哪吒科技: SelectDB 实时数仓在智慧港口 中的应用实践 邓宇超 哪吒科技 数据平台负责人 邓宇超 哪吒科技-数据平台负责人 曾就职于趣头条、观安信息 丰富的大数据开发及架构经验 分享嘉宾 - 哪吒科技 目录 哪吒科技数仓发展历程 01 实时数仓技术选型与架构 02 实时数仓在智慧港口的实战应用 03 收益与展望 04 01 哪吒科技数仓发展历程 图例说明 业务场景：智慧港口全生命周期与全 解决方案（SMART 系列） 数仓能力：SelectDB 统一实时数仓 挑战：复杂场景、查询效率 业务场景：数据驱动码头作业 数仓能力：混合架构下数据整合与 分析赋能 挑战：开发效率、维护成本、实时 性 业务场景：港口运营数据枢纽 数仓能力：单业务单场景数据整合 与决策赋能 挑战：数据融合性、实时性 第二阶段 第三阶段 第一阶段 1.4 哪吒科技数仓架构演变（V1 离线跑批（H+1） 数据维度比较单一，数据量少 数据量不大的情况下， 单个任务资源占用高 集疏运数字孪生 实时性要求高，数据产生到落 地在1s内 上海港8大码头数据量大，单 表数据量10亿以上，表字段多 （100+） 实时任务性能瓶颈问题， 时效性无法满足 02 实时数仓技术选型与架构 2.1 哪吒实时数仓选型因素 关键指标 SelectDB 数据导入 秒级数据导入，支持多种数据导入方式（Stream

时控制相互独立的架构壁垒，实现了多种计算任务在统一平台上的协同优化。 新一代计算平台的异构架构优势在此背景下显得尤为重要。通过整合高性能 CPU、 GPU 和专用 AI 加速器，结合先进的负载整合技术，单一平台即可同时处理实时 控制任务和复杂 AI 推理，实现了前所未有的计算效率和系统简化。这种技术创新 不仅消除了传统多系统架构的延迟和同步问题，更通过智能负载调度和资源动态 分配，显著提升了系统的整体性能和可靠性。从智能质检到自适应加工，从协作 ........................................................................................... 04 确定性实时保障 ................................................................................................ 简探国际 x 诺达佳：人-机-AI 协同工业控制代码自动生成系统 ......................................... 30 易码智能：基于 Kithara 负载整合的实时数据采集处理解决方案 ..................................... 34 关维技术 U2：基于 ACRN 的液压机械加工专机 ....................

系统对现有车辆进行更高效的管理，通过建立具有国内先进水平的机械化车辆油料监控系 统。对环卫车辆线路轨迹、位置、速度、油耗等实时掌握和大数据分析，建设作业车辆作 业情况视频监控管理机制； 同时系统预留扩展模块及接口，为以后智慧环卫整体建设用奠 定基础。 1.2 建设必要性 1.成本控制：对车辆进行实时的跟踪定位与车辆运行状态的监督，油量的消耗的合理 性与非合理性以及加油量情况监管；历史线路、状态、油耗、里程数以及各种费用与实际 、里程数以及各种费用与实际 比较（公车私用、谎报过桥、过路费、能源费用），建立车管制度重要依据。 2.提高效力：科学是第一生产力——科技化信息化。车辆位置、状态、车辆作业情况 等信息实时更新与调度中心建立了最快的信息通道，确保调度中心制定最佳的调度方案以 及减轻调度工作量，达到科学调度、大大提高资源的利用率及周转率。 3.统计与决策：对车辆的里程，油耗，时间，速度，方位，报警，工作量，等各种大 控管理。后续可接入工作人员动态工作区域监控管理。 1.4.3 油耗检测： 实时监控车辆的油耗变化，并生成历史时段油量变化报表或油量曲线图，直观反映出 3 / 38 油量的正常消耗与非正常消耗及加油数量不足等现象，达到油耗高水平管理，能够准确的 显示加油地点和加油量。杜绝偷油现象。根据车辆百公里耗油情况推断油量的使用情况。 实时监控油箱油量变化，每月加油次数统计、加油量统计、加油时间统计、加油地点统计。

