在消防救援時，往往因對火場環境（包括布局、結構復雜性、逃生通道、可燃物分布、危險源位置）及周邊消防資源分布狀況的信息掌握不足，而影響到決策速度與救援效率，增加了救援難度與風險。三、解決方案（一）構建全面精細的量化評估體系引入數據要素，構建基于大數據分析的消防安全量化評估體系。通過收集、整理和分析消防巡檢、隱患排查、責任落實等各個環節的數據，形成可視化的數據報告，為管理層提供決策支持。同時，利用數據驅動的方法，優化巡檢流程，提高隱患整改效率，確保責任鏈條的有效穿透。（二）強化政府監管實時性與有效性依托智慧消防平臺，實現政府對企業消防主體責任履行情況的實

292、時監控與數據共享。通過數據接口與企業智慧消防平臺對接，政府能夠獲取實時的消防安全數據，包括風險分級、隱患排查進度等，從而提升監管的實時性和有效性。同時，增加數據透明度，使公眾也能通過適當渠道了解企業的消防安全狀況，形成社會共治的良好氛圍。（三）提升消防救援決策速度與效率在消防救援管理層面，充分利用大數據和人工智能分析，提升決策的科學性和精準性。通過集成火場環境數據、逃生路線數據、現場資源數據等，為消防救援隊伍提供全面的數據支持。運用智能算法對海量數據進行分析處理，快速生成最優救援方案，提高決策速度和救援效率。同時，通過數據反饋機制，不斷優化算法模型，提升智能化水平。（四）促進智慧消防平臺數據融

293、合與應用在環球中心智慧消防平臺中，深度融合數據要素，構建以數據為核心的綜合管理體系，并按照預警為先、平戰結合、能力強化、保障有利的思路，形成“1+1+3”的體系架構。通過“1”個智慧消防中控平臺，實現消防、安防設備數據的全量感知與智能分析；利用“1”套電子沙盤系統，覆蓋企業應急中心、專職消防隊、戰時指揮部、增援力量，實現多方救援力量，結合三維建模和大數據分析技術，實時動態展示火場環境、逃生路線和進攻通道等信息；配合“3”大核心功能（日常消防管理、戰時人員疏散與消防作戰指揮），實現數據的全面融合與應用，壓實企業主體責任，提升戰時人員疏散、消防作戰指揮的智能化水平。四、創新點（一）完善消防安全指標

294、和綜合評價體系深度融合了數據資源，構建了一個基于大數據分析的消防安全智能管理平臺。該平臺不僅依賴于傳統的四級指標評估體系，還廣泛收集并整合了各類消防安全相關數據，包括設備報警數據、歷史巡檢數據、歷史隱患處置數據等參數，以及建筑結構的詳細數據等。通過運用高級數據分析與機器學習算法，系統能夠自動挖掘數據中的隱藏模式與趨勢，精準預測火災風險，并提前制定針對性的預防措施。（二）自動計算最佳逃生和疏散路線通過電子沙盤系統實時接入物聯網傳感器數據，如煙霧探測器、熱成像儀等，實現火災現場的動態監控與數據反饋。這些數據與火災報警點位、樓棟三維空間數據等結合，通過復雜的算法模型進行實時計算，優化出最佳逃生路徑。

295、同時，算法還利用大數據分析人群流動模式，預測并避免潛在的疏散瓶頸，確保在緊急情況下人群能夠迅速、有序地撤離。123124五、應用成效在本案例中消防領域專家攜手消防救援大隊，為環球中心繪制了一幅安全防控精密藍圖，對原有的風險點位進行了全面審視，新增或調整14處關鍵風險點，試點接入前端感知設備超過2萬個，涵蓋了消防、安防和逃生疏散3個類別。此外創新性地引入了NFC技術，通過系統智能提醒與購物中心每2小時巡檢一次，為安全事故裝上了“減速閥”，顯著降低了潛在風險。平臺深度融合消防“1、3、5”快速反應機制，實現“1分鐘響應，3分鐘到場，5分鐘處置完畢”，極大提升了環球中心工作人員的消防安全意識和實戰能

