）设计流程，以《智能 网联汽车信息物理系统参考架构 2.0》 2、 《车路云一体化系统白皮书》 3为指导，并参考后续发布的《车路云一体化系统建设与应用指南》 4、 《车路云一体化标准体系及应用试点推荐标准清单》 5、《“车路云一 体化系统”建设与应用实施方案图》 6等文件，丰富云控基础平台功能 场景参考架构，修订通信协议，为云控基础平台的设计与开发提供参 考。在后续章节中，将详细介绍研究采用的基本方法，阐述所构建的 月，国家智能网联汽车创新中心发布《车路云一体化系统白皮书》 4 2024 年 10 月，国家智能网联汽车创新中心发布《车路云一体化系统建设与应用指南》 5 2024 年 10 月，中国汽车工程学会发布《车路云一体化标准体系及应用试点推荐标准清单》 6 2024 年 12 月，国家智能网联汽车创新中心发布《“车路云一体化系统”建设与应用实施方案图》 车路云一体化系统云控基础平台参考架构 7 目录 1 与控制类及交通数据赋能类等三大类， 涵盖产业链全域应用需求。 云控基础平台基于交通相关数据的采集、存储与处理，通过数据赋能 提供满足各种应用需求的分级共享基础服务，由封装领域核心服务共 性基础能力的 5 类标准件、实现数据采集和标准化转换的 2 个标准 化接口以及 1 个全流程工具库所组成，形成“5+2+1”共性基础能力 体系，以满足各类应用功能需求及时效性要求，分为边缘-区域-中心 三级云分层结构。 车路云一体化系统云控基础平台参考架构

................................................................................... 19 2.3.2. 制定数据标准规范................................................................................................. ..........34 7.2. 标准建设内容..........................................................................................................................................34 7.2.1. 建立数据标准管理制度................ ..........34 7.2.2. 建立标准元数据................................................................................................................................... 34 7.2.3. 建立数据标准代码集....................

享”“能不能共享”“共享能力够不够”等 诸多问题； 跨部门融合协同应用较少 跨层级、跨地域、跨部门的大数据应用 还比较少，数据融合利用的效能发挥还 不够。 存在共享交换的政务数据质量不高、标准不一致的情况， 信息化建设缺乏统筹考虑，政府数据资源重复采集、“一 《中华人民共和国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》 在中央政治局就实施网络强国战略进行第三十六次集体学习时讲话： 中台能力复用，面向多业务线服务，解决各个业务线重复开发浪费计算与存储资源问题。 - 企业配套机制，企业从高层到具体执行者高度认可数据战略，数据价值，建立独立的数据部门。 - 统一标准规范，解决数据标准不统一，数据质量不高、数据使用成本高的问题。 n 中台以服务中大型客户为主，对于不满足规划要求的客户， 可以通过中台里某个模块如数仓、数据湖或者主数据治 理先切入解决客户实际问题。 数据中台建设企业数字化转型必由之路 第 8 页 日志 数据 整库同步 Topic 管理 API 管理 实时同步 消息 中间 件 CNP BC-Lakehouse 云 HBase 云 Kafka 租户管理 数据标准 任务管理 数据质量 工作流开发 数仓建模 数仓分层 目录分类 指标设计 运维中心 数据调度 数据开发 资产总览 资产监控 数据地图 MapReduce Kafka 实体管理

.........................................................................................54 4.1.1 标准规范体系............................................................................................... 培育数字经济新产业、新业态和新模式，支持构建农业、工业、 交通、教育、安防、城市管理、公共资源交易等领域规范化数据开 发利用的场景。发挥行业协会商会作用，推动人工智能、可穿戴设 备、车联网、物联网等领域数据采集标准化。 6 / 309 大数据能力平台建设项目方案建议书 1.3.3 加强数据资源整合和安全保护 探索建立统一规范的数据管理制度，提高数据质量和规范性， 丰富数据产品。研究根据数据性质完善产权性质。制定数据隐私保 优化营商环境，为推动“新基建”产业发展奠定基础。 1.5 市一级 Z 务大数据应用的痛点分析 尽管目前市一级 ZF 普遍在数据治理方面工作取得了一定成效， 但部分仍存在数据管理机制尚未健全、数据标准执行效果不佳、数 据共享能力有待加强、数据应用能力仍需提升等问题。 1、数据共享难质量不高：各个部门审批系统数据共享难，数据 推送不及时，经常掉件、错件，已有的部分数据存在数据质量问题， 导致线下、网上办件效率不高。

