山塘 海塘 水库 智慧水利全过程管理平台 泵站 水闸 农电 河湖 灌区 农饮 水文 引水 圩区 目 录 1 公司介绍 2 3 4 5 研发思路 总体构架 核心体系 应用案例 公司介绍 公司位于美丽的杭州钱塘江畔，是一家专注智慧水利的国家级高新科技技术企业。 员工总数 60 余人，博士 3 人，硕士 12 人， 90% 以上员工拥有本科以上学历。 企业秉 研究成果沉淀，结合物联网、云技术、大数据、移动互联网等最新开发，针对智慧水 利领域，自主研发了针对水利工程建设和运行管理的全生命周期系列平台，包括省级 水库工程协同管理平台、省级防汛物资与抢险队伍管理平台、水利工程建设管理平台、 流域水利枢纽综合管理平台、县市区水利工程运行管理平台、智慧灌区综合管理平台、 智慧泵闸站综合管理平台、智慧水电站大运维集管控一体化平台等，其中 8 项平台产 品荣获水利部先进适用技术（产品）推广证书，核心技术获自主知识产权 浙江工业大学研究生实习基地 浙江水利水电学院禹润学院 浙江同济科技职业学院校企合作基地 企业资质 电子与智能化承包资质 信息系统集成与服务资质 浙江省软件企业认定 3A 级企业信用等级认证 5 项 ISO 管理体系认证 5 项软件产品评估认证 2 项国家大禹水利科学技术奖 8 项国家水利部先进技术推广证书 46 项自主知识产权 5 项市厅级科学技术奖 1 项浙江省大学生创新创业银奖 研发思路

AI 赋能—石化装备智能化管理实践 背景简介 平台赋能石化装备 AI 管理 石化领域创新实践应用 平台赋能石化装备 AI 管 理 5 石化行业装备智能化运营管理需求迫切 泵 压缩机 汽轮机 风机 石化行业是典型的重资产行业代表，设备性能直接关系到生产装置的投资、产能、 质量、安全、能耗及成本，设备运行状况将直接影响装置安全稳定运行。然而，采 用传统的设备建模方式，存在模型构 用传统的设备建模方式，存在模型构建复杂、构建的数学模型通常不完善、存在诊 断滞后等问题。 炼化设备在石化生产中具有 至关重要 的作用 6 AI 技术的快速发展为石化装备智能管理提供了可 能 交互查询 批查询 机器学习 实时分析 振动 温度 压力 转速 载荷 ETL 工 具 定义的主题 查询 结果呈现 关系型数据 LOB 应 用 流量 元数据及关联性 数据预处理 人工智能处理结果展示 物联 度 网 赋能 大 数平 据台 处理能力 平台 工业 互联网 深 物 联度 网 赋能 人物联 工网 智能 核心算法 石化装备 AI 管理—工业互联网平台深度赋能 石化装备 AI 管理—工业互联网平台深度赋能 实时数据 离线数据 • Modbus 协议 • JT/T808 协议 • MQTT 协议 • 提供其他协议转 MQTT 协议的 SDK

ഀ� ******** 自动智慧运维管理平台 技术方案 ഀ� 目 录 目 录.....................................................................................................................................................2 1. ........................................................................................10 1.1. 运维管理的三个转变.............................................................................................. .......................11 1.2.1. 落实等级化管理.........................................................................................................11 1.2.2. 落实管理经验积累...................................

大模型在宁波市自然资源规划管理中的 探索与实践 宁波市自然资源和规划大数据中心朱锦辉 2025 年 4 月 17 日 血山 山 nmm 而皿 业 mml 01 基本概况 02 总体设计 03 实践探索 0 4 总结展望 汇报提纲 03 实 践 探 索 02 总 体 设 计 04 总结展望 01 基本概况 我市既有技术力量，构建各领域 AI 大模型。 以空间对象为核心、以空间治理支撑为目标的“跨模态”大模型 “ 后土”名称取自中国上古神话里掌管山岳土地变化的中央之神，寓意助力国土空间治理和自然资源管理 自然资源部信息中心与阿里云联合研发自然资源行业大模型一 —“后土”大模型。一个“跨模态大模型” , 在通用大模型基础 上， 通过海量自然资源行业数据训练，在自然资源知识问答、 影像视频智能解 保后土 面广市 后 hou tǔ 8 2 6 2 个 6 个 01% 1.1 工作背景 DeepSeek 的出现，加速了业务处室思考对如何沉淀业务智慧 口业务传承性困难：国土空间规划管理涉及大量的业务规则和经验，工作相关背景情况不依赖数 字化支撑，严重依赖个人经验、手 头 资料和能力，导致人员变动或岗位调整时，业务连续性受 影 响 。 口分析决策支持不足：大量的数字化应用场景

自然资源保护区大数据信息化管理平台建设方案 自然资源保护区 大数据信息化管理平台 建设方案 1 自然资源保护区大数据信息化管理平台建设方案 2 自然资源保护区大数据信息化管理平台建设方案 目 录 第 1 章 概述.................................................................................... ...............................................................................36 3 自然资源保护区大数据信息化管理平台建设方案 3.2.4 工作原理................................................................................. ...................................................................................59 3.5.3.2 综合安防管理系统.........................................................................................59 3.5.3