296、力。自平臺上線以來，共產生設備報警總數9620條，巡查記錄77280條，產生事件總數213條。近30天以來，環球中心報警處置率達100，報警處置及時率達98.95，巡查完成率達100，隱患按時整改率達100，使得環球中心消防安全工作邁向新臺階。37構建產業協同數據要素生態圈賦能大型流域水災害防控場景 一、申報單位國能大渡河大數據服務有限公司二、案例背景流域自然災害防控預警往往需要氣象水文、地震檢測、邊坡檢測等眾多信息，上述信息來自于流域沿線的大型電力央企、地方國企等建設的大中小型水電站以及地方氣象、水利部門建設的氣象、水文測站，數據資源跨域跨主體特性顯著。流域不同開發主體在聯合防汛、應急聯動等

297、方面由于管理責權不同，仍存在明顯信息壁壘，更難以做到全流域統籌，點線面結合。各主體之間如何實現數據要素共享，達成共贏式合作，一直是大型流域綜合管理的一大挑戰。大數據公司通過融合隱私計算和區塊鏈等技術，創新性建設數據要素化加工能力，結合多家主體單位共11類約247項各類數據，開發流域水災害防控數據要素模型，實現“數據可用不可見、原始數據不出域”，助力水電多業主實體之間數據要素的可信安全流通，有效提升大型流域水災害防控能力。三、解決方案總體思路大型流域對防洪抗災、電力供應調度體系至關重要，但流域水電發展現狀依舊以各集團企業電站各自發展，相互競爭為主。由于水電上下游梯級之間具有緊密的水力、電力聯系，

298、數據各自嚴格保密的情況下跨域多元數據要素難以流通，嚴重制約了流域氣象水文預報模型以及水災害預警模型的建設。針對目前的數據要素流通困境，本案例融合數據要素化加工、隱私計算、區塊鏈等相關技術構建數據要素流通底座平臺，作為數據要素匯聚融合、安全共享的核心基礎設施，以數據為核心生產要素，深度挖掘數據資產潛在價值，形成數據、算力和模型的安全共享生態。遵循“原始數據不出域、數據可用不可見”整體思路，支撐集團內外部的跨組織、跨實體、跨系統的數據要素流通共享、數據要素化加工應用及數據要素資產運營，用以促進水電數據要素的高效流通和融合應用，推動產業上下游數字經濟的高速發展?；诘鬃脚_整合大型流域上下游水電站群

299、海量數據要素資源，安全匯聚、對齊多方125126數據特征及樣本，應用橫向與縱向混合式的聯邦學習算法，構建多方協作的水位風險預警數據要素模型，為大型流域梯級水電站群提供安全高效的智能預測以及聯合防洪調度基礎，打破“數據孤島”困境，助力跨組織多主體數據共享協作，深度激發多方數據要素價值。主要舉措本案例依托公司水電數據域作為數據底座，基于隱私計算體系、區塊鏈等先進技術進行融合創新，采用微服務架構和容器化部署方式，研發了數據要素流通底座平臺，圍繞數據要素化加工交易流程，進行資源歸集、清洗處理、協作共享，為流域水災害防控數據要素模型的開發共享提供底座支撐，實現數據要素的高效、集約、安全和規?；魍?。平臺

300、主要包含核心技術、數據匯集處理、數據要素化加工、數據資源管理及平臺管理模塊建設：圖 1 平臺架構示意圖核心技術模塊：封裝隱私計算體系及區塊鏈等技術組件、框架和工具，集成數據要素協作共享核心能力，為跨域多主體間的數據應用提供數據要素密態計算、聯合建模、存證溯源等服務，從而為上層業務模塊中數據要素隱私流轉提供技術支撐。數據匯集處理模塊：負責完成數據匯集，并對數據標準化、數據清洗、質量管理等任務、流程進行調度和管理，通過數據處理工具將原始數據處理形成標準化數據。數據要素化加工模塊：支撐從標準化數據進行數據要素化加工到產出數據要素模型的全流程操作，包括加工資源授權、數據要素化加工、數據要素模型驗證及優

301、化、數據要素模型入庫等功能。數據資源管理模塊：負責對數據資源進行調度和管理，秉承“數據可用不可見”原則，基于核心技術制定脫敏規則，生成樣本庫；按照標準分類以及自定義標簽進行資源目錄編排，形成可供數據要素化加工使用的數據要素資源目錄，并通過數據要素模型庫對聯合建模產出的數據要素模型進行有效管理。平臺管理模塊：包括用戶管理、系統管理、審計管理以及運維管理，負責支撐平臺平穩運行，并通過資源監控、日志記錄、存證溯源等方式進行數據審計。具體模式保障數據安全：通過同態加密、差分隱私、多方安全計算技術構建密態計算環境，結合區塊鏈的可信存證保障數據在全生命周期中的安全性，防止數據泄露和濫用。數據高效流通：通過

