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、 BIM 、 物联网 ，形成城市及时空可视化的空间 平 台 ， 构建产业园的数字化世界。 能够集成大数据分 析平台进 行分析 , 并 形 成可视化的结果 进行 3D 展示 , 辅 助决策 对产业园的整体规 划、建筑、生态、 交通等领域进行模 拟 ，辅助相关部门 进行决策 可根据现场需要 ，集成 BIM 、 物联网、 GIS ，形成园区时空可视化平台（ CIM ）构建产业园的数字化

用。以人工智能为代表的数字技术成为新一轮科技革命的主导技术， 形成了以智能化系统为代表的新型劳动资料，智能传感设备、工业机 器人、云服务、工业互联网等数字化劳动资料，在算力、算法上所展 现出的高链接性、强渗透性、泛时空性，都是以往任何技术革命无可 比拟的，直接作用于数据这一新型劳动对象，实现了与生产各环节的 深度融合，推动生产要素快速流动和高效匹配。如果说工业革命拓展 了人类体力，通过大规模工厂化生产创造出海量物质财富，新一轮技 模式，为劳动者创造了更加广阔的就业空间。另一方面，数字技术打 破了劳动的时间和空间限制。劳动资料的数字化变革推动了劳动过程 展开的空间条件发生改变，传统工作借由远程办公、在线会议等手段 得以在更多时空形态下展开，促进企业降本增效，更为不同群体提供 了多元包容的劳动机会。同时，基于劳动空间的虚拟性和灵活性，数 字经济的劳动时间也呈现出相应的分散性特征，劳动者可以根据自身 情况弹性安排劳动时间 律，投入更多的数据要 素可以带动企业生产可能性边界加速扩展。一是数据要素具有非稀缺 新质生产力研究报告——从数字经济视角解读（2024 年） 21 性特点。数据可以由多个过程同时使用或跨时空使用，其价值并不会 随着使用量的增加而减少，也不会由于一条生产线的使用而阻断其他 生产线的应用，因此不适用传统生产要素边际产出降低的规律。二是 数据要素具有规模经济。企业的生产管理决策更多集中于前期是否进

中电信智能网络科技有限公司 中国电信集团有限公司 中国联合网络通信集团有限公司 中国信息通信科技集团有限公司 中国信息通信研究院 中国移动通信集团有限公司 中国移动通信有限公司研究院 浙江时空道宇科技有限公司 中信科移动通信技术股份有限公司 中信科智联科技有限公司 中兴通讯股份有限公司 中移（上海）信息通信科技有限公司 郑州信大捷安信息技术股份有限公司 编写组名单 专家组成员（按拼音排序） 级别自动驾 驶辅助的高精度融合感知和定位。切片以太网每设备节点的时钟同步 精度可达 5ns。PON 技术未来可与通感融合结合，利用光纤网络的高 23 精度时钟同步能力，实现车辆，路侧与云端的时空同步，辅助隧道， 地下停车场等 GPS/北斗信号弱环境下的定位。 (4) 重点发展方向 为支持上述目标实现，基础设施数据传输网络将围绕宽带保障、 低时延保障、网络可靠性保障、确定性网络、支持不同业务的软硬切

基于园区实景宏微观一体化、 地上地下一体化、室内外一体、 实时在线游览，对园区总体概 况、资产分布、安全状态一目 了 然 。 园区运营管理中心 (IOC) 运行态势决策驾驶舱 虚拟场景模式 ① 时空一体综合查询 园区实景游览 创新能力 ( 总 108 家 ) 创新能力分析 背 高 2 0 : 2 6 : 3 0 2017-12-30 知识产权类别 拥有产权企业占比

2021(16):40-42. [7] 汤恒 . 基于 SPNN 和 GNNWR 的碳排放预测模型研究 [D]. 南京邮电大学 ,2022. [8] 陆佳勤 , 甘信华 . 江苏省工业碳排放时空分异及减排策略 [J]. 资源与产业 ,2022,24(04):150- 156. [9] 吴翔 . 江苏省工业碳排放效率评价与情景模拟研究分析 [D]. 中国矿业大学 ,2022. [10]

方案会将特定场所内外划分为多个区域，当不同的顾客影像 被摄像头捕获后，视频 AI 计算盒会通过 AI 推理来进行快速 的人形识别，然后将顾客数据量化为投影在地板上的一个轨 迹点，再结合时间信息就可以得到连续且不包含敏感要素的 时空轨迹数据，来对客流进行下一步的统计分析。 数据经过边缘 AI 计算盒处理和量化后，会进一步送到云端的 SaaS 平台，经由开域集团解决方案在不同时间维度上，为用 户提供完备的转化分析能力，例如进店客流分析、平均停留

相关政策主要聚焦于建构产学研合作体系，以期使用 VR/AR 技术推进职业教育与产业融合发展。 但 VR 技术的大规模应用还存在不少挑战，需要推动技术架构的创新，以促 进 VR 教育教学常态化应用，如推动云控网联技术架构简化时空限制，推动算网 协同保障大宽带/低时延的网络传输，推动云-管-边-端分层协同，将 VR 教学带入 每一间教室，推动虚拟实验教学和虚拟仿真实训从小规模试点走向大规模常态化 应用。 3.2.2 基本组网

在线强化学习：在动态环境中实现分钟级策略更新 ➢ 人机协同决策：提供可解释的决策依据链 1.3.5 分类体系的交叉与融合 (1) 多模态混合型大模型 融合路径： ➢ 跨模态注意力机制：建立振动信号与热成像数据的时空关联 ➢ 统一表征空间：将文本工艺规范与设备运行数据对齐 ➢ 知识蒸馏桥梁：实现不同模态模型间的知识迁移 17 (2) 云边端协同型大模型 架构创新： ➢ 动态模型分片：根据网络状况自动分配计算负载 的复杂性，延缓了工业大模型的部署速度。 工业大模型需要整合多源、多模态数据，包括结构化数据（如生产记录）、 非结构化数据（如图像和视频）以及实时流数据（如传感器输出）。然而，这些 77 数据的采集频率、分辨率和时空一致性差异巨大，如何高效地对多源数据进行 清洗、对齐和融合，是工业大模型开发的重要挑战之一。例如，在智能制造中， 需要将设备的运行数据与生产计划、库存状态和市场需求等数据进行融合，以 实现全面

据，结合通过卫星获取的矢量风数 据，在经过卫星风能数据可用性验 证与数据校正后，形成相对比较完 整的风速数据集 优势：卫星数据弥补了气象数据成本高和经常出现缺失 或无效数据的缺点，同时气象数据也可以核实卫星数据 的可用性；高时空分辨率的卫星数据将大大提高风速数 据的精度 劣势：该方法仅适用于小尺度的研究，同时对卫星数据 要求较高 风能数据库引用法* 风能数据库引用法* ( ( Feng et al.，2020； Feng