传感数据相对单一；对 获取的数据还需进行手 工统计和分析；缺乏智 能化的数据管理和分析 平台；不能做到灾害预 警和应对联动。 传感数据多样；集传感、 存储、分析、联动与一 体；实现远程监测和控 制；智能数据处理；多 样化报警方式。 随着传感器、智能移动设备、互联网等的发展， 数据呈现爆炸式增长。 2. 农业的新变化 数据无处不在 数据无时不有 数据无物不生 数据无人不感 农 数据治理：事前管理、科学决策 数据创新  资源配置：精准化、智能化、高 效化 三、农业大数据的关键技术 农业大数据的发展对传统的数据处理 技术体系提出了巨大的挑战，需要我们在 数据采集、数据标准、数据处理、数据分 析、数据展现等方面做全新的技术升级。 实时性 精准性 全面性 系统性 规范性 1. 数据精准获取技术 19 可穿戴式的信息获取技术 可植入、可嵌入式数据获取技术 的良好平台，也是农业信息分析等学科研究的重要载体。农业监测预 警空间 建有中国农产品监测预警系统、中国农业监测预警数据库系统、在线 会商系 统等多套应用系统及先进硬件支撑环境。 5. 大数据处理应用于生产决策  农业物联网区域试验工程扎实推进，取得重要阶段性成 效，总结推广了 426 项农业物联网软硬件产品、技术和 模式。通过实时获取的大数据，开展即时化的决策支 持。  在

接入接口。边缘计算为设备边缘层提供数据处理与分析能力， 与云计算相互补充有效解决传统云计算模式下的数据传输延迟、 带宽瓶颈以及隐私安全等问题。边缘计算节点接收物联网系统 收集的数据，并利用节点管理平台对边缘节点进行监控与管理， 确保边缘计算体系的稳定运行。节点侧的智能模型开展数据处 理和分析工作，并将数据上传至轻量数据湖，对关键数据进行 存储与管理，降低了数据传输的延迟与成本，提升了数据处理 的效率与准确性，为实时决策与智能控制提供了支持。 的效率与准确性，为实时决策与智能控制提供了支持。 设备边缘层与云侧、端侧设备协同工作，构成工业互联网 的完整生态体系。在此体系中，云端作为数据处理与分析的中 心，负责存储大量数据、运行各类算法以及提供全局优化决策； 设备边缘层则负责实时处理和分析靠近数据源的关键数据，减 轻云端的负担，同时确保数据的实时性与准确性；端侧设备作 为数据采集与反馈控制的终端，通过物联网技术与边缘计算层 12 紧密 图 6 工业互联网赋能能源化工行业体系架构—应用层 四、工业互联网赋能能源化工行业作用价值 （一）基于平台化的新型研发设计创新范式 通过工业互联网强大的数据存储能力、云计算资源和高效 的数据处理技术，推动能源化工行业研发设计创新的全面升级。 通过统一的工业互联网技术体系，依托数字化协同平台，聚合 不同领域的研发资源与知识，打破传统研发模式中的部门壁垒 和地域限制，实现跨行业、跨学科、跨部门的信息共享，实现

叉的聚类主题，对于没有聚类主题覆盖的学科，按照关键词进行定制检索和挖掘，最终筛选得到 9 个领域 734 个备选研究热点（包括相似和不相似主题），如表 1.3 所示。 1.1.3 研究前沿确定与解读 与论文数据处理挖掘同步，领域专家基于专业背景知识 , 并结合其他综合性科技情报信息，如科技动态、 科技政策、新闻报道等进行分析判断，提出工程研究前沿问题，并将其融入前沿确定的每个阶段。 在数据对接阶段，图书 开发前沿 名称，得到每个学科组的备选工程开发前沿。同时，为避免遗漏新兴的或交叉的前沿，领域专家重视专利 地图中低频次、关联性较低的离群技术点的研判。 1.2.3 开发前沿确定与解读 在专利数据处理与挖掘的同时，领域专家基于专业背景知识 , 并结合其他综合情报信息，如产业动态、 科技政策、新闻报道等进行分析判断，提出开发前沿问题，并将其融入前沿确定的每个阶段。 在数据对接阶段，图书情报专 用。借助数字孪生跨时空的特性，船舶数字孪生系统可以更快、更全、更优地监控、分析、预测、优化、 控制物理船舶。船舶数字孪生系统相关技术包括船舶全要素感知技术、虚拟船舶模型构建与迭代技术、船 舶孪生数据处理与管理技术、智能化船舶应用开发与服务技术、虚实船舶通信交互技术等。围绕船舶全生 命周期，目前相关研究主要集中在数字孪生驱动的船舶设计、建造、故障预测与健康管理、运营管理等。 未来具体的技术发展