302、隱私計算技術體系打破數據孤島，促進多方數據融合與應用創新，為數據應用提供更全面、更準確、更高效的數據支撐，助力跨域多源異構數據流通共享與增值利用。構建數據生態：依托水電數據域構建一個多方參與的水電數據生態圈。促進水電行業的數據開放和共享，打造多元化生態運營，通過產業協同實現多方共贏，推動行業發展和進步。四、創新點技術創新區塊鏈助力數據要素可信流通：利用區塊鏈的去中心化、公開透明、不可篡改、可溯源等技術特性，引入線性加擾的混合SM算法體系，構建多主體安全互信橋梁。隱私計算助力構建數據要素化加工：基于安全多方計算和聯邦學習進行數據要素化加工，整合并對齊多方數據特征及樣本，在隱私保護環境下共同構建高

303、精度的梯級電站群聯合調度與風險預警數據要素模型，提升整體的風險預測能力?；谥R蒸餾及動態損失提升模型聚合效率：引入知識蒸餾與貝葉斯風險損失實現模型壓縮與學習率超參數的動態自適應，在保障高精度的同時大幅提升模型訓練效率和整體性能，有效解決聯邦多主體通信速率慢以及受限設備環境下調參困難等問題。模式創新基于數據要素化加工推動數據流通：面對各主體之間的數據壁壘，通過構建數據要素化加工交易能力，解決數據流通與安全對立的問題。數據要素模型作為中間形態，介于資源與應用場景之間，以“數據不動模型動”的應用模式被用于共享協作，通過統一標準與質量管控助力多方合作共贏。數據要素流通模式創新性：傳統的數據共享方式主

304、要為直接提供或接口調用，存在諸多安全及管理隱患。本案例構建了數據要素隱私流轉能力，通過“原始數據不出域、數據127128可用不可見”的流通模式降低安全風險，構建“可控計量估值、可信安全流通”的數據要素流通新范式。五、應用成效社會效益：大數據公司基于數據要素流通底座平臺，整合多家流域主體單位的氣象水文監測、水電調度等共11類約247項各類數據資源，開發流域水災害防控數據要素模型。在原始數據不出域，原始數據不可見的前提下，實現了各個電站數據要素的可信共享，釋放數據要素價值實現共贏式合作，培育水電數據要素市場化運營生態，切實發揮數據要素“乘數效應”，賦能水電行業數據要素匯集流通與高效應用。經濟效益：

305、首創國內機理+數理的流域高精度氣象水情預報模型，應用于流域梯級電站群的調控運行，輔助水電調度決策以及洪水預警處理，實現中小洪水高效利用，切實提升流域水資源價值利用，目前已累計增發電量32.30億千瓦時，減排溫室氣體1300萬噸，增加利潤6.61億元，科學調度洪水產生了巨大的防洪減災效益，近三年避免或減少洪災損失以及地災損失約15億元。在大渡河818洪水中，使金口河、峨邊、沙灣等區域減淹近3米，洪水最大削峰率達到69，避免了近5萬人因災轉移。該模型是國內唯一自建WRF模式用于流域氣象作業預報，將氣象預報水平分辨率由5km提高至1km，流域面雨量ETS評分由0.18上升到0.4，氣象預報有效預見期

306、延長3天，日預報精度達到96，周預報精度達到93，相較于歐洲NECP數值預報產品提高20。共計產出發明專利6項，出版專著2本，獲得王浩院士等知名院士專家高度認可。38智慧燃氣安全管理平臺一、申報單位成都千嘉科技股份有限公司二、案例背景目前燃氣行業針對安全管理的信息化手段較為單一，各個業務環境的數據也未打通，未形成閉環的安全監管體系，數據孤島、數據不統一等問題使得我國城鎮公用事業領域安全管理水平落后。安全管理應該是一個開放、共享、聯動的云資源平臺，聚焦用戶用氣安全環境、燃氣輸配場站安全、管網運行安全、管網密閉空間等全方面的感知，通過信息化、數據化手段實時監控，以及對燃氣異常事件的及時預警、多方聯

