署名 智慧工业园区智能化系统整体解决方案 2 2  环境监控系统主要应用于实时监测运动场馆、机场、高铁站、学校、社区、建筑工地、 垃圾场、拆迁工地、智慧园区、工业企业等地方的空气质量（ PM2.5 、 PM10 ）和 扬尘排放情况。  由 β 射线法颗粒物在线监测仪、声级计、视频拍照系统及气象设备等组成。  β 射线法监测颗粒物浓度，为国家标准方法，数据准确，可直接用于执法； 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 、噪音、风速、风向、 TSP 、大气 测到的数据通过相应的传输方式，将信号传输至工控 机、云平台远端访问、 LED 显示屏 厂区环境监测 厂区大气监测 环境监测系统 - 功能实现原理图 环境监控监测系统 - 作用 环境监测系统的主要作用是基本可以体现清环境质量状况及其变化趋势、说清污染源排放状况、说清潜在的环境风险，更好地支撑环境管理需要。基本实现 " 市县能监测，省 市能应急，国家能预警 " 的目标。 5 5 建设目标

机器人 到达目的地 密码登录 取走餐食 室 外 清 洁 机 器 人 应用场所及功能 清洁机器人通过自动化和高效 的清洁服务，提高清洁效率和 质量，为人们创造更加清洁和 舒适的生活和工作环境。 室内清洁机器人：应用于办公 楼、商场、酒店等场所。 室外 清洁 机器人：应用于园区、 公园、水域等。 优势：实现降低人力成本；提 高清洁效率；保持清洁质量前 后一致。 自主规划跨楼层清洁 食 智慧清洁场景 公共场所消毒 · 智能消毒机器人以移动机器人平台为载体，搭载紫外线灯，超干雾过氧化氢发生器和等离子消毒器三 大消毒模块，可应对不同环境的消毒要求。 · 通过机器人自导航技术和 AI 环境识别技术，自动规划路径并判断工作环境所需的消毒时间，实现一 站 式消毒管理。 · 结合人群聚集的污染性强的公共场所，这些地方人群密集度大，机器人可以自主移动、自动工作的特 性，实现公共场所消毒过程量化管理。 巡检机器人具备安全、便捷、 高效等优点，基于物联传感、 边缘计算、 5G 、 人工智能、数 字孪生等先进技术，实现数据 的多样化、实时化、可视化， 实时展示当前设备状态、人员 状态、环境状态信息，实现全 场景、全覆盖实时综合巡检， 有效消除或控制风险，及时预 警，防范事故，提高效率、运 营效益。 01 Al 机器人应用场景

推荐类应用 探索类应用 1. 某著名企业终端巡检 2. 实名制应用 3. 施工电梯监测 4. 塔吊运行监测 5. 智能地磅 6. 视频监控 7. 高支模监测 8. 深基坑监测 9. 环境监测 8. 混凝土验收应用 9. 钢筋验收应用 10.智能实测实量应用 11.智能“测厚仪” 12.智能“回弹仪” 13.大体积混凝土 14.标准养护室监控 15. 3D 打印 16.地下管线无损探测 • 工程质量预测 • BIM5D 进度管 理 • 模拟视频 • 航怕进度 三维虚拟 实名管理 安全管理 机具管理 绿色工地 质量管理 进度管理 统计分析 • 水电分析 • 环境分析 • 人员分析 • 车辆分析 • 晴雨表 • 告警分析 监理单位 集团管理部门、工地项目部 施工单位 PC 门户 手机 app/ 小程序 智能大屏 共享存储空间 AI 算力单元 物联网平台 AI 云平台 智慧工地驾驶舱 应用管理 应用订购 计费结算 租户与权限管理 应用集成管理 运输安装问题 供电问题 联动问题  不同应用对于部署位置、环境 都有不同的要求  复杂应用场景需要分类运输和 安装，建设  目前多数应用耗电量大，自然 能源无法满足设备 24 小时供 电需要，同时出现停电后也没 有备电机制  大多数边缘计算联动都是平台

