与记录业务活动，波动较大的交易数据相比，大数据（也称基准数据）变化缓慢 要点：唯一性、共享属性、运营属性、管理流程、变更流程、质量检查、数据清理 大数据管理 大数据管理所解决的问题  一物一码  同一个对象（人、物、单位等）在不同系统中的统 一标识  核心信息的权威化  专门的维护点、审核点  创建流程、变更流程的记录  扩展信息的完善管理机制  企业规范的合法化  为IT部门进行整合提供技术基础 大数据管理的实质 大数据 基本档案 可根据需要挂接审 批流程的 可供多个异构系统 共享的 可通过封装服务访 问的 目录  大数据建设目的及建设方式  大数据方案解读  产品运行效果展示 大数据标准解决方案组成  编码规则  企业服务规范  数据清理方案  接入系统改造方案 删除、修改数据的权利 使用大数据管理对象的系统 = 接入业务系统 对于大数据管理平台与接入业务系统之间进行 数据交换方式的规定，就是企业服务规范 制定企业服务规范的步骤  分析系统数据交换形式及流程  根据分析结果确定服务及事件清单  综合编码规范确定服务及事件的输入输出 内容 场景样例1  某集团，下属200多家分子公司，其中包括 子集团 

产业集聚区、具有较强辐射力的智慧民生服务创新先导区。 项目通过平台搭建期、（二期）应用扩展、（三期）全面推广的建设，达 第 4 页 城市大数据中心建设概要设计说明书 成整合（政务、社会、资源、网络数据），优化（业务流程、系统架构、功能 服务、信息传播），共享（数据、知识、功能、信息）等能力，提升城市智慧 水平，在更注重发展质量、更注重创新创造、更注重生态文明、更注重市场机 制、更注重公平正义、更注重改善民生的社会新常态下，实现惠民、强企、优 实现对网络舆情的分析，基于 GIS 平台对人口和法人基础信息库进行应用分析 和数据展示； （7）大数据中心整体设计符合国家等级保护相关规定要求，并建成基础支 撑平台为四平台的运行提供基础支撑服务，包括：流程服务、消息服务、检索 服务、报表服务、大数据分析组件服务、统一身份认证等。 第 14 页 城市大数据中心建设概要设计说明书 3.3 大数据中心系统架构 图2： 大数据中心系统架构 页 城市大数据中心建设概要设计说明书 数据在内部以及外部系统之间的交互。 该层重点关注内容如下： 序号 重要流程和问题 解决方法 1 数据首次入库采集与整合流程 分析首次入库的清洗规则，ETL 配置执 行，保证数据准确。 2 正常运行过程中的数据整合流程 梳理数据转换规则、比对规则等，ETL 配 置执行，保证不产生重复数据 3 数据交换平台配置，可自定义数 据采集内容和数据采集周期

石油数字化的核心是利用数字技术的优势，将其与石油生产 经营管理相融合。通过数字化和信息化系统，建立数字化的石 油生产经营管理模式，能够有效促进 石油生产经营管理效率和 水平的提升。通过数字化手段对石油业务流程、数据、 技术等进行重塑，形成新的业务模式，促进创新、拓展业务领 域、增强企业竞争力，加快转型升级步伐。 在数字化转型的大趋势下，石油行业正在积极开展数字化 转型实践，通过数字化转型来推动企业向安全绿色高效的方 AI人工智能是推动能源央国企数字化转型的利器，AI能够 帮助企业把数字变为知识表达。知识表达以后就可以用机器识 别，而且可以深度搜索，可以提供自动回答问题服务。利用人 工智能技术来优化企业流程、提高生产效率、自动化客户服务 等。具体场景应用包括： 2.1 全渠道客服系统 （1） Udesk全渠道客服系统广泛覆盖国内外服务渠道，可接入网页、微 信、小程序、APP、企业微信、钉钉、飞书、抖音、微博、美团、饿 一秒发生的事情下一秒就知道。 （5） 操作简单，轻松搭建高水准数据大屏，无需定制开发，业务人员 仅需 1个小时即可搭建设计师水准的数据大屏。 2.6 现场服务管理 （1） 实现从提单到售后的售后服务全流程闭环管控，管理更清晰，交付 更透明，响应更及时，为客户提供更优质的售后服务，让客户更 满意。 （2） 对接渠道覆盖呼叫中心、微信服务号、APP、H5、邮件、小程序、 官网，用户可随时随地咨询业务、提交工单。

