Security Level: 华为国土空间规划解决方案 主打胶片 Huawei Confidential 2 01 自然资源政策及趋势 02 国土空间基础信息平台解决方案 03 自然资源厅建设建议 目录 Huawei Confidential 3 自然资源管理职能的变化： 大调查、大确权、大监管、大规划、大保护、大修复 大调查、大确权 大规划 大保护、大修复 大监管 土地 矿产 “一张图” “一个平台” 三大应用体系：调查评价、政务 服务、监管决策 Huawei Confidential 12 自然资源一张网： 纵横互联，安全高效 自然资源国家级云中心由自然资 源部机关主中心、地调分中心、测绘 分中心、海洋分中心构成，与重庆备 份中心通过专线互联，并有条件地集 成国家政务内网与政务外网的公共政 务云服务，适当使用有安全保障的社 会公共云服务，构成自然资源基础设 心（可选） 外网区 涉密网 业务网 外网区 涉密网 业务网 外网区 涉密网 业务网 国 省 市 县 地调分中心 海洋分中心 测绘分中心 土地分中心 遥感分中心 林草分中心 自然资源部机关主 中心 Huawei Confidential 13 自然资源一张网：安全隔离，整合统一 土地、地质、矿产、海洋、测绘地理信息及所属单位的近20 套网络等基础设施资源，最终形成纵向包含四张子网络的“一张网”。

JAVA 等应用的漏 洞打开入口 迂回攻击下属单位，进 入内网后绕道攻击总部 目标 对内部员工发动邮件、 即时通讯的钓鱼攻击接 入内网 控制域控、堡垒机、云 平台、单点登录等系统 以点打面 使用弱口令、密码复用、 密码猜测攻击获取权限 攻击核心主机获取重要 系统权限 利用第三方运维、内部 违规员工非法外联入侵 专网 攻击第三方，利用第三 方接入网络攻击目标单 位 搜索多网卡主机、 4A 系 统、网闸等设备纵向渗 透 攻击供应链，挖掘漏洞 或利用已分配权限进入 内网 攻击手机 App 、微信小 程序等移动应用获取权 限 发现堡垒机漏洞，通过对集控系统的控制 实现以点打面 堡垒机漏洞 攻击者获取邮件账号权限，潜伏并查看邮 件中明文发送的敏感信息，也可利用管理 员账号或者领导账号发起钓鱼邮件 同权利用 攻防演练中出现的实际案例，说明攻击战法的隐蔽和难以防范的特性 防守服务内容 防护梳理 实战对抗 理论推演 梳理防护目标：核心目标、 重点目标、 DMZ 区暴露 设备、安全防护设备等； 梳理安全防线：第一道防 线网络边界，第二道防线 应用系统，第三道防线主 机，第四道防线控制系统； 梳理隔离措施 : 网络访 问控制明细；应用访问控 制明细；不同网络是否有 违规外联通道；梳理对外 提 供服务的资产 清单；集权类系统访问控

直接与系统连接； 2. 制造状态实时反馈到 MES ； 3. 核心业务流程已经全面 数字化并连接 1. 传感器可以实时捕获全 流程信息； 2. PLM 与 ERP 、 MES 、 WMS 、 LIMS 全面打 通实现数据统一； 3. 通过知识模型进行机理 推理分析 1. 大数据云平台成为系统 的核心； 2. 大数据云平台与 ERP 、 MES 、 WMS 等系统实 现并行建设、数据同 步； 3. 设计与制造实时协同； 自动质量判定 • 质量全程追溯 • 产品售后服务 • 设备利用及维护管理 • 连接设备及参数控制 • MRP 降低在制品库存 • APS 提升设备的 OEE • MES 即时控生产进度 • 主数据标准化 • 打破信息孤岛 • 设备产线集成 • 基于双模 IT • 安全灵活开放 ＋ Management Reconfiguration Digital Transformation 台 凭证  Ａ核算体系  a 核算组织  主账簿 凭证  Ａ核算体系  a 核算组织  主账簿 凭证  Ａ核算体系  a 核算组织  副账簿 凭证  Ａ核算体系  a 核算组织  副账簿 凭证  Ｂ核算体系  a 核算组织  主账簿 凭证  Ｂ核算体系  a 核算组织  主账簿 凭证  Ｂ核算体系  a 核算组织 

