网络安全有关标准开展分级分类防护。 4.深化人工智能赋能应用。支持家电、家具、照明等行业 骨干企业，基于特定场景开展数据模型开发、应用测试验证， 在智能制造、智能家居等领域打造一批人工智能技术应用场景。 鼓励行业协会、科研院所等组织推广人工智能技术场景化应用， 重点培育协同设计、智能生产、在线检测、预防性维护、智慧 营销等生产端场景和智能家居、智能穿戴、智能骑行、智慧养 —2— 老等消费端场景。基于人工智能技术开展轻工业领域产业链供 强化标准引领。编制轻工业数字化转型标准体系建设指 南。生产端重点研制关键技术、设备互联互通、数据安全与共 享、评估评价等共性应用标准，消费端重点研制智能家居、智 能穿戴设备等产品技术标准。鼓励行业协会、标准化机构等深 入开展贯标活动，推动数字化转型标准进企业、进园区、进集 群。积极跟踪 ISO、IEC 等国际标准化动态，支持智能家电等优 势领域制定国际标准路线图，加快国际标准布局。持续开展先 力度。以家电、家具、皮革、造纸、日用化学品等数字化基础 较好的行业为重点，培育一批数字技术融合应用成效显著、引 领带动作用强的标杆企业。鼓励地方、行业协会、联盟组织等 组织开展标杆企业创建经验交流活动，加快形成学标杆、建标 杆的行业氛围。 4.培育创新载体。鼓励地方、行业协会、科研院所等建设 数字化转型促进中心，开发数据模型、工业 APP、标准化工具 等解决方案，以购买服务、技术帮扶、供需对接等形式赋能企

此外，科研机构和高校是产业园的重要合作伙伴。这些机构通 常从事航空技术研发、飞行器设计、低空交通管理等领域的研究， 产业园将为其提供实验场地、测试设备和技术支持，促进科研成果 的转化和应用。同时，政府相关部门和行业协会也是目标客户之 一，产业园将与其合作制定行业标准、推动政策落地，并为低空经 济领域的监管提供技术支持。 对于中小型创新企业，产业园将提供孵化器和加速器服务，帮 助其快速成长。这些企业通常专注于新兴技术领域，如人工智能、 航空制造企业：需求包括生产场地、技术支持、供应链整合。  航空运营服务企业：需求包括飞行器维护、飞行培训、数据管 理。  科研机构和高校：需求包括实验场地、测试设备、技术合作。  政府和行业协会：需求包括政策支持、行业标准制定、监管技 术支持。  中小型创新企业：需求包括孵化服务、资金支持、市场对接。  国际客户：需求包括技术合作、跨境业务支持、市场拓展。 通过精准定位目标客户群体并提供定制化服务，低空经济产业 还能通 过官方背书增强园区的公信力，吸引更多优质企业关注。 其次，行业协会和商会是重要的招商渠道之一。通过与低空经 济相关的行业协会、商会建立合作关系，可以精准对接目标企业。 例如，与中国航空运输协会、无人机产业联盟等组织合作，参与其 举办的行业展会、论坛等活动，直接面向潜在投资者进行推介。同 时，可以邀请行业协会的专家参与园区的规划与建设，提升园区的 专业性和吸引力。 此外，线上

偿 责任， 保障数据交易的公平性与稳定性。 4.3 运营架构 4.3.1 运营主体 明确新材料可信数据空间的运营主体是保障数据空间稳定 、 高效运行的关键 。运营主体可由政府部门 、行业协会 、 企业 联盟或专业的数据运营公司担任， 不同主体在数据空 间运营 中具有各自的优势与挑战。 政府部门运营：在数据空间建设初期， 政府部门凭借其强 大 的统筹规划能力 、政策制定权以及丰富的资源协调能 在应对市场快速变化 与创新需求时， 灵活性可能有所 不足。 行业协会运营：行业协会作为行业内企业与机构的代表组织， 深入了解新材料行业的发展需求 、技术趋势以及企业痛点 。 由行业协会运营数据空间， 能够充分发挥其在行业内的协调 优势， 有效整合行业资源， 推动行业标准的制定与实施， 促 进企业间的交流与合作 。例如， 行业协会可组织行业内专家 制定统一的数据标准与规范 ，确保数据在行业内的兼容性与 ，确保数据在行业内的兼容性与 通用性；举办行业研讨会， 加强企业间的数据共享与技术交 流 。但行业协会在专业的数据运营与技术管理方面可能缺乏 足够经验， 需要引入专业人才或与专业机构合作来弥补不 足。 企业联盟运营： 由新材料产业链上的龙头企业联合组成企 业 联盟来运营数据空间， 能够充分发挥企业的市场洞察力 与创 新活力 。企业联盟熟悉市场需求， 能够根据市场变化 快速调 整运营策略，

