定位、感知计算和无线通信等技术形成车辆到车位的路径轨迹，引导车辆到达目的车 位，或者进行反向寻车的路径引导，减少车找位、人找车的时间，实现停车效率和体 验的显著提升。 智慧停车可以应用于不同的停车场地。按照车位占用位置的不同，城市停车场地 可分为路内停车位和路外停车场。路内停车位指在道路红线以内划设的供机动车或 （和）非机动车停放的停车空间。路外停车场主要包括建筑物配建停车场和城市公共 停车场，面向建筑物使用者和公众提供车辆停放。 5 自主缴费等应用。具体的，日本所有的停车场都设有醒目的停车诱导标志，自动显示 停车场的空满状态、价格信息等，大部分停车场上传空满状态到停车服务平台，驾驶 员可通过智能终端查看周边停车场的位置、价格等信息。此外，停车管理网络，还可 以实时采集车辆进出、停车场利用率、机器故障等信息，通过运营分析，对不同地区 的停车场制定动态的价格，合理引导车流，提高停车网络的整体经营水平；通过及时 可以为车主提供车位信息查询、预约、车位导航等智能化停车辅助服务，进一步提升 车主停车效率和体验。 驾驶员停车辅助阶段的典型应用场景包括： 车位查询与预约：车主通过智慧停车服务平台，对周边的停车场位置、车位设置 和占用情况、停车服务设施分布等情况进行信息查询，并可通过平台进行车位预约和 费用自动结算，免去现找车位和排队支付的时间消耗。 车位导航：智慧停车服务平台为车主提供目标停车位行驶路线等信息，结合停车

对于大规模部署，由于供应限制和新建项目预期的 回报，批发和超大规模容量定价已经趋同。批发和 超大规模部署（超过500kW）以前的价格在电费扣 除后为$85–$110/kW，而现在在主要市场为$150–$2 00/kW，在二级位置为$125–$160/kW。资本成本的 上升，加上大多数吸收发生在新建项目，推动了这 些增长。 注：包括电力来源：Colliers U.S. Researc h，Green Street 注：净电力来源：科利斯美国研究，格林 美元的资金闲置，这一数额是全球金融危机后所持 资金的两倍。 这笔资本被分配到私有高净值资产，如未交易的BR EITs和公开交易的SREITs，以及面临定价差和资本 成本问题的机构基金。随着投资者将租金增长置于 优先位置，数据中心成为2025年的一项关键关注点 。MSCI报告称，2024年的总销售量达到4204亿美 元，较2023年增长9%，预计这一趋势将继续，因 为资金将从其他资产类别流向数据中心。 11 贷 配置。根据麦肯锡公司的研究，过去两年中平均功 率密度已超过翻倍，从每机架8kW增加到17kW，预 计到2027年将达到高达30kW。 上涨的租金也可能促使超大规模数据中心探索在传 统高价数据中心位置之外更多成本效益更高的能源 替代方案。 土地限制和日益增长的效率需求正在加速这一转变 。数据中心正在将传统的每机架10-15千瓦提升至现 代高性能数据中心中的15-30千瓦或更高。 垂直设计 &

1 宏观经济环境.............................................................................13 3.1.1.1 地理位置..........................................................................13 3.1.1.2 经济发展水平....... 培训，推广“平安景区”创建工作。 16 第三章 建设现状及问题诊断 3.1 建设现状 3.1.1 宏观经济环境 3.1.1.1 地理位置 XX 区位于 XX 市东南部，是 XX 市下辖区，距市区约 XX 公里， 处于重要的经济圈内，地理位置重要性较高。 XX 自古以来就是 XX 的“水上门户”，是 XX 东南和 XX 江流域的 主要货物集散地，是 XX 省 7 个对外开放的港口之一，位列全国十 核图层。 公众服务发布系统： 公众服务发布系统是借助 GIS 系统的最前端展示层应用系统， 借助 WebGIS 开展面向公众服务的 GIS 的应用，用户可以在互联网 上浏览、查询、分析与空间位置有关的各种信息，如民生、旅游、 交通、餐饮、天气等；通过三维建模向用户提供网络虚拟地理环境 服务，实现虚拟旅游。GIS 在旅游方面可以应用于停车场、景点、 道路交通管理等，并通过手机终端、车载终端、Pad

