气象数据处理与应用.................................................................................... 2 2、 地理数据处理与应用..................................................................................13 3、 3DTiles ” 闭环自治，成为产业智能化升级的核心引擎。 （一）复杂数据处理与孪生场景应用 数字孪生技术的核心在于对多源异构数据的深度融合与智能解析，其应用场景的拓展 高度依赖于复杂数据的高效处理能力。地理数据处理通过整合 DEM、LiDAR 等数据，构 建高精度三维地质模型，结合 AI 算法实现地质灾害动态模拟（如滑坡预警、洪水淹没分 析），并应用于水利工程优化与城市规划决策。例如，黄河流域通过无人机测深技术实时 要求 加深，对于准确生成和可视化呈现气象数据提出了更高的技术要求，尤其是通过等高线图 和卫星云图的形式呈现。 等高线图为专业人士提供了一种直观理解地形复杂性的方法，同时在评估气象条件对 特定地理区域的影响方面也展现出无可替代的价值。它使得风向、温度分布以及其他关键 气象参数能够基于地形特征进行精确分析，从而支持更加精准的环境预测与规划决策。卫 数字孪生世界企业联盟 DTWEA 数字孪生世界白皮书(2025)

打造深入人心的 HRSSC 品牌 以下规划建设蓝图选取自佩信集团为某大型集团客户提供的咨询及 HRSSC 的 IT 系统设计开发案例，该客户在中国境内管理的员工规模在 10 万人以上，工作地 点遍 布全国多个地理分区。 按照整体规划、分期实施、由点及面的原则，将该项目分为起步期、发展期、成熟期 3 个阶段，试点服务范围包括集团总部、某区域分公司和子公司，以及部分专 业职能子公司，覆盖 5000 多人规 从提升数字化水平的发展主线来看， HRSSC 总部与集团总部临 近 可 能 会 越 来 越 重 要 。 随 着 远 程 办 公 和 线 上 服 务 成 熟 普 及， HRSSC 单个分支网点服务覆盖的地理范围可以进一步扩大， 分支网点的数 量有望减少。 HRSSC 在中国境内选址的主要影响因 素 26 佩信集团 团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 字 化 HRSSC 的 规 划 建 设 在 5 个 问 题 上 与 过 去 不 同 。 关 于 办 公 地 点 选 址， HRSSC 的总部与集团总部临近可能会越来越重要，单个分支网点服务覆盖 的地理范围也 会进一步扩大；关于数据存储方案的选择，本地部署、公有云、 私有云 3 者之间 目前没有明显的优劣势；关于运营成本，由集团承担仍会是主 流，允许业务单元 不接受本集团 HRSSC 服务的市场化模式可能会减少；关于

地域 判定 评判标准 跨国 唯一条件 50% 以上的工作地点所覆盖的地理范围是：其它国家或地区 全国 唯一条件 50% 以上的工作地点所覆盖的地理范围是：全国 区域 唯一条件 50% 以上的工作地点所覆盖的地理范围是：本地级本地以外 ( 华东、华南、西南、华北 ) 本地 唯一条件 50% 以上的工作地点所覆盖的地理范围是：本地 全球标杆 中国智慧 岗位价值评估步骤 全球标杆 中国智慧

的应用案例与操作指南。 ❍ 跨学科性：涵盖语文、数学、英语、科学、艺术设计、音乐、历史、编程等多 个学科，培养跨学科应用思维。 ❍ 案例丰富：通过真实案例展示AI在教育中的实践效果，让读者更直观地理解技 术应用。 ❍ 操作性强：配有详细的操作步骤和指导，帮助读者快速上手并应用于实际教 学。 本书不仅能为读者提供前沿的知识与实用的工具，还可成为读者探索AIGC（人工 智能生成内容）世界的助手 深度学习能够通过学习大量数据自动提 取特征，GAN（生成对抗网络）、CLIP（对比语言图像预训练模型）、Transformer 等技术的出现和融合，为AIGC提供了强大的技术支撑，使得机器能够更准确地理解 和生成内容。 8 随着深度学习、大数据、云计算和边缘计算等技术的快速发展，以及预训练模型和 多模态技术的突破，AI开始能够生成更复杂、更自然的文本、图像、音频和视频内 容。特别是以GPT系列 更 加高效和准确的知识获取方式。AI时代的“知”还包含通过先进的信息技术和智能 化手段，对海量数据进行挖掘、分析、整合和提炼，从而获得的深刻洞察和精准预 16 测。这种“知”不仅能够帮助我们更好地理解世界，还能够指导我们的决策和行 动，推动社会、经济和文化的进步。 （2）AI时代的“识” 与“知”相对应，“识”在AI时代也有了新的内涵。传统的“识”主要强调个体的 主观认知和理解，但在AI时

