数据体系成熟度是观察空间智能进展的关键，包括数据积累、数据构成、 数据分布、数据闭环四部分，成熟度上自动驾驶>3D⽣成>具身智能 数据积累规模 8 信息来源：量⼦位智库 自动 驾驶 3D⽣ 成 • ⾼ • 已有数量庞⼤的车队和成 熟的道路交通系统可以收 集⼤量数据 具身 智能 分析 XR • 中 • 以视觉信息为主，纯视觉 技术路线外会涉及激光雷 达和其他模态 数据构成精简度 • 中 • 以道路交通系统的⾏驶 自动驾驶有最成熟的空间智能数据体系，核⼼在于⼤量车队的数据积累， 同时可以构建⼤模型的数据闭环，通过正反馈加速驱动模型迭代 11 信息来源：量⼦位智库，1）以特斯拉FSD为例 数据积累 规模 数据构成 精简度 • 数据规模⼤：特斯拉FSD在过去3年已经积累30亿英里的驾驶 里程，同时每日里程积累数量已经突破1千万英里，并随着 特斯拉车队规模扩⼤加速增长，Waymo的模拟⾏驶里程已 经达到了150亿英里，累计⾏驶里程超2千万英里 线已被证明有效 • 地图数据和定位数据相对简单，不构成瓶颈 • 多样性中：地域范围包括不同国家/地域，城市/乡村，频次 分布来看包括不同⾼频日常和长尾场景，时间范围包括白天 /夜晚，季节性，⾼峰/非⾼峰等 • 数据反馈循环强：有⼤规模车队搭载自动驾驶系统测试、收 集数据用于模型训练，再将新模型投放市场进⾏OTA升级， 重复数据收集、反馈的闭环 描述 构成 自动驾驶数据量级1 1 2022 2023

（1）森林各类资源面积及构成数据。从森林专题数据库，统计产出各类森林资源面积 及构成数据。 （2）草原面积及构成数据。从草原专题数据库，统计产出草原面积及构成数据。 （3）湿地面积及构成数据。从湿地专题数据库，统计产出湿地面积及构成数据。 （4）荒漠化沙化、石漠化面积及构成。从荒漠化沙化、石漠化专题图斑数据库，统计 产出荒漠化沙化、石漠化土地类型、程度面积以及治理情况、资源面积及构成数据。 具体 储量统计包括： （1）森林储量（蓄积量、生物量和碳储量）以省为单位，从样地调查数据库，计算得 出森林储量和抽样精度，以及各类储量的构成数据。 （2）草原储量（产草量、生物量和碳储量）以省为单位，综合利用样地、样方估算得 出全省草原储量，以及各类储量的构成数据。 （3）湿地生物量和碳储量以省为单位统计。利用森林、草原调查的森林沼泽、灌丛沼 泽、红树林和沼泽草地生物量数据，以及前期湿地监测的内陆滩涂、沿海滩涂和其他沼泽地 测的内陆滩涂、沿海滩涂和其他沼泽地 的生物量数据计算全省湿地植被碳储量。 （4）石漠化调查范围储量以岩溶区域为整体，以省为单位，从样地调查数据库，分别 按森林、草原统计生物量、碳储量及其各类构成数据。 具体要求见《全国森林草原湿地荒漠化普查技术规程》。 11.2.3 数据耦合 15 11.2.3.1 森林储量数据耦合 森林储量数据耦合方法如下： （1）以林草湿资源面积数据为基础，

专题库 查询服务 订阅服务 比对服务 应用 数据源 数据汇聚 数据存储 数据标准 数据融合贯通 数据服务 存 通 聚 规 服 （数据资 产） （数 据） 数据中台 方案架构 方案构成 - 数据管理 数据管理： 通过数据源管理、数据对标、资源目录、质量管理等全方面对用户数据进行补充。 按照统一的标准规范，对项目数据资源 进行统一的管理，实现数据资源科学、 有序、安全的对外使用。 考等方式辅助对标，快速完成对标工作。 资源目录 质量管理 数据源管理 数据对标 6 数据处理 数据提取 数据比对 数据标识 数据清洗 数据关联 数据分发 数据量大、多、杂 数据无关联，数据孤岛 方案构成 - 数据处理 数据处理 ：主要针对数据复杂多变、质量不齐、价值低、不可用的数据，通过数据融合、数据计算变成可用的数据资产。 数 据 资 产 数据复用性差 7 特点： l 支持多种方式 ：数据服务支持服务发 布、下架、编辑等 l 支持可视化配置：将各类数据库中的数据表快速生成服务 l 支持标准 SQL 编写：支持标准的 SQL 查询语句生产脚本，支 持多表关联查询等能力 方案构成 - 数据服务 数据服务： 通过 API 编写，针对一些特殊数据服务，通过响应参数、返回参数，定义服务业务模型 。提供上层应用接口。 8 方案全景 数据中台： 结合行业知识、整合 AI 数据技术提供一套

