下，建设省级可信数据空间显得尤为重要。省级可信数据空间是指 在特定省域内，依托先进的技术手段，实现跨部门、跨行业的数据 共享、交换与协同应用的平台，它将为政府决策、经济发展与社会 治理提供强有力的数据支撑。 在推动数据互联互通的过程中，数据安全和隐私保护成为亟需 解决的问题。信任是数据共享的基础，而可信数据空间则是构建信 任的重要保障。通过建立完善的数据治理机制、标准和技术保障， 省级可信数据空间可以确保数据的真实、完整和安全，从而提升各 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 或泄露。 4. 监管与合规机制：建立数据使用的监管机制，确保所有参与单 位在数据使用过程中遵循法律法规，保障数据的合法性与合规 性。 5. 推广与应用：通过典型案例的推广与应用，引导和鼓励各级单 位和社会主体积极参与数据共享，提高全社会对数据价值的认 知和利用能力。 这一切措 险评估体系，提升数据空间的安全韧性。 3. 共享性：建立统一的数据共享机制，鼓励政府部门、企事业单 位以及社会组织之间的数据互联互通，实现信息的流动与共 享。制定相关政策和标准，促进数据的集成与交互，并保障数 据使用过程中的合法合规。 4. 互操作性：不同系统、平台及应用间的数据能够无缝对接。通 过采用标准化的数据格式和接口，确保各种应用和系统之间的 良好协作，提高数据利用效率。 5. 可用性：数据空间应能够支持多种数据分析与应用，包括业务

1.1 以需求为导向 深入开展对新材料企业 、科研机构 、高校等各类创新主体 的 调研， 全面了解其在新材料研发 、生产 、应用等各个环 节的 数据需求 。从材料研发过程中的实验数据采集与分析 需求 ， 到生产过程中的工艺优化和质量控制数据需求， 再 到市场应 用中的需求预测和产品反馈数据需求， 进行细致 梳理 。以这 些实际需求为出发点 ，精准确定数据空间的功 能模块和建设 内容 搭建数据空间的技术支撑体系 。通过大数据技术 实现海量数据的高效存储和处理 ，利用人工智能技术挖掘数 据背后的潜在价值 ，借助区块链技术保障数据的可信性和可 追溯性 ，依靠隐私计算技术确保数据在共享过程中的安全 性。 另一方面， 建立健全数据共享 、交易 、管理等相关制度 和规 范 。明确数据的所有权 、使用权 、收益权等权益关 系， 制定 数据接入 、存储 、使用 、流通等环节的操作规 将数据安全置于首位， 采用多重先进的安全防护措施， 构建 全方位的数据安全保障体系 。在数据存储环节， 运用加密算 法对敏感数据进行加密存储， 防止数据被窃取或篡改；在数 据传输过程中， 采用安全的传输协议， 确保数据传输的机密 性和完整性； 通过严格的访问控制机制， 根据用户的角色和 权限， 精准授予数据访问权限， 防止未经授权的访问 。建立 完善的数据安全监测和预警机制

枢。该系统是一系列软件、硬件、规范、流程组成的一个复杂体系。它遵循 OAIS 模型而设计。 5.1.4 遵循软件工程规范 采用软件工程项目管理与控制的行业规范，使项目实施能够顺利进行，并 达到预期的成果。 把整个项目开发过程按照软件工程方法和任务要求对任务和时间进行划分。 从开始到最后完成有几个大节点，每个大节点有几个小节点，每个节点做什么 事情，完成什么目标，输出什么东西，什么人负责；每个节点对其他节点的影 响 响，如果没有完成所需要采取的补救措施等等。 25 5.2 数字档案管理系统功能设计 本系统针对企业档案管理现状，利用软件辅助实现档案收集、整编、借阅、 统计、报表打印、查询、编研、鉴定销毁等全过程的信息化管理，力求使企业 档案工作收集更自动、管理更科学、保管更安全、利用更便捷，以满足企业不 断发展的需要，实现企业档案管理跨越式提升。 本系统为集团版系统，支持多组织架构和多权限模型，支持数据的隔离和 鉴定销毁 待鉴定销毁数 据 按保管期限保存年限规则自动检索到期待鉴定销毁数据，生成鉴定销毁清单。 可以对档案保管期限或者密级发生变更情况进行鉴定；可以对到期档案进行销 毁。系统自动记录鉴定或销毁过程所有痕迹信息，并可以生成打印清单，支持可 配置的审批工作流。 鉴定销毁缓存 库 将所有已经进入鉴定销毁流程的数据放入鉴定销毁缓存库中，相关人员可以在该 处对数据执行重新定保管期限或者销毁。

