台支撑 ! 一 、数据采集能力构建 空 间 数 据 获 取 精细三维模型 DOM/TDOM 倾斜摄影三维模 型 DEM/DSM BIM 数据采集 数据成果 GISTC 无人机 P13 解决核心问题：多标准、多协议物联数据到标准化数据应用构建方法 ! 数据库链接 API 网关 网络爬虫 射频技术 传感器传输 一 、数据采集能力构建 python 爬虫 非 空 三维场景下，针对不同的要素采用不同的表达方式 解决核心问题：构建一套基于业务应用导向的可扩展、标准化水利数据资源体系 ! 地理空间数据 数据资源 监测数据 其 基 数 据 据 数 管 理 对 象 础 基 水 情 监 测 R 他 i t 0 B 二、数据治理能力构建 数 据 资 源 体 系 其 他 · 脚本读取 · 离线拷贝 ● .… 归集库 标准库 主题库 应用系统 资产管理平台 二、数据治理能力构建 数 据 治 理 GISTC 数据治理中台 P16 多种数据来源 本级应用 上下级应用 跨部门应用 数据库 数据文件 数据接口 航空 遥感 水文 监测 水下地形 解决核

教育生态、开辟高质量发展新路径的核心动力。《教 育强国建设规划纲要》明确指出，需通过实施国家教 育数字化战略，构建泛在可及的终身学习体系。这要 求我们突破传统教室的物理边界，将AI教学装备视为 联通国家智慧教育平台、融入教育大数据中心的关键 节点。 从教育实践来看，AI教室的构建有助于学校形成 “师—生—机”三元协同、数据驱动的智慧学习空间。 它不仅是传统教室的硬件升级，更是实现大规模因材 技术真正服务于立德树人的根本任务，为构建人人皆 学、处处能学、时时可学的学习型社会奠定坚实基础， 共同塑造引领未来的教育新形态。 当前，我们正处在以人工智能为核心驱动力的新一轮 教育变革浪潮之中。智慧教室作为教育教学数字化转 型的关键载体，不仅是技术装备的集成升级，更是教 育理念与底层逻辑的系统性重构。它依托AI技术底座， 实现从“教”到“学”的深刻跃迁，推动教学流程再 造、场景融合与生态协同，构建以学习者为中心、数 守护学生成长，做到技术应用与人文关怀的有机统一。 作为智慧教育领域的长期践行者，鸿合致力于技术创 新的同时，不忘社会责任。在将前沿技术与真实教育 场景深度融合的同时，我们愿以扎实的技术积累和深 刻的场景理解，为构建更加公平、高质量、可持续的 智慧教育生态贡献企业力量。 周佳峰 科大讯飞股份有限公司副总裁 从共建到共生：AI重构未来育人生态！ AI与教育融合在国家政策明确指引下推进。《教育强 国建设

大数据已上升为国家战略，促进实体行业发展 《关于新时代加快完善社会主义市场 经济体制的意见》提出“加快培育发 展 数 据 要 素 市 场 ” 酝酿阶段 十九届四中全会 首次公开提出“数据可作为生产 要素按贡献参与分配” 《关于构建更加完善的 要素市场化配置体制机 制的意见》数据被正式 列为新型生产要素 国务院发布《关于构 建数据基础制度更好 发挥数据要素作用的 意见》。 十九大报告提出“推动 大数据与实体经济深度 融 合 进一步统筹推动全省政务信息系统整合共享 ，以贵州省数据共享交换平台为基础，以核心应用场景为抓手，构筑政府数据“聚通用”发展新格局，显著提升政 务 信息化支撑“放管服”改革能力 “ 实施国家大数据战略，构建以数据为关键要素的数字经济，加快建设数字中国。” “ 将数字技术广泛应用于政府管理服务，加强公共数据开放共享，推动数据资源开发利用，提高数字化政务服务效能。” 推动实施国家大数据战略 ，加快完善数字基础设施 时 代 数据 1.0 时 代 数据资源化 业务数据化 数据 治理 平台 存储 计算 基于底座 IaaS 能力，实现多源异构数据汇聚、治理融合、数据模型可视化构建、离线 / 实时开发、多维分析和可视化、数据 服务可视化构建 ，解决数据中台建设过程中数据互通难、数据融合难、数据运营难等问题，实现数据资产价值化。 角色管理 权限管理 用户管理

3%的年增长率达132EFLOPS；同期，中国2023年智算规模为414EFLOPS，未来将高速增 长到2028年1436EFLOPS（图1-2）。全球算力基础设施高速发展，而以支持AI/LLM为目标构建的新型智算 中心成为数字新基建的重要底座。 趋势洞察 01 图1-1 生成式人工智能市场 趋势洞察 02 随着大模型训练参数以及GPU集群规模的不断提升，智算中心网络组网规模持续扩展，接入速率从 需处理海量小 文件并发读写，强调高带宽存储访问和低延迟，由无损网络构建。业务面网络，承担系统业务调度与带内管 理流量，采用多层CLOS组网，通常部署为TCP/IP有损网络。几类网络通过逻辑或物理隔离，确保智算中心 高效协同，同时降低跨流量干扰。 为满足智算中心内部网络超大规模、超高吞吐、超低时延、超高可靠性的性能需求，构建智算网络的技 术体系如图2-2所示，包括智算网络基础设施层、拥塞控 智能化运维通过数据驱动、AI技术与自动化工具链，实现网络状态的实时监控、预测性维护与闭环自 愈。包括AI驱动的网络规划、动态路由等；通过自动化部署降低集群配置时间，提高网络管理效率；通过带 内遥测（INT）与自动化采集技术，构建全链路数字孪生；通过AI驱动故障预测、根因分析以及自愈动作闭环等。 2）智算网络演进与创新 随着超大规模智算集群建设的新需求以及技术创新的迭代进步，智算网络技术从硬件基础设施到网络架 构和协议

