基于互联互通的统一“一张网”，采用分布式构架建设数据资源，形成统一的自然 资 源“一张图”，基于分布式国土空间基础信息平台管理“一张图”，并在其支撑 下构建 各类业务应用。 提供应用服务基础支撑，不断完善分布式体系下的用户统一访问 入口，保证高并发 访问的安全、高效、稳定，为构建调查监测评价、 监管决策、政务服务等业务应用 提供技术支撑。 推进大数据处理服务等云基础服务设施建设，构建统一的分布式数据库资源池和大数据 池和大数据 服务平台，提供统一的数据存储和大数据分析处理服务。 建成覆盖土地、地质矿产、测 绘、海洋等多节点的分布式自然资源云数据中心运行体系。 31 处 P4 分布式 GIS(Distributed GIS) 新 一 代 三 维 GIS (Three Dimension GIS) 大 数 据 GIS (Big Data GIS) 人 工 智 能 GIS (AI Platform P5 分布式空间数据引擎技术 云 原 生 GIS 技 术 边 缘 GIS 技 术 分布式 NoSQL 数据 库 空间区块链技术 Fabric IPFS 分布式空间分析与处理技术 GeoAI 经典空间数据分析处 理 端 GIS 组件端 Web 端 移动端 桌面端 分布式文件系统 分布式 SQL 数据 库 空间大数据分析处理 分布式 Geoprocessing

异构数据源集成融合 2. 数据分布式管理：各自建设、 统一服务，各数据管理单位作为 分布式存储的一个节点，做好数 据的本地存储管理、汇交和共享， 接入平台； 3. 数据统一应用服务：核心数据 库通过国土空间基础信息平台统 一管理与调度 ； • 多源异构数据集成 • 空间数据高效存储 • 分布式数据库技术 • 时空大数据分析技术 时空大数据分析技术 • 数据统一应用服务 自然资源一张图 : 三维立体 ， 支撑自然资源管理和对外服 务 分布式数据管理 管理数据 在线调用 数据汇交 实时备案 共享交换 数据购置 网络下载 其他行业数据 网络数据 媒体 网络 位置 调查监测数据 国土调查 海洋调查 地质调查 基础测绘 规划数据 区块链服务 、 AI 一站式服务 应用与数据集成 操作系统和中间件 自然 资源 一 张 图 “ 一张图”实施监督信息系统、一体化综合管理系统（合作：国图、特力惠、数慧 …） 国土 空间 规划 分布式 / 融合存储 遥感智能平台 数据库（空间、瓦片） 大数据平台 国土空间基础信息平台（合作：特力惠、超图信息、武大吉奥） 智能分析服务 规划编制 规划实施 地图信息服务 规划审批 基础通用服务

原有数据集成整合：数据标准 化处理，异构数据源集成融合 2. 数据分布式管理：各自建设、 统一服务，各数据管理单位作为 分布式存储的一个节点，做好数 据的本地存储管理、汇交和共享， 接入平台； 3. 数据统一应用服务：核心数据 库通过国土空间基础信息平台统 一管理与调度； • 多源异构数据集成 • 空间数据高效存储 • 分布式数据库技术 • 时空大数据分析技术 • 数据统一应用服务 数据统一应用服务 自然资源调查 监测评价 自然资源监管 决策 互联网+ 自然资源 政务服务 分布式数据管理 数据集成 数据获取 数据管理 数据应用 国土调查 地质调查 海洋调查 基础测绘 调查监测数据 经济 生态经济 人口 ...... 其他行业数据 媒体 网络 位置 ...... 网络数据 资源评价 规划数据 国土空间规划 海洋管理 测绘管理 自然资源和 不动产登记 基础通用服务 智能分析服务 地图信息服务 “一张图”实施监督信息系统、一体化综合管理系统（合作：国图、特力惠、数慧 …） 规划编制 规划审批 规划实施 监测评估 数据库（空间、瓦片） 大数据平台 分布式/融合存储 遥感智能平台 华为提供 分析快：常用空间规划模型分析，亿级对象复杂叠加分析 浏览无卡顿：二三维融合地图，海量瓦片和三维数据查询 性能领先 国产可控：基于鲲鹏云的GIS和ISV应用

，交通运行过程中存在 据支撑 ，难以提供系统化针对性解决方案；突发应急事件处置过程缺 务协同策略以及可视化指挥工具和数据支撑。 关联决策分析 基于城市交通治理需求和交通资源拥有分布条件 ，针对城市交通运行中存在道路堵、安全 差、秩序乱、体验差痛点进行分析研判 ，提供拥堵治理、安全监管、违法整改、 出行服务 对应综合解决方案和决策策略 ，为突发事件应急处置过程中资源协调和可视化指挥提供工 优化停车收费政策，加 强停车诱导 优化资源规划布局与资 源管理配置 促进停车供需动态平衡 研判分析供需矛盾致因 均衡停车资源时空分布 违停时空热点 供需失衡区域 供需失衡时段 停车热点 违停监测 停车位 动态监测 违停处罚 停车诱导 停车资源分布不均衡 部分泊位利用率低 违停现象严重 导致道路拥堵 视频 运 营 运 维 安 全 大 数据 AI IoT 监测跟踪养护、维修全过程节点及结 果 问题发现不及时 养护维修被动 存量安全隐患大 养护预测性分析 设施运维工作模式由 “计划修” 向 “状态修”转变 设施可视化监测 可视化监测设施分布、 运行、健康状况 路面破损 边坡塌方 设施损坏 隧道 隧道裂痕 桥梁 桥梁沉降 设施维修 方案推荐 设施养护 策略推荐 设施管养 计划生成 视频 运 营 安 全 运

