动作分析 FPGA 加速 GPU 加速 平台 / 边缘云 5G 基站 5G 工业网 关 高清视频采集 5G+AI 视频监测类 场景与技术综述  实践：通过摄像头改为连接 5G 端计算网关，基于 5G 网络上行大带宽能力，将视频监控数据实时回传至边缘侧和中心侧 ，基于自主 研发的 AI 视频图像分析算法，对“人、车、物、场景”进行快 Step4 ： 定位统计 Step5 ： 自助结算终端 Step6 ： 库房管理系统 5G+ 产品追溯 应用实践 2 ：无人化备件库 / 工具库 / 劳保库 5G+ 融合定位 场景与技术综述 人员考勤管理 产线用工统计 生产效率计算 人员准入管理 （电子围栏） 离岗串岗告警 行程轨迹排查 危险作业 区域告警 融合定位基站 5G+ 融合定位 应用实践 1 ：人员定位管理 安全帽 5G 工业网关采集多个生产车间各类数据，汇聚至数据中心，经处理分析给出预测性维护、自动调控等信息；按需提 供 5G 专网服务，支持各种场景下的本地分流，保证数据安全 5G+ 数据采集 场景与技术综述 基于 5G+ 物联网 +AI 技术可实现变配电、水管网、蒸汽管网监控，能源成本精细化管理，能耗 KPI 指标评估、节能诊断等功 能 ，降低企业能耗成本 5%-15% 。 5G+ 数据采集 应用实践

Use[J]. Proceedings of the CSU-EPSA, 2021, 33(6): 28-34, 41. [6] 杨翾, 骆哲, 叶刚进, 等. 能源互联网下虚拟电厂调度及 市场竞价综述[J]. 浙江电力, 2021, 40(12): 46-53. Yang Xuan, Luo Zhe, Ye Gangjin, et al. A Review of Dispatch and Bidding Energy Internet[J]. Zhejiang Electric Power, 2021, 40(12): 46-53. [7] 李昭昱, 艾芊, 张宇帆, 等. 数据驱动技术在虚拟电厂中 的应用综述[J]. 电网技术, 2020, 44(7): 2411-2419. Li Zhaoyu, Ai Qian, Zhang Yufan, et al. Application of Data-Driven

62: 2017-2024 年平均年水平面总辐照量、固定式光伏电站平均首年利用小时数 和 6000 千瓦及以上太阳能发电电厂设备平均利用小时数 45 42. 徐进 . 我国电力 2024 年发展综述及 2025 年发展展望 [EB/OL]. 能源新媒 .2025-03-03.https://www.gdshe.org/article/23838.html 43. 全国新能源消纳监测预警中心

等功能。 应用层，包括元数据血缘分析、数据质量分析报告、数据安全分析报告、 数据资产分析报告、可视化资源管理等内容。 4.4.2 功能设计 4.4.2.1 元数据管理 4.4.2.1.1 综述 元数据管理系统管理各系统的元数据信息，并开放各类元数据信息供各系 统调用，帮助管理人员、业务人员和技术人员快速了解系统数据对象定义以及 数据对象之间的关系等。 元数据管理是经营分析系统数据管理域的重要组成部分，为数据质量管理、 基础信息完整性，存储设置合理性。 4.4.2.2.3 标准执行稽核 对存储周期，数据安全敏感信息和加密信息，权限赋权进行检查是否满足 规划要求。 4.4.2.3 数据质量管理 4.4.2.3.1 综述 经营分析系统数据质量管理体系包括对数据源接口、数据实体、处理过程、 数据应用和业务指标等相关内容的管控机制和处理流程，也包括对数据质量管 控处理的信息总结和知识应用等辅助内容。数据质量管理子系统是经营分析系  若接口开发商没有 AMS-业务支持服务管理系统账号，则先回单，再 另外联系接口开发商 若是数据质量问题，则转给数据质量组核查原因并回复单。 4.4.2.3.6.4 规则配置管理模块 1) 综述 规则配置管理主要完成采集规则以及预警规则的规则配置管理功能。让业 务管理人员可以通过界面能够进行对规则进行增、删、改、查的功能。具体功 能包括：接口采集规则配置、作业采集规则配置、指标采集规则配置、指标监

于物联网僵木蠕安全大模型、 智能网联汽车场景的数字孪生技术，车端轻量化的安全防护技术，构建了完整涵 盖“端”、“网”、“云”的立体安全防护服务。 1. 项目总体技术架构和主要内容 （1）方案综述 工业互联网安全解决方案案例汇编（2024） 24 端侧实现了对智能网联汽车的安全防护与检测能力，网侧实现了对车联网流 量的深度分析和检测能力，云端实现了对车联网综合的安全运营服务能力，形成

AI不仅仅是传递信息的媒介，而是深度嵌 入科研全流程的智能伙伴。 在信息处理与知识发现层面，AI能够辅助学生对海量学术文献进行快速的语义检索、引文网络分析和主题趋势预 测，将过去耗时数周的文献综述工作压缩至数小时，极大提升了科研起点。 此外，在科学计算与模拟仿真层面，AI驱动的高性能计算平台，能够支持学生进行复杂的分子动力学模拟、流体 力学仿真或社会系统建模，将原本无法在物理世界中进行的 恐惧，转移到对实验原理的深度理解和科学方法的探 究上。 此外，AI正成为项目式学习与创造性活动中不可或缺 的共创伙伴。在进行课题研究时，AI能够作为高效的 研究助理，帮助学生进行快速的文献综述、数据分析 和信息可视化。在艺术、设计或编程等创造性领域， AI则可以作为灵感来源和能力的放大器。 例如，学生可以与AI协同进行结对编程，由AI负责生 成基础框架代码，学生则专注于核心算法与逻辑创新；