降低生产成本......................................................................................43 3.3 提升产品质量......................................................................................45 3.4 实现生产过程优化 设备数据.....................................................................................55 4.1.3 质量数据.....................................................................................57 4.2 数据采集工具与技术 6.2 质量控制与预测................................................................................112 6.2.1 质量检测智能化.......................................................................114 6.2.2 产品质量预测模型.

...................... 15 2.1 施工项目质量控制措施 .................................................. 18 2.2 安装工程质量达优的保证措施 ........................................... 司的各 项优势和修建过类似工程的丰富经验，以质量为中心，强化管理，以一流的技术、一流 的服务，创名牌精品工程、用户满意工程，使质量体系得以有效运行。本工程指导方针 是： 狠抓质量、工期、安全以及文明施工的目标管理。 对工程所用的材料、构配件、机械设备进行优化配置。 对项目管理人员采取优化组合。 项目所需资金实行专款专用。 强化工程质量的过程控制和监督管理。 4 积极推广新技术、新工艺。 积极推广新技术、新工艺。 合理有效地降低工程造价和业主投资。 工程从开工到竣工直至维修服务全过程按 ISO9001 质量体系运行。 “ ” 强化文明施工管理，创 文明安全工地 。 1.1.2 施工设计总体原则 1）先进性与成熟性相平衡原则 在保持技术超前的同时，应用检验成熟的技术，保证系统的可靠性 2）标准化与规范性原则 按国国标和行业化标准等技术规范和标准贯穿整个设计和施工。 3）规范化和制度化

3.2 标注工具选择.............................................................................38 2.3.3 标注质量控制.............................................................................40 2.4 数据存储与管理..... ......................................................................................166 7.2.1 数据质量验收标准...................................................................168 7.2.2 模型性能验收标准......... 训练已成为推动智能化应用落地的核心环节。本项目旨在构建一套 完整的数据处理与模型训练方案，以满足企业在复杂场景下的智能 化需求。项目通过对多源异构数据的采集、清洗、标注和结构化处 理，打造高质量的知识库，为后续的 AI 模型训练提供坚实的基 础。同时，结合先进的深度学习技术和规模化计算资源，设计高效 的模型训练流程，确保模型在准确性、泛化能力和计算效率方面达 到预期目标。项目的实施将涵盖以下关键步骤：

作， 降低了整个产业的竞争力 。例如， 在 新能源汽车电池材 料产业链中， 上游原材料供应商与下游 电池制造商之间因数 据共享不及时， 导致原材料供应与生 产需求脱节， 影响了电 池的生产进度和质量。 1.2 可信数据空间对新材料产业的重要意义 可信数据空间为破解新材料产业发展困境提供了创新性的 解决方案， 具有不可估量的重要价值 。它能够对实验数 据、 模拟计算数据 、产业应用数据等各类数据进行全面整合， 潜在应用价值的材料配方和制备工艺， 缩短 研发周期 。在产 业应用阶段， 企业通过共享产业应用数 据， 能够及时洞察市 场需求的变化趋势， 获取产品在实际 应用中的反馈信息， 进 而调整生产策略， 提高产品质量和 市场适应性， 加速新材料 的产业化进程。 此外， 可信数据空间能够促进新材料产业链上下游企业之 间 的深度协同创新 。通过建立安全 、高效的数据共享与协 同机 制， 实现多级材料供应商数据的实时共享， 、高效的新材料数据空间 ， 实现新材料领域多源数据的深度融合与广泛共享 。以数 据驱 动为核心， 全面促进新材料研发创新和产业应用， 显 著提升 新材料产业链的整体竞争力， 为推动新材料产业迈 向高质量 发展新阶段提供坚实支撑。 2.2 具体目标 2.2.1 数据融合与共享 整合实验数据 、模拟计算数据 、产业应用数据等多源数据 ， 制定涵盖数据采集 、存储 、传输 、处理等全流程的统一数据

1 数据质量管理......................................................................................52 4.1.1 数据清洗与预处理......................................................................54 4.1.2 数据质量评估标准 年我国数字经济规模已达 31.3 万亿元，占 GDP 的比重超过三分之一，而数据作为数字经济的核心要素，其价值潜 力尚未得到充分挖掘。政府部门在促进数据共享方面面临诸多困 境，例如数据孤岛现象、数据质量良莠不齐、保护数据隐私的法规 不健全等。因此，省级可信数据空间的建设不仅能促进数据的整合 与共享，也能提升政府服务能力和社会各界对数据的信任。 省级可信数据空间的构建需要多方参与的协同机制，包括政 以强化数据的可信性及可追溯性，为用户提供更安全、更透明的数 据交互环境。 在具体实施层面，省级可信数据空间的构建应当基于以下几个 方面的考虑： 1. 数据资源梳理：对省内各类数据资源进行全面梳理，明确数据 来源、类型、质量、使用范围等关键信息，为后续的数据整合 和共享打下基础。 2. 数据标准化：制定统一的数据标准和接口规范，以便于不同部 门和领域之间的数据互通与共享。 3. 数据安全保障：建立完善的数据安全管理机制，对数据的存

