1 农业大数据技术应用与思考 内 容 一、大数据、农业大数据的概念 二、农业进入大数据时代 三、农业大数据的关键技术 四、大数据技术在农业中的应用 五、存在的问题和未来展望 一、大数据、农业大数据的概念  大数据（ big data ），指无法在一定时间范围内用常规软件工具 进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强 的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的 的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的 信息资产。目前，大数据企业达到了 8900 多家，大数据产业规模总 量超过 1100 亿元。 资料来源：中国电子信息产业研究院、中商产业研究院  农业大数据是指在现代农业生产、经营、管理等各种活动中形成的， 具有潜在价值的、海量的、活的数据。一切与农业相关的数据，涉及 农业生产、经营、管理和服务的方方面面。农业领域的诸多问题，如 土壤治理、病虫害预测与防治、农业结构调整、粮食安全、农副产品 土壤治理、病虫害预测与防治、农业结构调整、粮食安全、农副产品 消费等等，都可通过大数据的应用进行预测和改善。 2018 数博会来了！要放假啦？ 以“数化万物 智在融合”为主题的 2018 中国国际大数据产业博览会 将于 2018 年 5 月 26 日至 29 日在贵阳举行，数博会作为全球首个大 数据主题博览会，已在贵阳连续成功举办了三届。 除了放假，本届博览会的几大看点： 1.“ 同期两会”：即在举办数博会的同时，同期举办中

..........10 （一）设备边缘层提供物联设备接入和边缘计算能力 ...... 10 （二）资源层提供底层基础设施支撑能力 .................12 （三）平台层提供基于数据模型贯通的技术服务能力 ...... 14 （四）应用层提供场景化解决方案服务能力 .............. 16 四、工业互联网赋能能源化工行业作用价值 .............. 17 ......................31 1 一、工业互联网发展现状 （一）工业互联网的内涵与意义 近年来，数字经济浪潮席卷全球，新一轮产业变革蓬勃兴 起，以未来网络、数字孪生、大数据、人工智能等为代表的新 一代信息技术与工业技术加速融合，在一定程度上颠覆了传统 的生产和商业运营模式。各工业大国凭借各自在信息技术领域 的领先优势，加快实施一系列针对传统工业数字化转型升级的 架构采用垂直耦合的模式，易导致数据碎片化、 信息孤岛化、技术异构化，负责不同业务环节或流程的子系统 间彼此孤立，无法满足新形势下企业统筹规划、决策优化、高 效管理及敏捷响应等新需求。在此背景下，以泛在互联、全面 感知、智能优化、安全稳固为特征的工业互联网应运而生。工 业互联网作为全新工业生态、关键基础设施和新型应用模式， 通过新兴信息技术构建“人-机-物”的全面互联，基于规模化 数据、先进算力与智能化算法，实现海量工业数据的实时采集、

组长 张平文 中国科学院院士、武汉大学校长、大数据分析与应用技术国家工程实验室主任 理论工作组 指数工作组 王鑫河 谭 成 李 铮 朱 莹 周 妍 宋 洁 王 娟 黄 卓 崇 滨 李昊林 尹 上 邱泽奇 乔天宇 冉从敬 周 鼎 黎梦娜 张子琪 曾 雯 王蕴仪 张子逸 数据工作组 黄 晶 汪书含 宋伟祎 李宜函 高嘉音 杨 琪 郑雅文 李 楠 丁 天 廖艺敏 易延坤 何青蔓 清华大学互联网产业研究院副研究员、研究主管 李红娟 云栖指数 阿里云智能集团副总裁、市场营销总裁 刘湘雯 数据流通指数 北京大学大数据分析与应用技术国家工程实验室特聘研究员 徐克付 政府新基建项目投资指数 北京明树数据科技有限公司总经理 肖光睿 数字政策指数 北京北大英华科技有限公司（北大法宝）总经理 赵晓海 数字人力指数 北京大学大数据分析与应用技术国家工程实验室特聘副研究员 张 一 AI 开发者指数 百度 AI 北京大学数字金融研究中心副主任、教授 沈 艳 数字政府发展指数 清华大学社会科学学院副院长、长聘教授 孟天广 乡村数字治理指数 北京大学政府管理学院、公共治理研究所研究员 刘 伦 大数据产业发展指数 北京大数据研究院院长助理 程 超 人工智能产业发展指数 中关村数智人工智能产业联盟副理事长、秘书长 贾 昊 数字低空经济指数 武汉大学数字生态与治理研究中心主任 冉从敬 企业数字化转型指数

