语音交互算法的训练语料数据量将很快突破百万小时 ，训练数据包含大量不同用户的口 音数据、多领域歧义语料数据和具备复杂语法规则的数据。随着大规模语料样本数据的不断积 累 ，需要更好利用智算中心具备的大数据挖掘技术、深度学习算法 ，构建更加高级的语音模型， 为客户提供流式计算、在线计算、大规模离线计算等多种形式的服务 识 别 检 测 高性能识别检测平台往往需要支持处理 10 万 + 的物体识别能力 ，具备分钟级别的模型 商品标签、智能计算、支付等全流程智能购物 ，同时需 要基于大量的销售数据、行为轨迹、消费习惯等大数据 挖掘与深度学习分析。智算中心强大的算力支持和人工 智能技术应用是无人商店未来持续拓展的必要基础支撑 建设意义和应用需求 二、驱动产业 AI 化转型升级 医疗影像 医疗影像智能诊断应用需要基于大量的数据进行 知识挖掘和深度学习训练 ，获取具有实际医疗应用价 值的模型 ，这对数据的存储与计算都提出了相当高的 先进适用，统一建设标准 一、面向智算中心长期应用 • 坚持实用、经济的建设原则 二、面向智算中心的多领域应用 • 坚持资源共享、弹性扩展的建设原则 丰富场景，打造产业生态 一、深度挖掘市场需求， 丰富智算中心应用场景 • 智能制造、智慧医疗、智慧农业等行业智能应用场景 • 智算中心可有效提升城市科学治理能力和政府治理水平 二、产学研用结合， 打造人工智能产业生态 需求导向，明确建设思路

多年对比查询.....................................................................................36 4 数据分析与挖掘主题展望...........................................................................40 5 大数据资产化........ 准存储，供形成进一步的主题分析资源库使用，最终实现深层次的数据分析、 数据挖掘。 生产系统数据源可以是已建立的容灾备份池，也可以是原始生产库，甚至是非 基于平台的第三方系统或外部文件等资源。数据资源目录依据标准存储建立后， 还可提供多地区多年度收支统计、地区排名、多年对比等初步的数据查询比较 主题。当然，进一步的主题分析、深层挖掘，还需要基于形成的标准存储数据 仓库进一步进行抽象分类提取。 2 0 的数据字典、标准存储、文件服务等组 件来支撑结构化和非结构化数据的存储和管理，让平台真正的成为财政数据中 心的管理者。 在数据利用时，还需根据分析主题的要求，利用分布式、搜索引擎、数据 挖掘等相关技术来实现数据分析利用。 3 功能设计 财政数据资源目录体系定义为以元数据为核心，以财政数据分类表和主题词表 为控制词表，对财政数据资源进行网状组织，满足从分类、主题、应用等多个 角度

数据传输保存方式比较原始，无法进行统 一的管理 通行管控能 力弱 园区的出入口较多，入驻企业和社会车辆 乱停乱放，保安人员管控较难 服务器资源需要挖掘 南京智能计算中心已经完成部分建设，现 阶段服务器算力资源可以进一步挖掘利用 安防管控手段较少 园区较大，出入人员多 且杂 ，需 要增加智能管控的手段 Aic 产业发展——智慧园区 · 现状问题 三 XTROTEC

划、合理布局、高效行动，让 AI 技 术真正赋能并解决企业人力资源管理中存在的问题和痛点，革命性提升企业人力资 源管理的生产力，加强管理者驾驭人力资源管理的能力，不断释放人力资源管理的 价值，挖掘人力资源管理的潜力，易路人力资源科技、HR 数智研究院联合复旦大学 企业人力资源研究所，携手 10 余位专家，通过对 100 多份有效调研问卷的收集、整 理和分析，以及对 30 多家企业人力资源负责人的访谈，策划和撰写了本白皮书。本 重塑了传统的内容生产和获取方式，简化了知识获取和创作的难度。这一技术极有可能取代 人类从事创作性工作，从而彻底颠覆我们现有的工作模式。因为，AIGC 能够以优于人类的制造能 力和知识水平承担信息挖掘、素材调用、复刻编辑等基础性机械劳动，实现以低边际成本、高效 率的方式满足海量个性化需求。 为什么说 AIGC 才是“王者”，因为它对于人类社会、人工智能的意义是里程碑式的。短期 来看 AIGC 赋能诸多产品与服务，实现基于薪酬管理的 一系列人才管理体系优化与质效提升，例如： 1）人才需求和薪酬趋势：利用 AI 技术完成同类企业的人才需求 识别、行业内同类岗位的匹配。通过对小家电行业市场数据挖掘和 分析，帮助企业了解行业未来整体趋势以及重点岗位类型的人才需 求和薪酬水平； 2）职务梳理：利用自然语言处理等 AI 技术将企业内部岗位对齐 至职务并进行部门内部、部门之间、城市之间数据对比分析，从而