分析生成态势报告， 为交管部门提供决策支撑。 智能交通信号控 制系统 行人与非机动车 安全保障系统 交通违法智能抓 拍与预警系统 交通运行态势分 析与管理系统 突发事件检测与 应急响应系统 ■ 系统构成 口 该系统是所有应用的基础，负责将物理世界的交通信息转化为可分析的数字化数据，核心 是“多模态传感器 + Al 数据处理” 的深度融合。 口 智慧感知在结合现有的智能交通感知设备的基础上，增加了更加精密的路侧感知设备、车载感 配时和速度建 议 OBU 公交 车 驾驶员自主调 整行驶速度 通 过路口 ■ 公交信号优先控制流 程 RSU 获取公 交 车到达及周边 环境信息 OBU 公交 车抵近路 口 ■ 系统构成 □ 违法识别模块： ● 算法：基于深度学习的违 法场景识别模型，覆盖闯红灯 ( 车辆 / 非机动车 / 行人 ) 、不礼 让行人、加塞、压实线变道、超速、逆行等 20 + 类违法行为； 违章掉头 ⑩ 越线停车 ① 跨线变道 ② 右转弯不让同向直行 非机动车 ⑩ 机动车违反禁令标志 指示的 ④ 路口滞留 ⑤ 非机动车逆行 ⑥ 行人闯红灯 3 、交通违法智能抓拍与预警系统 ■ 系统构成 □ 异常事件识别模块： ● 算法：基于视频流分析的异常检测模型，识别车辆碰撞 ( 车身变形、多车停滞 ) 、故障车 ( 双闪 灯开启 + 长时间不动 ) 、路面障碍物 ( 掉落物、施工围挡

18 2023 年中国交換机市场竞争格局 ....................37 图 19 2023 年中国数据中心液冷竞争格局 .................. 43 图 20 液冷系统构成 .....................................44 表 1 智算中心内部系统 ...................................4 表 2 数据中心内部设备 理。 智算中心基础设施一般包含供配电系统、不间断电源系统、终端 配电系统、电源辅助系统、空调系统等五大系统，如下表所示。 深企投产业研究院 4 表 1 智算中心内部系统 系统 功能 主要构成 供配电系 统 提供数据中心最基 础的动力来源、能源 配送和可靠性保障 主要包括市电引入（10KV、220KV、 110KV 或者 35KV）、变电站、高压 配电设备、备用发电机组、变压器 。一次 侧系统：主要由室外散热单元、一次侧水泵、定压补水装置和管路等 部件构成。二次侧系统：主要由 CDU 冷量分配单元、机房分水管路 和液冷机柜（含冷板、快接头和 Manifold）等部件构成。一次侧主要 位于机房外，二次侧位于机房内。冷板液冷设备的国内外主要厂商情 况如下表所示。 图 20 液冷系统构成 资料来源：北京汉深流体技术，民生证券。 表 17 冷板液冷核心产品供应商

数字经济发展增速相对放缓，创新有效转化成为制约瓶颈 从数字经济评估的多指数分析来看，其各自之间其实存在典型的促进关系，诸如数字基础设施的投入，能够有效拉动其他各项的增 长。同时数字产业和数字消费亦构成典型的供需协同模型。但是从长周期视角来看，当前各项数字经济的增长均出现相对放缓。其 中最为典型的就是“数字创新”的研发投入产出明显长期处于低效率阶段。这也是当前节点，我们有必要去深入到不同的垂直行业 www.iresearch.com.cn 微短剧产业链核心企业分布 制作商、剧本商、平台运营商和分销商构成产业链中坚力量 备注：部分企业角色有重合，同家结构可能涉及多个角色，数据有做重复统计 来源：短剧自习室行业收录数据，截至日期2024年5月底，艾瑞咨询整理并绘制 根据短剧自习室行业图谱收录数据统 5%，其次是剧本提供商（即IP版权商及原创剧本商）、平台运营商和剧集分销商，占比分 别为26.1%、22.6%和21.8%。剧集制作商和故事创意提供商承担了微短剧内容产出，而平台运营商和剧集分销商主导了 内容运营和传播，四者共同构成微短剧行业生态的中坚力量。 17.6% 8.5% 33.5% 22.6% 21.8% 7.6% 1.8% IP版权商 原创剧本商 剧集制作商 平台运营商 剧集分销商 剧集代理商 买量渠道商