.........................................................................................61 1、确定项目位置；.................................................................................................. c、建设项目的投资及单方造价，土建设备及室外工程的投资分配。 d、建设基地大小、形状、地形，原有建筑及道路现状，并附地形测量图。 e、供电、供水、采暖及空调等设备方面的要求，并附有总水源、电源的位置、使用许可文 件。 f、设计期限及项目建设进度计划安排要求。 2）设计阶段的划分 建筑设计过程按工程复杂程度、规模大小及审批要求，划分为不同的设计阶段。一般分两阶 段设计或三阶段设计。 A、初步设计阶段 备等系统的说明 建筑总平面图 比例 1：500、1：1000，应表示用地范围，建筑物位置、大小、层数 及设计标高，道路及绿化布置，技术经济指标 各层平面图、剖面图 及建筑物的主要立面 图 比例 1：100、1：200，应表示建筑物各主要控制尺寸，如总尺寸、 开间、进深、层高等，同时应表示标高，门窗位置，室内固定设备 及有特殊要求的厅、室的具体布置，立面处理，结构方案及材料选 用等

28 3.1 测算依据 28 3.2 数据中心需求 29 3.3 配套用房需求 29 四、场址选择 30 1 选址原则 30 2 选址位置及地块情况 30 2.1 自然气候条件 33 2.2 场地现状条件 33 2.3 水文地质条件 33 2.4 城市规划条件 34 2.5 公共设施条件 东北侧及天璇路交疏影路西南 侧，用地面积约 266 亩，其中北侧地块约 215 亩，南侧地块约 50亩。 4.2 建设规模 图 1.5.1 本项目数据中心园区所处位置 本项目总规划建筑面积约 24.31 万平方米，分两个地块建设：北侧地块约 215亩，共 规划 7 栋数据中心（含动力中心）、1 栋 ECC、2 栋 110kV 变电站，规划建筑面积约 区生活等附属设施需求，在满足数据中心需求的前提下，在可研阶段结合用地规划指 标进行规模的预排，具体以实施方案为准。 四、场址选择 1 选址原则 （1） 符合数据中心部署要求和XX城市建设规划要求，新建局房在地理位置和建设规模上 须能适应未来发展需要。 （2） 与XX城市建设的总体规划相适应。 （3） 机房的选址应满足可靠性和可用性的要求。 （4） 电力供给应稳定可靠，交通、通信应便捷，自然环境应清洁。

现代服务业 其他新型产业 智慧农业 接入层： GPS 视频采集 温度传感器 温度传感器等 数据层 农产品详细（农业环境特征，农产品过程信息，农产品认证信息， 农产品名产，价钱，农产品地理位置），农产品销售信息（农产品 企业信息，销售信息），农业周边服务，产品数据（农家乐，网上 农场，众筹项目），农产品人文故事资料 应用层 质量认证平台，消费投诉窗口，农产品质量可追溯体系，农产品人 政策发布 行政管理 综合安防 游客流量 统计分析 停车管理 投诉反馈 景区介绍 视频资源 广告促销 数据类别 数据详细 基础地理数据 景区层次的高精度地理位置数据 村落、街区层次的商铺、餐馆等旅游服务 点的位置数据 自然景观位置等 景点详细资料 特有自然景观的数据资料 特有人文历史的数据资料 旅游周边服务、 产品数据 农户、商铺、餐馆、宾馆等旅游服务业的 服务内容、产品信息 因地制宜的智慧城市规划案例 博，是一种基于用户关系的信息分享、传 播以及获取的 SNS 平台。 传播速度快 成本低 参与性强 高效率 “LO” ：基于位置的服务 （ Location Based Service ） LBS 的核心是获取个体的空间位置和行 为，提供给移动用户本人或他人以及通 信系统，实现各种与位置相关的业务。 规划领域： PPGIS 技术支持城市规划 公众参与， 为与空间有关的城市信息提供平台 完善的数据库组织