307、動、高效處理的安全監管措施，方便燃氣用戶實時監控家庭用氣風險，保障用戶用氣安全，和人民財產安全，保障燃氣公司安全生產、安全供應，并為政務提供應急聯動。三、解決方案本平臺基于智能設備、物聯網技術、邊緣計算實時監測燃氣流量、氣體泄漏濃度、管網運行壓力等關鍵指標；基于微服務、容器化技術搭建可擴展管理平臺；基于大數據、AI、數字孿生等技術實現燃氣用氣規律分析、安全隱患識別、安全態勢研判；基于三維可視技術、地圖服務實現燃氣安全管理的全景展示。圖 1燃氣安全監管系統流程圖129130總體分為集成應用、數據分析、匯總展示、應急處置、風險預警等功能版塊；集成應用對接燃氣公司業務系統，獲取燃氣公司內部業務系統安

308、全監管數據以及用戶用氣監測實時數據；數據分析對集成應用獲取的數據進行加工整理；匯總展示把加工整理后的數據，投放到調度中心監控大屏進行展示，分成圖形化統計和3D GIS地圖2類展示方式；告警數據可直接推送到業務系統形成初始工單，實現“智慧”預警，并反饋處置后情況（比如：查看搶險、安檢的人員坐標軌跡數據）。平臺具備接收市政等第三方平臺數據，集中匯總監控；非嚴重告警等隱患數據，根據業務模型分析風險預計報表，指導后續業務工作。實施舉措與具體做法如下：圖 2系統架構圖系統總體構架按照分層邏輯模型設計，分為以下幾個層次：三方接入：定義安全平臺的數據接入方式，分為三方接口、采集服務、消息隊列，適應不同場景以

309、及效率要求的接入。數據存儲：數據進入數據庫進行存儲，并轉換為elasticsearch提供搜索查詢服務。服務層：根據安全管理的邊界范圍以及數據類型，定義基礎的系統域服務、用戶類服務、場站類服務、管線服務，并支撐后續擴展。網關：根據不同請求進行路由分發。展示：采用目前主流成熟技術Vue，支持多端展示。（1）系統設計圖 3系統拓撲圖采用模塊化設計，每一個模塊相對獨立，可以單獨構建這個模塊里面需要的一些結構，模塊之間相互沒有影響；不同模塊設置不同的安全策略；131132支付冗余部署，保證高可用。（2）數據集成圖 4數據集成圖安全平臺數據集成方式為數據庫查詢（效率高）、單獨接口（涉及到多表）；平臺之外

310、的數據（有自建系統），通過消息隊列（訂閱）方式接入。（3）技術指標本平臺核心技術主要體現在用于燃氣流量泄漏監測的超聲波燃氣表、用于可燃氣體探測的紅外光學式報警器，以及用于燃氣輸送監測的管道完整性管理技術。四、創新點1理念創新：提出了一種高精度超聲波時差測量方法，保證了綜合測量精度；提出了一種自適應補償算法，消除了零點漂移；提出了一種積分算法和K值修正法，提高了累積流量的計算精度。在寬量程（0.016m3/h6.0m3/h）流量范圍達到1.5級表的計量精度。2技術創新：提出了一種高精度超聲波時差測量方法，保證了綜合測量精度；提出了一種自適應補償算法，消除了零點漂移。；提出了一種積分算法和K值修正

311、法，提高了累積流量的計算精度。在寬量程（0.016m3/h 6.0m3/h）流量范圍達到1.5級表的計量精度。發明了一種流道穩流和防污染結構，顯著改善了氣流分層導流的穩定性，提高了燃氣表的精度和可靠性。采用溫壓補償計量修正方法，保證了不同溫度和壓力條件下的計量準確性，提高了民用燃氣表對不同地域的適應性。研制的燃氣表具有微小泄漏、瞬時大流量等異常狀態監測功能，基于NB IoT技術實現了遠程數據加密傳輸、異常報警和閥門控制，為實現智慧燃氣安全奠定了堅實基礎。區別于市場上單一成分氣體檢測傳感器，紅外光學氣體報警器可檢測CH4和CO兩種氣體，具有選擇性好、精度高、性能穩定、無氧氣依賴性、校準周期長、壽

312、命長等優點，產品體積小、使用簡單，包含溫度和濕度補償等功能。3模式創新：應用“產品+系統”模式，覆蓋燃氣前端輸配（燃氣場站、燃氣管網）到終端用戶（居民用戶、工商業用戶、事業單位等）安全管理全生命周期。在燃氣場站，通過SCADA站控系統，全面實現場站內燃氣運行數據的實時監測，輔助智能化的運維系統和巡查機器人；在燃氣輸送過程中，采用以光纖為介質的三方破壞監測系統，通過GIS巡線系統等自動化手化對管道進行監護；在終端，通過在安裝智能燃氣表、智能報警裝置、電磁閥等智能終端設備，實時監測居民用氣環境。在場站，一旦發生數據超標預警事件或者發現設備隱患故障，則及時發送信息通知場站管理人員，并同步隱患數據到安