变革。 未来已来！人力资源管理更要作为先行者，引领 AI 技术在组织中的全面应用， 赋能管理，成为组织管理变革的代言人。 陈果（George Chen）先生 寄语：用 AI 生成“任务”和“流程”，从而利用 AI 来调度、驱动那些执行企 业业务的数字化服务。 HR 数智研究院理事，中国企业知识开源布道师，前波士顿咨询（BCG）数字 化咨询部门 Platinion 董事总经理，前 IBM Kenexa 中国项目经理、Salary.com 数据团队负责人。 9 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 崔晓燕（Edith Cui）女士 HR 数智研究院常务理事，共享服务、人力资源数智化转型和流程再 造及服务产品设计领域的资深专家。著有《人力资源数字化转型： HRSSC 的搭建、迭代与运营》，主理个人公众号《智能时代的 HR 技 术与艺术》。 负责此次白皮书专家访谈的组织、调研问卷的设计、整体内容的撰写 大语言模型是一种基于深度学习技术的大型预训练神经网络模型，深度学习指的深度神经网 络模型，是人工智能的分支“机器学习”下面的一种算法模型。这一模型不仅规模仍在进一步扩大， 而且可以从对话反馈中不断进化，提升信息回答的准确性、逻辑性和流程性。 5.“AIGC”才是“王者” 人工智能生成内容（Artificial Intelligence Generate Content，简称 AIGC）是指可生成全新 内容的人工智能技术。AIGC

及数据分析应用平台BigQuery等。其中，BigQuery是Google Cloud构建的高效安全数据流通平台。 BigQuery平台通过EDC组件并嵌入联邦学习，可以提供数据存储、数据处理、数据分析等全流程服务，以实现数据的 高效利用与处理。既能满足互操作性的要求，通过实现不同系统和平台之间能够无缝对接，从而推动数据的流通和共享，也 能确保数据自主权的实现，即保证参与者能够使用与管理自己的数据，在 训练模型。这种方法在保护数据隐私的同时，利用多方数据进行模型训练，适用于数据孤岛场景，使企业能够在保护用户隐 私的同时，使用分散的数据源进行模型训练。在Google Cloud的架构中，联邦学习嵌入整个数据处理流程，与BigQuery和 EDC紧密配合。当服务提供商利用EDC访问BigQuery中的消费者数据时，联邦学习技术确保数据仅在本地进行计算，交换的 只是模型参数而非原始数据。 （4）数据自主控制 CarbonFootprint > Product- CarbonFootprint > PCFCO2eq”访问到具体的范围2二氧化碳PCF（产品碳足迹）数据。这种结构化的数据组织方式极大地 简化了数据分析流程，让企业能够更快速地响应环境变化和市场需求。 （3）EDC保障数据安全流通 为了确保能耗数据和碳强度数据能够在不同环节之间安全高效地传输与共享， EDC发挥了关键作用。其中，连接器负责 搭建数

相关管理办法进行资源标识符的分配、管理和使用，提供数据资源目录内容的 查询服务。 信息使用者可以查询数据资源目录内容，对获取的目录内容在授权范围内使用。 图 2-4 数据资源目录管理活动图 数据资源目录体系的业务流程包括资源编目、资源注册、资源发布，并提 供资源访问和资源维护等功能。编目提供公共资源核心元数据和交换服务资源 核心元数据的编辑功能；注册是指数据资源目录提供者向数据资源目录管理者 第 7 页 者通过目录服务器，把财政信息资源核心元数据库的内容发布到系统中；查询 是指为应用系统提供标准的调用接口，支持公共资源核心元数据和交换服务资 源核心元数据的查询。 图 2-8 数据资源目录体系业务流程 3.1.1 面向资源提供者的功能 3.1.1.1 资源编目 各财政组织业务人员进行业务梳理和资源梳理，并依据统一的标准规范， 从信息资源库中对数据资源和服务资源提取特征，形成元数据。 （ 行组合，得到标准数据。标准数据是数据存储中的一层，是数据分析利用的一 个基础点，对 ETL 转换得到标准数据进行维度分析等数据分析整理操作之后， 作为数据分析利用的数据层。 图 功能设计.1：ETL 总体流程图 3.2.1 元数据管理 维护 ETL 过程中涉及到的数据源、表和字段等信息，根据设计的细化逐步引入 其他类型信息，如转换规则摘要等。 第 15 页 3.2.1.1 登记数据源 登记各

