传统地理信息系统支 撑 城市大脑应用 力不从心 地理信息云平台是构建城市大脑的基石 二三维一体化地图服务云平台 超融合数据模型和海量数据管理工具 将多元数据融合处理为高效统一的超融合数据，支 持 超大规模二三维场景的快速构建和高速查询， 支 持 丰富的粒子特效、光线追踪特效、辉光特效等超炫可视化效果，实现二三维一体化地理信息专 业分析和应用。 通 用 高 效 超 炫 规 范 支 持 tiff

端头井等 检测手段 水准仪、 全站仪、 位移 计等 相机、 尺具、 电磁 波等 相机、 激光等 存在问题 作业效率低、 覆盖范围有限、 信息不够丰富、 劳 动 强度高。 面对超大规模网络 ，传统 术手段已不能满足生产 需求。 需提前布设监测点 人为因素影响大 非精确量算 5. 监测新技术 1

我们已过了“人类最低工资”显著超过“一个功能齐全 的人形机器人每小时运营成本”这一点。 16 情报成本： 在为拟人化机器人开发越来越 强大的多模态生成式AI系统的成本 正由大型超大规模计算服务商（如谷歌、 OpenAI、xAI、Anthropic等）孕育而生， 并将持续免费移植到人形机器人上。 人形 机器人智能正搭乘着庞大的AI元趋势。 虽然技术的融合、劳动力短缺以及成本下降正推动人形机器人市场向前发展，但真 您刚刚读完有关机器人领域发生的令人难以置信的突破，一个未来我们将摆 脱体力劳动，从而可以将精力集中在更大的项目上的未来。 但你为即将到来的其他指数级变化做好准备了 吗？ 我的公司实现了10倍的成长。我们正处 于超大规模模式。 – Blake Miller, CEO, Homebase.ai 世界正在以前所未有的速度变化。以下是如何跟上、 生存和繁荣的方法...

证明等关键能力；在网络层面，支 持跨设备、跨地域的安全协议和加密传输，构建可信任的数据流通环境。通过持续的技术创新和 华为全栈软硬件能力，HCIST 逐步发展成为体系化的安全框架，从单点设备到超大规模集群全面 赋能，支撑多样化的安全与隐私需求。 展望未来，华为将继续与产业伙伴协同共进，不断推动异构、跨域协同的安全防护架构和标 准体系的建设与演进，促进全球智能化走向可持续、可信赖的发展模式。 展，通过高性能互联总线的内生安全机 制、加密通信协议和硬件级远程证明，异构算力单元将在统一的跨节点、跨集群的机密域中协同工 作，实现敏感数据全程不出安全边界的分布式处理能力。这种能力不仅能支撑超大规模模型的分布 式训练、微调和推理，还能在跨地域、多方参与的业务场景中保持算力资源的高效调度与可信隔离， 从而让机密计算真正具备云原生、全球化部署的弹性，成为 HCIST 未来重要竞争力特性之一。

体 温 实 时 监 测 ， 可 最 大 程 度 提 高 游 客 群 体 安 全 系 数 ， 平战一体 ， 实效应用 。 AI 创新应用中心由联通集团 AI 领军人才、 首席科学家领军 ，拥有超大规模 GPU 训练集群 ， 致力于为联通 全 网集约化 AI 赋能 ，涵盖七大 AI 技术应用方向： 人脸识别、 人体识别、 物体识别、 环境识别、 NLP 、 语音识别、 通用智能 产品功能

应用环境 和实际监控流量的基础上进行，必须结合云计算平台的实际情况进行研究和开 发，只有与实际应用环境相结合才有实际应用价值。 （2）学习借鉴国外先进技术与自主创新相结合 在云计算平台用于超大规模数据处理方面，国内外几乎是在一个起跑线上； 但在关键技术研究及既往的技术积累方面，国外一些大公司有着明显的优势。 同时，智慧交通云平台所将要面对的交通监控数据流高达 10000 条/s，是一个

拍，防止出现代打卡情况，进 而规范考勤制度，为景区正常运作及文物安全提供进一步保障。 第 15 页 景区综合安防解决方案 2.4 系统特点 2.4.1 全面的系统集成 系统还支持超大规模的部署，能满足景区多级综合监控的应用需求。除了视 频监控，平台接入了报警、电子巡查、GIS 地图、森林防火卡口、停车场、客流 统计分析、门禁等子系统。通过统一的平台内部协议实现多系统融合应用与统一

时报警，系统可第一时间检测并报告火点部位、距离等信息。同时可结合无人 机进行火点检测及救火指挥。系统可同时应用与古建民居的防火检测报警。 2.4 方案优势 2.4.1 方案一体化 系统还支持超大规模的部署，能满足景区多级综合监控的应用需求。除了视 频监控，平台接入了报警、电子巡查、停车场车辆管理、人员管理及客流统计 分析、门禁等子系统。通过统一的平台内部协议实现多系统融合应用与统一的

挖掘、数据商业智能等应用领域有着巨大的应用前景。 1.1.1.10大数据开发工具集 大数据开发工具集，是统一的大数据开发平台，提供一站式的大数据开发、 管理、分析挖掘、共享交换解决方案，可用于构建 PB 级别的数据仓库，实现 超大规模数据集成，对数据进行资产化管理，通过对数据价值的深度挖掘，实 现业务的数据化运营。平台同时提供完善的数据开放和共享机制，在数据安全 隔离、数据不搬家、数据可用不可见的前提下实现多方数据交换。 进行无缝对接，在上述业务系统中实现人像识别比对的实战业务应用，充分发 挥本系统的价值。 4.5.4.1 海量人像比对子系统 海量人像识别系统是一套服务于公安、边防、海关等国家政府机关单位的， 用于建立超大规模人脸图片结构化比对的系统。该系统通过智能分析算法对海 量图片进行人脸特征提取，实现 1：1 身份验证、1：N 人脸搜索以及 n:N（库 与库的碰撞）比对分析。此次规划建设的智能人像识别云平台，可支持亿级海

包括集群成员、状态、变更、以及存储集群的整体健康状况。 • 高可用监视器 支持监视器集群，当一个监视器因为延时或错误导致状态不 一致时，存储系统会通过算法将集群内监视器状态达成一致。 • 超大规模扩展 智能程序支撑超大规模扩展，支持 EB 级存储能力。OSD 和 客户端能直接感知集群中的其它 OSD 及监视器信息，使客 户端和 OSD 可按需直接和其它 OSD 及监视器进行交互。 这种机制使得