系统、MES 系统以及 LIMS 数据库等基础上建 立高炉大数据云平台，将原来高炉系统中纷繁复杂 的信息进行整合优化，实现大数据的统一采集、分 析和处理，并在云端大数据的存储、数据分类和数 边缘数据处理 工业系统及信息安全防护 消费者、开发人员、企业单位等 工业通信协议解析 工业设备接入 边缘层 基础 设施层 平台层 应用层 工业数据采集 ... ... 高性能服务器 大规模存储设备 象 百余个、信息立方体 24 个、各分厂数据存储对象 19 个的信息整合。可以细化为对企业销售管理、采 购管理、生产管理、库存管理、财务和费用管理等 功能 [9]。基于 SAP 进程对大量数据处理，可以快速 稳定完成数据的批量处理任务。将分布式存储、大 数据计算架构和数据存储相结合的技术目前已经渗 透到钢铁企业这种大体量企业中，合理构建数据仓 库是创建企业设备智能化管理模式的重要途径

8 中化工业互联网平台 全面连接、深度感知、微服务嵌入、服务石化应用 IOT 虚拟网关 IOT 通信 AI行为 识别引擎 IOT规则 引擎… ELT 中间件 9 设备接入、大数据处理、人工智能算法助力石化装备AI管理 物联网 平台 物联网 平台 物联网 平台 物联网 平台 设备 接入 的能力 中化工业 互联网 深度 赋能 大 数据 处理能力 物联网 平台

点任务。2021 年，国家发展改革委等四部门联合印发了《能源领域 5G 应用实施方案》，在智能煤矿板块提出建设煤矿井上井下 5G 网络基 础系统，搭建智能化煤矿融合管控平台、企业云平台和大数据处理中 心等基础设施，打造“云-边-端”的矿山工业互联网体系架构。2023 年，工业和信息化部、应急管理部、国家矿山安全监察局等 17 部门 联合发布《“机器人+”应用行动实施方案》，要求推动研制矿山机 3. 智能云计算数据中心逐步发挥“数据+AI”赋能作用。基础 设施方面，构建了服务器虚拟化、存储虚拟化、网络虚拟化技术和云 计算管理全面融合的云计算模式数据中心，有效实现资源集约化建设。 数据处理与分析方面，推动“统一数据标准、统一技术架构、统一系 统平台”，打通煤矿生产、管理、安全、自动化控制等众多“烟囱” 系统，实现各系统数据统一接入数据湖、数据资产深度沉淀，为数据 分析提供来源 年来国家大力推 进人工智能技术快速发展，2025 年政府工作报告提出“人工智能+” 战略，部署深化中央企业“AI+”专项行动，ChatGPT、DeepSeek 等大 语言模型凭借高效的多模态数据处理能力、强大的工业场景适应性和 可扩展性，为传统产业实现智能化转型升级奠定了坚实的技术基础。 当前，煤炭行业技术装备的智能化还主要基于工业自动化的架构，相 较于通用人工智能的发展水平存在较大的滞后性，现有煤矿智能化技

符合要求或功能的 1 处扣 2 分。 数据处理 设备 ① 子系统上位机釆用工控机或服务器，CPU 不小 于六核心，具备双千兆以太网接口；信息釆集数 据库服务器釆用硬冗余或服务器虚拟化软冗余配 置；应用服务器采用虚拟化实例布置于服务器虚 拟化的硬件资源池中。 8 查现场和资料。不 符合要求或功能的 1 处扣 2 分。 ② 移动端数据处理设备应具有 MA 认证，具备无 线通信功能，移动终端具备不少于