2 事件驱动网络 19 第 4 章 数 据 存 储 20 . 20 .1 基础库 20 .2 主题库 21 .2.1 建立完善行业大数据技术标准 21 .2.2 项目库的建立 21 .2.3 投资人数据库的建立 22 .2.4 产权交易机构资源库的建立 23 .3 分析库 24 .4 索引库 .1.5 海量非结构化数据服务 35 .2 服务调用方式 35 .2.1 请求服务方式 35 .2.2 订阅/发布型服务方式 35 .3 服务规范及数据标准 36 .4 服务管理 37 .4.1 服务大厅 37 .4.2 分布管理 37 .4.3 数据资源目录 37 .4.4 数据源管理 37 通过统一数据格式、接口标准，推动并实现基础设施资源、软件资源、 服务资源、信息资源的共享共建，提供海量的数据存储和强大的数据处理 能力。 （2） 基础环境建设。硬件配置通用服务器、集中存储及配套设备，用于数据 存储和处理，非结构化存储能力扩展到 500TB；通过平台管理工具软件 实现服务器资源集群部署，同时使服务器群具有良好的横向扩展能力。 （3） 数据标准化处理。对照国家和行业发布的数据标准对企业内外部数据资

特点 战略 重点 核心 能力 • 满足个性化产品需求的设计 及交付 • 主要依赖大客户带来订单机 会，受国家宏观政策影响 大，存在一定的市场风险 • 主动转换市场定位，逐渐扩大产 品标准化程度，追求高周转的规 模效应 • 拓展市场，主动迎接市场竞争 • 逐渐建立品牌优势，逐渐丰富 产品类型和业务板块，逐渐形 成以品牌和资金为纽带的复杂 组织结构的集团化管理 • 以高度满足客户个性化需求 竞争优势： • 个性化 • 灵活性 • 技术实力 • 产品质量 • 区域化 竞争劣势： • 零部件成本 • 规模 / 市场多元 化 • 品牌 组织特点： 合资企业，集团化 架构，强调标准化 模版的复制和运 用。 追求单元化管控， 强调单元化的盈利 **** 特点分析 载货汽车的产品定位  由于产品下游市场需求的特点，以按单生产为主。按订单交付和跟踪的要求非常高， 需要产销环节严密的衔接 理的“省道 系统” 专业领域 精细化管 理的“省道 系统” 专业领域精细化管理的“省道 系统 ” 企业信息门户 统一企业标准规范，集中控制及共享 一致 基础数据 业务规则 各系统 各系统 各单位 各单位 • 统一的业务流程规范 • 统一的基础数据标准 • 统一的数据统计口径 • 统一的考核规则 • 统一的异常判定规则 • 关键资源集中控制、 集中统筹共享 • 实现跨职能的信息、流程