求。当前，尤其是在城市和工业密集区，对环境变化的动态监测显 得尤为重要。这种情况下，构建一个以无人机等低空飞行器为核心 的环保监测网络，能够实现快速部署、灵活调整的监测方案，增强 监测能力。 在实际应用过程中，低空环保监测网络可以实现以下几个目 标：  实时监测：及时获取环境数据，及时反映环境状况，维护社会 公共安全。  数据整合：将不同来源的数据整合，形成全面的环境监测数据 库，以支持后续分析。 公众参与：通过开放数据平台，鼓励公众参与环境监测，增强 社会对环境保护的意识。 为了支持上述目标，本方案将建设多个监测单元，它们分别负 责不同区域的环境监测，并通过统一的平台进行数据汇总和分析。 具体实施过程中，可以参考以下表格中的示例监测单元分布及其功 能： 监测单元名称 监测区域 监测指标 设备类型 单元 A 市中心区 空气质量、噪音 无人机、传感器 单元 B 工业区 污染物浓度、废气 无人机、传感器 数据收集与分析，相关部门可以及时了解低空地区的污染物排放情 况，从而对现有环保政策进行评估和调整。例如，各类气体（如 PM2.5、PM10、NOx、SO2 等）的浓度可以直接影响发放新企业 或改建的决策。在此过程中，政策制定者能够利用监测数据进行合 理规划，提高环保政策的针对性和有效性。 其次，低空环境监测对于保障公众健康具有直接意义。研究表 明，长时间暴露在污染的低空环境中容易引起呼吸道疾病、心血管

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 对现有公路工程信息化技术进行整合与创新 智慧工地内涵 智慧工地： 对工程设计进行精确模拟； 针对施工过程管理 ， 围绕人、 机、料、 法、 环五要素 ， 建立互联协同、 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 n 法 n 环 本项目智慧工地建设采用“ 1 +1 +N” 的整体架构 ，建立以 1 个综合云平台 1 个指挥监控中心 ，拓展 N 个业务系统的解决方案。充分 利用物联网技术及时采集施工过程中的人、机、料、法、环、测等关键要素的动态信息 ，利用移动互联网和大数据、云计算技术、 BIM 技 术实现施工现场海量数据的实时上传、汇总、分析、展示 ，并植入大数据及 AI 能力 ，使

circulation 指数据在不同主体之间流动的过程，包括数据开放、共享、交易、交换等。 3.16 数据交易 data trading 指数据供方和需方之间进行的，以特定形态数据为标的，以货币或者其他等价物作为对价 的交易行为。 3.17 数据治理 data governance 提升数据的质量、安全、合规性，推动数据有效利用的过程，包含组织数据治理、行业数据 治理、社会数据治理等。 指通过特定的技术和方法，对数据进行整理、研究、推理和概括总结，从数据中提取有用 信息、发现规律、形成结论的过程。 3.21 隐私保护计算 privacy-preserving computation 指在保证数据提供方不泄露原始数据的前提下，对数据进行分析计算的一类信息技术，保 障数据在产生、存储、计算、应用、销毁等数据流转全过程的各个环节中“可用不可见”。 注1：隐私保护计算的常用技术方案有多方安全计算、联邦学习、可信执行环境、密态计算等。 指通过综合利用密码学、可信硬件和系统安全相关技术，实现计算过程数据可用不可见，计 算结果能够保持密态化，以支持构建复杂组合计算，实现计算全链路保障，防止数据泄漏和滥 用。 3.26 区块链 blockchain 分布式网络、加密技术、智能合约等多种技术集成的新型数据库软件，具有多中心化、共识 可信、不可篡改、可追溯等特性，主要用于解决数据流通过程中的信任和安全问题。 3.27 使用控制

分析工作时，需要获取省民政厅的人口数据；省市场 监督管理局在进行市场监管时，需要整合省发展改革 委的企业信用数据。 平台需要建立统一的数据共享机制和标准，打破 部门之间的数据壁垒，实现跨部门数据的按需共享。 要解决数据共享过程中的格式转换、接口对接、安全 认证等问题，确保数据能够在各部门之间安全、高效 地流转。 2.1.2 智能应用需求 13 个试点部门的 40 个场景都对智能应用有着 迫切的需求。例如，省教育厅的智能招生咨询场景， 些 智能应用要具备良好的用户体验，能够满足各部门的 实际工作需求，提高工作效率和服务质量。 2.1.3 安全合规需求 政务数据涉及大量的敏感信息和个人隐私，因此 安全合规是各部门在数据使用过程中首要考虑的问题。 例如，省纪委监委的监督数据属于高度敏感信息，需 要严格的安全管控和存证溯源机制；省卫生健康委的 医疗数据涉及个人隐私，必须严格遵守相关隐私保护 法规。 平台需要建立完善的安全合规体系，实现对数据 平台需要提供全面的数据治理功能，包括数据清 洗、脱敏、标注、知识图谱构建等。数据清洗要能够 去除数据中的噪声、重复数据和错误数据，提高数据 的准确性；数据脱敏要对敏感数据进行处理，确保数 据在使用过程中不泄露隐私信息；数据标注要为机器 学习模型提供高质量的训练数据；知识图谱构建要将 分散的数据关联起来，形成结构化的知识体系，为智 能应用提供知识支撑。 通过这些功能，形成高质量的公共数据集，为大

