1—2020《标准化工作导则 第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定 起草。 本文件等同采用IEC SRD 63235:2021《智慧城市系统 概念构建方法论》，文件类型由IEC的系统参 考交付物调整为我国的国家标准。 本文件由全国信息技术标准化技术委员会（SAC/TC 28）提出。 本文件由全国信息技术标准化技术委员会（SAC/TC 28）和全国城市可持续发展标准化技术委员会 （SAC/TC 与在智慧城市系统领域达成明确共识高度相关； c) 与电工、数字或系统领域的范围和定位高度相关，需要就协调的生命周期治理以及用于设置 框架和应用程序的跨领域和跨对象连续性服务达成明确和共识； d) 在当前和未来的标准化文件中经常使用并适用； e) 与社会系统高度相关，如市民的利益、城市治理和管理、行业等需要明确和共识； f) 与数字系统和物理系统高度相关，如电工、数字或系统领域的范围和定位； g) 与特定环 在审查已确定的关键术语的定义时，首先在已发布的标准化文件中审查是否已有定义发布，并采用 或修改这些定义。一般来说，将优先考虑来自不同标准组织开发者和不同系统委员会之间协同工作的术 语和定义。只有当没有现有的相关定义可供借鉴或现有的相关定义不能适用于当前和未来的实践时，才 会制定新的定义。 流程 一般来说，如果现有的通用定义适用于智慧城市标准化工作，那么通常的方法是使用这些定义，并 在必要

健全数据共享标准体系，划定数据使用及共享的边界，提高数据使 用效率。通过建立数据资产管理系统，实现对数据资源的清晰梳理 和有效分类，确保数据的可用性、可共享性和安全性。 以下是省级可信数据空间建设方案的几个核心要素：  数据标准化：制定统一的数据标准和格式，提高数据的兼容性 和使用效率。  数据治理机制：建立数据资产的管理和使用框架，加强数据质 量管理与监控，确保数据的准确性与完整性。  安全保障措施：实施数据加密、访问控制和审计跟踪等技术手 值得注意的是，随着数据隐私保护和安全问题的日益凸显，如 何在保证数据安全性的前提下实现数据的共享与利用，是设计省级 可信数据空间时必须考虑的重要议题。因此，建立可靠的数据治理 机制、完善的数据标准化和规范化流程，将是实现数据空间可信性 的关键。同时，依托现代信息技术，如区块链和大数据分析等，可 以强化数据的可信性及可追溯性，为用户提供更安全、更透明的数 据交互环境。 在具体实施层面，省级可信数据空间的构建应当基于以下几个 在具体实施层面，省级可信数据空间的构建应当基于以下几个 方面的考虑： 1. 数据资源梳理：对省内各类数据资源进行全面梳理，明确数据 来源、类型、质量、使用范围等关键信息，为后续的数据整合 和共享打下基础。 2. 数据标准化：制定统一的数据标准和接口规范，以便于不同部 门和领域之间的数据互通与共享。 3. 数据安全保障：建立完善的数据安全管理机制，对数据的存 储、传输、使用等环节进行全方位的保护，确保数据不被滥用

..... 18 8.3 数据处理 ............................................................. 18 8.3.1 数据清洗与标准化 ................................................. 18 8.3.2 数据分类与分级 .............................. ......... 21 8.6 数据服务与交付 ....................................................... 21 8.6.1 服务接口标准化封装 ............................................... 21 8.6.2 可信交付协议与机制 ............................ ........................ 47 TDSA/A-001-2025 1 前 言 本文件按照GB/T 1.1—2020《标准化工作导则 第1部分：标准化文件的结构和起草规则》 的规定起草。 请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。 本文件由可信数据空间发展联盟提出。 本文件由可信数据空间发展联盟归口。

AI智能工作台 AI智能交付 对账中心 SAP RPA/OCR AI智能工作台 AI行家助手 AI财务管理 售前 售中 售后 • 快速解析非结构化物料描述 • 实现结构化、标准化处理 • 输出标准化目录参数 • 实现“一物一码” AI物料管家 ✓ 服务超5000家客户 ✓ 累计帮助客户梳理 超1000万行物料 1 • 工业领域专属智能客服 • 7×24 小时在线响应 • 际痛点，提供“通用能力＋行业定制”的AI解决方案，这一模式不仅将AI能力转化为企业可感知的运营效率提升与成本降低，更通过 精准的供应链协同与敏捷市场响应，推动工业供应链实现全链路智能化升级。 产品层：打造工业大模型，提供标准化与定制化解决方案 支持低代码的智能 模型编排和云边协 同部署，实现AI快 速赋能工业场景。 20余款垂直行业智能 体，覆盖研发设计/生 产制造/经营管理/售 后服务等全价值链。 依托机器视觉系统对 台与智能体系统，云中鹤支撑企业应对高频、 复杂、多变的业务环境，持续提升运营效率、降低综合成本、优化全链路体验，推动S2B2C模式从数字化全面迈向智能化。 采购智能体（S端） 以语义解析、需求标准化与智 能选商为核心，结合供应商评 估与风险预判，实现需求结构 化、选商精准化与风险前置化， 提升寻源效率与决策质量。 营销智能体（B端） 基于多模态感知、需求解码与 策略智能生成，实现客户意图

