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

中原银行实时风控体系建设实践 Construction practice of real-time risk control system of Zhongyuan bank 陈玉强 中原银行数据银行部 河南省唯一省级法人银行 贴心、专业、合作、共赢 服务战略、服务实体、服务企业、 服 务人民 • 蝉联六年《金融时报》 “年度十佳城市商业银行” ，相继荣获“铁马 十佳银行 ”、“最佳上市公司 反欺诈 申请 从个人 / 企业主体，转变为黑 产主体。 交易 从一方欺诈演变成更加隐 蔽、实时的三方欺诈。 营销 从个人 / 团体行为薅羊毛，到 职业化的漏洞挖掘与利用。 贷前信审 信贷产品竞争加剧，机器学习可以 挖掘边界客户，实现精准授信。 贷中风控 数据指标变化快，需要实现实时 化的再审核与放款。 贷后管理 贷后管理难度大，需要多种新技 术发现隐性风险，提高管控度。 操作风险 从线下的，面向审批的逐步转 向实时的智能决策。 银行数字化风控新挑战 授信 运营 实时化不 足 银行传统风控的痛点 数据流通受限 精准度不够 智能化 专家规则 + 机器学 习 平台化 实时化 全新的风控支撑体系建设思路 平台开放、架构融 合 高时效、高并发 建设 Flink 实时计算平台 ，首个应用上线；

l 重点围绕城市地下管线精准治理领域，充 分利用管线普查和现有信息化建设成果 l 基于实时一张图的城市地下管线在线监测 与辅助决策 l 实现市政管网智能化规划、建设和管理 1.4 建 设 目 标 三维综合管线、实时视频监控、管线运 行状态、巡检人员实时位置、车辆位置 分布等智慧管网相关数据，实现监测、 分析、决策与管理于一体的智慧管网 “ 一张图 ”。 2.2 智 慧 管 网 一 张 图 特色 : l 利用各种物联网传感设备，实时监测各 超级管 理员 退出 l 管线权属单位 的 : l 精确掌握管线巡检人员的实时 位置及巡检作业情况 l 对隐患点、巡检记录、事故记 录进行综合统计及管理 特色 : l 利用北斗高精度定位技术对巡 检人员进行精准定位

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 ....................

盾构机周期性的运行情况人工汇总上 报工作量大，实时性差 • 隧道内部分施工台车之间安全距离不 符合规定，人工监测管理难度大，效 率低，容易发生安全事故 • 在隧道施工现场 , 锚喷支护不符合设 计 要求，掘进尺度过大，通风除尘不 畅 等现象，给施工安全留下了很大 隐患 房建类项目 • 危大设备运行的安全隐患人工巡检 管 理有漏洞无法实时准确覆盖 • 车辆及人员进入现场需先进行是否 及 时有效快速降尘且需耗费大量人 力 道路类项目 • 施工效率低下，摊铺质量没有保证， 摊铺施工数据不真实不能作为质量回 溯依据，需要事后检测等 • 压实司机自由压实时存在漏压、过压 等问题，没有压实数据支撑，存在质 量隐患，事后费时费力等 • 人工监测方式效率低、监测有效性差、 突发事件反应不及时，人工监测不及 时，耗费人力物力等 迎检观摩 天气监测 双体系管理 指挥调度 资源调配 风险管控 指标管理 实测实量 物料管理 物资计划 实时监测 AI 监控 可视化看板 文档管理 施工日志 质量管理 现场人员 AI 行为识别 视频监控 工序验收 设备设施 实名制管理 综合看板 实时监控 l 2.1 产品架构 绿色施工 安全管理 互 联 互 通 大 屏 展 示 智 慧 展 厅 任务督办

数据回传：实现施工现场智慧工地相关信息的实时回传。 数据分析：通过后台算法对回传数据进行智能分析，为政府监管提供数据支撑。 远程应急指挥：在遇到突发状况时，通过监控指挥中心远程快速应对，减少损失。 智慧安监平台（ 13 个子系统） 数据分析与展示 数据 大屏 项目 基础 数据 分析 安全 监督 业务 分析 项目 现场 人员 分析 项目 隐患 排查 分析 扬尘 管控 视频 监控 危大 工程 实时 监测 项目管理 状态，并进行分析统计；对拥有施工许可证却未进行密钥申 请的项目予以预警提醒。 密钥自主申请 密钥申请审批 密钥发放跟踪 密钥未激活预警 通过对接密钥的发放实现对辖区内项目的管控 密钥申请审核 项目基础信息显示 新增项目 实时自动更新项目 政府监管平台汇总、展示辖区内所有项目信息，信息包 括：项目名称、所属分区、施工许可证、是否已对接、 项目状态；对项目密钥申请进行审核；支持新增项目。 项目管理─辅助政府单位审核申请密钥对接的项目 为：未领取密钥的项目、领取未激活的项目、领取已激活 的项目，便于政府人员查看、汇报。 密钥激活统计─辅助政府单位管理项目密钥激活状态 显示各项目检查记 录 提供 APP 隐患检查功 能 跟踪记录检查后续状 态 实时同步隐患检查记 录 由监管人员进行项目现场检查，检查方式通过政府端 APP 安全隐患检查功能完成，检查任务由相关人员下发 给检查人员，指定项目进行检查，提供项目导航功能， 检察人员可通过导航功能到达项目地点进行相关检查并

