.........................................................................................15 2.2 数据处理层..............................................................................................17 2 技术支持服务..............................................................................130 6.3.2 用户反馈处理..............................................................................132 6.3.3 更新与升级..... 工业园区数字政府领域大模型底座的设计旨在通过整合多源异 构数据，构建统一的数据治理体系，实现对园区内企业、设施、环 境等全要素的精准管理和智能分析。同时，基于先进的人工智能技 术和大数据分析能力，底座将提供从数据采集、处理到应用的完整 链条，从而为园区管理部门提供科学决策的依据。此外，底座的设 计还充分考虑了可扩展性和兼容性，确保其能够适应未来技术的迭 代和业务模式的创新。 在具体实施过程中，工业园区数字政府领域大模型底座将围绕

取的淡水仅占淡水总量的 1% 左右，约占全球水资源总量的 0.026%左右。 据统计全球十分之三的人口无法获得安全管理的饮用水。 超过17亿人所生活的河流流域用水量超过回补量，而人类 活 动产生的废水超80%未经处理就排放到河流或海洋。 预计 到 2030 年，全球淡水资源将减少40％，同时世界人 口迅速增 长，爆发全球水资源危机的可能性极大 ①。 全球环保非营利机构CDP的调查研究显示水资源匮乏、水 质恶 水降损，鼓励再生水利用，目标单位 GDP用水量下降16%左 右；另一方面加大投入环境基础 设施，目标新增和改造污水 收集管网 8 万公里，新增污水 处理能力2000万立方米/日，地 级及以上缺水城市污水资 源化利用率超过25%。 水行业承担着水资源可持续发展的重任 水行业是指由原水、供水、排水、污水处理以及水资源回收 利 用以及服务于水的各类配套设施等构成的产业链如下 图所示 ⑥， 而以上各个环节的水行业设施的生命周期可分 而以上各个环节的水行业设施的生命周期可分 为基础设计，工程设计，采购，建设，移交，运维等环节。水 行业的业务可覆 盖传统的收集、生产、储运、销售等板块，也可拓展至环保 行 业水源监测与管理，水务设备制造、水处理化学品制造、 市政 供热，工程建设等方面。特许经营是水行业的主要服 务模式之 一，水务企业通过BOT（建设-运营-移交），TOT （移交-运营- 移交），ROT（改建-运营-移交）或DBOT（设 计-建设-运营-移 交）等模式参与水项目。

根据系统工程的理论，系统维护在整个软件的生命周期中所占比重是最大的，因此，提高系 统的可扩充性和可维护性是提高管理信息系统性能的必备手段。 （4）可靠性 一个中大型计算机系统每天处理数据量一般都较大，系统每个时刻都要采集大量的数据，并 进行处理，因此，任一时刻的系统故障都有可能给用户带来不可估量的损失，这就要求系统 具有高度的可靠性。 （5）安全保密性 安全保密性对平台显得尤其重要，系统的总体设计必须充分考虑这一点。 要通过先进的消防 管理手段，来可以减少单位消防运营成本，很有必要。 3、对消防精细化管理提高一个台阶 由于消防相关人员少，很难实现公安部提出的精细化管理模式。在应急处理时， 尤其需要对消防的精细化信息，来进行辅助决策处理。 可以方便地掌握单位消防设施的分布和完好情况，实时了解巡查人员工作状态， 有助于对消防巡查检查过程和结果的有效监控和考核，变消防工作的粗放式管 理为精细式管理，充分提高消防安全的预防能力。 社区消防安全管理预警系统前端应用场景主要有两种：防火重点单位和防火重 点区域，各单位产生的报警信息由社区智慧消防中心通过城市消防安全管理预 警系统平台统一管理，如果确认发生真实火灾且单位不能自行处理的，则第一 时间通知 119 指挥中心进行消灾救援。 重点企业与重点区域的监测内容主要有消控室远程监测、重点部位视频监控、 现有的消控主机报警监测、消防用水监测、电气火灾监测、烟感火感监测等，

取消销售部原有 的审核结算申请 单动作 增添“信用 更新”动作 可以进行全程的 订单跟踪 SAP 标准销售订单的功能 每种交易或销售文档将促发 R/3 内部特定的功能进行运做 这些功能直接影响到整个定单处理过程文档的产生和链接 销售订单 交货计划 传递需求 定价 销售信息系统 信用检查 输出 可用性检查 文本 SAP 销售订单的数据结构  抬头数据 售达方，送达方和付款方 方案，但不能 确认在雄英可以推行 • 发货和运输管理 a. 建立统一的发运管理平台 b. 修改使用模板的 FMTP 制 定科学的发运和运输计划 c. 实施 LE 的相关功能，部分 满足，其余手工处理 a. SAP 的 LE 功能没有办法完 全满足雄英的发运和运输计 划管理，主要在后勤执行的 功能 设计标准销售订单中的定价策略，首先分析雄英当前的定价策略考虑因素 定价返利规则 制定预算价 通过对采购的确认来跟踪采购的实时状 况，并提醒准确到货时间 。  能灵活按材料种类、供应商、月份、年 份及交货情况等进行统计 。  为采购申请根据金额授限设置不同的审 批级别，让管理层在直接在系统内执行 采购审批。  可处理不同用途的采购订单，如标准采 购、长期协议、委托加工、服务等。 功能需求：  系统根据生产计划和原材料的安全库存 量自动计算出采购请求，减少人工计算 采购计划的工作，提高采购计划的准确 程度并降低部分材料的库存水平。