有所差异。例如，丰田在美国、欧洲和日本就有着不同的配送模式，在 有些情况下车型也会根据地区差异而不同。一些学者曾经阐述过：“尽 管丰田拥有一整套制度规定，还是允许每个地区因当地情况而酌情调 整。”当供应流程面临不同的地理位置，不同的产品和不同时期下的产 品生命周期时，公司需要调整产品设计，并且保证供应链的控制与产 品、地点、时间相吻合。在美国，就有三种配送模式。 1.北美产品配送 在这种模式下，车辆在北美装配工厂生产，并运送至北美经销商 装配工厂。供应商也有自 己的上级供应商，上级供应商还有自己的供应商，于是供应链就出现多 个层级，如第一级、第二级、第三级等。因此，你可以想象汽车装配工 厂的输入供应链有多么复杂。此外，由于供应商所处地理位置不同，每 个供应商提供的零部件到达装配工厂的时间会相差很久。当地供应商可 能只要一到两天就能送货到装配工厂，而海外供应商则要在运输途中耗 费好几周时间。 2.输入物流 供应商零件完成生产后，就要把零件运往装配工厂。很多供应商把 当地零件在北美生产，并通过协议物流公司的货车运输。丰田全权 负责供应商提货和运输至工厂的整个过程。丰田公司的“准时到货”理 念，对零件库存输入物流的可靠性有非常高的要求。丰田将供应商根据 相邻地区分组。零件所在供应商的地理位置决定了货车路线，随后，零 件又被运到地区性的交叉转运处。为了提高效率，同一辆货车不仅从多 级供应商那里提取零件，而且要根据供应商要求运送至指定的丰田工 厂。 一旦货车到达交叉转运处，零件就会被卸载，并准备运往各个装配

痛点：受到区域人口流动等因素影响，市场需求较弱，导 致商业综合体发展面临挑战，多业态转型进程缓慢。 • 措施：通过数字化赋能行业升级，提升商业综合体运营效 率，创新商业模式，推动市场复苏。 七大地理区域实体商业痛点及数字化措施 华北地区 华东地区 华南地区 西北地区 • 痛点：受人口密度、产业结构等因素影响，商业综合体难以 吸引高频客流，实体商业回报率低。 • 措施：借助数字化工具提升经营效率，优化商品结构和服 痛点：消费潜力巨大，但城市发展不均衡；商业综合体布 局局限于中心区域，外围区域商业活力不足。 • 措施： 借助数字化工具优化选址策略，运用大数据分析 推动区域商业资源合理配置，激发区域下沉市场潜能。 七大地理区域实体商业在数字化变革中呈现出不同的发展路径与痛点，增长潜力地区（西南、华中、华南）拥有较大市场空间和较强消费需求，但存在区域特色不足 或商业布局不均衡的问题。西南地区需通过数字化工具挖掘本地文化 、需求不足等问题，需借助大数据和线上运营工具提升经营效率，激活区域消费潜力。数字化工具 贯穿于各地区优化措施中，成为推动经营效率提升、市场精准覆盖及商业模式升级的重要动力。 数字化工具靶向施策七大地理区域，破局实体商业痛点，重构产业生态与品牌价值 ... ...... . ......... .. 南海诸岛 9 ©2025.4 iResearch Inc.

合 约 供 应 链 3 客 户 2 • 智能货架 • 作为购物篮分析的基础 • 无人店 / 货柜 / 贩卖机 • 位置跟踪 • 智能计数器 • 库存维护 • 智能扫码设备 • 地理围栏 • 智能结账购物车 • 预测性设备维护 • 无人扫描传输设备 • 智能试衣间 • 跟踪信标 • 顾客行为分析 • 智能磅秤 • 温湿度监测 • RFID • 健康信息追踪 • 智能的联网设备可以帮助门店员工减少手工操作， 从而花更多时间在顾客服务上 n 陈列优化 顾客深 度洞察 n 通过使用蓝牙信标、 RFID 或 Wi-Fi 网络，可以在潜 在客户进入或离开设定的地理边界时触发位置特 定的精准营销信息。 n 通过摄像头、计数器、信标等设备侦测顾客的行 为数据，可以和其他大数据进行关联分析 © 华润（集团）有限公司 无人化作业的 同时，会基于实时定位的应用，在消费者日常的某个动态节点实现交付，与消费者的工作和生活完美融合。 u 以移动配送为例：消费者在家中下单后，在其出行的路上，系统实时获取消费者的地理位置，并在一个合适的地点由无人配送车或移动自提柜，将包裹交付给消费者。 派送 配送员 + 智能终端 移动自提柜 无人机 有人货车 / 辅助驾驶 编队运输