请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 2025年02月18日 证券研究报告 | 数据中心电力设备专题 行业研究 · 行业专题 电力设备新能源 · 电网设备 投资评级：优于大市 人工智能推动算力需求爆发，电力设备迎来成长新赛道 证券分析师：王蔚祺 证券分析师：王晓声 证券分析师：袁阳 证券分析师：李全 010-88005313 010-88005231 0755-22940078 S0980520080003 S0980523050002 S0980524030002 S0980524070002 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 摘要 u 人工智能迎来应用拐点，23-28年数据中心新增IT负载CAGR高达24% 算力是数字经济时代的核心生产力，是继热力、电力之后重要的新生产力。2020年以来全球大模型快速发展迭代，以DeepSeek为代表的开源模型大幅降低AI门槛，根据 Analysis，2023年全球数据中心IT负载规模约为49GW，预计 2028年达到140GW，23-28年CAGR高达24%；其中，AI负载有望达到80-85GW，五年时间增长约20倍。AI革命背景下，全球主要云服务商资本开支快速放量，美国四大云厂2025年资本开支预计超过3100亿美元，同比增长43%；国 内以字节跳动、阿里、腾讯为代表的头部互联网企业纷纷加大数据中心基建力度。 u 数据中心配套电力设备容

生产煤矿重点提升基础网络、数据中心、感知系统、智能装 备、机器人等建设，重点建设远程操控系统、无人驾驶系统、远 程运维系统、综合管控系统等，实现开采环境数字化、剥采装备 智能化、生产过程遥控化、信息传输网络化和经营管理信息化。 新建露天矿应高起点建设信息基础设施，构建露天矿信息传输、 处理、存储平台和集中管控体系，开采过程实现远程智能控制， 建设露天煤矿智能化综合管控平台，实现基于大数据分析、云计 感知、智能控制、智能管理与智能决策，主要工艺环节、主要操作 岗位及重要设备实现智能无人操控，建成安全、节能、环保的智能 化选煤厂。 二、煤矿智能化总体设计 智能化煤矿将人工智能、工业互联网、云计算、大数据、机 器人、智能装备等与现代煤炭开发技术进行深入融合，形成全面 感知、实时互联、分析决策、自主学习、动态预测、协同控制的 智能系统，实现煤矿开拓、采掘（剥）、运输、通风、洗选、安 全保障、经 设与升级改 造方案，明确智能化煤矿建设的总体架构、技术路径、主要任务 与目标。 智能化煤矿应基于工业互联网平台的建设思路，采用一套标 准体系、构建一张全面感知网络、建设一条高速数据传输通道、 形成一个大数据应用中心，面向不同业务部门实现按需服务。井 工煤矿、露天煤矿开展智能化建设可参考图 1 所示技术架构。 4 图 1 智能化建设参考技术架构 （一）井工煤矿智能化总体设计 1

动化行业变革提速。麦肯锡从自动化延 展性、自我组织、数据分析、数字化技术 栈、数字化工人、生态融合和商业模式 七个维度分析智能制造行业发展情况。 我们认为，到2030年，中国、日韩和西欧 等先进制造市场有望率先实现自动化革 命。这些市场中的领先企业，将通过多 种颠覆性技术、新业务模式、云的广泛 使用以及具备集中性和高适应性平台的 半开放生态系统，打造由高阶数据分析 和软件驱动、AI高度赋能的生产环境。 届时，高价值且可延展的自动化技术将 届时，高价值且可延展的自动化技术将 全面应用于端到端业务流程，智能工厂 具备完全集成的IT/OT技术栈，无处不 在的高阶数据分析成为新常态，基于标 准化解决方案的半开放式平台生态应用 普遍，数字化集成和AI赋能的人机结合 运营模式全面实现，大幅提升制造行业 生产效率。 中国高度重视智能制造和工业自动化 发展。国务院、工信部、发改委、科技 部等有关部门陆续出台了一系列政策鼓 励和支持行业发展。《“十四五”智能制 励和支持行业发展。《“十四五”智能制 造发展规划》提出推进智能制造的总 体路径是：立足制造本质，紧扣智能特 征，以工艺、装备为核心，以数据为基 础，依托制造单元、车间、工厂、供应链 等载体，构建虚实融合、知识驱动、动 态优化、安全高效、绿色低碳的智能制 造系统，推动制造业实现数字化转型、 网络化协同、智能化变革。到2025年， 规模以上制造业企业大部分实现数字 化网络化，重点行业骨干企业初步应用 智能化。到2035年，规模以上制造业企