27 工业废水收集处理系统 应符合下列要求: a) 化工园区应配备专业化工废水集中处理设施(独立建设或依托骨干企业)及其配套管网,实现 化工园区内生产废水的100%纳管收集、集中处理和稳定达标排放; b) 污水管网应明管设置、压力排放,并对纳管废水进行在线监测监控和阀门控制,纳管废水水质 需满足国家和地方相关管理规定或具有法律效力的纳管协议。 6. 2. 28 危险废物处理处置系统 化工 化工园区及其企业应具备将其产生的危险废物100%收集、100%安全处理处置的配套能力(可结 合化工园区外处理处置能力),并满足相关管理规定。 6. 2. 29 安全生产应急救援体系 化工园区应根据自身规模和产业结构,建立必要的安全应急体系,包括但不限于下列: a) 特勤消防站; b) 安全应急救援物资库; c) 安全应急救援队伍及装备; d) 安全应急救援专家库; e) 安全应急救援指挥中心; 地表水环境监测; 3) 地下水和土壤环境监测; 4) 企业大气固定污染源排放监测监控; 5) 无组织大气污染物排放监测; 6) 企业废水排放口监测监控; 7) 企业清净下水排放口监测监控等。 b) 污水处理厂排口下游水质监测设施。 c) 化工园区毗邻敏感目标的,还应建设敏感目标大气环境监测设施。 6. 2. 33 封闭化设施 化工园区应实现封闭化管理,具备相应的卡口、岗亭、道闸或相似交通管控及防侵入能力的设施

.....................................................................................39 3.8.3 异常呼叫处理................................................................................................... 时，系统进行异常报备、异常跟踪处理、异常紧急预案处理设置及异常短信通知设置，并 定时生成异常处理报告和报表。 实现快速的信息传递、申请呼叫、实时显示、统计分析、报表生成等，就工序作业、 设备状态、质量问题、供应物料情况等过程进行实时的信息传递和管理，对生产全过程构 成支撑。 当品质，工艺，设备，设备参数出现异常报警时，系统会根据预先设定的人员、处理 时间及提醒方式，若责任人在时间内未处理报警则逐级进行提醒。 可在系统中自定义设置异常类型； 2) 可以通过短信、邮件、看板的方式通知相关人员，根据故障类型的不同设定不同 的处理人员； 3) 当出现异常时，处理人员处理超时时可以逐级上报。 4) 可以通过现场操作终端进行异常呼叫，呼叫时需刷员工卡记录呼叫人员信息、呼 叫时间、呼叫工位、处理人员、处理时间等。 2.6质量管理 生产质量管理主要是为了控制产品生产过程质量，降低生产风险，提高合格率和客户 满

汽车行业AI应用场景全景图 2 10 7 14 18 6 智能化成为汽车行业发展的核心趋势 AI助力汽车产业智能化升级 智能驾驶 AI基础设施架构：高性能算力与高效资源协同的突破 数据闭环处理：虚实融合与智能治理的能力 大模型技术：低成本与场景化落地的深化 智能座舱 智能客服 研发设计 生产制造 供应链管理 2 4 10 7 7 8 14 16 18 19 汽车产业正经历着前所未有的转型升级。 在智能驾驶领域，AI 驱动的视觉识别系统利用深度学习算法，能够精准地解析周围环境信息，包括但不 限于交通标志识别、障碍物检测及行人跟踪等。同时，借助自然语言处理与语音识别技术的进步，车载交互界 面得以实现更加智能化的人机对话，从而提升用户体验并确保驾驶安全。 通过集成先进的机器学习模型与海量数据集进行训练，智能网联汽车如今已具备了高度自适应的能力，可 熟，通过收集和分析海量数据，企业能够预测市场和客户 需求、生产线智能预测与维护、车辆实时监控和诊断等，并提供更加个性化的客户服务体验。 而云计算平台则为海量数据的存储及实时处理提供了强大支持。借助云服务，车企能够轻松处理来自全 球各地的用户反馈和行驶记录，并利用这些数据优化产品设计和服务流程，从而为用户提供更加个性化的服务， 如智能导航、远程维护等。更重要的是，云端计算能力使得复杂的 AI