不得将白皮书中的任何内容以任何方式进行复制、经销、 翻印、以超级链路连接或传送、存储于信息检索系统或者其他任何商业目的的使用。 版权申明 电力行业数字化转型 TDengine 驱动数据管理和实时监控解决方案 写在前面 � � 电力行业作为国家基础设施的基石，肩负着向全社 会供应持续、稳定电力的使命。电力系统的稳健运 作对于维护国家的安全、促进经济的繁荣以及提升 民众的生活水平至关重要。TDengine，作为一款 行业背景、业务痛点与需求 电力监控系统需要实时分析和响应，这对于确保电网的稳定运行和电力供应的连续性至关重 要。然而，在大数据量环境下，复杂的计算任务常常耗时过长，难以满足对实时性的要求。 这种处理时效性低的问题限制了电力系统对突发事件的快速响应能力，进而影响了电网的可 靠性和运行效率。 处理时效性低 (实时监控与分析需求) 随着电力行业对实时数据和智能分析需求的日益增长，预测性维护技术的需求也相应上升。 提出了高要求，也对数据实时处理和分析能力构成挑战。传统电网技术在全面、准确地建模 和管理数据方面力不从心，传统数据库更难以应对数据的高速增长和实时处理需求。 数据管理难 (数据量激增与管理挑战) 需要实时监控电网状态并快速响应突发事件，以提升监控的实时性和准确性，以确保电网的 稳定运行和电力供应的连续性，从而显著提高电力设备监控的实时性，这对产品的选型和技 术指标提出了要求。 实时监控与快速响应能力

Surveillance–Broadcast, ADS-B)等技术，帮助空域管理者实时了解 低空飞行器的动态位置、飞行状态以及空域使用情况。还将分析这些监测技术如何实现自动 避障、空中冲突预警和实时空域调度。 4、气象技术：低空空域的气象环境变化较大，白皮书将覆盖为无人机和低空飞行器提 供实时气象服务的技术，尤其是如何通过微型气象站、气象卫星、无人机自身传感器等技术， 提供实时天气预报、飞行气象条件评估，帮助飞行器规避极端天气影响。 递。低空通信技术的核心是确保稳定、实时、双向的数据传输，支持飞行控制、状态反馈、 任务指令等功能。常用的通信方式包括 5G、无线电频段、卫星通信和专用航空通信网络等。 2）低空导航：帮助飞行器在低空空域中实现精确定位和航线控制，确保其在复杂环境 中安全飞行。常见的导航方式包括 GNSS、INS、GBAS（如差分 GPS）和 VN 等技术。 3）低空监视：主要用于空域管理者对低空飞行器的实时监控，保障飞行安全。通过监 空域进行管理，避 免冲突和碰撞。主要技术包括雷达、自动相关监视广播系统、视觉感知系统和飞行数据记录 系统等。 4）气象技术：通过气象传感器、气象雷达、无人机搭载的气象设备，飞行器能够获取 实时气象数据，避免受到恶劣天气的影响。气象技术可以提供风速、气温、湿度、气压等重 要信息，并为飞行计划制定提供依据。 2、技术功能分类 1）通信技术：包括无线电通信（如 VHF/UHF）、5G

断桥人流管控二级预警.................................................................................. 38 图 22 断桥实时客流密度统计.................................................................................. 39 图 23 西湖全域客流量预测场景 ....................................................................................... 88 图 57 产线实时数据监测.......................................................................................... 89 图 .............................. 91 图 60 立库运行实时监测.......................................................................................... 92 图 61 制浆造纸能耗实时监测..........................................

智慧医疗 行业应用：丰富的行业解决方案库 智慧路灯 “云” “管” “端” 智慧应用 智慧停车 智能抄表 智慧灯杆 环境监测 智能机房 智能电表 智慧园区平台 图元组件 功能插件 实时数据 数据库 数据平台 数据存储 报表 场景 权限 数据分析 A I 热备 资产 任务 协同 统一数据模型 OneNet平台 物联网对接平台 RS232 RS485 CAN TCP/IP ROLA 性（是否为误报，火灾大小）， 位到报警点位置 联动视频系统，推送现场实时画面 往现场扑灭初期火灾或进行消 防报警 状态监测 报警联动 信息，判断事件真实性及紧急 通过对讲系统调派安保人员赶 事件报警 报警处理 烟感探头 消防系统 疑似火情 事件查询 记录报警发生 时间，报警事 件，定位报 警地点，关联视 频图片 事后追溯 实时监测报警 探头状态 对消防系统进行集成，实现消防监测和报警，平台在地图上对消防火灾检测 联动大屏控制系统，将用户指定 的 画面投放到大屏上 联动视频系 统，推送现场实时画面 状态监测 事件调度 系统自定义组态联动 视频、设备监测探头 启动组态预案显示 操作 人员通过管理平台预设的组 合 场景，将相关的数据报表、图 像、实时数据等，投放到大屏 ， 可根据不同的身份机制定制 预案 场景。 预案场景处理 平台任意 调度或预 案调度 实时监测数据状态 可跨区域、跨平台系统 协 同调度 IOC平台