313、全管理平臺形成告警聯動；在輸送過程中，一旦監測和發現管道周圍有異?；蛐孤┖?，平臺實時將異常事件的地點、可能原因通知到安全管理平臺，平臺管理人員立即將告警信息以工單的形式下發給燃氣公司的負責人，避免事故的發生；在終端，一旦發現甲烷、CO濃度超標，或者長時間有燃氣微小流量，則報警裝置實時報警，并聯動電磁閥關閉閥門，阻止燃氣泄漏，同時將異常信息發送到安全管理平臺，管理平臺通過預警機制、大數據分析后即刻聯動用戶提醒，通知燃氣企業搶險隊立即上門搶險，從而避免安全事故的發生。五、應用成效社會效益：第一，促進城市基礎設施數字化建設，賦能智慧城市建設。據統計，2021年全國城市燃氣普及率98.04，燃氣管道普

314、及率79.84，天然氣作為清潔能源，但安全監控仍依賴人工巡檢，智能化水平低，成本高且滯后。本項目基于智能設備、物聯網技術、邊緣計算，實時監測燃氣流量、氣體泄漏濃度、管網運行壓力等關鍵指標，提升城市基礎設施（燃氣場站設施、燃氣管網、用戶）智能化和數字化，拓展人力的延展性，賦能智慧城市建設。第二，促進城市安全管理能力提升。習近平總書記指出，平安是老百姓解決溫飽后的第一需求，是極重要的民生，也是最基本的發展環境。目前我國城市燃氣使用和泄漏監控覆蓋率不足10，事故易造成重大損失。本項目采用“產品+系統”模式，覆蓋燃氣輸配到終端用戶的安全管理，自動檢測異常并切斷閥門報警，提高事故處理效率，降低損失。13

315、313439環城生態區多元業務高效協同一體化平臺一、申報單位成都天府綠道建設投資集團有限公司二、案例背景根據環城生態區總體規劃，成都環城生態區總規模187.15平方公里，作為開放式園區治理，涉及的場景資源存在種類多、數量大、范圍廣、生命周期長、受自然環境因素影響大等特點，在全場景資源的監督管理、經營運管、運維業務方面，存在分類管理口徑多、標準不統一、數據分散帶來的數據孤島和信息壁壘等問題。同時，作為開放式園區，全年游客數量超過4000萬，對應急管理和安全管理要求高，亟待建立數字化應急響應機制，聯動智慧綠道系統平臺的安全應急功能，實現應急安全管理業務與場景資源其他業務智能聯動，提升應急處置能力，

316、降低運營安全風險。三、解決方案通過創新性融合先進技術，構建環城生態區多元業務高效協同一體化平臺，理清全環資源及業務情況，形成標準化的資源和業務數據，實現精準風險監測預警。環城生態區多元業務高效協同一體化平臺既是成都環城生態區數據要素平臺，又是分布式應急指揮調度平臺，具體情況如下。（一）成都環城生態區數據要素平臺各業務板塊分別構建場景資源主題倉庫，打造資源業務基礎數據體系，確保數據能夠在業務平臺上流動和共享，實現環城生態區場景資源家底的厘清，為全環多元業務提供規范的數據資源。以“1+2+3+”為總體思路，構建“1張藍圖+2個平臺+3個目標+個管理應用場景”。1張藍圖明確了環城生態區的發展愿景與規

317、劃藍圖，為平臺建設與后續發展指明了方向。2個平臺則是指數據匯聚平臺與業務應用平臺，它們共同構成了平臺的核心架構，實現了數據的匯聚、處理與分析以及業務應用的快速部署與迭代。3個目標分別是厘清數據家底、提升管理精細化水平、實現協同管理，它們構成了平臺建設的核心驅動力。個管理應用場景則是根據實際需求與場景特點，量身定制的一系列具體應用。實現“數據拉通”、“數出同源”，深度挖掘數據價值，鏈接“業務場景”底層數據與“決策場景”關鍵指標，打造全環數據要素平臺。在確保數據安全與隱私保護的前提下，平臺實現了數據的流通與共享。通過構建統一的數據交換標準與接口，各業務板塊之間能夠無縫對接，形成數據互聯互通的網絡。