机器人产业的发展迫切需要智能计算中心平台提 供全链条 AI 技术支持 ，包括 AI 芯片、视觉识别、语音 识别、机械臂和导航技术等 ，根据不同场景的不同诉 求 ，提供“硬件 + 软件 + 服务”的全流程快速定制化专用 机器人产品 ，大幅缩短产业链流程。 自动驾驶 自动驾驶行业具备典型的海量数据 、高并发、 实时处理等计算属性 ，呈现出高度多元主体协同、智 能识别和感知、系统模拟仿真计算、决策分析和预测预 警等特性。该产业的高度集成化需要智能计算中提供先 技术从图像和视频数据里获得高层次、可理解的 信息 ，智能区分人和物 ，并能在 50% 变化率动态场景里 稳健安全运行 无 人 商 店 无人商店的应用落地需要实现精准识别客户身份 、 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 快的计算能力 二、建立通用软件平台，加强算法保障 • 建立面向人工智能应用需求的通用算法和模型平台 规范推进，加强项目管理 一、确保合规推进 • 结合本地规划、科学论证、审批报备 二、开展全流程项目管理 • 工程咨询→设计→监理→验收测试→成效评价 智能计算中心的实施路径 谢 谢

，满足不同计算需求。 国产化适配： 优先采用国产计算设备，提升整体架构 的自主可控性。 预训练配置与训练流程 l 典型训练流程 时序图 单 机 训 练 配 置 分 布 式 训 练 配 置 训 练 效 率 提 升 训练配置参数 模型部署 计 算 处 理 流 程 数 据 处 理 流 程 多协议融合互通 全业务演进，生态前景无忧 全流程协同，数据零拷贝 模 型 加 载 向 量 读 取 向量库 训练集数据 索引数据 业务数据 向量库 模型训练 原始数据 + 训练 ASIC AI 分布式存储 数据 应用 零代码全流程可视化 面向广泛领域，提供低门槛、零代码的建 模工具，实现流程化、可复用、可追溯 高精度 AI 自动化开发 将业界最新模型和技术固化形成 CV 、 NLP 算法库，沉淀行业典型场景预置模 型 端到端 AI 应用 支持一键发布为

资源的安全域划分，以及海量异构网络与安全事件的采集、处理和 分析，面向业务信息系统建立一套可度量的风险模型，使得各级管理员能够实 现全网的资产运行监控、事件分析与审计、风险评估与度量、预警与响应、态 势分析，并借助标准化的流程管理实现持续的安全运营。 系统的主要功能包括： （1）网络运行监控 系统能够对全网的各类网络设备、安全设备、主机、数据库、应用系统等 实时、细粒度的运行监控，及时发现网络中的可用性故障，并进行故障定位和 等）通知用户，并触发可以自定义的 响应处理流程，直至跟踪到问题处理完毕，从而实现安全事件的闭环管理。 系统支持设备控制脚本，允许管理员自动对设备进行操作控制，及时阻断 攻击源。系统内置工作流引擎，能够进行响应处理流程的自定义。 （5）知识管理 系统具有完善的安全管理知识库系统，内容涵盖安全事件库、安全策略库、 安全公告库、预警信息库、漏洞库、关联规则库、处理预案库、工作流程库、 案例库、报表库等，并提供定期或者不定期的知识库升级服务。

细节拍摄、跟踪拍摄，再现污染画面；  结合气象参数，准确分析污染原因；  IP66 防水级别；  便携设计，方便现场安装。 环境监测系统 -β 射线法功能概述 厂区环境监测 3 3 工作流程组成部分 （ 1 ）、末端监测部分：利用传感器、多跳自组织传感器网络以及其他传统信息采集装置，协作地感知、采集所 覆盖区域中的环境监测信息。 检测参数包括：温度、湿度、 PM2.5 、 PM10 自主避障 通过激光雷达及视觉传感 器对环境进行识别，获取环 境实时动态，并依据环境信 息进行调整，针对任务执行 内容采取不同策略。 产品 特点 智慧环保：无人清洁车产品作业流程、基本指标 作业流程 基本指标 智慧环保：无人清洁车产品优势 产品优势 智慧环保：无人清洁车产品优势 产品实景图片 云数据机房 - 系统概述 私有云 (Private Clouds) 是 餐厅根据员工出勤人数预估当日就餐人数，避免菜品过剩造成浪费；  员工可以自助选择菜品，售卖机对菜品价格进行自动识别，计算总价；  由员工进行自助刷卡结算或刷脸消费。 饭堂刷脸支付 价格自动识别  智能餐厅系统流程 取餐盘 自选区选取菜 品 托盘放置到结算台 自 动读取碗碟菜品 结账（刷卡、扫 码、刷脸） 视频监控 关键出入口人脸识别、对接公安系统 视频监控关键出入口增加人脸识别，对接公安