要设计一套能够快速响应、自动化的数据处理与分析流程，以满足 政府机构对数据时效性和准确性的需求。 首先，我们将引入并行计算和分布式存储技术，以应对大规模 数据的处理需求。通过将数据分片存储在多台服务器上，并利用 GPU 集群进行并行计算，可以显著提升数据处理的速度。具体而 言，我们将采用 Apache Spark 作为分布式计算框架，结合 Hadoop HDFS 进行数据存储，确保在大规模数据集上的高效处理 能力。 规范化处理。数据清洗主要包括去除无关信息、修正错误数据、填 补缺失值等操作。规范化处理则涉及文本的统一编码、标准化术语 的使用以及数据格式的一致性。此外，为了提高模型的泛化能力， 还需对数据进行平衡处理，确保各类政务问题的样本分布均匀。 接下来，对清洗和规范化的数据进行标注。标注工作应由具备 政务知识背景的专业人员完成，确保标注的准确性和权威性。标注 内容包括但不限于问题类型、关键词、情感倾向、实体识别等，这 些标注信息将作为模型训练的重要特征。 多样性 和复杂性。例如，对于“政策解读”类文本，可以通过同义词替换生 成多个版本的句子，确保模型能够理解不同表达方式下的相同语义。 在处理不平衡数据时，我们通过过采样和欠采样技术来调整数 据分布。对于少数类别，采用 SMOTE（Synthetic Minority Over- sampling Technique）等方法生成合成样本，以避免模型过拟合 多数类别。而对于多数类别，则通过随机欠采样减少样本数量，确

模型的优势在于其高效性和可扩展性。通过分布式 训练和优化算法，模型能够在短时间内处理大规模数据，并保持良 好的性能。此外，模型支持在线学习和增量更新，能够根据新数据 的加入不断优化自身表现，确保在实际应用中的持续高效运行。 为了更好地展示 DeepSeek 模型的技术特点，以下列举其关键 特性：  多任务学习能力：支持分类、生成、问答等多种任务，适用于 复杂的政务场景。  高效训练与推理：通过分布式训练和优化算法，缩短训练时间， 作用。通过对实时数据的监控与分析，模型可以及时发现异常行为 或事件，如突发公共卫生事件、交通拥堵等，并向相关部门发出预 警，以便迅速采取应对措施。例如，在疫情期间，模型可以通过分 析医疗资源分布、人群流动数据等，帮助政府优化资源配置，制定 有效的防控策略。 在政务数据管理与共享方面，deepseek 模型可以通过数据挖 掘与整合技术，实现跨部门数据的无缝对接与共享，打破信息孤岛， 效性与准确 性。 - 安全性与权限管理：设计完善的安全机制，保障数据隐私与系统 安全。 在技术规划方面，需综合考虑系统的可扩展性、性能与成本。 建议采用以下技术架构： 1. 数据层：采用分布式数据库（如 HBase 或 Cassandra），支持 海量数据存储与高并发访问。 2. 模型层：基于 DeepSeek 模型构建智能问答引擎，结合 BERT、GPT 等预训练模型提升语义理解能力。

合丰富 的日志分析综合显示功能，实现对信息系统安全状况的全面管理。 对 XX 业务系统数据库操作的事件、行为、状态的实时采集、实时分析、异常报警、集 中存储和进行事中监控、事后分析，同时也支持分布式、跨平台的统一的日志综合分析与 24 新一代信息网安全方案设计 管 理， 对各类网络设备、安全设备、操作系统、 WEB 服务、中间件、数据库和其它应用进 行全 24 新一代信息网安全方案设计 合丰富 的日志分析综合显示功能，实现对信息系统安全状况的全面管理。 对 XX 业务系统数据库操作的事件、行为、状态的实时采集、实时分析、异常报警、集 中存储和进行事中监控、事后分析，同时也支持分布式、跨平台的统一的日志综合分析与 管 理， 对各类网络设备、安全设备、操作系统、 WEB 服务、中间件、数据库和其它应用进 行全 面的安全审计。通过 Syslog、SNMP Trap、FTP、OPSEC 失和泄露， 各个平台和业务系统内部实现和综合安全网关 VPN 子系统对接实现数据传输安全，对接 安 全支撑平台实现身份认证、访问控制。 6.6 数据存储安全 所有云端生产数据均采用碎片化分布式离散技术保存，数据被分割成许多数据片段后 遵 循随机算法分散存储在不同机架上，并且每个数据片段会存储多个副本。云服务控制系 统依 据不同用户 ID 隔离其云端数据， 云存储依据客户对称加密对进行云端存储空间访问权

