大数据技术与农业领域的深入耦合，将对我国的 农业市场监测预警、智慧农业生产管理、和农业国家 宏观管理决策带来前所未有的变化！ 农业监测预警是现代农业稳定发展的最重要基础之一 产量 形成 产销 流通 产品 消费 信息流揭示 过程模拟 预警与调控 物 联 网 现代 农业 大 数 据 1. 农产品市场监测预警 --- 发现市场风险 《中国农业云大数据》、《中国网络菜市场》两大项目的云数据电  中国农产品监测预警模型（ CAMES ）整体模型框架已经形成  气象数据（ 1960 年以来的全国 2000 多个站点的气象数据）  经济分县统计数据（ 1980 年以来 2862 多个县区 190 个指标数据）  实时监测数据 ( 农信采采集的 106 种日度农产品价格 )  国家统计数据（ 1949 年以来，产量、面积、总产品、投入等 ) 4. 搭建农业监测预警研究空间 是中国农科院信息所农业信息学科建设和发展的集中体现。是在 线协商 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

固定 2 岗位全部实现无人值守作业，形成基于综合管控平台的智能一体 化管控；对于中东部矿区等建设基础较薄弱的生产煤矿，重点进 行基础信息系统、机械化+智能化的采掘系统、重大安全隐患的智 能预警系统、智能安全监测系统等建设，实现减人、增安、提效； 对于云贵基地的煤矿，应尽快实施智能化改造，重点进行危险、 繁重岗位机器人替代，提升矿井本质安全水平。新建煤矿应先行 开展煤矿智能化顶层设计，采用先进生产工艺、技术与装备，全 。 液压支架自适应支护系统：工作面液压支架具备远程控制、自动 补液、自动反冲洗、自动喷雾降尘功能，实现自动移架、推溜，鼓励 利用高度检测、姿态感知、上窜下滑控制、工作面直线度调直、压力 超前预警、群组协同控制、自动超前跟机支护、顶板状态实时感知、 煤壁片帮预测、伸缩梁（护帮板）防碰撞、智能供液等技术手段，实 现液压支架的智能控制。放顶煤液压支架采用割煤智能化结合自动放 煤或人工辅助干 采用带式输送机进行主煤流运输的矿井，主煤流系统中带式 输送机应具备单机自动控制、多机协同联动、远程集中控制、煤 量自动平衡、粉尘浓度检测和自动喷雾降尘、运行工况检测及故 障智能预警等功能。鼓励应用基于 AI 煤量智能识别、人员违规作 业智能监测、大块煤/堆煤/异物识别与预警等功能，实现带式输送 机的智能运输。 采用立井箕斗进行煤炭提升的矿井，提升系统具备提升速度、 提升重量等智能监测功能，具备智能装载与卸载功能，且能够与

9 查现场和资料。不符合要 求或功能的 1 处扣 3 分。 割煤系统 ③ 采煤机具备与支架防碰撞功能。 3 查现场和资料。不符合要 求或功能的 1 处扣 3 分。 ④ 采煤机具备故障诊断与预警功能。 3 查现场和资料。不符合要 求或功能的 1 处扣 1 分。 项目 名称 基本要求 标准 分值 评分方法 得分 支护系统 ① 液压支架采用电液控制系统，具备支架伸/ 缩高度、压力、倾角等支护状态监测功能，跟 查现场和资料。不符合要 求或功能的 1 处扣 2 分。 ③ 综放支架具备自动放煤或人工辅助放煤功 能。 3 查现场和资料。不符合要 求或功能的 1 处扣 3 分。 ④ 具备自动补液、支护状态监测与预警功能。 9 查现场和资料”不符合要 求或功能的 1 处扣 3 分。 运输系统 ① 刮板输送机采用智能变频调速控制，具备煤 量监测功能和机尾链条自动张紧功能，并与采 煤机进行智能联动。 10 査现场和资料。不符合要 求或功能的 1 处扣 3 分。 ④ 具备设备智能故障诊断、预测与预警功能。 3 查现场和资料。不符合要 求或功能的 1 处扣 3 分。 合计：得分+加分= 5.主运输系统 矿井应建设完善的煤炭运输系统，采用带式输送机进行煤炭 运输，运输系统应具备运量、带速、温度、跑偏、撕裂等智能监 测、预警与保护功能，单条带式输送机实现智能无人运输，多条 带式输送机之间应实现智能联动控制，实现煤流输送系统各带式