318、這一機制不僅打破了信息孤島，使得數據資源得以在業務平臺上自由流動，還極大地提升了工作效率與決策科學性。無論是園區綜合管理、綠化養護、農業種植管理、招商運營、安全管理還是設施維修維護、合同履約管理，各業務部門都能基于同源數據體系開展工作，確保了工作的協調一致與資源的優化配置，減少信息不對稱。（二）分布式應急指揮調度平臺平臺依托全環數據要素平臺的強大支撐，實現了對管理區域內異常事件的實時監測與快速響應。針對應急安全事件，通過全環數據要素平臺賦能，實時獲取管理區域內的異常事件，獲取目標資源中機動資源的位置信息，根據異常事件調度第一坐標附近的機動資源前往異常事件區域進行處理。借助大數據、物聯網以及人工

319、智能技術，達成了對各類應急安全風險的實時監測與及時預警，同時憑借 GIS 和遙感技術實現了對應急資源的精準化管理。應急調度管理模塊通過先進的算法和優化的流程，實現了快速、精準、高效的調度，確保在緊急情況下資源能夠及時到位。協同應急處置模塊借助流程引擎和低代碼平臺，破除了信息壁壘，提高了應急處置的效率和協同能力。另外，平臺在數據治理領域推行了數據標準化、共享交換和安全管理制度，保障了數據的順暢流通和安全可靠。針對聯動事件處理，鏈接IOT感知平臺和企業大腦，實現天上看、地下查、網上管的全方位分布式應急指揮調度平臺。四、創新點1 理念創新：環城生態區多元業務高效協同一體化平臺將數字化技術深度融入公園

320、管理，通過數字化視角優化業務流程，提高數據協同效率和自動化水平。平臺不僅追求業務的自動化處理，還注重數據的實時更新和信息流的暢通，實現業務和數據流程的同步化、精準化管理。這種理念打破了傳統的管理模式，推動智慧化、智能化的全面應用，以提升園區的綜合管理水平和服務質量。2 技術創新：平臺在技術架構上引入了人工智能、機器學習等智能化技術，構建了高效的智能組件。在園區安全管理和應急指揮調度方面，應用人臉識別、軌跡分析算法、人群聚集檢測和人數統計等多種實時視頻識別算法，形成全面立體的分布式應急智慧調度網絡。平臺能夠實現對園區的多維度監控與管理，包括地面、地下和網絡空間的統一協調，構建起高效的智慧調度體系

321、。3 模式創新：平臺通過統一數據底座和數據分級分權控制機制，實現了多元業務的高效協同與智能化管理。這種創新模式整合了環城生態區的邊緣業務和核心業務數據，通過數據的自動化處理和應用，打通了信息孤島，推動業務流程的優化再造。同時，平臺利用智慧綠道基礎設施作為技術支撐，連接不同業務板塊和數據源，打造一體化管理模式，實現“天上管、地下查、網上管”的全面覆蓋。4 管理創新：在管理方式上，平臺通過多路視頻識別算法和數據分析，構建了一套立體式分布式的應急智慧調度網絡，使得應急管理更為精準、快速。通過對園區安全的實時監測，135136平臺能夠及時發現和響應潛在風險，提升園區的整體安全性。此外，數據的分級分權控

322、制確保數據訪問的安全性和靈活性，既提高了數據協同效率，又保障了數據隱私和安全，全面推動園區管理的現代化、智能化轉型。五、應用成效社會效益：多元業務高效協同一體化平臺為公園管理提供智能化支持，涵蓋智慧生態監測、管養、交通、安防等多個方面，提升了公園日常管理和維護的效率。通過大數據分析、智能算法和人工智能技術，系統自動挖掘和處理公園各項數據，生成智能化的管理策略，為日常管理和突發事件應對提供科學決策依據。這種精準化和精細化的管理方式，有助于提高公園的生態效益，改善環境質量，為市民提供更加優質的公共空間，增強城市生活的舒適度和幸福感。同時，平臺還將智慧設施設備接入智慧蓉城，推動城市治理數據的共享和交

