5.1.6 大数据分析具体应用 禁毒大数据应用层主要实现数据查询、分析、可视化，满足日常业务的管理、经营所 需。包括但不局限于禁毒标签专题库、涉毒人员全息档案、涉毒人员管控、可视化涉毒人 员关系图谱、可视化关系推演、智库、可视化智慧决策、个人工作台以及其他功能。 具体参见下图： 76 图32. 图 30 禁毒大数据业务应用 关于本次禁毒大数据业务功能实现方式： 5.1.6.1 禁毒标签专题库 5.1.6.4 可视化涉毒人员关系图谱 图谱关系构建 利用警务云大数据资源、海量手机数据、话单数据等资源构建全省涉毒人员关系网络 图谱。 通过各类关系模型（通讯、同案、同住、伴随等），系统自动生成涉毒人员直接关系、 间接关系。 关系图谱通过可视化组件进行展示，支持树形、网状等多种图形展示方式，支持放大、 缩小、拖拽、导出图片等功能。 分析内容 图谱关系 展现内容 通讯：通讯录、电话联系、短信 同户：吸毒人员同户、贩毒人员同户、疑似涉毒人员同户 展现方法 树形图、网状图 展现要求 放大、缩小、拖拽、导出图片 数据来源 警方资源库、房管局数据、社会数据（运营商数据） 79 图谱节点智能标注 依托大数据资源，系统自动标注图谱中各节点（人员）的标签信息（是否在押或强戒、 是否戒断、近期是否入住旅馆、近期是否与涉毒人员有联系、近期是否往返毒源地等）。 功能内容 新增标签 分析方法 匹配特征一致的已有标签人群，匹配成功推荐新增标签

cloudscope 人员 Esee … 机房建设 CMDB 资产配置 存货主题 事务数据 云服务发布 记录 故障信息 客服投诉 营销活动 主题联接（数据模型、标签、图谱） 员工主题 合同主题 领域知识 数字化运营 中台消费场景 业务报告 自助分析 中 心 数据能力 中心 据 数据 消费 数据 源 产品 项目主题 文本挖掘 云服务主题 客户主题 智能搜索 站点主题 数据采集 设 售卖记录 数据 服务 数 图谱 建 CM 客服 运营系统 运维系统 数 据 服 务 2 1 3 与安全 HRMS CBC 主题联接 数据服务 指标数据 运营指标 运维指标

巡更系统 无线 WIFI 信息发布屏 生物识别门禁 智能梯控 视频监控 家居类智能设备 社区管理智能设备 住宅用户 ID 体系 （一卡通、人脸、手机账户等） 5G+AIoT 智慧社区运营图谱 5G 社区平台 生活服务 物业通知（停水停电） 服务通知（天气提醒） 商品购 买（ 商住互通） 业主热线（联系管家） 费用缴纳（水电气等） AIoT 交互触点 可视对讲室内机 智能语音音响 综合体商圈服务 社区健康服务 社区物业服务 办公服务 …… 立体式 智能化服务 系统性 感知管理 全覆盖 高效触达 5G+AIoT 智慧社区架构图谱 三网融合系统 用户接入点 设备 室内用： 配线拒 / 架 汇聚用户用： 分纤设备 入户光缆 终端用 尾纤 终端用 尾纤 汇聚用光缆 家居 配线箱 多芯光缆 2 芯光缆”

国家制造新政促行业化发展 II. 内需增长驱动制造模式转变 III. 制造行业发展仍有较大空间 IV. 新一代技术发展加速数字化 智能制造发展背景 CHAPTER 02 I. 智能制造物流行业图谱 II. 智能制造数字化的四大核心场景 智能制造数字化分析 CHAPTER 03 I. 智能仓储优化场景 II. 生产物流协同场景 III. 质量控制与追溯场景 IV. AI技术应用场景 助力企业实现供应链端到端高效协同。 05 AR/VR 与数字孪生 虚实融合驱动远程监控，助力企业优化制造 全生命周期管理模式。 I. 智能制造行业图谱 II. 智能制造数字化的四大核心场景 PART 2 智能制造数字化分析 制造行业图谱（2025） PART 2 | 智能制造数字化进展 供 给 侧 需 求 侧 物流 服务 基础 设施 工业 软件 系统​ 支 撑 侧 [图片]

调的大模型，比通用大模型更具 专业性和准确性。 AI Agent AI Agent指的是能够自主感知环境、进行规划决策并执行行动以达成特定目标的AI系统，被视 为实现更高阶AI应用的关键。 知识图谱 一种用图结构来表示实体及其相互关系的语义网络，用于组织和管理知识，可有效治理大模型 的幻觉问题。 数字孪生 为物理实体（如一间教室、一台发动机）创建的、可实时同步状态的动态虚拟模型，常用于虚 拟仿真与预测性维护。 态 及终端硬件上的积累，赋能智慧教室的基础设施与场 景联动，在特定教育场景中进行深耕和创新。 产业链整合与未来商业模式展望 最后，本研究将综合以上分析，全面描绘AI教室装备 产业的生态全景图谱。同时探讨不同背景的企业（硬 件厂商、AI技术公司、内容提供商）之间如何进行合 作、竞争与融合，并基于对技术趋势、市场需求和竞 争格局的判断，对未来产业的发展路径、关键成功要 素及新兴商业机会做出前瞻性预测。 能教学系统，这阶段的核心特征是自适应学习（Adaptive Learning）走向成熟和规模化应用。通过持续追踪和 分析学生在线学习过程中产生的大量数据（如答题对错、观看时长、互动频率），AI能够构建出精细化的学生画 像和知识图谱，从而动态地调整学习内容的难度和呈现顺序，为学生规划个性化的学习路径。在此阶段，AI开始 深度介入学与练的核心环节，其因材施教的能力得到显著增强，但主要仍局限于特定知识点的掌握和应试能力的 提升。