... 32 （七）矿井通风智能化向无人本安自主化方向迈进 .......... 33 （八）供电智能化向数字低碳方向发展 .................... 34 （九）煤矿灾害预警向多模态智能防控方向迈进 ............ 35 （十）煤矿大模型向通专融合的高价值场景驱动发展 ........ 36 （十一）煤矿机器人向具身智能方向发展 ........... 机器人发展的 指导意见》，要求加强煤矿等重点场景安全生产、应急处置机器人研 制与应用，重点研制针对井工矿透水、火灾、瓦斯、顶板冒落等事故 的高效救援机器人，以及针对露天矿滑坡、坍塌类事故的监测预警机 器人等。2024 年，工业和信息化部等 12 部门联合发布了《5G 规模化 应用“扬帆”行动升级方案》，要求推进 5G+智能矿山建设，加快 5G 远程掘进、远程综采、无人矿卡等场景规模推广，推动 推动国产操作系统工业化应用。中国中煤 14 处煤矿开展“5G+”智能 化煤矿建设，30 处煤矿应用了 63 台机器人，井上下固定场所基本实 7 现无人值守，灾害严重矿井全面建设灾害大数据融合分析与智能监测 预警平台，形成了煤矿智能化“6+7+N”示范体系。中国煤炭科工集 团牵头开展 67 项智能化“卡脖子”技术专项攻关，突破 100 余项核 心技术装备，主导编制煤矿智能化技术标准 120 余项，引领行业智能

抄表管理系统 – 短距离无线抄表系统 – 消防栓管理系统 – 化验室水质管理系统 – 移动信息化平台 – SCADA 云平台解决方案 – 应急调度解决方案 – 管网建模解决方案 – 渗漏预警系统解决方案 – 智慧农村供水 – 供水分区计量管理系统 – 物联户表集抄系统 • 智慧排水 – 排水 / 污水泵站远程监控系统 – 智慧排水系统 – 污水排气阀溢漏监控系统 – 低洼点水位综合监控系统 智慧环保的构成：一套管理平台、两个系统工程和三套运营机制 – 一套管理平台：业务和地理信息系统结合起来，实现“一张图”管理运行模式，建立智慧环保管理平台 – 两个系统工程：水、气、土壤、污染源和风险场在线监测预警系统和应急决策支持系统两个工程 – 三套运营机制：基础数据收集与挖掘、业务应用集成与共享、平台运行与维护三套运行机制 • 智慧环保可实现功能：环保监测、环保决策和系列衍生产品 – 环保监测：部门协 • 环保数据与安全领域：犯罪预测、智能预警… 10 环保大数据是其中的核心资源 11 生态环境大数据和智慧环保信息化应用企业，可提供的所有方案 解决方案 政府 智慧环保 智慧环保系统解决方 案 生态环境大数据 环境数据中心 生态环境大数据 生态环境智慧决策 空气质量预报预警及 决策支持系统 水环境数据分析一张 图系统 水环境预警处置及应 交管控系统 土壤环境管理信息系

气行业绿色低碳发展以及构建数字能源生态系统中的关键作 用。这一规划的发布标志着中国能源战略正向智能化和自动 化的深层次发展迈进，旨在通过新一代信息技术，如人工智 能、云计算、区块链、物联网和大数据，实现能源系统的高 效预测、预警、联合调度和远程控制。2024年7月，随着《加 快构建新型电力系统行动方案（2024—2027年）》的发布， 新型电力系统的建设目标被进一步细化。该方案围绕“清洁 低碳、安全充裕、经济高效、供需协同、灵活智能”的总体 设备状态感知与风险预警： 清洁能源电站、储能电站等基础设施投资巨大，运行状态随气 象变化、调度指令等因素频繁变化，随之带来安全性问题。特 别是电化学储能等设施存在一定风险性，一旦出现故障不仅 会造成经济损失，甚至会造成严重安全事故。因此需要基于数 智化技术实时感知储能系统自身运行状态、环境参数及电网信 息，确保设备安全稳定运行；进而基于积累的历史运行数据， 在出现异常时及时预警，识别原因，规避风险。 信息加以训练，打造出具备适配于电力调度、巡检、交易等行 业特色场景的思维链能力的专业大模型。电力AI大模型在语言 模型、深度学习等算法加持下，可成为具备理解和推理能力的 中枢平台，并集成其他各类可用工具，全面赋能预测、预警、 诊断、调度、交易等业务场景；同时，电力AI大模型可基于自 身的学习能力，在应用中自主优化迭代，持续提升预测精度和 泛化能力，促进电力系统智能化水平快速跃升。 在功率预测方面，AI大模型基于设备历史运行工况、气象条

气行业绿色低碳发展以及构建数字能源生态系统中的关键作 用。这一规划的发布标志着中国能源战略正向智能化和自动 化的深层次发展迈进，旨在通过新一代信息技术，如人工智 能、云计算、区块链、物联网和大数据，实现能源系统的高 效预测、预警、联合调度和远程控制。2024年7月，随着《加 快构建新型电力系统行动方案（2024—2027年）》的发布， 新型电力系统的建设目标被进一步细化。该方案围绕“清洁 低碳、安全充裕、经济高效、供需协同、灵活智能”的总体 设备状态感知与风险预警： 清洁能源电站、储能电站等基础设施投资巨大，运行状态随气 象变化、调度指令等因素频繁变化，随之带来安全性问题。特 别是电化学储能等设施存在一定风险性，一旦出现故障不仅 会造成经济损失，甚至会造成严重安全事故。因此需要基于数 智化技术实时感知储能系统自身运行状态、环境参数及电网信 息，确保设备安全稳定运行；进而基于积累的历史运行数据， 在出现异常时及时预警，识别原因，规避风险。 信息加以训练，打造出具备适配于电力调度、巡检、交易等行 业特色场景的思维链能力的专业大模型。电力AI大模型在语言 模型、深度学习等算法加持下，可成为具备理解和推理能力的 中枢平台，并集成其他各类可用工具，全面赋能预测、预警、 诊断、调度、交易等业务场景；同时，电力AI大模型可基于自 身的学习能力，在应用中自主优化迭代，持续提升预测精度和 泛化能力，促进电力系统智能化水平快速跃升。 在功率预测方面，AI大模型基于设备历史运行工况、气象条