世界制造大国 与世界同步，提出《中国 制造 2025 战略》 , 增加 传统制造业附加值，提升 制造业发展核心竞争力， 将体现信息技术与制造技 术深度融合的数字化与智 能制造作为今后发展的主 线，实现制造业转型升级， 从制造大国向制造强国转 变 中国制造业细分领域众多，行业间数字化基础差距较大且需求各异，在制造业由高增速向高质量发展过程中，我国制造业仍然面临低端供给过 剩、 体水平与实力当务之急。 同时，制造行业在 IT 与数字化等基础设施建设方面，尤其是面临不同行业、不同类型与规模企业的能力不均衡，相应地，制造行业数智化 升级也就面临更大挑战，需要政府、行业链主企业以及科技企业共同以生态搭建协同运营等方式，来加速推动制造行业数智化升级与 AI 应 用 落 地 。 人工智能在推动制造行业数智化转型过程中的核心价值 · 通过自动化实现制造行业常规流程和任务，提高生产和运营效率 方面智能化协调产 品制造的研发、设计、生产、服务等全生命周期内的各项工程活动，并集成 价值链上链主企业和相关合作企业的所有终端和用户端，以此在价值网络中 实现不同主体之间的合作、协同与共享。 系统集成创新 生产技术创新 从“以产品为中心”向“以用户为中心”的转变是产业模式创新的内核，主 要是 从生产型制造向服务型制造的转变。通过深度学习和数据分析，人工智 能 提供更全面、精准的用户洞察，使智能工厂能够构建更智能化、自适应的

18 会议纪要 功能模块化 迭代高效化 南方电网公司大模型底座建设情况 大瓦特 典型能力示意 EPICT 力 力 信息通信 新望电力原统建说 力 册 电 主声 2024 年 数增照能断灌 纠错 引擎 语音 引擎 智能问答 制度查询 组件接口化 输电 配电 变电 · >10G 级别综合数据网通信带宽，全面支持 IPV6 访 问 · 打 造 5 G+ 数字电网示范工程 构 建 数 据 共 享 共 用 的 流 通 设 施 · 模型即服务 (MaS) 人工智能创新平台，对外提供算力、数据和模型服务 · 通过可信数据空间建设为能源数据中心提供安全可信的数据流通环境 打 造 可 信 可 控 的 安 全 设 施 建设数据安全全路径监测和隐私计算，实现数据流动“可视、可知、可 T 核心基础软硬件自主可控计算底 南方电网公司全面布局“ 3+1+X” 数据中心建设，推进电力算力一体化协同，积极融入全国一体化算力网 算力与电力形成相互支撑、协同发展的新态势。 电 网 主 网 架 输电线路长度 配电线路长度 变 电 站 配电台区 27.8 万公里 350 万公里 9000+ 100 万 + 3 个中大型超强算力数据中心 1 个国际数据中心节点，

触发 组件 客商 信息 管理人 客商 信息 使用人 大数据 编码库 分子公司 ERP系统二 分子公司 ERP系统三 数据交换形式1数据流程分析 业务系统 主数据服务总线 主数据流程管理平台 申报请求 申报请求处理 申报请求响应 反馈信息处理 流程启动请求 提交唯一性及正确性 属性 接收处理返回编码，保存 至本系统数据库。 使用唯一性属性在正式数据中检索 审批完成后，如审批通过，返 回正式码；如审批打回，返回 打回意见。 服务总线根据系统注册信息向 相关系统进行推送。 接收数据后，若为正常通 过，则将本系统临时码更 新为正式码； 若为审批打回，则将打回 意见通知操作者，根据打 回意见修改数据后重新进 行申报提交。 场景样例2  某集团，下属20家分公司，10余家控 股子公司  集团总公司对于分公司完全集中控制， 管理系统均为统一采购，生产系统独 立采购 接入系统档案改造建议 ID 名称 属性 A000001 康泰克 颗粒物 集团大数据对象 业务档案数据对象(运营大数据,系统共享数据) ID(操作码) 名称 主ID 属性 进货地区 RRR0005003 康泰克 A000001 颗粒物 上海 5.5 RRR0005004 康泰克 A000001 颗粒物 北京 5.6 业务单据