323、換，助力綜合治理方案的實施，為城市可持續發展創造積極的社會影響。經濟效益：該平臺的應用不僅提升了公園管理的效率，還帶來了顯著的經濟效益：。通過精細化管理，系統可以優化資源配置，降低維護成本，提高設施的利用率和使用壽命。此外，智慧能耗管理和智能照明的功能能夠有效減少能源消耗，降低運營成本。平臺的多功能協同作用使得管理決策更加科學，減少了人力和資源的浪費，進而提高了公園的經濟收益，促進了城市經濟的高效發展。40國家工業互聯網標識解析安全應急行業公共服務平臺一、申報單位中安工業互聯網（成都）有限公司 二、案例背景安全應急行業跨行業、跨領域、跨地域，與其它行業相互交叉、相互滲透；行業產品種類繁多，品質

324、良莠不齊且缺乏全生命周期管理；行業集中度低，無支柱性龍頭企業，行業監管難度大，物資調配效率低。安全應急行業公共服務平臺基于標識解析技術，面向客戶提供以安全應急為核心的“SaaS+PaaS”服務，打破監管單位與企業之間的信息壁壘，通過物聯設備感知技術實現在線監測，掌握狀態信息和履職情況，通過數據的統計分析，支撐安全應急行業產品交易、安全應急產品全生命周期管理、安全應急產品質量追溯、安全應急產品運行狀態監管、安全風險自動研判和風險預警等系統的實施，助力全行業安全應急智能化管控能力提升，催化產業鏈上下游平臺聯動，強化產業協同制造。三、解決方案基于工業互聯網標識解析體系構建工業互聯網神經網絡，通過對安

325、全生產底層數據的收集治理，集成打造了數智消防管理平臺、安全風險智能化管控平臺、城市安全運營等典型應用。137138工業互聯網標識解析安全應急行業公共服務平臺以服務、工具及技術等形式為安全應急產業生態圈中其他成員提供解決方案。通過國家工業互聯網標識解析技術，對安全應急行業各類產品賦予唯一身份認證標識，同時作為數字證書記錄監測產品從原材料到生產、存儲、運輸、交易、使用、維護、報廢處置的全生命周期數據并生成數據存證信息，利用標識解析技術實現數據的調取查詢與統計分析，改變了產品生產信息不準確、轉運環節控制困難、存儲和管理粗放、處置信息不清晰等缺點，實現了對產品生產、轉移、營銷、應用全過程的實時動態監控

326、，實現產品全生命周期監管溯源，提升產品的可靠性和運行性能。通過公共服務平臺的匯集運營能力，整合、梳理生產制造型企業的上下游供應鏈，利用工業互聯網標識解析體系鏈接生產商、供應商、消費端、服務商等生產全產業鏈，利用標識解析存證溯源能力打破監管單位與企業廠商之間的信息壁壘，提高供應鏈的透明度和可信度，催化產業鏈上下游平臺聯動，提高供應鏈的協同效率和應對能力，強化產業協同，促進產業價值增長。通過企業碼、建筑碼、場所碼、產品碼、崗位碼、人員碼、流程碼等七種碼實現對品類信息、屬性信息、時間信息、位置信息、狀態信息、流程信息、事件信息等七個維度實時監測與掌控，打通設計、生產、管理、服務等環節等數據流，實現信

327、息共享和可靠流通，推動資源動態調配，強化監管單位和企業的運營能力。同時結合區塊鏈技術，通過對物、人、態（狀態/流程）的賦碼，生成人員行為、設備狀態、管理事件、產品信息四種數據存證底層數據池，掌握狀態信息，掌握履職情況，切實做到過程溯源、責任落實，實現一碼統管，碼里呈現，碼中明責，碼上履職。數智消防管理面向行業客戶提供企業端、運營端、監管端應用平臺，在防、管、滅、救四個維度，構建全面消防感知環境，形成廣覆蓋業務應用功能，全面提升消防安全預警和應急處置能力?，F已實現設備監控、事件管理、消防管理、消防巡檢、消防培訓、維保管理、消防知識、應急預案、統計分析、設備管理、視頻聯動等功能模塊的建設，重點打造

328、智能監測聯動管理、人員疏散智能輔助指引、消防作戰智能指揮輔助、標識解析融合應用等亮點功能模塊。能夠幫助管理者快速了解單位消防安全全貌，實現對單位區域內的消防設施設備、隱患報警、消防相關人員的宏觀掌控，消防設施設備的全生命周期管理，讓管理者及時發現問題所在，為更好的消防決策提供依據。風險智能化管控平臺實現對企業基本情況、風險分區、重大危險源、風險隱患、報警分布、公共區域異常情況、應急救援等多形式、多模式、多維度的可視化監測預警、統計分析和智能化管控調度；以物聯網及信息化手段來強化園區用電、用電消防、?；?、電梯、出入口、重點場所等的風險管理，以多維度全域信息及時消除信息孤島，通過構建智慧安全防控