Anywhere（全域覆盖）、Anydevice（全端适配）、Anyone（全员协同），但这绝不能以成 本失控为代价。零售业的微薄利润，要求每一分 IT 投入都必须产生可见价值。传统架构中，为 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 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 SQL+AI 融合查询实现 "一句话找货"，直接决定了 AI 应用的落地效果。这要求数据库不仅是数据的 " 仓库"，更要是 AI 能力的 "孵化器"，让业务团队无需复杂技术就能调用智能分析能力。 有的挑战：人工智能大模型的爆发式发展，以前所未有的速度重构消费者行为、企业运营模式与 行业竞争格局。这场变革的本质，是零售企业从粗放式流量争夺转向用户价值深度挖掘的生死竞 速——而胜负的关键，取决于能否构建支撑实时决策、弹性响应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

技有限公司牵头发起成立了数字孪生世界企业联盟，专注于贯通数字孪生产业上下游，打 造数字孪生产业协同创新生态，以数字孪生体为基座，融合上下游产品和技术，将物理世 界全方位的数字化，实现一个真实的可以实时感知和管理的数字孪生世界。 为促进生态合作、行业交流、创新发展等工作上的融合共生，由联盟理事长单位杭州 易知微科技公司牵头，结合联盟内各成员单位的行业实践，于 2022 年 5 月首次编制数字 何高效的看见和理解数据，并基于 数据快速做出决策和指挥，也越来越成为一个基本要求。因此，数据分析的可视化逐渐成 为普遍需求，由此进一步演进到数据孪生技术，构建和物理世界一一映射的数字孪生体， 实时联动呈现相关的数据和分析，并在数字世界中可以反向操控物理世界的实体，这是在 学术界和工业界正在兴起的数字化新技术。很高兴看到这本《数字孪生世界白皮书》的诞 生，提供了很多数字孪生技术企业在工程实 心 在于通过数据驱动实现物理世界与虚拟世界的精准映射与动态交互。白皮书提出四大关键 技术能力： 物理感知与数据融合。整合 LiDAR、无人机、物联网等多源异构数据，构建高精度三 维地质模型与实时监测网络，支持黄河流域泥沙冲淤分析、城市内涝预警等场景。 高效建模与轻量化渲染。基于 3D Tiles 流式加载、ENU 坐标变换与 LRU 缓存技术， 实现大规模倾斜摄影模型的秒级加载，突破 Web

年的感知技术将迎来全新的发展格局。它将在多个前沿领域展现出令人瞩目的突 破。多模态融合技术，将多种传感器的数据进行深度整合，为环境认知提供更丰富、准确的信息； 超低延迟网络技术，能够实现数据的实时传输，为远程控制和实时反馈提供有力支持；3D 空间 计算技术，将构建出逼真的三维空间模型，为虚拟现实、增强现实等领域带来全新的体验；情感 与语音识别技术，则进一步拉近了人与机器之间的距离，使交互更加自然和人性化。这些领域的 自适应反馈机制则根据系统的 性能和环境变化，实时调整模型参数，提高系统的鲁棒性和适应性。 研究报告 2025 年全球感知技术十大趋势预测 6 二、 商业案例 Amazon Go 无人零售系统 在无人零售领域，Amazon Go 展示了多模态感知融合技术的强大应用。它利用摄像 头、传感器和计算机视觉技术，对顾客行为进行实时监控和多模态数据融合。摄像头捕捉 顾客的动作、 过程，无需排队等待，大大提高了购物效率。 小米智能家居 小米生态链中的智能家居设备，如智能摄像头、智能音箱和环境监测设备，通过多模 态数据融合，实现对家庭环境的全方位感知。智能摄像头可以实时监控家中的情况，捕捉 画面和声音信息；智能音箱能够接收用户的语音指令，实现语音交互；环境监测设备则可 以检测室内的温度、湿度、空气质量等参数。这些设备采集到的多模态数据，经过融合处 理后，为家