安全的必然选择。在全球迈向绿色低碳发展的趋势中，构建以 高比例新能源接入为核心的新型能源体系至关重要。要实现碳 达峰、碳中和目标，传统能源生产和消费模式的转型势在必 行。与此同时，随着人工智能、物联网等新兴技术的快速应 用，以及数据中心、智算中心等新型算力基础设施的兴起，能 源体系面临前所未有的高效化、多样化与低碳化需求，能源的 供给与管理方式亟待创新。在此背景下，党的二十大报告提 出“加快规划建设新型能源体系”的战略部署，通过提高可再 等的部署作为起 步阶段（2021-2025）支持电网升级的重点举措之一。在数据 层面，完善数据治理框架成为多国一致努力的方向。根据《欧 洲数据战略》，欧盟委员会将建立敏捷数据治理方法以适应数 据开放共享的需求，同时构建包括能源数据在内的9个欧洲数 据空间，以促进各领域的数据应用。韩国也提出构建能源运营 大数据平台，以加速能源领域重点技术的研发。此外，在电力 系统数字化场景中，电力消费者越来越受到重视。欧盟计划通 战略演进。在国家数字化战略的引领下，能源领域已成为技 术创新和应用的先锋。2022年1月发布的《“十四五”现代能 源体系规划》中明确了数字化和智能化在能源产业升级中的 核心地位，倡导利用人工智能、云计算、区块链、物联网和 大数据等前沿技术实现能源系统的全环节智能协同。2023年 相继发布的《数字中国建设整体布局规划》和《关于加快推 进能源数字化智能化发展的若干意见》强调了能源等关键领 域加速数字技术革新的重要性，指出数字化智能化技术在推

安全的必然选择。在全球迈向绿色低碳发展的趋势中，构建以 高比例新能源接入为核心的新型能源体系至关重要。要实现碳 达峰、碳中和目标，传统能源生产和消费模式的转型势在必 行。与此同时，随着人工智能、物联网等新兴技术的快速应 用，以及数据中心、智算中心等新型算力基础设施的兴起，能 源体系面临前所未有的高效化、多样化与低碳化需求，能源的 供给与管理方式亟待创新。在此背景下，党的二十大报告提 出“加快规划建设新型能源体系”的战略部署，通过提高可再 等的部署作为起 步阶段（2021-2025）支持电网升级的重点举措之一。在数据 层面，完善数据治理框架成为多国一致努力的方向。根据《欧 洲数据战略》，欧盟委员会将建立敏捷数据治理方法以适应数 据开放共享的需求，同时构建包括能源数据在内的9个欧洲数 据空间，以促进各领域的数据应用。韩国也提出构建能源运营 大数据平台，以加速能源领域重点技术的研发。此外，在电力 系统数字化场景中，电力消费者越来越受到重视。欧盟计划通 战略演进。在国家数字化战略的引领下，能源领域已成为技 术创新和应用的先锋。2022年1月发布的《“十四五”现代能 源体系规划》中明确了数字化和智能化在能源产业升级中的 核心地位，倡导利用人工智能、云计算、区块链、物联网和 大数据等前沿技术实现能源系统的全环节智能协同。2023年 相继发布的《数字中国建设整体布局规划》和《关于加快推 进能源数字化智能化发展的若干意见》强调了能源等关键领 域加速数字技术革新的重要性，指出数字化智能化技术在推

回收和放散几大过程。 能源管理系统 EMS（Ener- gy Management System）是企业信息化系统的一个重要组 成部分。 企业能源管理系统就是在生产过程中对电、 煤 气、 天然气等能耗数据进行采集、 存储、 查询、 统计和 分析， 提供企业能耗统计、 能源消耗计划等管理。 重型装备制造企业是一家大型锻铸件制造企业， 生 产流程包括冶铸， 锻造， 热处理， 机加工等。 能源消耗 计量设备、 计量数据、 能耗统计、 能源消耗预测进行管理。 1 系统设计 1.1 系统设计思想 （1）能源消耗统计。 本系统以能耗设备为统计单位， 对能耗设备基础数据进行统计分析， 可以实现车间、 能 源介质、 设备等统计对象在任意（年、季、月、日）时间单 位内的能耗统计， 进行图表和表格输出。 搭建好数据库 后， 建立部门车间、 能源介质、 设备， 计量数据等数据 表， 并创建表与表之间的关系。 并创建表与表之间的关系。 然后通过编写程序进行 能源介质、 设备、 计量数据的查询、 增删改等操作， 并 进行能耗统计。 所有操作都是通过触发控件事件， 在事 件里按不同条件情况写好查询语句和操作步骤， 然后在 数据库执行查询计算， 增删改等操作， 并在界面上展示 出来。 C# 和 SQL Server 数据库的交互通过 ADO.NET 实 现。 （2）能源消耗预测。 在能耗统计基础上可以进行能源