数据资源正成为继土地、劳动力、技术、资本之后的第五大生产要素 网络空间升级为算力空间后正在向数据空间进一步迭代 数据产业正快速发展成为数字经济社会的主导产业 数据基础设施正逐步成为数据高效流通的可信安全环境 第二章 世界各国积极探索数据基础设施建设 12 美国的数据基础设施探索实践 欧盟的数据基础设施探索实践 第三章 建设和运营国家数据基础设施意义重大 32 国家数据基础设施是下一个30年全球经济增长的新引擎 在万维网上真正流 通起来的结构化数据只有4%，而其他16%的图片、音频、视频等多模态非结构化数据，受限于技术瓶颈，尚无法实现在互 联网上自由流通。 数据基础设施正逐步成为数据高效流通的可信安全环境 私 域 数 据 个 人 隐 私 数 据 国 家 机 密 数 据 企 业 秘 密 数 据 道路监控设备 工业互联网自动感应装置 智能家电 可穿戴设备 广度扩展 互联网爬取 物联网自动生成 全和个人信息保护等方面的 立法，只在个别州和金融、 健康、信用、视频、教育、 证券、未成年人、通信、计 算机、贸易、消费者保护等 11个领域出台了隐私保护 相关法律，这种相对宽松的 数据流通法规环境，催生出 了几种不同的数据基础设施 建设和运营模式。 数据基础设施类别 平台公司数据流通平台 专业公司数据分析平台 经纪商数据交易平台 代表企业 亚马逊、谷歌、微软 Databri

方案架构设 计 3 典型案例 CONTENTS 加入星球获取更多更全的数智化解决方案 智算中心是以 GPU 、 AI 加速卡 [1] 等智能算力为核心、 集约化建设的新型算力基础设施，提供软硬件全栈环境， 主要承载模型训练以及适合中心推理、多媒体渲染等业务，支撑各行业数智化转型升级 具有较强的普适性，可服务于 toB/toC 适合有智能化转型需求行业，如自动驾 驶、智慧城市， toB CV+NLP+ 语音 + 决策 智慧制造 智慧安防 智慧交通 智慧农林 智慧物流 智慧政务 自 然灾害应急管理 资源环境治理 市 场 成 熟 度 ★ ★ ★ ★ ★ 整 体 空 间 ★ ★ ★ ★ ★ 根技术： CV+NLP+ 语音 + 决策 药物研发 气候预测 石油勘探 础设施 应用中心 自动化部署 预置算法框架： PyTorch 、 Tensorflow 、 PaddlePaddle.. . 集成开发环境： Jupyter Lab 、 VSCode 作业管理 编译器 调度策略 数据管理 资源监控 并行环境 软件 基础 设施 云硬盘 VPC 高性能计算平台 方案架构 通用算力平台 第 11 页 云技术底座 基础模型： 华为云盘古电力大模型

雾炮智能控制 智能电表 喷淋智能控制 视频监控 喷淋智能控制 工地广播 视频监控 塔吊防碰瞳 吊钩可视化 培吊安全监视 高漓球机 工地广播 智慧工地现场部署图 吊钩可视化 环境监测站 AI 安全帽识别 车辆管理 实名制门禁 工地广播 视频监控 智能水表 VR 安全体验 喷淋智能控制 多组安全教局 塔吊防碰撞 吊钩可视化 指挥中心 高清球机 施工现场进行车辆管理。 l 车辆管理 实拍视频 异常报警 云服务器 剩余电流 ( 漏电 ) 传感器 旦 环境温度传感器 防水箱 电缆温度传感器 通过在项目现场的施工区、生活区、办公区 的二级电箱内安装监测主机、传感器和数据 传输设备，来监测三相电缆的温度、环境温 度、是否有漏电流超标的情况，以避免电箱 起火等事故的发生。 l 用电安全监测 监测主机 数据发送 班 目 n 出 □ > 环境监测 > 智能喷淋 > 智能雾炮 > 塔吊喷淋 > 污水监测 自动喷淋 扬尘值和 阈值对比 云服务器 扬尘值超阈值时 LED 显示 屏 O | 环境监测与智能喷淋 ( 雾炮 ) 系统 Bi4 1 = 二 1 : 现场环境监测 现场喷淋喷淋、雾炮 实 拍 视

.........50 3.8.3 硬件运行环境........................................................................................................................................51 3.8.4 软件运行环境....................... .......................................................................................53 3.8.5 网络环境................................................................................................... 本文依据“一中心、四平台”项目城市大数据中心建设的《需求规格说明 书》中所规定的软件开发需求和界定的系统开发范围，将软件需求转换为系统 的软件设计架构，明确软件的系统总体结构、子系统结构、接口设计、数据库 设计，以及运行环境设计、部署架构等设计内容，为下一步的软件开发、测试、 部署、运维提供明确的依据和指导。 1.2 项目背景 通过一中心、四平台和 N 个应用的建设，即城市大数据中心、电子政务综 合信息服务平台