市场适应性：采用遗传算法优化的策略参数可动态调整，如趋 势跟踪策略的灵敏度参数能根据市场波动率自动调节，在 VIX 指数超过 30 时切换至保守模式。 当前主流量化交易系统均采用模块化架构，数据层实现多源异 构数据的标准化处理，策略层支持 Python/QuantLib 等开发工 具，执行层则通过 FIX 协议或交易所 API 对接交易通道。典型部署 方案中，历史回测采用 OHLC 数据的最小颗粒度为 1 分钟，实盘交 需确保数据来源的多样性和时效性，包括市场行情数据、基本面数 据、另类数据（如社交媒体情绪）。数据预处理需包含以下步骤：  异常值检测与修正（例如 3σ 原则或四分位距法）  缺失值填充（采用插值或基于关联字段的预测）  标准化处理（Min-Max 或 Z-Score 归一化） 历史数据回测需覆盖不同市场周期（如牛熊市、震荡市），建 议至少包含 10 年数据，并设置 20%的预留样本用于验证。 模型鲁棒性依赖三重验证机制 合规性框架必须嵌入系统设计 建立可审计的决策日志，记录所有交易信号的生成依据。关键数据 包括： 字段 记录内容 保留期限 信号时间 戳 精确到毫秒 10 年 字段 记录内容 保留期限 输入特征 值 标准化前后数值 5 年 风控干预 触发的规则编号 永久 系统透明度通过可视化监控实现 采用 mermaid 流程图展示实时数据处理链路： 每日生成可解释性报告，包含：策略收益归因、风险暴露热力 图、交易成本分析。所有模块需提供

发 展的关键基础设施。 欧盟是国际数据空间建设的先行者，其发展模式以 联邦式去中心化为核心。欧盟通过《欧洲数据战略》、 《数据治理法案》、《数据法案》等政策文件，强调数 据主权、多方协同治理和标准化，GDPR（通用数据 保护条例）为数据保护奠定了法律基础。 在技术架构上，欧盟以 GAIA-X、IDSA 为代表，采用 联邦式、去中心化架构。数据不集中存储，而是保 留在数据源地，通过联邦学习、隐私计算等技术实 高质量数据集提升认知广度和语言泛化能力以及模 型输出的准确性，剔除冗余和敏感信息，确保训练数 “ ” 据 可信合规 ，避免大模型生成错误和偏见内容。同 时，从 “ ” 原始数据资源到 模型燃料 的转化，成为模型可识别的 标准化输入，支撑模型实时检索增强，减少幻觉问 题。对于文本、图像、语音等跨模态数据的联合标 注与配对，驱动模型理解跨模态语义对齐，实现物 理世界交互场景的深度认知。充分利用人类和模型 反馈数据（交互日志、错误修正样本）持续优化输 预测数据加工链路，致力于处理时间序列等预测 相关数据。通过多种数据源，如传感器数据、业务 报表数据等，进行数据获取。利用异常值检测、数 据平滑等清洗技术，去除噪声和错误数据，确保数 据的可靠性。接着依据行业标准和业务规则，对数 据进行标准化处理，使不同来源的数据具备统一格 式，便于后续分析。运用特征工程方法进行数据转 换，提取如滑动窗口特征、趋势特征等，增强数据 的表达能力。在数据评估阶段，通过交叉验证等方 式评估数据质量和预测模型的初步效果，根据评估

《政务领域人工智能大模型部署应用指引》提出有序推进人工智能大 模型在政务领域的部署与应用；国家标准《数字政府架构框架》覆盖 数字政府全生命周期，意在解决长期存在的“数据烟囱”“重复建设” 等问题，推动数字政府从“分散建设”向“标准化架构”转变；《中 共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》提出 “深入推进数字中国建设”，要使数据、人工智能、数字化治理得以 落实，推动经济社会实现全面数字化转型。 图 1 2025 然而，数智底座建设仍面临两大突出问题。一是数据中台、智能 中台等关键基础设施仍然存在技术短板，制约系统整体效能发挥。数 据中台的集成与治理能力较弱，导致面对多源异构数据时，在清洗、 融合及标准化处理上表现出短板，难以形成高质量数据资产；智能中 台则缺乏先进算法支撑与智能决策引擎，无法提供精准高效的智能分 析与决策支持，难以满足政务场景对深度智能化的需求。二是数智底 座安全保障体系面临 平台搭建，实现核心政务数据的集中汇聚与初步联通；制度保障层面， 各地普遍制定了数据共享管理办法、数据安全管理规范等配套制度， 明确了数据共享范围、权限划分、流转流程等核心要求；数据治理方 面，多数地区已开展基础数据清洗、标准化整理工作，建立了初步的 数据目录体系，对人口、法人、电子证照等核心数据资源进行分类管 理，数据重复、错误等问题得到一定改善，为后续数据价值释放奠定 了一定基础。 然而，数据体系建设仍然存在问题。一是数据共享不充分，部分