目、发展源网荷储协同的智能微电网等具体任务，旨在通过数 字化手段提升电力系统的灵活性和智能化水平。展望未来， 数字技术在能源领域的应用将不断深化，不仅优化能源管理 流程，更将通过其强大的数据处理和分析能力，为能源系统 注入智慧，推动跨行业融合，引领能源系统形态的革新。 图 1：全球多国相继制定能源数字化战略 来源：远景智能，德勤，《数字驱动、智慧引领：迈向未来的新型电力系统》 主要经济体 “分散孤立”向“一体协同”转变，驱 动生产全要素效能提升。 电力智能物联技术（AIoT） 电力智能物联技术（AIoT）将机器学习、深度学习、自然语言 处理等AI技术整合到传统物联网中，对传感器采集的海量数据 进行大规模数据处理和分析，使物联网技术突破的监测感知的 范畴，具备更高效的自动化决策以及预测、预警能力。 泛在电力物联网在海量分散的电力设备之间建立联结，支持对 源网荷储各个环节运行状态的全面感知和动态交互，为电力系 重要的角色，它是推动电力系统向数字化、智能 化转型的关键力量。这种融合不仅涉及到技术层 面的深度合作，还涉及到管理、运营和战略等多 个层面的协同发展。IT-OT-ET融合通过整合信息 技术（IT）的数据处理能力和运营技术（OT）的 实时控制能力，以及能源技术（ET）的专业领域 知识，可以大幅提升电力系统的运行效率和灵活 性。这种融合使得电力系统能够更好地应对新能 源的波动性和不确定性，通过更精准的功率预测

目、发展源网荷储协同的智能微电网等具体任务，旨在通过数 字化手段提升电力系统的灵活性和智能化水平。展望未来， 数字技术在能源领域的应用将不断深化，不仅优化能源管理 流程，更将通过其强大的数据处理和分析能力，为能源系统 注入智慧，推动跨行业融合，引领能源系统形态的革新。 图 1：全球多国相继制定能源数字化战略 来源：远景智能，德勤，《数字驱动、智慧引领：迈向未来的新型电力系统》 主要经济体 “分散孤立”向“一体协同”转变，驱 动生产全要素效能提升。 电力智能物联技术（AIoT） 电力智能物联技术（AIoT）将机器学习、深度学习、自然语言 处理等AI技术整合到传统物联网中，对传感器采集的海量数据 进行大规模数据处理和分析，使物联网技术突破的监测感知的 范畴，具备更高效的自动化决策以及预测、预警能力。 泛在电力物联网在海量分散的电力设备之间建立联结，支持对 源网荷储各个环节运行状态的全面感知和动态交互，为电力系 重要的角色，它是推动电力系统向数字化、智能 化转型的关键力量。这种融合不仅涉及到技术层 面的深度合作，还涉及到管理、运营和战略等多 个层面的协同发展。IT-OT-ET融合通过整合信息 技术（IT）的数据处理能力和运营技术（OT）的 实时控制能力，以及能源技术（ET）的专业领域 知识，可以大幅提升电力系统的运行效率和灵活 性。这种融合使得电力系统能够更好地应对新能 源的波动性和不确定性，通过更精准的功率预测

控、数据有效性分析、环境监测数据应用、污染源监管等功能的开发上有较强优势；另一种是软件 行业的企业，这类企业并不从事环保相关行业，根据不同行业不同类型的客户需求提供相应的软件 开发，一般在办公系统、文件生成及流转、界面优化、数据处理等方面更具优势。 • 运营服务的盈利模式 – 由于运营服务相关的考核标准、现场监督监察的要求基本一致，行业的工作内容也基本相同，通过 对环境监测系统提供日常巡检、定期校准、试剂更换、设备养护的专业维护和运营管理服务获取收