四、各地公安指挥中心建设情况 / 27 五、指挥中心建设企业推荐 / 32 结语 / 40 目录 CONTENTS 2024-2025 中国指挥中心研究报告 1 引言 在当今快速变化的社会环境中，各类突发事件和复杂任务的应对能力成为衡量一个国家、一个城市乃至一 个组织管理水平的重要指标。指挥中心，作为应急响应、资源管理、决策制定和行动协调的核心枢纽，正逐渐 成为现代社会治理体系中不可或缺的关键组成部分。 或职能部门系统资源网络， 融合现有通信方式，实现通信手段的互联互通和统一调度等功能。通过对各级跨地区、跨部门之间的统一指挥 协调，实现对突发事件的统一部署、迅速处置和联合行动。其核心功能包括资源整合与调度、信息处理与分析、 跨部门协同指挥以及突发事件应对等。 在现行对于指挥中心的建设，没有统一的定义，没有统一的建设要求，甚至没有统一的验收标准。行业内 尚未形成明确的概念，仍然依赖于约定俗 绘和标注，实现信息共享和协同工作。 屏幕批示：指挥人员可以在屏幕上进行批示和标注，将决策信息及时传达给相关人员。 信息上报：实现信息的快速上报和传递，确保指挥中心及时了解现场情况。 事件上报：对发生的事件进行上报和记录，为后续的处理和分析提供依据。 预警发布：根据监测数据和分析结果，及时发布预警信息，提醒相关人员做好防范准备。 宣教视频：制作和播放宣传教育视频，提高公众的安全意识和应急能力。

人车轨迹 人员热力 视频监控 能效监测 资产可视 环境监测 设施状态 空间利用 对象布控 视频识别 智能控制 事件上报 事件处理 事件回溯 应急预案 应急指挥 资源联动 智能分析 智能诊断 决策支撑 设备管理 能耗预测 通行权限 资产共享 资产盘点 空间管理 状态全可视 事件全可控 业务全可靠 管控 中心 传感器 仪器仪表 现场控制系统 闸机 移动终端 大屏终端 智慧灯杆 报警器 摄像头 客户价值： 状态全可视：将交通枢纽数据进行统一分类和分析，实现交通枢纽 GIS 一张图管理，交通枢纽管理者可随时随地了解交通枢纽内人、事、 物的实时状态。 事件全可控：通过跨部门、跨区域、跨系统的协作，掌握全局态势，统一资源调度，实现事件快速响应和处置。 业务全可管：通过数据融合分析，提供管理预案，从被动响应走向主动管理，保障运营态势全局掌控。 数字交通枢纽方案 04 ——N 项应用 POL 预警区域进行确认及整改，变被动 应对为主动预防。 预警状态 正常状态 报警状态 交通枢纽物联设备超值报警或人工 报警后，采用 APP 或短信的方式通 知相关人员，同时启动相应预案， 指导事件的处理。平台记录事件处 理流程各节点数据信息，为预案的 优化提供支撑。 通过交通枢纽物联网，实时获取交 通枢纽各区域监测数据，如视频信 息、车辆信息等。平台基于业务需 求进行数据存储和可视化展示，使

触摸和键盘等）、不同的硬件能力（如内存差异和器件差异等），开发成本较高。因此，多端 开发能力的核心目标是降低多设备应用的开发成本。为了实现该目标，鸿蒙系统提供了以下 几个核心能力，支持多端 UI 适配，交互事件归一，设备能力抽象，帮助开发者降低开发与 维护成本，提高代码复用度。 17 1. 多端 UI 适配 不同设备屏幕尺寸、分辨率等存在差异，鸿蒙系统将对屏幕进行逻辑抽象，包括尺寸和 2. 交互事件归一 事件归一抽象：不同设备间的交互方式等存在差异，如触摸、键盘、鼠标、语音、手写 笔等，鸿蒙系统将不同设备的输入映射成归一交互事件，从而简化开发者适配逻辑。 以缩放交互为例，通过多指触控的张合来完成缩放动作，在多设备场景下，缩放交互会 出现多种不同的操作输入方式，如表 3-1 所示。为了让应用更容易的支持不同的交互方式， 鸿蒙系统提供归一的缩放交互事件。 表 3-1：缩放交互的规则 键+鼠 标滚轮交互 键盘 Ctrl 键+ “+/-”键交互 触控板双指捏合 交互 表冠旋转交互 上报事 件 触屏双指捏合 事件 按键+滚轮组合 事件 按键组合点击事件 触控板双指捏合 事件 表冠旋转事件 19 组件归一响应：当应用部署在不同设备上供用户使用时，需要支持多种 I/O 设备，界面 呈现出相应的状态为用户提供正