.........................................................................................60 5.1 空气质量监测................................................................................................. .....................................................................................77 6.2 案例二：水体质量评估................................................................................................. 数据整合与处理：通过构建统一的数据平台，整合来自不同源 的数据，包括空气质量监测、土壤检测、生态卫星遥感等。 2. 模型训练与优化：基于整合后的数据，采用多模态 AI 大模型 进行训练，优化模型参数，提升其在生态环境监测中的准确性 和可靠性。 3. 实时监测与预警：利用训练好的模型，开发实时监测系统，能 够实时分析数据，发出环境质量报警，快速反应。 4. 生态决策支持：通过 AI 分析的结果，提供科学的决策支持，

涉及到多条独立的产业链，以网 状呈现。 两大主题 : 智慧工厂 智能制造 三项集成：横向 纵向 端到端 智能制造示意图 CAD PLM MPS MRP APS MES 在线检测设备 设备管理 全程质量追溯 车间实时监控 WMS 客户协同平台 个性化定制 获取客户定制化信息 将信息共享给设计中 心 客户 自动设备 机器人 传感器 PLC 边缘计算 SCADA 通信协议 云计算 ... 供应商协同 材料分析 SRM 协同 采购跟踪 研发管理 ERP BOM 开发新品 项目管理 成果管理 标准管理 品质 ERP 检验报告 品质改善 检验记录 品质分析 质量追溯 管理规范 生产进度 设备产能 综合分析 ERP 成品汇报 工序汇报 ERP 成品进出库 原辅料进出库 高效便捷 条码管理 智能仓储 避免失误 财务 管理 与 ERP XRKJ 工厂管理现状—信息流示意图 设备 ERP 人 信息 信息 工单信息 工入库信息 领料信息 BOM 信息 信息 生产数量 设备状态 设备 OEE 设备 CPS 工单进度 质量追溯 损耗分析 绩效分析 XRKJ 企业管理现状—严重的信息孤岛 企业与上 下游孤岛 系统与系 统的孤岛 部门与部 门的孤岛 人与系统 / 现场孤 岛 系统与设 备的孤岛 金蝶提供

局。数据作为我国第五大生产要素，其价值释放的深度与广度，直接决定了人工智能产 “ ” “ ” 业从 感知智能 向 认知智能 跃迁的新高度。当前全球数据总量虽呈指数级增长（2023 年突破 175ZB）， 但高质量语料尤其是中文语料严重匮乏，实际流通率却不足 5%。数据 “ ” 产业面临 不敢共享、不愿共享、不能共享 的困局如同无形枷锁禁锢着 AI 创新的步伐。 比如医疗数据因隐私顾虑难以赋能疾病预测模型，工业数据因竞争壁垒阻碍供应链协 术、工具的堆砌，而是 制度规则、技术架构、生态系统三位一体协同的创新范式，将成为全域数字化转型的核 心数字底座。 随着人工智能技术指数级增长，生产型 AI 场景 “ 爆发式应用，大模型对高质量数据的 饥 ” 渴需求 进一步放大了可信数据空间的价值。本白皮书结合新技术的理解与创新实践的 探索，梳理可信数据空间与 AI 协同发展的技术路径、制度框 架与实践蓝图，提出 AI 可 信数 结合自身特点探索数据空间建设模式。截至 2024 年， 全球已建成超过 200 个可信数据空间，覆盖工业、医 疗、金融、能源、农业、交通等多个领域，实现了数据 的安全可信流通与价值共创，成为数字经济高质量发 展的关键基础设施。 欧盟是国际数据空间建设的先行者，其发展模式以 联邦式去中心化为核心。欧盟通过《欧洲数据战略》、 《数据治理法案》、《数据法案》等政策文件，强调数 据主权、多方协同治理和标准化，GDPR（通用数据

元数据治理 ....................................................... 18 TDSA/A-001-2025 8.3.4 数据质量管理 ..................................................... 18 8.3.5 数据脱敏处理 ......................... ............... 20 8.5.2 数据产品封装技术 ................................................. 20 8.5.3 数据产品质量保障 ................................................. 21 8.5.4 数据产品安全检测 ........................... .................. 21 8.6.2 可信交付协议与机制 ............................................... 22 8.6.3 服务质量控制 ..................................................... 22 8.7 数据价值评估与生命周期管理 ...................

程的全局智能化，将制 造装备从数字一代跃升 为智能一代。统筹骨干 企业集成应用创新，中 小型企业普及应用，将 智 能 化 运 用 到 整 个 制 造 生产链中。 创新能力不足制约制造业向高质量阶段发展，需以并行模式融 合网络化、数字化与智能化手段进行升级 中 国 建国初期，开始进行包括 工业化在内的“四化建 设” , 重点在重工业、军 工等方面发力 改革开放以后实行联产承 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、高端供给不足、创新能力不适应高质量发展要求等诸多挑战。从全球工业革命的演变历程来看，我国尚处于工业化升级的进程当中，需要 工业 2.0 、工业 3.0 与工业 4.0 “ 并行式”发展。 第四次工业革命 3.23% 3.72% 3.69% 3.61% 4.46 4.69 3.19 2019 2020 6% 制造业人工智能行业应用发展图谱及 行业应用案例 制造行业 AI 心竞争力与质量，实现可持续发展 制造行业是我国加快建设现代化产业体系的重要支撑，增强制造行业全价值链条数智化能力，全面提升智能制造整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，