精准控制自执行的高柔性化及自适应的制造体系 智能制造的目的 对内提高制造质量和效率、降低运营成本、减低库存、缩短交 付周期，对外提升服务水平、快速应对市场变化，总体以提高 企业整体经济效益为核心目标 智能制造的手段 在精益管理的基础上，运用先进制造技术与装备，应用先进 数字化技术，支撑企业在制造前中 后段整条价值链上的地位 智能制造能干什么 解决与生产相关的业务过程中复杂的运营、产品与工艺等方面的不确 定性问题 Project 生产计划：需求预测、智能排产。（ 1 ）通过 AI 技术分析不同数据，包括销 售历史数据、供 应链建构、产品价格等数据，做出更加准确的需求预测， 从而使企业更好地安排生产计划， 降低库存水平，降低运输、仓储、供应链 管理成本；（ 2 ）在给定工单、可用资源、约束条 件和公司目标多重 条件下，生成最佳生产计划；  生产过程：预测性设备维护、生产工艺优化、智能化产品检测、智能搬运等。 通过挖掘和提炼生产中 Transformation = AI technology 数字化技术 （ AI+ 智能制造） 管理转型 （组织规划、目标激励、产研一体、 产销平衡、精益管理、业财一体） 数字化转型 （打造智能 + 产业标杆） • 将新技术（人工智能、 ABC 、 IoT 等）运用到企业内、外部业务运营过程中 • 实现商业模式和管理模式的重大转型和优化创新，并成为新的独特竞争优势 • 将信息转化为可执行的洞察力！

和能力，能够加速 创新成果 转化，有效提升制造业供给水平。 图：中国工业 4.0 与智能制造参考架构模型 00 总体 基础 安全 管理 评价 可靠性 来源：公开资料易观分析整理 CAnalysys 易观分析 先进轨道交通装备 节能与新能源汽车 海洋工程装备及高 技术船舶 高档数控机床和机器人 航空航天装备 电力装备 农机装备 新材料 生物医药及高性能 医疗器械 制造系统互操作性 设备及生产管理集成 工厂体系架构 诊断、维护与优化 渗透产业增加值规模 ( 万 亿 ) 渗透产业名义增速 (%) 数据 技术 服务 智能设备 工业机器人 设备管理 / 预测性设备维护 应用场景 数字孪生 / 仿真优化生产流程 事故预警 代码辅助赋能工业软件升级 质量管控 / 生产工艺优化 仓储配送 研究范围 与零售行业相对应，该部分为制造行业 AI 应用重点研究部分 提升工业企业经营管理工作效率，探索用

实现数字化采集归档；  农业管理中已有的信息系统以及传 统媒介（纸、电子文档等）的数据 系统互相之间并未完全打通 ；  数据资源体系缺乏统一规划，各部 门和单位间的信息资源不能实现有 效共享 ；  没有一个汇集农业大数据的统一平 台；  农业生产大数据链、农业农村基 础数据体系尚未成型。  农业新成果，新技术的推广应用 速度缓慢，农产品生产与市场信 息服务滞后，农村管理效率较低； 促进农业生产经营数字化转型，提升管理服务的数字化水平，大幅提升农业数字经济比重， 完善乡村数字治理体系。 2 、具体建设要求：推动高标准农田数字化，构建“天 - 地 - 人 - 机”一体化的大田物联网测控 体系，大力推广测土配方施肥、水肥一体化精准灌溉等智能化技术和装备；建设农业综合信 息服务平台，全面提供农业政策法规、市场动态、专家咨询、农技普及等信息服务，提升农 业行业统计监测、监管评估、信息管理、预警防控、指挥调度、行政审批等管理效能；促进 控、指挥调度、行政审批等管理效能；促进 农业农村大数据应用，打造农林牧渔资源分布“一张图”，提升对农情评估、灾害预警、价格 监控、产量预测、土地确权的整体管理水平。 数字农业农村发展规划 (2019-2025 年 ) 建设目标 把农业云平台作 为重要基础设施 1 、资源数字化 2 、产业数字化 3 、全局可视化 4 、决策智能化 把大数据作为 关键生产要素 经营网络化 服务便捷化

但目前，产业链数字化协同面临如下结构性障碍。一是互信成本高企与协同效率瓶颈， 多方信任机制缺失下，互信成本高企，业务流与资金流脱节造成协同效率瓶颈。二是信息不 对称放大中小微企业融资困境，中小微企业普遍面临信用信息穿透难，风险识别与管理成本 高等问题。三是金融普惠性不足与服务可得性受限，对公金融服务门槛较高、末端资金触达 不畅，造成开户、结算与融资需求等受限。四是结算效率与成本问题制约协同深化，资金周 转效率有待提升，跨境协 交易信息， 这极大地增强了供应链上下游企业间的信任。 二是，可编程性 / 智能合约或可实现条件支付、定向支付、担保支付等，保障资金安全。 引入智能合约后，可以支持多样化的业务场景，包括预付资金管理，财政补贴发放、科研经 费拨付、资金归集、智能分账等支付领域已得到广泛应用。 三是，高可追溯性可以提升资金收支透明度。使得每一笔资金从源头到终端使用者的流 向清晰可查，从而有助于防范资金挪用、 为“智能协作节点”，整合物流、物权、保险、价格以及基本信息等。其核心价值不仅是提 升支付效率，更是通过规则嵌入实现包括供应商、运输商、产业企业、仓储方、经销商等在 内的全产业链的数字化协同（图 3）。 基本 信息 保险 信息 价值 信息 上下游全产业链数字化 供应商 经销商 产业企业 运输商 仓储方 供货 运输 入库 应用 物权 信息 物流 信息 - 6 - 图 4 全生产过程的数字化协同 来源：金融发展与监管科技研究中心

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