远 程 控 制 机械臂 巡检机器人 异 常 告 警 机器人 远 程 控 制 自 动 巡 逻 边缘 AI 视 频 接 入 Ai 算 法 算 法 调 度 无人转运 远程控制 环境监测 缺陷检测 浪潮智算中心支撑济南 K1 工厂智慧园区建设 浪潮产业园 5G 智慧工厂：在浪潮产业园 K1 工厂部署 5G+ 边缘计算新型 ICT 基础设施，建设 AGV 运输车、 PLC 机械臂、自动巡检

强调智能体的伦理与法律框架 ，设立多重监管机构和伦理研究工作组， 2021 年推出的《人工智能法案》是全 球首个综合性人工智能法规 • 重视智能政务、 自动化公共安全监控和智慧城市管理 ，推动智能体在环境监测、气候变化应对及能源管理等 领域的应用 ID CCID CCID CC ID CCID CCID CC CCID CCID CCID CCID CC 多极化发展：全球智能体布局路径

地表数据体系 陆地数据体系 自然资源数据体系 国土空间规划支撑数据体系 国土调查 林 草 湿 水 互联网数据 自然保护区 … 气象数据 降水量 … 融合 生 态数据 自然保护区 环境监测 … 融合 基础地理数据 基础测绘 国情监测 … 融合 社会经济数据 GDP … 人口数据 常驻人口 … 融合 海洋数据 海洋监测 海洋生态 … 融合 地质矿产数据 活动断层

工程 / 监理 招标、施工 单项验收、初步验收、 竣工验收 工程建设进度、质 量情况 管护 生产要素管理—乡村人居环境管理平台 生活垃圾处理点监测 水土资源数据 畜禽养殖环境监测数据 厕所环境监测 耕地质量安全评价、农膜、秸秆监测 面源污染数据 乡村人居 环境管理 • 汇总农业农村相关水土资源数据、农业面源污染调查与评价数据、耕地质量安全评价数据，结合厕所、农村水 源地、生

ChatGLM 核心优势 推理能力顶尖， 本地化部署 成本低 多模态、 中文理解、 开源生 态 轻量化、垂直领域适配 适用场景 政务审批 、 灾害预警 、 矿 产 勘探 矿业分析、水环境监测、空 间规划 政策问答 、 数据核验 、 报 告生成 硬件需求 中等（支持 CPU/GPU 部署） 较高（需多卡 GPU ，尤其 72B 版本） 低（轻量化，支持边缘设

一套数 N 专题 数据湖 环境应急 污染溯源 污染预测 环境监察 环境质量监测 污染源监测 河道污染巡查 污染溯源 全要素环境感知 自动环境监测车 基层治理：全方位整合信息、流程，实现智慧化社会治理  利用物联、视频感知迅速发现问题  大数据研判，挖掘隐患，提前预警  Welink 移动端，简化工作，规范处置  联动指挥支撑迅速响应、跨部门会商

《中华人民共和国大气污染防治法》 234 自然资源保护区大数据信息化管理平台建设方案  《中华人民共和国放射性污染防治法》  《国家环境监测能力建设“十一五”规划》  《国家环境信息化 2009-1015 年总体发展规划》  《国家环境监测管理条例》  《全国环境监测站规范化建设指南》  《国家发展改革委、财政部关于印发国家环境监管能力建设 “十一五” 规划的通知》（发改投资[2008]639 自然资源保护区大数据信息化管理平台建设方案  规模化畜禽养殖信息数据流、数据源分析  矿山信息数据流、数据源分析  放射源信息数据源分析  饮用水源地信息数据流、数据源分析  环境监测信息数据流、数据源分析  水环境保护信息数据流、数据源分析  大气环境保护信息数据流、数据源分析  环境噪声与振动信息数据流、数据源分析  土壤环境保护数据流、数据源分析 流动污染源信息数据采集规范及管理机制  规模化畜禽养殖信息数据采集规范及管理机制  矿山信息数据采集规范及管理机制  放射源信息数据采集规范及管理机制  饮用水源地数据采集规范及管理机制  环境监测数据采集规范及管理机制  水环境保护信息数据采集规范及管理机制  大气环境保护信息数据采集规范及管理机制  环境噪声与振动信息数据采集规范及管理机制  土壤环境保护数据采集规范及管理机制

理和决 策水平，从而确保水利系统的高效运行和可持续发展。 2.2.1 数据管理问题 水利工程在数据管理方面面临诸多挑战，首先体现在数据来源 的多样性和复杂性。水利工程涉及气象、水文、地质、环境监测等 多个领域的数据，这些数据不仅来自不同的传感器、监测站点，还 涵盖了历史数据和实时数据。由于数据格式、标准和采集频率的不 一致，导致数据整合和分析变得异常困难。此外，数据的时效性和 准确 渗 漏和变形等问题。同时，借助机器学习算法，DeepSeek 能够预测 设施的老化趋势和潜在风险，制定预防性维护计划，延长工程寿命 并降低维护成本。 此外，DeepSeek 还可以应用于水环境监测与治理。通过部署 水质传感器和浮标监测站，DeepSeek 能够实时监测水体中的污染 物浓度、溶解氧含量和 pH 值等指标，结合污染源追踪模型，快速 定位和治理污染源。例如，在某河流的水质监测中，DeepSeek

部数据主要来自于钢铁生产过程中的各类传感器、监控系统、生产 管理系统、质量检测系统等，涉及到生产线的各个环节，如原料配 比、设备运行状态、工艺参数、产品质量等。外部数据则可以包括 市场需求、人力资源、环境监测、竞争对手动态等，通过整合这些 多元化的数据源，可以为机器学习模型提供更为丰富的背景信息。 数据收集的第一步是制定数据收集计划，明确需要收集的数据 类型及其频率。例如，设备运行状态的实时监控数据可能需要每秒 息。有效的数据管理可以促进人员的合理配置与培训，提高生 产效率。 5. 设备维护数据：涉及生产设备的保养、故障记录及维修历史 等。这类数据对于预测设备故障、制定预防性维护计划至关重 要。 6. 环境数据：包括生产过程中的环境监测数据，如废气排放、水 资源使用及环保指标等。随着环保要求的提高，这类数据的监 测与管理日益重要。 在实施数据种类识别时，可使用以下方式对数据种类进行分类 和管理：  建立数据字典，以清晰定义各类数据的属性、来源及其在生产