紧密联系，以实现知识的转化与应用，从而促进区域经济的发展和 提升企业的核心竞争力。 在具体实施过程中，产学研结合应遵循以下几个关键步骤： 首先，建立多方参与的合作机制。高校应与相关企业、科研机 构形成战略合作联盟，或通过行业协会、科技园区等形式，构建开 放、包容的合作平台。这样的合作机制可以促进信息的共享与交 流，同时也为合作各方提供了丰富的资源与支持。 其次，明确合作目标和任务。各方在合作初期应进行充分的沟 通， 为此，高校需设置一系列低空经济相关课程，这些课程应当覆盖低 空经济的各个方面，包括但不限于无人机技术、空域管理、低空产 业政策、航空安全、市场经济等领域。 首先，课程设置应与行业发展紧密结合。通过与地方政府、行 业协会及企业的合作，高校能够实时获取低空经济相关的最新动态 及技术要求，从而确保课程内容的前瞻性和实用性。例如，可以开 设以下课程： 1. 无人机技术与应用 2. 低空空域管理 3. 低空经济概论 飞行器规范与安全管理：制定无人机飞行的相关标准，确保其 在城市和乡村飞行时的安全性。可利用地面监控站对无人机运 行状态实时监控，并对飞行过程中的异常情况进行干预。 3. 合作与监管：与当地政府、监管机构及行业协会合作，建立无 人机配送行业的相关法律法规框架，保障各方权益。同时，推 动目标区域的空域管理与协调，确保无人机在特定区域内的顺 畅飞行。 4. 培训与人才引进：组建专业的无人机操作与维护团队，定期进

确保技术与业务的深度融合。 “ ” 最后，技术路线图的实施应遵循 渐进式迭代 的原则，通过不 断的测试、反馈与优化，确保每一步的技术升级都能够带来切实的 生产效率提升与成本降低。与此同时，企业应保持与行业协会、研 究机构的紧密合作，及时掌握行业最新动态，调整技术路线以适应 快速变化的市场需求。 7.2 人才培养与团队建设 在新能源汽车 AI 制造领域，人才培养与团队建设是确保技术 落地和产业发 40% 针对 AI 制造设备的采购费用 人才培训补贴 10%- 30% 针对 AI 技术人员的培训费用 其次，行业标准的制定是确保技术应用规范化和产品质量一致 性的重要保障。建议由相关行业协会牵头，联合主要企业和科研机 构，制定新能源汽车 AI 制造的技术标准和操作规范。标准应涵盖 以下方面：  数据采集与处理标准：明确 AI 系统所需的数据类型、采集频 率和处理方法，确保数据的准确性和一致性。 风险能力。 o 与供应商共同制定应对自然灾害、政策变化等不可抗力 事件的方案。 6. 政策与市场环境监测 o 密切关注国际和国内的贸易政策、环保法规和行业标准 的变化。 o 参与行业协会和政府部门的政策制定，争取有利的供应 链环境。 o 提前布局新兴市场或技术领域，降低政策变化带来的不 利影响。 通过上述措施，新能源汽车 AI 制造企业可以有效降低供应链 中断的风险，确保

95）；  《电气装置安装工程接地装置施工及验收规范》（GB50169-92）；  美国电子工业协会/通信工业协会 EIA/TIA568 工业标准及国际商务建筑布线 标准；  美国电子工业协会/通信工业协会 EIA/TIA-TSB-36 标准；。  美国电子工业协会/通信工业协会 EIA/TIA-TSB-40 标准；。  电气及电子工程师学会 IEEE802 标准；  中国工程建设标准化协会

立技术交流机制，引进先进技术与管理经验。 5.4 人才保障 1. 在高校设立低空经济相关专业（如低空飞行器设计、低空交通管 理），扩大招生规模，每年培养专业人才不少于 5000 人。 2. 开展在职人员技能培训，联合行业协会、企业建立培训基地，每 年培训低空经济从业人员 10 万人次以上。 3. 制定人才引进优惠政策，对海外高层次人才、创新团队给予安家 补贴、科研经费支持，吸引全球低空经济领域顶尖人才。 5.5