329、系統、智慧安全用電系統、智慧安全監控系統、智慧出入口監管系統，形成“事前感知事中監測事后處置”的風險防控全流程閉環。城市安全運營場景通過1+1+1+4+N的頂層設計，即1張多源城市安全運行感知網，充分利舊現有感知設備整合共享各部門、街道、社會單位業務數據實現一網統管，形成點、線、面相結合的多源城市安全運行感知網；1個城市大腦智慧中樞，重點場景前端感知源數據統一接入、統一運維、統一管理，提高突發事件的應急響應速度；1個數字城市安全綜合智庫，4個以防為主的城市安全運行管理工具，構建N個典型應用示范場景，建設數字城市安全運行平臺，探索打造場景化的安全風險防控應用。四、創新點為區級政府打造智慧消防管理

330、平臺，是國內首個將企業主體、政府監管、滅火救援輔139140助和社會服務功能創新融合為一體的智慧化滿防管理平臺?？蓪崿F消防全面監管、主體責任落實、消防隱患治理、消防滅火救援、消防社會服務以及消防全民共建的智慧城市建設工程。大型城市綜合體智慧消防項目：針對城市綜合體建筑業態復雜、人員密集、疏散困難等特點，通過工業互聯網標識解析實現消防數據全要素還原，通過智能監測聯動管理、人員疏散智能輔助指引和消防作戰智能指揮輔助功能三大核心功能，及事件分級預警、消防標準化管理、消防綜合評分管理三大管理亮點建設，有效落實消防安全風險分級管控和隱患排查治理雙重預防工作機制，壓實企業消防安全主體責任。家電網省級消防管

331、理平臺：在國家電網省級智慧消防建設中，以消防數據為主線，以制度規范為藍本，貫通后勤消防工作管理各業務流程，構建1+3+4后勤消防數字化管理新模式，建成1套覆蓋全面、互聯互通、集約高效的智慧消防管理體系，形成省市縣3級聯動機制，分級實施差異化線上監管，落實消防安全責任，打造防、治、管、判綜合運行模式，滿足消防管理全業務、多場景、智慧化工作需求。五、應用成效中安已打造完成場景級、行業級、城市級全系落地應用，面向全行業提供覆蓋監管端、企業端、運營端、設備管理端的安全應急應用平臺，同步上線了消安析云、消安寶、威小保等22個適用于不同場景的APP系統作為移動輔助工具，極大程度提升了安全應急響應的及時性與

332、實時監測處置的時效性。工業互聯網標識解析安全應急行業公共服務平臺自2023年10月正式上線運營，截止目前已服務企業1460家，其中上游生態企業388家，下游用戶單位1072家，生成標識注冊量3.23億個，標識解析量5.31億次，形成解決方案47個，累計服務園區數量7個，兼容協議超200個。公共服務平臺已經基本構建了安全應急產業生態，基于公共服務平臺已建設上線標識解析公共服務平臺、數智消防綜合監管平臺、安全風險智能化管控平臺等核心應用平臺并投入使用，面向智慧城市、裝備制造、能源、化工、輕工等行業提供企業數字化轉型產品和服務，打造了國內區域級成都高新區城市安全運行平臺示范項目、超大型城市綜合體智慧

333、消防項目、國家電網省級消防管理平臺、智慧化工園區安全生產管控平臺等跨行業、跨區域的多項典型示范應用案例，實現年均150萬元經濟收入，保護了數億萬級國家重點工程、重點文物項目的消防安全。41成都市城市安全風險綜合監測預警平臺一、申報單位成都市蓉城管線投資有限公司二、問題描述隨著城市化進程加快，城市安全問題日益突出，燃氣爆炸、橋梁垮塌、人員踩踏、消防火災、?；囕v違停、洪澇、地質災害等問題給市民的生產生活造成巨大影響。國家高度重視城市安全治理工作。傳統的城市安全管理存在條塊分割、技防不足等問題，對于條塊分割問題，需要將分散在各個部門的多源異構數據匯聚起來進行綜合風險分析，實現城市安全風險從單一條塊的管理到綜合安全治理；對于技防不足的問題，需要將地下空間、橋梁、客流、?；囕v、洪澇、地災等不同的行業領域存在的各類風險，通過智能感知設備實時監測發現存在的安全隱患，建立預警信息流轉通道，實現城市安全