可观测性建设：一键故障诊断案例 当前一键故障诊断率达68%。 应用实例事件异常： 2023-03-XX XX:XX 应用实例所在主机CPU使用率过高引发故 障根因 Redis事件异常： 2022-08-XX XX:XX redis节点夯死，触发高可用，切换 master，大量流量进入导致redis性能下 降，上游应用大面积告警是故障根因 主机宕机事件导致lb异常： 2022-08-XX XX:XX lb所在主机宕机导致lb实例销毁重启服务 波动是故障根因 网络事件异常： 2022-03-XX XX:XX 交换机带宽使用率指标打满引起访问受限 是故障根因 ES事件异常： 2022-05-XX XX:XX es进程负载率突增导致上游服务连接超时 是故障根因 RDS事件异常： 2023-04-XX XX:XX rds慢sql突增导致节点状态异常是故障根 因 快立方内存数据库事件异常: 2023-02-XX XX:XX XX:XX 根因应用下游调用快立方告警异常是故障 根因 Oracle事件异常： 2023-02-XX XX:XX oracle会话数突增导致应用连接超时增多 是故障根因 GOPS 全球运维大会 2023 · 上海站 故障自愈 告警+故障诊断+自动化运维+应急能力，实现事件根因自动诊断，诊断结果结合故障知识树分析，自动完成应 用实例查杀、重启、扩容、组件主备切换、流量限流、磁盘清理等多种故障自愈场景，月均自愈作业执行

的 I C T 岗 位 与 技 能 07 同时，30%的组织将网络恢复与韧性强化列为优先事项，凸显出当前解决方案难以应对AI驱动系 统所带来风险的严峻现实。监管要求、治理需求的叠加，以及复杂攻击事件的频发，亟需网络安 全领域实现突破性创新，例如零信任框架、自动化响应机制，以及从设计之初就嵌入安全与恢复 机制的系统架构。 28%的组织正推进其核心应用的现代化，标志着企业软件领域的范式转变：AI助手与智能体正日 系统/解决方案架构师 �.IT系统管理员 7.操作系统工程师 网络安全 数据管理/分析 云计算 1.安全威胁漏洞分析师 2.红/蓝/紫队员 3.数字取证分析师 4.安全架构师/工程师 5.网络防御事件响应工程师 6.入侵检测/SOC分析师 1.数据科学家 2.云数据工程师 3.商业智能（BI）工程师 4.数据治理分析师 5.数据可视化工程师 6.数据分析师 7.数据架构师 8.数据库工程师 � �� �� � � � � � � � � � � � � � � � 安全威胁漏洞分析师 红/蓝/紫队员 数字取证分析师 安全架构师/工程师 网络防御事件响应工程师 入侵检测/SOC分析师 数据科学家 云数据工程师 商业智能（BI）工程师 数据治理分析师 数据可视化工程师 数据分析师 数据架构师 数据库工程师 云解决方案架构师 云数据工程师

智能电能表一次采集成功率 ...................... 19 5.2.7 时钟准确率 .................................... 20 5.2.8 用户停电事件研判准确率 ........................ 20 5.2.9 负控终端在线率 ................................ 21 5.2.10 负控终端指令执行成功率 4.7 识别率 （recognition rate, RR） 某一时间范围内，成功识别的事件数与实际发生的事件数的比 值，衡量智能识别功能的场景适应性。 4.8 准确率 （accuracy rate, AR） 某一时间范围内，成功识别的事件数与总识别的事件数的比值， 衡量事件智能识别的正确性。 配电网数字化评价指标-2025 4 5 评价内容 5 指标释义：自动研判的台区级低压停电事件数与实际统计的 台区级停电事件总数的比值。（统计周期：月度、年度） 计算方法按公式（22）。 100% PO LV PO LV T N RR N − − =  ……………（22） 式中： RRPO LV − ——低压停电自动研判识别率； NPO LV − ——自动研判的台区级低压停电事件数； T N ——人工录入与自动研判的台区级停电事件总数。

一键故障诊断 案例 Redis 事件异常： 2022-08-XX XX:XX redis 节点夯死，触发高可用，切换 master ，大量流量进入导致 redis 性能 下 降，上游应用大面积告警是故障根因 应用实例事件异常： 2023-03-XX XX:XX 应 用 实 例 所 在 主 机 CPU 使 用 率 过 高 引 发 故 障根因 ES 事件异常： 2022-05-XX XX:XX 是故障根因 快立方内存数据库事件异常 : 2023-02-XX XX:XX 根因应用下游调用快立方告警异常是故障 根因 网络事件异常： 2022-03-XX XX:XX 交换机 带宽使 用率指标打满引起访问受限 是故障根因 RDS 事件异常： 2023-04-XX XX:XX rds 慢 sql 突增导致节点状态异常是故障 根 因 Oracle 事件异常： 2023-02-XX 所在主机 宕机 导致 lb 实例销毁重启服 务 波动是故障根因 当前一键故障诊断率达 68% 。 沉淀 关联 告警 + 故障诊断 + 自动化运维 + 应急能力，实现事件根因自动诊断，诊断结果结合故障知识树分析，自动完 成应 用实例查杀、重启、扩容、组件主备切换、流量限流、磁盘清理等多种故障自愈场景，月均自愈作业执行 1000+ 次，自愈操作平均执行耗时 3s 内。

