AI 知识库： 电力行业智能转型的新底 座 —— 将电力企业私域知识转化为生产力 01 行业洞察： 电力 AI 转型的三大挑战 02 解决方案： AI 知识库打造转型新底座 03 应用实践： 360AI + 电力典型应用场 景 04 未来展望：多方协同共建未来电网 CONTENTS 技术引擎： 成本归零 ， 引爆应用创新 成本归零：模型更强 ，且训练和推理效率持续提升

项目编号： 智慧工业园区数字政府领域 AI 大模型底座 设 计 方 案 目 录 1. 引言.....................................................................................................................6 1.1 背景与意义................... .........................................................................................12 2. 大模型底座架构设计.......................................................................................13 2.1 总体架构 模型审计........................................................................................67 4. 大模型底座运营...............................................................................................69

联的信息生态网络。其中，边缘云依托边缘云一体化底座的网关、数 据高速缓存技术、标准化分级共享接口及融合感知、协同决策与协同 控制标准件实现车端和路侧数据接收、处理、融合感知、精准决策及 管控，有效确保了感知、决策结果及控制指令能够迅速传递至网联车 辆，同时上传至区域云，并同步处理区域云下发的基础设施管控信息。 区域云通过标准化分级共享接口、区域云一体化底座内的网关和数据 库以及一系列标准件，有效地吸收、整合来自支撑平台、边缘云及第 车辆和云控基础平台提供的数据，运行在第三方平台上的应用，与区 域云之间互相共享数据。 云控基础平台内，主要涉及边缘云、区域云以及它们内部的各组 件，分别由蓝色和红色模块标识。边缘云包含的组件主要涉及：边缘 云一体化底座的边缘云网关和边缘云数据高速缓存、边缘云融合感知 车路云一体化系统云控基础平台参考架构 45 标准件、边缘云协同决策标准件和边缘云标准化分级共享接口。其中 边缘云网关主要用于接收并处理车路原始数据、接收区域云下发数据； 享接口下发车、路或上传区域云；边缘云协同决策标准件则进一步基 于融合感知结果，对网联车辆的相关服务进行决策规划，并将结果通 过边缘云标准化分级共享接口下发车、路或上传区域云。 区域云包含的组件主要涉及：区域云一体化底座的区域云网关和 区域云数据库、区域云融合感知标准件、区域云协同决策标准件、区 域云交通管控标准件和区域云标准化分级共享接口。其中区域云网关 主要用于接收并处理相关支撑平台上报的数据或第三方应用共享数

支撑高并发需堆叠服务器、为实现实时分析需部署多套数据库，这种 "以资源换性能" 的模式早 已难以为继。我们需要的是能精打细算的技术底座，用一体化设计降低总拥有成本，让有限的 IT 预算创造更大价值。 当下，AI 技术正从概念走向实战，成为重构商业模式的核心引擎。从智能选款、动态定价到个 性化导购，AI 应用的深度取决于数据底座的支撑能力。在探索 AI 驱动的 "超级导购" 场景中 发现：能否将商品图片、面料参数、会员偏好等多模态数据实时转化为向量特征，能否用 正是在这样的背景下，我们看到了一体化云数据库的价值。它用分布式架构消解了多渠道并发的 压力，用 HTAP 引擎打通了交易与分析的壁垒，用向量原生能力架起了数据与 AI 的桥梁。雅 戈尔的实践证明：当数据底座从 "各自为战" 转向 "协同作战"，IT 系统才能真正成为业务增长 的加速器。 本书收录的零售企业实践，既是技术创新的缩影，更是行业转型的启示。期待更多同行能从中找 到适合自身的数字化路径，在变革浪潮中筑牢根基、赢得先机。 与智能创新的新一代数据底座。 从业这些年，经历了多家企业多次的主业务系统（ERP）的升级换代，每一次都是带来巨大的变 革。随着 AI 的兴起，下一代的“ERP”很有可能是颠覆现有传统流程和思路 AI-ERP。每一次 ERP 的升级都会把原先的数据底座铲掉升级，产生大量的历史数据迁移成本。我们眼下迫切需要一代 既能兼容目前数据架构，又能支持 AI-ERP 架构的数据底座来支撑我们从这个时代，过渡到