2028——2029 ） 融合创新，初赢“ 2030” （ 2030.1——2030.12 ）  智能产品：智能基础部件及关键技术研发  智能服务：水电远程诊断，电站服务平台  智能工厂：选择标准化程度较高的高危或 环境恶劣的工序试点、示范智能制造生产 单元  智能产品：智能单机装备及关键技术研 发  智能服务：初步建成集团数字化营销服 务平台，涵盖水电、火电、气电、核电 等领域的远程诊断、运维、服务等业务 E. 企 业 基 础 系 统 仓储物流系统 HSE DCS/SCADA 统筹统建 统筹统建 统筹分建 重 点 管 控 重点管控 审批备案 注：企业 PLM 体系的建设核心是产品的标准化体系问题，与产品研发、设计密切相关，建议由中央研究院专责推动，统一 PLM 的建设标准，由所 属企业分领域落地，集团进行重点管控 - 37 - 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2023 确定本条线的业务模板，领导和推动 业务优化和变革 • 确认各数字化业务模块的流程和需求， 主导本条线的数字化项目实施，完成 和业务相关的决策 集团数字化从分散到整合的转型涉及管理变革、流程优化和数据标准化等大量 工作，背后牵扯权利义务的再分配，不可避免遇到各种困难和阻力，需要从总 部到企业有足够的领导推动力 变革推动 风险 人员保障 风险 项目管理 风险 实施效果 风险 目标偏离 风险

建立集团统一管理平台 结合企业数字档案管理业务要求与行业实践研究，数字档案馆 ( 室 ) 业务建设目标包括以下四个方面：企业发展历程 记忆；建立集团统一档案管理平台；方便、快捷、有效地为生产经营服务；档案管理标准化。 · 立足高效、快捷的服务企业生产经营 , 支撑全类别档案管理， 整合集团 及省公司档案，实现档案在企业管理 各运营环节的有效共享 . · 完整、真实记录企业生产建设、经营管理等各 项活动，为未来展现企业发展全过程，为未来 留下移动记忆 建立集团统一的档案分类规则，构建完整的企 业档案数据中心，实现档案的完整视图，提升 企业档案管理水平与档案利用效率 档案管理标准化 方便、快捷、有效地为生产经营服务 数字档案馆 ( 室 ) 业务建设 目标 · 规范集团档案管理相关制度，提高 效率，为企业生产经营提供有效支 撑 业务目 《电子文件管理软件设计评价标准》 《版式电子文件长期保存格式需求》 数字档案馆 ( 室 ) 建设依据与遵循 标准 … 艹 ● ● 档案业务 标准化 协助建立全公司档案工 作规范、数据标准等统 一规则 运营体系 一体化 与云平台总体体系相匹 配 ，达到协同支撑 业务保障 技术保障 借鉴相关标准和 行业实践 应用软件

物料清单 工艺路线 …... 科目结构 核算口径 报表格式 …… 通过基础数据标准化，实现公司范围、 部门内的数据统一，便于统一管理和考核承接已有的标准化方案， 落实到具体业务环 节 明确相应组织机构，诸如明 确物料管理的部门、 BOM 的 管理部门、工艺路线的管 理 部门、工程变更等 数据标准化制定流程、数 据日常运维的管理流程， 涉及主数据申请、审批、 维护，维护、执行等 维护，维护、执行等 主数据转换清单 数据收集计划 支持主数据管理 的技术手段 清理与切换策略 技术实现 组织结构 管理流程 数据标准 客户数据标准化 财务数据标准化 物料数据标准化 供应数据标准化 采购 应付 采购 合并 应收 预算 发运 计划 销售 计划 总帐 成本 市场 溯源 销售 设计 …… 360 环视总成 SUV 整车控制 器总成 辅助蓄电 池总成 充电器总成 通过标准报表及自定义开发报表满足业务数据的查询。  建立销售完整的一体化解决方案，实现流程闭环  建立客户及信用风险管理标准， 实现客户信贷控制，降低业务风 险  建立多系统的集成化，使业务标准化、流程规范化 , 实现业务的 互联互通、资源协调和信息共享  实现对业务数据的多角度统计和分析， 为提升整体业务管理能力 提供数据依据 预期收益与管理价值 序号 模块名称