以下几 类： o 政府公开数据：包括各级政府网站发布的统计公报、政 策文件、民生数据等。 o 企业数据：例如注册信息、经营情况、财务报表等企业 内部数据。 o 社会组织与民间数据：如行业协会、研究机构的数据， 这些数据往往具备特定的行业背景和专业性。 o 学术研究数据：包括高校、科研 기관发布的研究成果、 实验数据等。 2. 梳理数据源元数据：在识别数据源的同时，应当构建每个数据 来的数据应用提供了良好的支撑。 6.1.2 企业与社会组织数据 在构建省级可信数据空间的过程中，企业与社会组织的数据扮 演着重要角色。这类数据来源广泛，涉及各行业和领域的企业、政 府非赢利组织、行业协会等，涵盖了经济活动、社会服务、市场动 态等多个方面。有效、准确地识别这些数据源，是确保数据整合质 量和后续分析价值的关键。 首先，需要确定企业和社会组织数据的主要类型，包括但不限 于： 1 提供市场需求与供应状况的详细视角。 在数据源识别过程中，应采用以下策略以确保全面性和准确 性：  利用行业数据库和市场报告：调研并整合各行业相关的第三方 数据平台，例如国家统计局、工商注册信息系统、行业协会发 布的数据等。  建立企业与社会组织目录：设计并维护一份涵盖主要企业与社 会组织的数据库，包括基本信息、业务类型、数据发布频率等 有助于后续的数据整合与分析。  企业自愿数据共享机制：通过政策引导和激励机制，鼓励企业

系统间存在 17%的数据偏差率，直接导致核保 决策失误率增加 2.3 个百分点。 风控能力滞后 反欺诈依赖规则引擎的静态阈值设定，无法动态识别新型骗保模 式。车险领域约 23%的欺诈案件（中国保险行业协会 2022 年报 告）因缺乏智能分析手段未能及时拦截，每年造成行业损失超 80 亿元。 客户体验断层 传统服务模式存在明显的响应延迟与服务断层： - 投保环节平均需要客户提供 12 项纸质材料 医疗机构 电子病历、体检报告 API 接口+隐私计算网关 车联网平台 驾驶行为数据、车辆 OBD 信息 数据清洗后入湖 政府开放平台 灾害预警、经济统计指标 定时批量同步 生态共建方面，建议联合行业协会发起保险智能体标准工作 组，推动交互协议、知识图谱等标准的统一。例如，联合中国保险 学会制定《保险智能体服务等级协议（SLA）》，明确响应延迟、 准确率等核心指标。同时与头部保司共建行业知识库，通过贡献- AI 决策可追溯性的要求，关 键节点包括： - 模型版本哈希记录 - 输入输出数据指纹 - 人工干预 日志标记 技术迭代将采用敏捷开发模式，每季度发布重大版本更新，并 通过保险业协会的智能体成熟度评估认证作为质量门槛。最终实现 ” ” ” ” 从 单点智能 到 全流程智能 的跨越，使 DeepSeek 智能体成为保 险基础设施的标准组件。 10.2.2 扩展应用场景设想

吸引社会企业与投资者参与项目，通过股权投资或合作经营的 模式筹集资金。  科研项目资金 申请国家及地方的科研专项资金，尤其是针对环保及技术创新 的相关资金支持。  行业协会与基金支持 向环保行业协会、基金会申请专项资金，有时此类机构会对符 合政策方向的环保项目给予财务支持。 通过以上预算及资金来源的规划，可以明确为低空环保监测网 络的建设与运营提供坚实的资金保障，从而确保项目切实可行并最 导和使 用，可以形成多元化的资金起步和高效的资源配置，从而推动项目 的全面开展。 首先，明确社会资本的吸引策略至关重要。应采取以下几种方 式： 1. 建立合作伙伴关系：与社会企业及相关行业协会建立紧密的合 作关系，共同探讨低空环保监测的重要性，推进项目实施带来 的社会效益与环保效益，形成合力。 2. 政策激励：充分利用政府的补贴和税收优惠政策，降低社会资 本投资于环保监测项目的风险，提高其回报预期，吸引更多的