2）云化资源：除物理形态的智算设备外，智算中心支持以云的形式， 将智能算力资源更灵活地对外输出，实现智算资源的弹性调度、高效 管理，并为算力、算法、数据、模型等能力平台构建技术底座 智算中心能力平台以大模型为核心，将构成大模型的关键要素：算力、 算法、数据以“服务”的形式对外输出。 1）算力服务：聚焦智算资源的高效管理、调度 2）算法服务：多类算法自由调用以支持不同场景大模型开发 3）数据服务：模型训练和推理所需各类数据全生命周期管理 3466亿元，预计到2027年，规模将会增长至 14837亿元。 - 增长驱动: 2023年，大模型发展驱动训练算力投入支出显著增加。具体表现为：1）从芯片能力看，英伟达H系列比A系列单芯片 算力提升近5倍；从服务器构成看，训练服务器平均载卡数量已经从之前的2-4卡增长至4-8卡。 - 发展趋势：第一，训练算力（Flops）持续快速增长，智能算力需求规模将持续扩大；第二，由于受到高端智能算力产品限制，每 单位训 测产品数据，通过艾瑞统计预测模型估算获 得；企业数据主要为访谈获得，艾瑞咨询对该等信息的准确性、完整性或可靠性作尽最大努力的追求， 但不作任何保证。在任何情况下，本报告中的信息或所表述的观点均不构成任何建议。 本报告中发布的调研数据采用样本调研方法，其数据结果受到样本的影响。由于调研方法及样本的限 制，调查资料收集范围的限制，该数据仅代表调研时间和人群的基本状况，仅服务于当前的调研目的，

1、动力轴：先进数字技术 先进数字技术就是以5G、云计算、大数据、AI等为代表的先进生产力。智慧矿山的运行需 要有一个力量核心，这个核心就是先进的数字技术，该动力轴由新华三“矿山数字大脑”的 “五个一”构成。 2、驱动轮：矿山高质量发展诉求 在先进数字技术的源动力驱使下，生产力与业务的结合尚需要一个力量上的咬合点，矿山智 慧化的根本目的和诉求即是通过转型，实现安全、高效、清洁、低碳的企业发展，这也是国 智慧化的地质、采矿、选矿、经营等各类业 务场景进行了重塑，传统工业焕发无尽的新活力。 动力：新华三智慧矿山“五个一”技术架构 蓝图动力内核，是新华三的智慧矿山技术架构，架构从下至上由“五个一”构成： 36 智慧矿山行业专家 彭涛 综述：以智论矿，智慧定义矿山安全生产新模式 智慧矿山解决方案蓝图 1、一套全面感知基础 一套全面感知基础：感知体系是矿山“智慧大脑”的数据源头和基础。内容上可以分为设备、 智慧矿山行业专家 彭涛 边坡安全：差之毫厘，知于千里，信息技术保障边坡安全 边坡安全，露天开采重中之重 露天矿边坡，指露天矿采场四周倾斜表 面，是一种侧向临空的地质体，也称露 天矿边帮，是露天矿采场构成要素之一。 随着露天矿数量增多、产能增大、强度增加，露天矿边坡高陡化、泛在化趋势愈发清晰， 边坡安全问题也越来越突出，体现为数量多、分布广、规模大、防治难、极易造成重大损 失。露天矿边坡灾害类

FINRA 的研究分析师/不具有 FINRA 分析师的注册资 格。 华泰力求报告内容客观、公正，但本报告所载的观点、结论和建议仅供参考，不构成购买或出售所述证券的要约或招 揽。该等观点、建议并未考虑到个别投资者的具体投资目的、财务状况以及特定需求，在任何时候均不构成对客户私 人投资建议。投资者应当充分考虑自身特定状况，并完整理解和使用本报告内容，不应视本报告为做出投资决策的唯 一因素。对依据或者使用

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