软件生态 先进 多样 成熟丰富 识别检测 语音交互 AI 芯片 自动驾驶 机器人 智能制造 医疗影像 无人商店 智能客服 智慧物流 智慧农林 智慧交通 应急管理 防洪减灾 环境保护 地理测绘 GPU FPGA 智能计算中心技术架构 深度学习 自监督学习 强化学习 自动机器学习 跨媒体多模态 智 算 中 心 作 业 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 硬件需求 ，因此 ，需要智算中心提供强大的算力支持 和一体化开发环境 智 能 制 造 传统的视觉检测系统难以应对越来越复杂的检测 场景以及更高的产品质量检测需求 ，工业质检车间的 自动化和智能化越来越成为行业大势 ，这也为 AI 赋能 工业质检提供了落地的土壤 智能计算中心经济社会效益分析 促进产业转型升级 加速新旧动能转化 智 算中 心 政府作为现代政府治理主体，能够在智算中心强大算力支撑下开展精细化、智能化政 府治理，智算中心将在智慧交通、应急管理、防洪减灾、环境保护、地理测绘等场景中有 着极大应用空间 智算中心作为未来 AI 算力生产供应中心，其算力能够充分满足未来政府治理和公共服 务数据训练要求 • 智算中心作为“新基建”数字基础设施的主力军

设施设备进行破坏，如截获用户的账号或密码以便对网络设备进行破坏；机房 和处理信息终端的电磁泄露。 （2）区域边界/外部连接的被动攻击威胁 截取末受保护的网络信息；流量分析攻击；远程接入连接。 （3）计算环境的被动攻击威胁 获取鉴别信息和控制信息；获取明文或解密弱密文实施重放攻击。 2.2.2. 主动攻击产生的威胁 （1）对网络和基础设施的主动攻击威胁 一是可用带宽的损失攻击，如网络阻塞攻击、扩散攻击等。二是网络管理 地址欺骗攻击；拒绝服务攻击；利用协议和基础设施的安全漏洞 进行攻击；利用远程接入用户对内网进行攻击；建立非授权的网络连接；监测 远程用户链路、修改传输数据；解读未加密或弱加密的传输信息；恶意代码和 病毒攻击。 （3）计算环境的主动攻击威胁 引入病毒攻击；引入恶意代码攻击；冒充超级用户或其他合法用户；拒绝 服务和数据的篡改；伪装成合法用户和服务器进行攻击；利用配置漏洞进行攻 击；利用系统脆弱性（操作系统安全脆弱性、数据库安全脆弱性）实施攻击； 安全成本等因素，将其划为不同的安全保护等级并采取相应的安全保护技术、 管理措施，以保障业务支撑的网络和信息安全。 安全域的划分要做到每个安全域的信息资产价值相近，具有相同或相近的 安全等级、安全环境、安全策略等。安全域所涉及应用和资产的价值越高，面 临的威胁越大，那么它的安全保护等级也就越高。 （3）深度防御原则 根据网络应用访问的顺序，逐层进行防御，保护核心应用的安全。安全域 的主要

理者：使用者是利用 AI人工智能系统，对工程的设计进行全方位 的观察和交互操作，高效地观察和评价建筑物的三维模型；代理 者是指的当建筑设计过程中发生空间迷失时，代理人可以通过多 个角度对建筑的结构和虚拟环境进行综合评价 [6]。 （四）辅助开展建筑设计工作 目前，在建筑工程设计中，采用了 AI人工智能技术的应用 主要体现在模型构造和图形构造两个模块。模型构建模块充分利 用了智能设计软件的语言建模功能，实现了基于计算机的三维建 随着现代科学技术水平的不断提高，将人工智能技术应用到 建筑设计中已是大势所趋。AI人工智能的出现，极大地提高了建 筑设计的全面性，让整个建筑业都能朝着数字化和智能化的方向 发展。但是，人工智能的发展和突破需要一个好的环境支持。因 此，首先，政府应该制定相关的政策和制度来扶持 AI人工智能 的发展，比如为研发 AI人工智能的企业和研究单位提供足够的 经费，让他们能够更好地投入到技术研发过程中去，获得创新成 果 (10):322-324. [2]何宛余，杨良崧．生成式人工智能在建筑设计领域的探索［J］．建筑学报，2023,(10):36-41. [3]何宛余，慕容良一，杨良崧．人工智能技术在建筑设计场景中的应用［J］．城市环境设计，2023,(04):332-336. [4]沈立．人工智能建筑设计可能性与局限性的初探［J］．绿色建造与智能建筑，2023,(06):68-70. [5]蔡炜杰．人工智能对建筑设计的影响和应用研究［J］．江西建材，2023