基于可视化引擎软件平台和渲染硬件平台，通过 ETL 工具将园区运行整体态势的实时及历史数据，用图形、图像等方式在 现有大屏幕上高清展示。  数据的图形图像高清展示有助于用户形象直观地认知、理解数据含义，有助于数据挖掘和新知识的获取。  能耗分析管理系统、视频监控中心、消防监控中心、绿色管理大数据都通过可视化平台展示 智慧物管：可视化平台（指挥调度中心） 3D 数据可视化系统组成 用户业务系统集 Sub • 云计算平台实现资源的集 中计算、按需分配和弹性 扩展 • 数据整合、管理 数据 分析 关联分析 智能搜索 数据 整合 • 有效采集、汇集各类 数据资源 • 数据的关联整合 • 价值信息挖掘与显示 • 大数据高效的智能应用 • 大数据的多样服务和智 能推送 网络资源 存储资源 计算资源 收 集 管 理 存 储 计 算 实战指挥 公众服务 火灾预防 综合态势 数据 应用

户也能够基于这些数据优化设备运行参数，减少不必要的能源浪费。 通过集成OPC UA、AAS以及EDC等核心技术组件，微软提供的解决方案不仅能够有效支撑产品碳足迹的精确计算，还 能促进相关数据的安全流通与价值挖掘。这对于推动绿色制造、实现可持续发展目标具有重要意义。这不仅帮助企业准确掌 握产品碳排放情况，还为企业优化生产流程、降低能耗提供了关键依据。借助精准的产品碳足迹计算功能，企业能够准确掌 握产品生 业闭环，繁荣数据产业生态。 三、区域协同与政策支持。促进跨区域数据互联 互通，形成全国性数据流通网络。支持非试点城 市的基础设施建设，缩小区域差距。 四、与人工智能协同赋能。利用大模型提升数据匹 配与价值挖掘效率，降低智能化应用成本。通过开 源人工智能工具与数场结合，加速数据产品孵化。 数联网需着力向以下三个方向发展： 一、突破隐私计算瓶颈。从提高通信效率和减少数 据计算规模两个维度，提高隐私计算的计算效率， 支持数据本地化处理与跨域协作。 价值共创能力。通过数据融合与知识图谱、开发工具链与算力调度、动态利益分配机制等技术工具链降低数据开发门 槛，促进多方协作与价值转化。其中，数据融合与知识图谱整合机器学习、知识图谱等技术，挖掘数据关联性，辅助开发高 价值数据产品；开发工具链与算力调度提供标准化API、模型训练工具及算力调度服务，支持开发者快速构建应用场景；动 态利益分配机制基于智能合约自动分配数据使用收益，保障参与方权益，激发共享意愿。

 某集团，下属200多家分子公司，其中包括 子集团  集团总公司对于子公司无法全权控制，系统 形态较多，信息化供应商情况复杂  集团在进行整体BI分析，部分企业直接通过 ETL挖掘数据，部分企业使用手工上报平台进 行上报  分子公司多业态，业务开展相对独立。业务 系统偏重点不同。  集团设置质量部负责货品以及客商的有效性  集团设置运营部负责货品及客商统计维度类

提高模拟精 度 多模型评估与集合 水文 - 水动力模型自适应校正 卡尔曼滤波数据同化 四维变分数据同化 结合机器学习与随机模拟的方法 ，基于深度学习构建了洪水模拟的替代模型； 通过替代模型挖掘洪水模拟模型参数空间与对应目标函数空间的响应关系 ， 经多次迭代计算确定相应 目标空间的近似 Pareto 解集 ， 实现对模型参数的快速率定 ，解决参数率定的计算负荷问题。 提高参数率定速度：

示。 3.1.1.3 全过程推演 3.1.1.3.1 预报 根据溪源溪小流域业务需求，遵循客观规律，在总结分析典型历史事件和及时掌握 现状的基础上，采用基于机理揭示和规律把握、数理统计和数据挖掘技术等数学模型方 法，对水安全要素发展趋势做出不同预见期的定量或定性分析，提高预报精度、延长预 见期。建设包括溪源溪小流域实时降雨、预报降雨和来水预报功能。 3.1.1.3.2 预警 根据溪 数据归集模块，按既定数据格式和共享需求，推送数据至福州市水利数据资源中心，实 现水利数据“一数一源、共享交换”。 3.2.1.4 数据引擎 福州溪源溪小流域（溪源水库）数字孪生建设项目数据引擎主要包括数据汇聚、数 据治理、数据挖掘、数据服务等内容，由于福州水利局已建福州智慧水利平台水利数据 资源中心，以上数据引擎的功能由智慧水利平台水利数据资源中心提供支撑，本次项目 不再新建该功能。 3.2.1.5 数据模型 福州溪

- 17 - 行业跟踪报告 1）工程咨询服务——充分利用大数据技术提升智库咨询能力。公司拥有交通运输 部综合交通运输大数据处理及应用技术研发中心科研平台，逐渐建立深度挖掘庞 大的数据资源及其潜在价值的分析能力，让智库研究更好地把握市场动态和社会 热点，研究制定适宜的发展目标和策略，提供交通与城市发展战略政策建议及基 础设施规划运营服务咨询。 2）工程数字化设计——基于