项目拓展缺少主动性、不接地气、与品牌发展战略脱节的问题 ► 战略目标与价值目标不能传递到各级管理层的问题 ► 自有酒店未纳入 XX 餐饮酒店产业平台的问题 ► 酒店管理平台的统一输出忽略各细分市场在产品 / 标准 / 营销上差异性的问题 ► 这些组织问题需通过新的委员会 / 工作组 / 部门 / 岗位、新的职能 / 职责、以及相应的人员配置落实解决 新 1.4 组织优化必须尊重普遍规律 —— XX 餐 / 资产 / 业主关系等部门由 CIO 统管 ► 原理：增强部门间协同性、有效的管理跨度、保持高管间权力平衡 ► 表面：设核算结算 / 信息 / 采购等共享服务中心 ► 原理：在规模扩张的同时保持标准化体系落实、向心力、降低中后台运作成本 ► 尽管每个企业都有自身历史原因形成的特殊个性，但整体框架首先讲共性；近期目标方案要尽量靠拢这些共性做法， 当前落地实施方案也不能违背这些普遍规律 新 卓越标准 运作增值 经 营 层 ► 全面掌控各产业进退互补 的战略组合 ► 确保重要战略性投资的集 中资源配置 ► 实现资本运作等金融手段 的投资增值 ► 以产业群里的领先产业带 动关联产业快捷发展 ► 督导各产业达成战略目标 与业绩目标 ► 实现资源共享协同发展的 平台增值 ► 做强产业核心竞争力 ► 实现短期与中长期绩 效的持续提升与领先 ► 实现标准化体系支撑

出，要督促建筑 施工企业加大安全生产投入，严格各项安全标准和要求。住建部《关于印发建筑工人实名制管理办法（试行）的通知》全面实行建筑业农 民工实名制管理制度，坚持建筑企业与农民工先签订劳动合同后进场施工。 《住建部 2016-2020 年建筑业信息化发展纲要》 《住建部建筑业发展“十三五”规划》 《住建部建筑工程设计信息模型制图标准》 《住建部关于推进建筑信息模型应用的指导意见》 《 《国务院办公厅关于促进建筑业持续健康发展的意见》 《住建部 2016-2020 年建筑业信息化发展纲要》 《住建部关于进一步加强施工工地和道路扬尘管控工作的通知》 《国务院全国建筑工人管理服务信息平台数据标准》 施工事故多发，安全监管薄弱 扬尘噪声污染大，遭政府叫停 劳务用工混乱，恶意讨薪时有发生 缺乏管理手段， 施工质量和进度得不到保障 管理人员精力有限， 无法全方位检查、监管 缺乏主动对接政府监管的 人：精准测量感知 法：用的某著名企业端 app 环：安全、稳定、高效 料：全生命期设备管理 智慧化 手段 云计算 大数据 物联网 某著名企 业计算 人工智能 以住建部规范为基础，制订统一标准化的智慧工地规范 强制类应用 推荐类应用 探索类应用 1. 某著名企业终端巡检 2. 实名制应用 3. 施工电梯监测 4. 塔吊运行监测 5. 智能地磅 6. 视频监控 7. 高支模监测

联想中奥数据中台解决方案 联想企业科技集团 2019 年在广州召开的公安部会议， 确定了新的大数据应用建设标准， 未来将在全国公安行 业推行， 同样各行各业都在制定自己行业的数据标准 随着 5G 、人工智能行业的发展， 大数据建设作为 5G 、人工智能的基础能力会越来越受到重 视。新技术带来新挑战 2020 年 5 月 22 日，《 2 02 0 年政府工作报告》大数据中心作为我们国家提供数字转型、 在未来必然会在政府、公安等行业大规模建设 2020 年的疫情发生， 大数据的智能研判在这些旧的行业（医疗、人员管控） 中能起到更大 的作用 政策背景 大数据新基建是国家战略发展方向， 未来有更广的市场需求和前景 新挑战 新标准 新机遇 新基建 需求分析 数据孤岛 数据无关联、数据孤岛 烟囱式的数据应用导致 数据多源 数据应用来源多数据采集 困难，数据治理难度高 重复开发 缺少规范和共享机制，导致 数据重复开发，浪费严重 实时数据存储 字段标准化 代码标准化 标准制定 资源库 主题库 专题库 查询服务 订阅服务 比对服务 应用 数据源 数据汇聚 数据存储 数据标准 数据融合贯通 数据服务 存 通 聚 规 服 （数据资 产） （数 据） 数据中台 方案架构 方案构成 - 数据管理 数据管理： 通过数据源管理、数据对标、资源目录、质量管理等全方面对用户数据进行补充。 按照统一的标准规范，对项目数据资源