智慧工地”政策支持 探索“互联网 + 交通基础 设施”发展新思路 推行“智慧工地”建设 • 交通强 国 • 品质工 程 • 绿色公 路 l 智慧工地是品质工程信息化建设的体现：大大提升工程质量、施工安全、节约成本， 实现施工过程的数字化、精细化、智慧化管理； l 智慧工地是信息化发展的趋势 ，是贯穿工程前期设计与后期运营、养护的重要基础， 是实现智慧工程、智慧公路的必要条件； l ，实现交通行业智慧工地建设领先。 • 智慧工地建设必 要性 智慧工地建设 背景 • 智慧工地建设意义 提高数据的使用效率 ， 充分利用 建 设期的数据成果 ， 助力提高养护 质量和养护效率 ， 为智慧工程建 设奠定基础 大大提升工程质量、 施工安全、 节约成本， 提高施工现场决策能力和管理效率 ， 实现 工地的数字化、 精细化、 智慧化 提高行业的管理水平 ，提 高 政府监管和产业发展水平 ， 智能生产、 科学管理、 智 能监测与检测的项目信息化生态圈 ， 为工程建设提供智能化监管及决策 ， 实现工程建设智慧管理 ， 同时将数据进行深度挖掘分析 ， 为养护运 营提供决策支持。 施工质量： 施工过程： 可知、可控 可视、智能 工程管理： 大数据： 协同、高效 实时、共享 • 智慧工地 特性 智慧特性 • 智慧工地研究主要 目标 标准化 可视化 数字化 智能化

.................................43 6.1 质量保证方案..................................................................................................43 6.1.1 项目质量目标....................................... 2 项目质量保证原则......................................................................................43 6.1.3 工程质量保证的主要措施和活动...............................................................44 6.1.4 制定质量保证大纲 .....................................59 7.7.1 质量保证期内服务......................................................................................60 7.7.2 质量保证期结束后服务.......................................

应用”的整体解决方案，提供描述、诊 断、预 测、决策不同应用深度的服务。 联网平台的价值究竟是什么。从价值视角看，工业互联网平 台的本质是通过工业全要素、全价值链和全产业链的连接、 解耦和重构，实现对企业成本、质量、效益的优化和新技术、 新产品、新模式的培育。 iii 图 制造业数字化转型方法论参考架构：技术视角 （三）业务视角 业务视角是工业互联网平台建设的核心要义，基于工业 互联网平台开 典型应用场景 典型企业 电子 产品附加值高 技术迭代快 产品质量要求 高 新产品生产周期 长 设备管理精度不 够 劳动力较为密集 设备管理由粗放管理 向健康管理转变 生产制造从劳动密集 向人机协同转变 产品质量由人工检测 向机器视觉检测转变 设备健康管理 智能化生产 产品质量检测 供应链协同 富士康、腾晖 光伏、华星光 电、新华三、华 ................... 6 1.3 推进应用场景落地的着力点.......................................... 7 1.3.1 聚焦数据流通质量，打造高效边云协同体系 ...... 7 1.3.2 围绕工艺流程优化，提高机理模型供给能力 ...... 7 1.3.3 坚持行业痛点导向，完善特定场景解决方案 ...... 8 1.3

.........................................................................................39 4.1 空气质量指标......................................................................................42 4.1.1 颗粒物（PM2 监测设备维护..................................................................................128 10.2 数据质量监控..................................................................................130 10.2.1 数据完整性检查 .................................169 1. 引言 随着工业化进程的加快和城市化进程的深入，低空领域的环境 监测需求日益凸显。低空环境的监测不仅涉及到城市空气质量的评 估，还关系到交通运输、农业监测、灾害预警等多个领域。近年 来，伴随无人机、遥感技术的快速发展，建立一套高效、经济、精 确的低空环保监测网络显得尤为重要。 低空环保监测网络的设计目标是通过整合多种监测手段，实现

作， 降低了整个产业的竞争力 。例如， 在 新能源汽车电池材 料产业链中， 上游原材料供应商与下游 电池制造商之间因数 据共享不及时， 导致原材料供应与生 产需求脱节， 影响了电 池的生产进度和质量。 1.2 可信数据空间对新材料产业的重要意义 可信数据空间为破解新材料产业发展困境提供了创新性的 解决方案， 具有不可估量的重要价值 。它能够对实验数 据、 模拟计算数据 、产业应用数据等各类数据进行全面整合， 潜在应用价值的材料配方和制备工艺， 缩短 研发周期 。在产 业应用阶段， 企业通过共享产业应用数 据， 能够及时洞察市 场需求的变化趋势， 获取产品在实际 应用中的反馈信息， 进 而调整生产策略， 提高产品质量和 市场适应性， 加速新材料 的产业化进程。 此外， 可信数据空间能够促进新材料产业链上下游企业之 间 的深度协同创新 。通过建立安全 、高效的数据共享与协 同机 制， 实现多级材料供应商数据的实时共享， 、高效的新材料数据空间 ， 实现新材料领域多源数据的深度融合与广泛共享 。以数 据驱 动为核心， 全面促进新材料研发创新和产业应用， 显 著提升 新材料产业链的整体竞争力， 为推动新材料产业迈 向高质量 发展新阶段提供坚实支撑。 2.2 具体目标 2.2.1 数据融合与共享 整合实验数据 、模拟计算数据 、产业应用数据等多源数据 ， 制定涵盖数据采集 、存储 、传输 、处理等全流程的统一数据