无障碍开发服务能力包括： ⚫ 无障碍状态查询：为应用提供无障碍服务开启状态、触摸浏览开启状态查询接口， 以便应用根据无障碍功能开启状态，更好的服务于障碍人群和障碍场景。 ⚫ 无障碍事件发送：为应用提供主动聚焦、主动朗读等无障碍事件发送接口，以便应 用结合业务场景，做到更好的无障碍体验。 2.1.3ArkData（方舟数据管理） ArkData （方舟数据管理）为开发者提供数据存储、数据管理和数据同步能力，比如 2.1.5ArkUI（方舟 UI 框架） ArkUI（方舟 UI 框架）为应用的 UI 开发提供了完整的基础设施，包括简洁的 UI 语法、 丰富的 UI 功能（组件、布局、动画以及交互事件），以及实时界面预览工具等，可以支持 开发者进行可视化界面开发。 针对不同的应用场景及技术背景，方舟 UI 框架提供了两种开发范式，分别是基于 ArkTS 的声明式开发范式（简称“声明式开发范式”）和兼容 续活动，可能会造成设备耗电快、用户界面卡顿等现象。为了降低设备耗电速度、保障用户 使用流畅度，系统会对退至后台的应用进行管控，包括进程挂起（即系统不再为应用进程分 配 CPU 资源，同时对应的公共事件等不再发给应用进程）和进程终止。 ⚫ 应用退至后台一小段时间（由系统定义），应用进程会被挂起。 ⚫ 应用退至后台，在后台被访问一小段时间（由系统定义）后，应用进程会被挂起。 ⚫ 资源不足

制造领域安全管理体系（参考） 为支撑储能产业的全球化发展与极致安全追求，需全面构建体系化的供应链 Safety 工程能力，将安全管控前置并嵌 入供应链的每一个环节，以实现供应链 0 Safety 事件的目标。需做以下关键动作： 供应领域安全管理体系 6.4 运输前需完成产品包装验证，确保抗冲击与防漏电能力。运输过程中，采用专用设备与实时监控，避免不当操作。 仓储管理则需控制温度、湿度，防止 R-MAP）。产品安全等级由事故严重等级和事故的发生概率两个维度进行评估，如图 14 所示： 为精准评估不同事故严重等级的发生概率，构建了基于仿真和建模的通用安全分级量化概率评估。该模型包含模型输入， 主模型（核心安全事件建模和危害演化与消减建模）和模型输出三部分，如图 15 所示： 基于储能事故严重程度及相应的事故发生概率，将储能产品安全等级分为 A（不可接受）、B（风险缓解）、C（可接受） 三个等级，并明确了各等级对应的失效概率要求。其中，A 失效模式库、运行数据库等多维度数据，为评估 提供全面数据支撑。 核心安全事件建模：核心安全事件指可能引发不同严重等级危害的热、电类失效事件，如电芯内短路、绝缘失效、 过充等。 图 14 储能系统安全风险地图 (R-Map) 19 危害演化与消减建模：通过事件树分析（ETA）完成建模，明确不同核心事件到危害事件的演化路径及对应概率； 结合系统设计方案，量化主动安全防护与被动安全防护措施对风险概率的消减有效性。

.......................................................................................88 4.3.2 安全事件响应机制............................................................................................... 系统还实施了定期 的安全审计和漏洞扫描，以及严格的访问控制和日志记录机制。所 有数据访问行为都会被详细记录，并在检测到异常时自动触发警 报。此外，系统还支持数据备份和灾难恢复功能，确保在发生安全 事件或硬件故障时，数据能够迅速恢复，避免数据丢失。  数据加密：采用 AES-256 加密标准，确保数据在传输和存储 过程中的安全性。  身份验证：引入双因素认证和生物识别技术，增加未经授权访 k 可以实 时分析患者的健康数据，为医生提供精准的诊断支持。例 如，DeepSeek 能够处理来自可穿戴设备的连续监测数据，如心 率、血压、血糖水平等，及时发现异常并预警，从而减少突发健康 事件的风险。 此外，DeepSeek 技术还可以通过语音识别和自然语言处理功 能，帮助医生远程与患者进行沟通。患者可以通过智能终端设备， 如智能手机或平板，与医生进行视频咨询，DeepSeek 能够实时转