.........................................................................................24 2.2.1 实时数据分析.............................................................................25 2.2.2 乘客流量预测.. 数据分析与预测..................................................................................52 3.2.1 实时数据处理.............................................................................54 3.2.2 客流预测模型.. 压力，如何在有限资源下提升运营效率、优化乘客体验成为亟待解 决的问题。为此，我们提出将 DeepSeek 技术应用于城市公共交通 运营中，以智能化手段实现系统优化。DeepSeek 是一种基于大数 据和人工智能的深度分析工具，能够实时处理海量交通数据，并通 过机器学习算法提供精准的决策支持。本项目旨在通过 DeepSeek 技术，实现以下目标：提升公共交通系统的运营效率、减少乘客出 行时间、优化车辆调度、降低能源消耗以及提高系统的整体可靠

5.1 自适应性分析方法............................................................................112 5.1.1 实时数据分析...........................................................................114 5.1.2 环境变化检测... 大模型是一种基于人工智能技术的综合解决方 案，旨在通过多场景协同决策与自适应方案设计，提升城市交通管 理效率，缓解交通拥堵，优化交通资源配置。该模型的核心在于利 用大规模数据采集、深度学习、强化学习等技术，实现对交通流量 的实时监控、预测与调控。通过对交通数据的多维度分析，模型能 够动态生成最优的交通信号控制策略、路径规划建议以及突发事件 应急响应方案。 首先，交通治理 AI 大模型的构建依赖于海量的交通数据来 源 跨场景的协同决策。例如，在城市交通网络中，模型可以同时考虑 主干道、次干道、交叉口以及公共交通系统的动态变化，通过全局 优化算法（如遗传算法、粒子群优化等）生成最优的交通信号配时 方案。此外，模型还能够根据实时交通状况，动态调整公交线路的 发车间隔、地铁列车的运行速度等，从而提升整体交通网络的运行 效率。 在自适应方案设计方面，交通治理 AI 大模型具有高度的灵活 性与自学习能力。通过强化学习机制，模型能够在不断的决策过程

企业信息化 深度不够，资源不能有效整合、数据不能有效利用。 智慧工地解决方案：实时的、事件驱动的云方案 智慧工地是以项目大数据的为基础，根据项目现场业务逻辑，建 立覆盖工程建设项目全生命周期，并与项目现场施工生产过程紧密融 合，聚焦于工程施工现场的人、机、物、法、环等关键要素的云平台。 项目工程数据实时更新、生产数据自下而上汇总避免数据死角；同时， 多专业数据联动打破信息孤岛。从而提高施工现场的生产效率、管理 数字化转型的挑战是非常复杂的 实时地进行 感知、分析、和行动 遗留的系统应用 无人驾驶 虚拟现实 物联网 移动互联网 自然语言处理 服务平台 人工智能 边缘计算 人脸识别 物流 工业 4.0 智能楼宇 车联网 智慧机场 / 港 口 PMS HRM ERP BI 要求 呈现 数据库 检索 提取 传统的以数据库为中心的企业系统不能支持技术变革 这些应用系统无法支持实时的业务运营要求 Feeds 云架构 智慧工地解决方案：实时的、事件驱动的云方案 关联整合、实时触发 规则、最佳经验、约束条件、预测分析 事件型 数据流 人员位置 人员状态 机器状态 车辆位置 突发事件 质量问题 环境监测 实时 响应 与工程进度结合分析 准备设备备品备件 安排维修人员 最佳车辆路径 应急措施响应 问题实时追踪 降尘、降噪 绿色节能 实时的 事件驱动的 应用程序

4 目录 系统结构和推荐配置选型 实现方案与功能应用 5 移动端应用说明 项目监测范围 安全用能：能源供、配、用环节安全可靠 • 变配电测控、保护 • 配电所环境监测 • 水、气管网实时监测 • 电梯监视、视频监控 经济用能：能源资源利用高效可控 • 能耗对比分析 • 能耗指标及对标 • 能源平衡和损耗分析 • 计费管理和成本分析 • …… 智慧运维：设备的运维巡检管理方便可用 开放式系统架构和模块化设计，满足规模容量要求和便于扩展 安全管理机制与东莞市能耗监测中心上传要求 1 2 3 4 5 智慧云平台 总体要求 智慧能源与运维云平台总体要求 打造含能源管理、实时监控、智慧运维三位一体的综合性集成平台，提供统一 操作界面和对外窗口，“私有云”实现远程访问，方便维护和管理。 具备系统集成和开发能力，通过园区网络与其他智能化子系统（如 OA 、 ERP 、 MES 4. 视频监 视 5. 空压机 组 6. 暖通空 调 7. 柴发机 组 8. 电梯监 视 监测 范围 智慧能源与运维云平台监测范围 • 变配电保护、测控回路电参数、开关状 态实时监控 • 电能质量监测与故障诊断分析 • 进线柜电参数、开关状态监测 • 变压器三相温度 • 无功补偿、联络柜、市发电切换柜电参 数、开关状态监测 • 配电所温湿度、水浸等环境监测 • 视频监控