全过程，使其成为兼具理论深度和实践指导价值的典型案例。 在此，谨向为本研究提供专业支持的霍尼韦尔专家团队、巨化集团以及锦华新材料公司表示 诚挚感谢。我们期待通过这份案例研究，为学术界与实业界构建交流对话的桥梁，共同助力 中国制造业实现高质量发展新突破。 上海科技大学创业与管理学院院长 2025 年 11 月 3 转型的力量 霍尼韦尔—浙江锦华新材料精益变革启示录 4 ········································································································8 2.1 构建“铁三角”领导核心：变革的引擎与舵手 ························································································9 ····················································································17 第四章 基石保障：构建持续演进的组织能力 ·······························································································

的场景诉求与技术挑战。其中，船船互联场景聚焦内河航行中船舶动态目 标多、识别维度复杂的痛点，揭示“目标难识别”的核心矛盾；人车家互 联场景针对车辆移动性、家庭网络封闭性、个人终端多样性的特征，剖析 “通信链路跨域跨网难构建”的现实阻碍；智能体互联场景围绕机器人、 AR 设备等交互终端的意图传递需求，指出“通信意图难感知”的技术短板。 基于三大场景的诉求拆解，本白皮书进一步提炼出智能互联面临的“目标 识别精度不足 针对上述挑战，本白皮书创新性提出任务驱动式智能互联网络“敏捷意图 感知，快速目标确认，动态智能互联”的设计理念，以“任务”为锚点重 构互联逻辑，构建“终端身份识别、终端态势感知、端网任务协同、动态 群组创建、智能数据互通、跨网跨域融通”六大关键技术体系，形成从“任 务感知”到“链路构建”再到“协同互联”的全流程解决方案。最后，本 白皮书介绍了船船互联场景下的专网实践案例，通过技术验证为智慧船舶 领域的网络建设提供可复用、可推广的技术范式。 目录 2.1. 概述 2.2. 船船互联场景：通信目标识别难 2.3. 人车家互联场景：通信链路构建难 2.4. 具身智能互联场景：通信意图感知难 02 02 04 05 02 智能互联需求场景 2 07 08 08 3.1. 挑战 1：通信目标识别难 3.2. 挑战 2：通信链路构建难 3.3. 挑战 3：通信意图感知难 3 07 智能互联面临的挑战 前言 1 01 概述

....76 2.4.5 单位基本信息 ..........................................77 2.5 案例五：山东中烟工业互联网安全防护体系创新实践——山东移动构建 “云-边-端-控”协同防御体系 ................................... 79 2.5.1 方案概述 ............................... ................... 121 工业互联网安全解决方案案例汇编（2024） IV 前 言 工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，通过 对人、机、物的全面互联，构建起全要素、全产业链、全价值链全面 连接的新型生产制造和服务体系，是数字化转型的实现途径，是实现 新旧动能转换的关键力量。自 2018 年以来，工业互联网连续 8 年写 入政府工作报告；其中 2021 促进数据跨境安全、自由流动，切实以安全保发展、以发展促安全。2022 年 9 月，工信部印发《5G 全连接工厂建设指南》。其中，安全方面指出，结合生产 安全需求，围绕设备、控制、网络、平台和数据等关键要素，构建多层级网络安 工业互联网安全解决方案案例汇编（2024） 2 全防护体系;做好安全应急预案，阶段性开展安全检测评估，提升网络安全监测 水平，确保网络运行平稳，提高安全威胁发现、快速处置和应急响应能力。

数字孪生流域建设背景 P4 2017 年 ， 习近平总书记提出要建设网络强国、 数字中国、 智慧社会 ，把“智慧社会” 作为建设创新型国家的重要内容 ， 这是党中央从党和国家事业全局出发做出的重要决策 构建智慧水利体系 ， 以流域为单元提升水情测报和智能调度能力 —2021 年《国家国民经济和社会发展第十四个五年规划和 2035 年远景目标纲要》 大力推进数字孪生流域建设 ， 并部署各流域管理机构…先行先试。 年水利部印发《关于开展数字孪生流域建设先行先试工作的通知》 大力推进数字孪生水利建设 ，支撑保障“四预”工作。 — 2023 年全国水利工作会议 数字孪生流域建设背景 P5 雨水情监测尚不能满足洪涝模拟的需求 ， 需要加快构建雨水情监测预报“三道 防线” 受全球气候变暖影响 ，我国极端暴雨频发 ，人民群众生命财产受到严重威胁 ，提升致灾暴雨精 细 监测、精准预报预警能力 ，延长洪水预见期、提高预报精准度 ，是打好洪涝灾害防御硬仗的重 针对低空降水研发了降雨观测快速扫描模式及短时临近降水预报系统 ， 解决不同水文模型对降水 产品时空精度的定制化要求 ，提高了对流域局地极端降水的监测的精度和时效性； 本成果可为延长雨水情的预见期、 构建雨水情监测的“三道防线”提供解决方案。 技术成果： 延长预见 期 第三道防线 水文站 P11 地基： l 全新硬件设计 ， 小型化、 轻量化、 低功耗化 整机重量≤ 150kg 、可快速拆解为天线单元、俯仰舱体、