器人才具备了类似人类的感知功能和反应能力。传感器技术、通信 技术和计算机技术是现代信息技术的三大基础学科，被并称为“信息 技术的三大支柱”。 本 节 导 入 系统的自动化程度越高，对传感器的依赖性就越强。 大脑 处理和识别信息 计算机 通信系统 神经系统 传递信息 传感器 感觉器官 自动检测控制系统 传感技术的核心 即传感器，是负责信息交互的必要组成部分 工业机器人传感系统组成 工业机器人的感 工业机器人的感觉系统、工业机器人内部传感器装置、工业机 器人外部传感器装置和工业机器人传感器应用 传感器是一种能把特定的被测信号，按一定规律转换成某种“可用 信号”输出的器件或装置，以满足信息传输、处理、记录、显示和控制 的要求。总而言之，一切获取信息的仪表器件都可称为传感器。 1 、传感器 图 4-1 传感器的组成结构 敏感元件 转换元件 转换电路 辅助电源 电量 被测量 传感器的 动的测速计 （ 2 ）外部传感器 用于检测机器人所处环境、外部物体状态或机器人与外部物体 ( 即工作对 象 ) 之间关系，负责检测距离、接近程度和接触程度等变量，便于机器人 引导及物体识别和处理。 如：力觉传感器、触觉传感器、接近觉传感器、视觉传感器等 图 4-5 工业机器人的传感器按检测对象的不同分类 触觉传感器 力觉传感器 接近觉传感器 听觉传感器 嗅觉传感器 温度传感器

资产优化 虚拟仿真 智能化生产 服务化延伸 设计协作 供应协作 制造协作 智能服务 全 面 互 联 端 管 云 网络化协同 个性化定制 C2B 定 制 数据采集 数据连接与传输 数据计算与处理 数 据 智 能 产品良率 预测性运维 智能装备 机器人 智能产品 …… 工厂 / 企业外互联 工厂 / 企业内互联 信息 / 生产系统互 联 …… 工厂 / 企业内专有云 外部专有云 / 应用安全 网络互联 应用支撑 标识解析 产业视角 互联网视角 产业数据 采集交换 生产 反馈控制 数据集成处理 产业建模、仿真与分析 车间 / 工厂 / 企业 运营决策优化 网络安全 数据：本质是数据智能在工业中的全周期 应用，包括“采集交换 - 集成处理 - 建模分 析 - 决策与控制”，形成优化闭环，驱动工 业智能化。 网络：本质是实现数据智能的网络基础， 包括网络互联、标识解析、应用支撑三大 IT 层 外部网络 新增传感器 监测设备 新型网络 大数据分析 云应用 网关 在原有基础上通过添加传感设 备完善信息收集能力，借助网 络技术支持实现企业内部互联 互通，并依赖数据分析和处理 平台来进行生产过程优化。 动力设备制造企业 外部网关 工业数据平台 PLC 在现有制造系统基础上，通过部署嵌入式系统和新型网络，实现现场数据的采集和集成，并开展大 数据分析优化，实现智能生产与管理。

为了支撑智能化转型，数据底座要满足实时决策洞察、多模态数据管理、集成 AI 推理能力等诉 求。同时，它还要兼顾零售企业出海、利润微薄追求性价比等行业特点。基于一体化架构的云数 据库，凭借其 HTAP（融合事务处理和实时分析）、多模一体化、向量融合查询和多云部署四大 关键能力特征，成为新一代数据底座的核心组成部分，将数据基础设施从“成本中心”升级为“价 值枢纽”，支撑实时决策与业务创新闭环。 一体化云数据库已在零售核心场景产生显著价值 热点 等非线性因素驱动，导致预测偏差持续累积。以服装行业为例，根据 Gartner 报告，经销商基 于区域市场经验的订货需求，与终端消费者实际购买行为存在约 20%-30%的偏差。 其次是数据处理能力的代际鸿沟。传统 BI 系统采用分布式计算架构，面对多维数据时面临时效 性和维度两大瓶颈。以时效性为例，根据中国连锁经营协会的调研，68%的零售企业因数据滞后 导致库存周转率过低，年均损失金额超过 代，零售企业数据底座需要具备以下关键能力。 首先是跨越海量数据洪流与实时洞察的鸿沟。 全渠道服务零售业态必然会产生交易流水、用户订单、会员行为、IoT 设备信息等海量数据，数 据量呈现爆炸式增长。 基于单一 TP（事务处理）或 AP（分析处理）架构的数据库，在“大促秒杀”等高并发场景下， 普遍面临性能瓶颈。读写冲突、分析延迟等问题突出，导致业务系统吞吐量受限、响应延迟。 其结果是企业难以实现实时洞察，无法即时捕捉消费者需求变化、精准调配库存、动态调整营销