力 争水工程联合调度知识图谱方面取得突破， 在此基础上， 再扩展到其他领域。 一是建设水利业务知识库， 建设涵盖业务规则、 历史场景、 专家经验、 预 报调度方案等内容的知识库， 聚焦水利工程体系科学精细调度， 集成应用各类 知识， 推进预报调度一体化智能化、 实体工程与数字孪生工程同步交互调度。 二是探索构建知识平台， 利用知识图谱和机器学习等技术实现对水利对象

.....................................................................................66 4.4.9. 知识(图谱)库(KNW)............................................................................................ 基础库（BDS，Basic Data Store）实现对数据聚合管理系统中的基础支撑数据以 及各项过程进行记录与管理支撑，具体包括内容性与操作性方面的存储设计。从配置 内容来说，主要包括政务共享信息、知识图谱、标签规则、运维日志等。 50 城市安全风险综合监测预警平台数据融合实施治理方案 4. 数据层级内容分析 4.1. 数据准备层(STG)-业务库 数据准备层从数据内容上包括风险隐患数据、监测数据、报警数据等数据资源。 生产等每一个细分领域场景中的预警阈值标准 12. 知 识 ( 图 谱)库 knw 国家、省、地方以及相关行业制定的法规、政 策、标准规范、案例、预案、论文、方案等结构 有序、便于关联检索利用的知识(图谱)库 13. 法规库 law 国家、省、地方以及相关行业的结构有序、便于 关联检索利用的城市安全法律法规库 14. 政策库 ply 国家、省、地方以及相关行业的结构有序、便于 关联检索利用的城市安全政策文件库

智应用 专业服务 四预应用 ( 预演可视 化 ) 山水库 起 沟 5a⁴%“03123287t 材沟间 n 故应 洪水演进模型分析 代小 五头 大波河入 水车 知识图谱 P18 降 预案忧选 享子口水和建设台智建油华： ×+ 白 htps//chidirac tzkmsign net//cesiumpermCodeuproject appearance

.................................................................................110 4.3.3 人企立方（关联图谱）.................................................................................................. 、销售收入、 就业人数、人才构成、产品服务等信息，为全市相关部门的业务应 用、跨部门业务应用和宏观决策等提供基础数据支持与服务。 三、人企立方（关联图谱） 运用图数据库，将自然人画像和企业画像进行关联，建立自然 人与法人之间的关联图谱，为全市相关部门的业务应用、跨部门业 务应用和宏观决策等提供基础数据支持与服务。 四、时空大数据服务 充分运用自然人画像、企业画像、人企立方、轨迹信息和地址 门数据库、基础数据库、主题数据库的数据标准定义、元数据管理、 数据质量管理、数据监管等功能。 1、数据知识图谱 数据知识图谱基于大数据平台海量数据资源和知识存储，将每 个知识点作为一个个节点，通过连接边把这些知识记录在图上。经 过数据模型、数据算法和数据训练处理形成知识图谱服务，支撑精 准搜索、Z 务咨询、办事助手、智能分析等。 2、数据画像 数据画像是将事物或人数据化，是事物或人在现实世界中数据

威胁情报信息，异常流量信息，已知事件库信息，未知行为检测信息等。  数据计算层： 为本案例的核心技术层，主要提供的功能包括： 车联网知识库，为车联网大数据分析、应用层的安全运营，提供了丰富的知 识图谱。 车联网安全大模型、大数据分析引擎，基于数字孪生、机器学习、人工智能 等先进技术，提供核心的智能网联汽车安全风险识别发现能力。 当前广东移动物联网专网安全监测平台实现了对网络中全量车联网流量的 以及一套部署于运营商网络的车联网安全监测平台，构建车联网三级防护体系。 可以对车联网数据进行全覆盖采集，管道侧数据每日千亿级。由于平台采用了业 界领先的安全大模型 SecLLM+ 机器学习/深度学习/知识图谱协同驱动的方式， 结合 AISecOps 技术对海量数据进行分析和处置，MTTR 从原来的 2 小时减为 30 分钟，每天可处理各类数据超万亿条。可识别车辆已超过 500 万辆/天，覆盖了 包 通过分阶段落地、迭代验证，最终形成覆盖“感知-防护-响应-恢复”全链 条的工业互联网主动免疫体系。 2.7.4 方案创新点和实施效果 1. 方案先进性及创新点 1）技术融合创新 AI 驱动的主动防御体系：结合机器学习与工业知识图谱，实现威胁的精准 预测与自动化响应，突破传统被动防御模式。轻量化边缘安全架构：针对工业现 场资源受限场景，研发低功耗、低时延的边缘安全网关，支持协议深度解析与实 时入侵检测。数字孪生安全验证：