澳门财政局：澳门“智慧财政”平台 深圳市政务服务和数据管理局：深圳市数智化底座 深圳市宝安区政务服务和数据管理局：宝安政务大模型 第七次人口普查：国产数据库支撑14.1178亿人普查 上海银行：国产数据库实践 四川银行：全栈自主创新云原生平台建设项目 中信建投证券：国产数据处理分析体系 瑞众保险：融合创新云和团险核心业务数据库去O 南方电网：云数底座&连接协同助力数字电网 鞍钢集团：国产分布式数仓项目 鞍钢集团：国产分布式数仓项目 中国五环工程有限公司：“智改数转”项目 荣耀：打造高性能AI底座，吞吐最高提升2倍 中国航空结算有限责任公司 ：中国航空结算云平台建设 深圳市第二人民医院：大湾区首个具备“超级数据心脏”的新一代智慧医院 四川省文化大数据有限责任公司：文化数字底座和大模型项目 中央广播电视总台：央视频5G新媒体平台项目 新华通讯社：国家通讯社CentOS原地替换 26 27 28 29 30 37 38 39 40 41 42 43 国产数字化升级标杆实践报告 03 - 引言 当前，全球数字经济加速演进，人工智能技术日新月异，筑牢安全可 靠、自主创新的数字底座已成为推动产业数智化升级的必由之路。信 息技术融合创新（以下简称“融合创新”）通过突破关键核心技术、 赋能传统行业转型，正成为千行百业高质量发展的重要引擎。 一方面，国产数字化升级正在通过底层技术的自主创新，为人工智能

头豹数据平台 • 各类公开资料 • 定量结合定性的方式进行多 层次多维度研究 白皮书撰写背景及内容摘要 数据来源：沙利文研究 本白皮书定义“企业级智能生产力”，是在工业级AI、大数据与自动化技术的底座之上，将企业的知识资产、岗位技能和业务流程深度智能化，与信息系统和业务链条 全面打通，并通过可信治理框架下的人机协同机制，重塑组织的决策逻辑、运作流程、人才角色与文化基因，使组织具备自我学习、自我进化、自我协同的能力，从而在 具备工程化落地可靠性的AI原生系 统能力（包括大语言模型 LLM、检 索增强生成 RAG、多智能体体系、 工作流编排），同时融合深厚的产 业级Know-How，不同于传统单点 工具式的流程优化，这类平台通过 智能体与全域数据底座的深度融合， 实现业务流程、人才管理与知识沉 淀的全面打通。 行业内企业在实践过程中，可搭建覆 盖知识资产—岗位技能—业务流程— 信息系统与业务链条全面打通的企业 级智能生产力平台，其中： • 组织能够实现端到端业务可视化、 实现人/业/效 全域协同 单一工具 协同性低 建立智能化绩效 与价值量化体系 人效难以衡量 构建全域数据 与知识底座 数据孤岛 • 跨系统、跨流程的数据聚合与知识沉淀，打通信息系统与 业务链条。 • 数据和知识能被统一建模、智能整合，并支持多场景复用， 成为组织持续优化和创新的底座。 • 通过将人力、业务与效能场景全面打通，把工具与流程直接 嵌入工作场景。 • 不同部门之间能够基于统一的数据与流程协同运作，实现真

务 在 线 培 训 舆 情 监 控 基础设 施层 园区云平台： GPU 计算、 CPU 弹性计算、分布式云存储等 智能支 撑平台 SuperMap 数字孪生底座 SuperMap 数据治理中台 SuperMap IOT 物联网中台 工业互联网平台 园区各类前端感知终端 建设具有大数据治理、物 Su 联 perM 感 ap 三维与体数化 监控，对 于具备数据采集的重大危险源进行库存液位的在线监控，防止安全上的突发情况发生，通过数据异常报警、数据 的可视化，及时的掌握运行动态，加强管理，将突发事件的危害降低到最小。 数字孪生底座 数字孪生底座 3 级 标 准 级 模 型 标准模型级别 ， 主要数据 源精度 1 ： 500~1 ： 2000 ， 适用于厂区周边区 域基础 地形地貌要素 、 概要性道 路建筑空间分布特征等 CIM 4 CIM 2 数字孪生模型底座标准 满足工信部、住建部建设标准 不同时空尺度的 应用 上海漂视