化协同、个性化定制和服务化延伸等应用场景解决方案进 行 迭代优化。 iv 行业 行业特点 行业痛点 数字化转型趋势 典型应用场景 典型企业 钢铁 生产流程长 生产工艺复杂 供应链冗长 设备维护低效化 生产过程黑箱化 下游需求碎片化 环保压力加剧化 设备管理由传统维护 向智能维护转变 生产工艺由黑箱式向 透明化转变 供应链体系由局部协 同向全局协同转变 环保管理由粗放型向 生产制造柔性化 产业链管理一体化 车辆运维智能化 研发仿真 协同制造 产业链管理 设备健康管理 中车四方、中 车株机、中车 浦镇 工程 机械 设备产品多样 化 生产过程离散 化 供应链复杂 资源调配效率低 下 机械设备运维困 难 金融生态不完善 设备维护按需化 备件管理精益化 产融结合在线化 解决方案服务化 设备预测性维护 备品备件管理 ................................... 44 6.3.1 深化数据应用，完善数据流通体系..................... 44 6.3.2 聚焦生产过程，强化机理模型供给..................... 45 6.3.3 围绕行业痛点，推广解决方案普及..................... 45 七、轨道交通行业 .......

的共享出行平台，通过用户数据 分析和需求预测，优化拼车资源的配置，减少空驶率，有效降 低城市交通压力。同时，结合大数据来分析城市出行模式，为 城市交通规划提供参考。 5. 环境监测与评估：利用 AI 手段监测交通运输过程中的环境影 响，比如颗粒物和噪音等，通过数据分析，制定更为高效的交 通管理与环境保护措施。 AI 在交通领域的广泛应用不仅能提升交通管理的智能化水平， 还能在节约资源、降低排放方面取得明显成效。随着技术的不断进 环境污染等问题。 首先，智能交通管理系统通过布设在城市各主要交通路口和道 路上的传感器和摄像头，实时采集交通流量、车速、路况等数据。 这些数据通过边缘计算或云计算进行处理，迅速生成交通状态报 告。这一过程中的数据应用包括流量预测、交通密度分析和异常情 况监测等。 接着，系统结合历史数据和实时数据，运用机器学习算法对交 通模式进行分析，预测未来的交通流量和可能出现的拥堵点。这种 预测系统能够为 其次，这些监测设备应与云端服务器进行无缝连接，利用大数 据分析和机器学习算法处理收集到的数据。通过对历史数据和实时 数据的对比分析，系统能够识别出不同时间段和天气条件下的流量 趋势，从而为交通信号的动态调整提供数据支撑。 在实施过程中，我们建议采用模块化、可扩展的监测系统结 构，以便根据未来可能的交通需求变化进行扩展。为了确保系统的 准确性和稳定性，定期进行设备校准和维护也是必不可少的。 以下是实时交通流量监测方案的主要实现步骤：

制作时间： 2023 年 睿利而行 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 项目的背景、目标、工作过程回顾 背景 目标 集团数字化总体解决方 案项目  集团内部面临着集团管控提升和企业运营优化 的双重任务  集团外部面临着宏观经济调整和新技术革命的 双重挑战  集团与所属企业数字化联系薄弱，数字化整体 以统一财务管理体系为基础，纵向基于集团财务一体化，实现集团管控目标实时监 控；横向以业务财务一体化为前提，实现基层财务人员工作模式的变革 所属单位 分子公司 业务财务一体化 控制措施 自动记帐 两条主线：过程风险控制，业 务核算自动化 提高工作效率，促进工作模式变 革 业 务 财 务 集团财务 合并报表 资产管理 资金管理 会计核算 决策支持 预算管理 财务报表 成本控制 银行账户 与预算 项目进度 进度监控 和调整 生产执行 年度排产 计划 采购计划 采购合同 供应商评 估 采购收货 / 发货 半 / 成品 入库 / 出 库 装箱发运 采购检验 质量反馈 生产过程 检验 现场检验 现场服务 生产成本 项目结算 项目报表 采购报表 生产报表 质量报表 仓储报表 成本报表 物料主数 据 客户主数 据 * 供应商 主数据 产品设计 产品 BOM