中心 门票管理 会员管理 财务管理 应用展示层 培训管理 营销管理 资产管理 智慧物业 管理 数字化办 公 设备 日志 安全 认证 设备 缓存 感知+ 数据采集设 备 位置信息 身份信息 行为信息 状态信息 环境信息 客流信息 物联网设备监测平 台 大屏可视 化管理 客流监测 管理 数据 治理 计算 服务 AI中台 算法 容器 集成 SDK 设备 …… 竞赛信息 …… 数字孪生 图1 智慧体育场馆总体架构 6.2 硬件感知层 6.2.1 硬件感知层通过感知和数据采集设备对场馆内的基础设施、软硬件设备、人员等进行物理感知， 实现对位置、身份、行为、状态、环境、竞赛、客流、能耗、照明、网络等的信息和数据采集，提供时 间同步服务。 6.2.2 硬件感知层应与智慧体育场馆基础平台层和业务应用层联动，实现信息和数据传输，支撑平台 和系统正常运行。 服务。 7.2.8.2 应采用云计算、大数据、人工智能等技术拓展服务渠道，提供基于云平台的客户联络呼叫中 心，实现24小时在线电话、网络业务受理服务。 7.2.8.3 服务人员应熟悉场馆内各场地位置环境、设施设备使用要求以及本岗位服务要求，着装整齐、 举止文明、用语规范、态度热情。 7.2.8.4 应通过大数据记录场馆用户、商户失信情况，分析信用状况，实行失信黑名单管理。 DB33/T 2305—2021

Embedding：输入句子的所有word是同时处理的，没有考 虑词的排序和位置信息，所以通过positional encoding来衡量word位置信息 注意力Attention 自注意力机制：使序列中的每个单词都能“关注”其他单词，包括自己 在内，以更好地理解上下文。（通过计算输入序列中每个位置与其他位置之间 的注意力权重，得到加权的位置向量作为输出） 多头注意力机制：多个独立计算的自注意力机制，将相同的输入映射到

2022 年最大的五个 transfomer 模型条件 .................................................7 图7： 各模型位于 LM 损失等高线图上的位置 ................................................... 7 图8： LaMDA 模型训练数据来源 ........................ Gopher，且其缩小的模型尺寸大 大降低了推理成本，并极大地促进了下游在较小硬件上的使用。 图6：2022 年最大的五个 transfomer 模型条件 图7：各模型位于 LM 损失等高线图上的位置 资料来源：DeepMind，国信证券经济研究所整理 资料来源：Sunyan’s Substack，国信证券经济研究所整理 因此，优质大模型的训练，高质量的大数据集是必要条件。目前主要的数据获取 终端部署具有必要性，轻量化技术优化模型 超低时延的智慧场景，终端部署具有必要性 云计算和边缘计算的主要区别在于处理所在的位置。边缘计算，处理发生在网络 边缘，更靠近数据源，而云计算，处理发生在数据中心。边缘计算是指在尽可能 靠近数据源或终端的地方捕获和处理数据。通过在数据源的物理位置附近放置服 务器或其他硬件来处理数据，在本地完成处理而不是在云端或集中式数据中心， 它能最大限度地减少延迟和数据传输成本，允许实时反馈和决策。

71—111 位次为后发县（市、 区）。 广西县域数字经济发展评估报告（2025 年） 6 值为 70.72。其中，16 个城市主城区位于全区第 1—30 名的 上游梯队，整体处于领先位置。南宁市青秀区（78.93）、玉林 市玉州区（74.35）、南宁市西乡塘区（73.03）稳定保持在全 区以及城市主城区中的前三名，与 2023 年位次持平。从分项 指数看，城市主城区的基础能力指数（71 34）、融合应用指数（69.98）、发展环境指数（71.31）四 个维度同样居于领先水平，但数据要素指数（68.83）在四类 功能区县中处于末尾水平。2024 年，南宁市江南区在保持全 区领先位置的基础上实现 6 个位次的跃升，其聚焦电子信息、 铝精深加工等主导产业，推动南宁产投江南智能制造产业园、 产投江南电子科技园项目等重大项目纷纷进驻3，出台电商人 才培训补贴、数字经济园区税收优惠等政策，吸引企业投资 个重点开发区的数字经济发展横向指数平均 值为 68.97。其中，10 个重点开发区位于全区第 1—30 名的 上游梯队，12 个重点开发区位于全区第 31—70 名的中游梯 队，整体处于中上游位置。南宁市横州市（71.24）、钦州市灵 71.78 71.34 69.98 68.83 71.31 基础能力 产业发展 融合应用 数据要素 发展环境 78.93 74