综上所述，出海目的地的选择是一个复杂而细致的决策过程，需要企业基 于长远的视角和周密的规划来实施，以实现其全球化战略的成功。 2.2.1 亚洲 东南亚是中国企业出海的重要目的地之一。由于地理位置接近、经济增长迅速和市场潜力巨大，中国企业在东南亚的投 资显著增加。东南亚国家与中国在“一带一路”倡议框架下的合作不断深化，中国企业在基础设施建设、制造业、电子商 务和金融服务等领域进行了大量投资。 公路、铁路、港口和电力设施项目。例如，中国中铁和中国交建在马 来西亚和印尼等国参与了多个铁路项目的建设，有力推动了当地交通网络的完善。 东南亚地区快速增长的数字经济、庞大的年轻消费群体和便利的地理位置为出海企业提供新动力，凭借便利的网络基础 及潜在消费人群，推动数字经济相关行业快速发展。 南亚，尤其是印度，也是出海企业的重要投资目的地。中国企业在印度的投资主要集中在科技、制造业和基础设施领 中东地区近年来成为新能源产业的热点。传统上依赖石油出口的中东国家，如沙特阿拉伯、阿联酋和卡塔尔，正积极转 向可再生能源，以实现经济多元化和可持续发展。这些国家投资大量资金于太阳能和风能项目，旨在利用其丰富的自然 资源和地理优势。沙特阿拉伯的“2030 愿景”计划中明确提出了大力发展新能源的目标，计划在未来几年内显著提高可 再生能源的发电量。中东地区的政策支持和资金投入，使其成为全球新能源产业的重要增长极和投资热点。

技术将继续推动 环境监测、治理和管理的智能化，为实现环境 保护和可持续发展提供坚实支持。 2.2 最新进展 AI技术在环境科学领域取得了显著进展， 应用范围不断扩大。 首先，基于卫星遥感、地面观测、地理 信息和统计资料的多源数据融合技术极大地 提高了环境因子时空特征变化分析的精度、 环境监测与预警的时效性与准确性 1,2。AI 驱 动的自动化处理系统能够迅速预估地震、野 火、洪水、火山喷发等灾害的爆发和扩散， 通过引入强化学习与奖励机制 9 ，实现动态 感知与自适应决策突破静态建模。构建虚实 融合训练，结合物理辐射模型与真实卫星数 据优化模型。设计多智能体协作解译，优化 无人机与卫星监测，构建任务自适应奖励机 制，融合地理时空先验，提升长周期任务探 索效率。 1. Cong, Y. et al. SatMAE: Pre-training transformers for temporal and multi-spectral language models reflect? ICML. 1244, 29971-30004(2023). 第八章 人文社会科学 2. 人文科学 2.1 背景 AI 技术与遥感成像、历史地理大数据、 虚拟现实等技术结合，给历史现实的发现、 分析和重现带来全新的模式。推动了从墓葬 识别、文物识别、文化遗产保护到考古遗址 数字化重建的全面创新；深化分析时空数据、 重建人类文明变迁的多模态时空格局；加速

总里程与面积的比值作为城市道路网密度1。 中心城区建成区：中心城区内的建设用地范围2。其中，中心城区范围为全国60个主要城市总体规划中明确提出的中 心城区范围；建设用地为根据地表覆被的遥感影像（地理国情普查数据）解译识别范围；本次统计的中心城区建成区即 为中心城区范围和建设用地重叠的区域。 城市道路统计标准：本报告以电子地图测绘数据为基础，统计中心城区建成区范围内具备车辆基本通行条件的道路， 组团形态 7.0 （+1.4%） 带状形态 4.9 （+0.0%） ` 北方城市 南方城市 5.7 （+1.8%） 7.4 （+1.4%） 城市区位 按照“秦岭—淮河”地理分界线区分，2024年我国 北方城市道路网密度平均为5.7km/km2，增长约1.8%， 南方城市道路网密度平均为7.4km/km2，增长约1.4%。 尽管北方城市增速（1.8%）略高于南方（1 点考察其安全和人性化，不纳 入计算范围。中心城区建成区：中心城区范围和建设用地重叠的区域。其中，中心城区范围为主要城市总体规划中明确 提出的中心城区范围。建设用地的范围为根据地表覆被的遥感影像（地理国情普查数据）解译识别。各个城市路况分析 边界以中心城区建成区为基础，城市核心区四周放大到最近的快速路（或骨架道路）围合的区域。 评价标准: 《城市综合交通体系规划标准》（GB/T51328-2