数字孪生技术为工业高效赋能 01 总体架构 02 解决方案 03 实施保障 目 录 总体架构 1 总体架构 孪生与数字底座工具链 工具链：孪生工厂遵循 DevOps 进行微服务开发， 调用 AI 求解器进行运筹计算， 同时调用统一门户进行用户、组织等管理。 孪生与数字底座中台 ▌ 业务中台：所有公共和共享业务场景汇集到中台包括设备中心、订单中心、计划中心等，并将业务数据给数据中台进行治理，同时孪 网关的统一调用， 形成业务数据模型供孪生工厂使用。 孪生与数字底座模型 利用数据模型建立各模型的关联关系网， 通过统一模型的统一编码识别到虚拟设备， 将物模型 / 业务模型贯通到虚拟设备 中，形成数据驱动虚拟设备的仿真可视。将算法模型 / 成本模型引入到虚拟设备， 用作孪生的仿真分析及优化。 数据模型关系图谱 孪生与数字底座 IOT ▌ 数据采集：软网关采集完数据后会将实时数据统一推送到 数据采集：软网关采集完数据后会将实时数据统一推送到 IOT 平台。 IOT 平台会进行数据物模型构建，把实时性要求高的数据 通过数字底座 IOT kafka 推送 /mqtt 订阅到孪生工厂进行调用 ， 同时数据中台进行存储供孪生工厂进行历史回溯分析。 ▌ 反向控制：针对部分设备的控制，孪生应用先通过 IOT 传输控制信号到 kepware 网关进行试点处理。试点验证后所有上下行都 通过物联网平台 - 软网关链路。

构建、行业大模型、场景构建、页面用户体验 监控、专题行业数据库）、数据采购（三项清单梳理、大模型 技术服务）及配套硬件设备配置。平台完全依托全区 CIM 孪生 底座，充分利用区民意速办平台、AI 平台、大数据平台、物联 网平台等底座能力，为后期全区物业城市运营服务一体化运行 提供城管能力和先行样板。 四、项目经费 项目总投资匡算为 4,492 万元，其中工程建设费用 3,798.8 1 CIM 平台建设工作。要坚持立足应 用、政府主导、技术支撑的原则，做好统筹规划、数据共享归 集、数据治理等工作。还要进一步拓展 CIM 平台的应用场景 加快建设包括地下空间数据在内的全市统一数字底座，更好地 应用 BIM、CIM 等数字技术来推进超大型城市治理体系和治理 能力的现代化。会议提出了以下内容： 三、关于在 XX 区开展智慧城市物业街区试点工作 （十一）请 XX 区做好智慧城市物业街区试点工作，11 美好城区”“建立服务主体常态化考评机制”“建立服务项目品质化 监控机制”“创新打造多元化治理平台”。会议原则同意，区城管 和综合执法局立项建设全域治理物业城市一网统管数字平台， 平台建设应基于 XX 数字孪生 CIM 底座，围绕全要素清单、主 体清单、责任清单，构建城管指挥大厅应用、决策分析专题应 用、CIM 创新应用场景等内容实现一网统管、一屏看尽、一键 办尽。 本次项目建设的使用单位涵盖了城管、住建、应急、水

20ms 40ms 基于云原生的 边缘云基础设施底座 全球内容分发与加速网络 边缘应用服务 计算 网络 40ms 数据中心 云边缘 边 5~2 0 ms 用户边缘 城市边缘 近场边缘 边缘云原生操作系统 ( 云网协同 & 云边协同 & 多云协同 & 边边协同 ) 边缘算力服务 边缘云 基础设施底座 计算 边缘安全 边缘计算节点 加速 应用 边缘实例 (CPU/GPU/ARM ) 边缘渲染 边缘智能 AI 推理 规则引擎 离线渲染 实时渲染 数字证书 WAAP SASE 高性能网络 EVS: VPC/LB/EIP/NAT/IPv6 安全组件 防火墙 /ACL 存储组件 云盘 / 本地盘 / 高效云盘 e 块存储 / 对象存 储 场景应用 火山引擎边缘云：新一代算力底座——边缘计算云平台 高性能边缘硬件（ X86 、 NVMe 、 100G/25G 智能网卡、 GPU ） 全国覆盖的边缘节点 优质专线（单线、多线）