石化装备AI管理—数据核心流程 人工智能、大数据智慧发力，智能诊断及定位，精准预测 • 用大数据分析代替破坏性实验，得到设备的 生命曲线，获取充足的正样本； • 用人工智能方法定位设备的工况和趋势预警； • 采集数据源：机组转速、轴向振动、径向振 动、温度、流量、压力等。 用户数据 数据预处理 特征探索 机器学习建模 模型评估 批量/实时诊断 数据预处理 历史数据 实时数据 特征提取 Mobile PC端产品 PC 中化泉州石化 高温油泵在线智能诊断系统 19 石化装备AI管理在炼厂的实践 石化装备AI管理为企业带来的价值输出 把数据转化成知识 让知识创造价值 设备故障准确预警，减少 非正常停机提高生产运行 安全性 优化备件管理，降低库存， 备件管理更有针对性 降低设备能耗，为能耗降低 提供基础 提高设备智能化管理水平， 减少相应人力成本投入

（4）无人舰艇集群感知与协同控制技术 无人舰艇集群感知与协同控制技术通过多种传感器和通信网络，获取并分析环境信息，设计控制策略， 开发软硬件系统，完成广域全天候高强度任务，广泛应用于海洋设施巡检、海上应急搜救和海洋战略通 道巡逻预警等领域。尽管已有一些理论研究成果，但仍面临数据低质性、弱相关，目标识不全、辨不清， 无人舰艇走不直、控不稳等核心难题。无人舰艇集群在复杂海洋环境中难以实现广域监视，感知实体关 系信息时获取难度大 从信息获取到动态响应的全流程、全方位智能化支持。其既具备常态化周期监测中的全域态势感知能 力，又能实现自然灾害、极端天气、区域冲突等突发事件的触发式即时响应，为国防安全、侦察监视、 资源勘探、灾害预警、生态保护等军民领域提供实时且精准的信息保障，是支撑体系聚能、系统赋能、 应用释能的核心技术。 主要技术方向包括：① 多域多模遥感数据获取——利用光学、雷达、超声等成像与非成像探测体制， 获取空、天、地、海高质量多源数据；② 139 第六章 土木、水利与建筑工程前沿 全球工程前沿 Engineering Fronts 发的暴雨洪涝灾害风险评价研究，研发多平台、多模式集合预报预警方法；提出城市洪涝“拦 – 蓄 – 疏 – 排” 协同防御方法，构建从灾前预警到灾后恢复的城市洪涝全链条调控体系。 “变化环境下流域极端洪旱致灾机理与风险调控”的核心论文有 151 篇，核心论文的篇均被引频次为 47.92（表 6.

等的部署，使企业能够在经营管理中获得更 强的智慧决策支撑。一是强化数据共享和综合分析，应用人工 智能技术对企业内部的生产数据、市场趋势、供应链状况等进 行实时监控和深度分析，提供动态感知、预测预警和快速响应 的能力，根据历史数据和当前环境自动调整优化策略，持续改 19 进预测模型的准确性。二是助力企业更精准地识别潜在风险和 机会，实现跨部门协同优化和策略自动调整，在复杂的商业环 境 通过智能物联网实时感知污染物排放浓度、能源消耗、设 备运行等关键数据，精准识别潜在的环境风险和安全隐患，及 时采取预防措施，避免事故发生。通过自动化检测与数据分析， 使 HSE 管理摆脱人工检查的依赖，实现实时反馈和智能预警， 提高生产的本质安全水平和环境管理的精准度。将能源及碳排 放优化融入生产经营管理，不仅提升企业应对复杂环境挑战的 20 能力，还推动 HSE 管理模式的创新，实现行业的绿色低碳可持 续发展。 数据融合与仿 真，形成可视化模型，对关键设备、结构状态及环境参数进行 持续监测，使运维管理从静态巡检转向动态预测，基于实时采 22 集的运行数据，结合人工智能分析和历史趋势对潜在风险进行 预警，提高设备维护的前瞻性和精准性。远程运维则依托云边 协同计算，实现专家在线诊断、智能工单调度与远程故障处置， 降低现场作业频次，提高维护效率。国家管网集团上线工程一 体化管控平台，实现对管网工程建设全链条、全流程、全生命