智能算力目前在中国呈现出爆发态势，将消耗大量的电力。按照规划，到 2025 年底，国家枢纽节点新建数据中心绿电占比超过80%。目前全国新增的智算中心， 绝大多数位于绿电资源相对匮乏的东部，按照目前的全国绿电资源的分布，以 及各省的碳因子水平，在 2025 年底之前“抢建”的智算中心，将显著增加碳排放。 实际上，在绿电投资最激进的谷歌，尽管其拥有最先进的数据中心技术，最大 量的绿电采购，以及最先进的 TPU 国省级电力碳排 因子将在十五五、十六五时期大幅下降。绿电比例的上升与电力碳排因子（生 产单位电力过程中平均排放的二氧化碳量）的大幅下降，是中国建立绿色算力 网络的基本前提。 从区域碳排因子的分布上看，中国西部地区水电、光伏及风力发电等资源丰富， 具备发展绿色智算中心、承接东部算力需求的潜力。智算中心的建设，应当充 分利用不同区位的清洁电力。国家的东数西算项目提出了八大枢纽与十大集群 462 亿度）、云南（5381 亿度）、福建（4783 亿度）、浙江（4548 亿度）。 智算用电需求的动态匹配 算力的任务，而不是算力，可以在不同的数据中心和算力集群之间进行调度， 通常以分布式计算和云计算技术实现。这种调度实际上是数据、应用与业务的 传输，由于其成本低于能源运输和电力输送的成本，数据可以高通量传输到绿 色电力资源丰富的地区进行多点处理，在中国主要就是把东部的算力需求调到

智能算力目前在中国呈现出爆发态势，将消耗大量的电力。按照规划，到 2025 年底，国家枢纽节点新建数据中心绿电占比超过 80%。目前全国新增的智算中 心，绝大多数位于绿电资源相对匮乏的东部，按照目前的全国绿电资源的分布， 以及各省的碳因子水平，在 2025 年底之前“抢建”的智算中心，将显著增加 碳排放。 实际上，在绿电投资最激进的谷歌，尽管其拥有最先进的数据中心技术，最大 量的绿电采购，以及最先进的 TPU 国省级电力碳排 因子将在十五五、十六五时期大幅下降。绿电比例的上升与电力碳排因子（生 产单位电力过程中平均排放的二氧化碳量）的大幅下降，是中国建立绿色算力 网络的基本前提。 从区域碳排因子的分布上看，中国西部地区水电、光伏及风力发电等资源丰富， 具备发展绿色智算中心、承接东部算力需求的潜力。智算中心的建设，应当充 分利用不同区位的清洁电力。国家的东数西算项目提出了八大枢纽与十大集群 川（6462 亿度）、云南（5381 亿度）、福建（4783 亿度）、浙江（4548 亿度）。 智算用电需求的动态匹配 算力的任务，而不是算力，可以在不同的数据中心和算力集群之间进行调度， 通常以分布式计算和云计算技术实现。这种调度实际上是数据、应用与业务的 传输，由于其成本低于能源运输和电力输送的成本，数据可以高通量传输到绿 色电力资源丰富的地区进行多点处理，在中国主要就是把东部的算力需求调到

模型训练与优化、以及实时决策支持。数据采集与清洗模块通过传 感器、GPS 设备和移动应用收集实时数据，并进行去噪和标准化处 理，确保数据质量。特征工程模块则从原始数据中提取关键特征， 如高峰期乘客分布、线路拥堵指数等，为模型训练提供输入。模型 训练与优化模块采用深度学习算法（如 LSTM、Transformer 等） 对历史数据进行学习，生成预测模型。实时决策支持模块则根据模 型输出，动态 条件下调整车辆空调 系统和照明设置。同时，基于自然语言处理的智能客服系统能够实 时解答乘客咨询，提升服务满意度。 为了更好地满足上述需求，以下是具体的技术实现路径： - 数据采集与清洗：部署分布式数据采集系统，确保数据源的全面 覆盖；通过深度学习算法对数据进行清洗和去噪，提高数据质量。 - 模型训练与优化：基于历史数据训练预测模型，并采用在线学习 技术不断优化模型性能，以适应动态变化的环境。 完成数据的清洗、存储和初步处理。 为了实现高效的数据分析，系统需支持流式计算框架，如 Apache Kafka 或 Apache Flink，确保数据流的实时处理。同时， 系统应具备强大的数据存储能力，采用分布式数据库（如 HBase 或 Cassandra）和时序数据库（如 InfluxDB）相结合的方式，以 满足高频数据的存储需求。为了应对突发的流量峰值，系统还应具 备弹性扩展能力，动态分配计算资源。