138000 140000 60 岁及以上人口比 例 1 智能医疗概述 我国共有医疗卫生机构 989,403 个，其中以基层医疗卫生机构（包括社区卫生服务中心（站）、乡镇卫生院、村卫生院、门 诊部为 主，约占总体的 94% ；而医院（包括综合医院、中医医院、专科医院）仅 28,261 个，约占总体的 2.9% ；另外专业公 共卫生机构 （疾病预防控制中心、专科疾病防治院（所 / 站）、妇幼保健院（所 业务模式：前期 to B 为主，向 京东到家、 360 健康、妙健康、 健一网等医药电商及及老百姓大 药房等线下药店开放“自测用药” 系 统接口，使自测用药服务迅 速扩散，同时优化算法模型，为 后期主打 to C 模式培养用户使 用习惯，升级产品。 随着数据的积累， 人工不进行干预， 算法将不断优化 智能系统 （核心算法） 人工干预下输入疾 病和用药相关数据， 形成初步智能系统 提供病历结构化服务的公司，未来在保险与药品行业也存在较大盈利空间，例如帮助保险公司发现并减少过度医疗行为，帮助药企监控新产品 的安全性等； 全科室的算法模型 模型接入和全院数据录入仅需 5 天，精准度打 90% 以上 服务进入医院 病历数据的录入是由医院 人员来完 成，保障医院核 心资产的安全性 数据训练 优化模型 2 典型应用场景  场景描述及发展环境：分级诊疗，就是要按照疾病的轻、

的机器人取 代人眼对产品进行识别和检测，机器视觉系统能够识别产品的形状、 颜色、二维码、字符等，可以取代人眼对产品进行外观、尺寸、材质 等方面的检测并进行分类和原料追溯，由此发展出检测机器人、打标 机器人等。二是语音类，搭载行业知识库甚至大语言模型的机器人能 够按照人类的指示完成任务，成为快速部署机器人、决策辅助机器人。 推理决策模型使得机器人“能学习”提高自主性和适应性。一是 操作 40%、25%和 22% （图 3）。 11 图 3“人工智能+机器人”应用场景分布 1、生产操作：从操作精度提升到自适应学习 生产操作类应用占比接近 40%，是应用最为普遍的领域。原因主 要有包括以下两点：一是企业对效率的需求提升，“机器取代人”最 早出现在生产过程中的重复性、封闭性的操作场景中，在多个行业已 经实现了大规模应用，在市场效率竞争和小批量柔性生产趋势下，企 业普 ，智能化调 17 节冲压模式；特斯拉上海工厂压铸车间利用人工智能分析系统，对压 铸工艺参数实现全面的数据统计，并进行参数波动报警功能。 另外，人形机器人在工业场景中的应用探索集中在汽车领域。主 要存在三点原因：一是人形机器人与自动驾驶存在大量技术共性，汽 车厂商在机器视觉、机器学习、传感器融合、决策算法等多个领域的 技术和人才积累，可以快速迁移到人形机器人领域。二是汽车厂商在 供应

产品接入DeepSeek，以其深 度思考模式升级产品AI能力，已于旗舰机开启灰度测试并将陆续上线免费智能教育 功能；新发布AI学习应用“随时问”，由自研九章大模型与DeepSeek大模型联合 支持，主打一站式智能化教育。围绕DeepSeek，学而思的AI教育布局呈现出双协 同、生态化特点： 1、突破单一模型局限，将教育垂类大模型与DeepSeek深度融合，结合DeepSeek 拆解复杂问题和语言