1 数据质量管理......................................................................................52 4.1.1 数据清洗与预处理......................................................................54 4.1.2 数据质量评估标准 年我国数字经济规模已达 31.3 万亿元，占 GDP 的比重超过三分之一，而数据作为数字经济的核心要素，其价值潜 力尚未得到充分挖掘。政府部门在促进数据共享方面面临诸多困 境，例如数据孤岛现象、数据质量良莠不齐、保护数据隐私的法规 不健全等。因此，省级可信数据空间的建设不仅能促进数据的整合 与共享，也能提升政府服务能力和社会各界对数据的信任。 省级可信数据空间的构建需要多方参与的协同机制，包括政 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 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

局。数据作为我国第五大生产要素，其价值释放的深度与广度，直接决定了人工智能产 “ ” “ ” 业从 感知智能 向 认知智能 跃迁的新高度。当前全球数据总量虽呈指数级增长（2023 年突破 175ZB）， 但高质量语料尤其是中文语料严重匮乏，实际流通率却不足 5%。数据 “ ” 产业面临 不敢共享、不愿共享、不能共享 的困局如同无形枷锁禁锢着 AI 创新的步伐。 比如医疗数据因隐私顾虑难以赋能疾病预测模型，工业数据因竞争壁垒阻碍供应链协 术、工具的堆砌，而是 制度规则、技术架构、生态系统三位一体协同的创新范式，将成为全域数字化转型的核 心数字底座。 随着人工智能技术指数级增长，生产型 AI 场景 “ 爆发式应用，大模型对高质量数据的 饥 ” 渴需求 进一步放大了可信数据空间的价值。本白皮书结合新技术的理解与创新实践的 探索，梳理可信数据空间与 AI 协同发展的技术路径、制度框 架与实践蓝图，提出 AI 可 信数 结合自身特点探索数据空间建设模式。截至 2024 年， 全球已建成超过 200 个可信数据空间，覆盖工业、医 疗、金融、能源、农业、交通等多个领域，实现了数据 的安全可信流通与价值共创，成为数字经济高质量发 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

元数据治理 ....................................................... 18 TDSA/A-001-2025 8.3.4 数据质量管理 ..................................................... 18 8.3.5 数据脱敏处理 ......................... ............... 20 8.5.2 数据产品封装技术 ................................................. 20 8.5.3 数据产品质量保障 ................................................. 21 8.5.4 数据产品安全检测 ........................... .................. 21 8.6.2 可信交付协议与机制 ............................................... 22 8.6.3 服务质量控制 ..................................................... 22 8.7 数据价值评估与生命周期管理 ...................

..........34 4.1 数据采集与整合.............................................................34 4.2 数据清洗与质量控制.....................................................36 4.3 数据存储与管理............................. 构建一个覆盖数据采集、治理、存储、应用全生 命周期的可信数据空间，实现对已归集的 8000 亿条 政务数据的高质量开发利用。平台需具备强大的技术 支撑能力，能够支撑大模型和智能体在政务领域的高 效运行，为政务智能化应用提供稳定、可靠的技术底 座。 具体而言，要实现数据处理的高效化，通过先进 的数据治理技术，提升数据质量和处理效率；实现大 模型部署的灵活化，能够根据不同的应用场景和需求， 快速部署和调整各类通用大模型；实现安全管控的精 态 大模型部署模块要实现对 DeepSeek、通义千问、智 谱等通用大模型的统一部署和管理，支持各类智能应 用的调用；数据治理工具链要提供数据清洗、脱敏、 标注、知识图谱构建等功能，提升数据质量；可信管 控系统要实现对数据的身份认证、权限管理、安全审 计等功能，确保数据安全；智能应用开发平台要为各 部门提供便捷的开发工具和环境，支持快速构建各类 智能应用。 1.3.2 试点部门

展方向。 在中国社会发展新阶段来临之际，在促进高质量发展和构建新发 展格局的总体指引下，数字政府建设应当主动把握机遇、积极应对挑 战，密切跟踪发展动态，科学评估当前进展，深入剖析发展状况，以 此作为数字政府发展的重要依据。同时，需及时总结和提炼先进地区 的成功做法与典型经验，加大推广力度，推动全国数字政府建设加快 速度、提高质量。 目 录 一、背景意义 . . . . . 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应用不足与技术冲击的双重挑战，面对生成式人 工智能等新技术带来的数据安全和伦理道德问题，数字政府整体安全 体系建设在安全技术提升，安全制度落实、工作人员安全素养、安全 应急能力等方面需要加强。 3. 统筹架构逐步成型，碎片管理有待弥合 统筹管理是推动数字政府高质量建设的关键支柱之一，各地政府 深刻认识到统筹管理在整合资源、提升效能方面的重要作用，纷纷积 极探索实践。不少地区已陆续成立专门的数据管理机构，将分散在各 部门的数据管理职能进行整合，打破传统管理模式的局限。同时，多