產(chǎn)業(yè)智能發(fā)展與應(yīng)用技術(shù)報告 2023

1.1產(chǎn)業(yè)智能提出的背景1.2產(chǎn)業(yè)智能的內(nèi)涵與特征1.3產(chǎn)業(yè)智能發(fā)展的意義2.1產(chǎn)業(yè)智能發(fā)展的歷程2.2產(chǎn)業(yè)智能發(fā)展態(tài)勢2.3產(chǎn)業(yè)智能發(fā)展趨勢2.4產(chǎn)業(yè)智能發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)3.1產(chǎn)業(yè)智能發(fā)展的新模式3.2產(chǎn)業(yè)智能發(fā)展的新框架202628CONTENTSCONTENTS4.1聚合五大核心技術(shù)4.1.1數(shù)字孿生4.1.2仿真推演4.2打造行業(yè)智能平臺4.2.1協(xié)同計算平臺4.2.2數(shù)字孿生仿真平臺4.2.3行業(yè)數(shù)據(jù)平臺4.2.4行業(yè)大模型平臺4.3構(gòu)筑行業(yè)智能引擎4.3.1政務(wù)行業(yè)智能引擎4.3.2交通行業(yè)智能引擎4.3.3制造行業(yè)智能引擎4.3.4能源電力行業(yè)智能引擎4.3.5汽車自動駕駛智能引擎343639445056596466705.1浙江政務(wù)服務(wù)一網(wǎng)通辦5.1.1政務(wù)服務(wù)管理業(yè)務(wù)痛點5.1.2浙江政務(wù)服務(wù)一網(wǎng)通辦:從網(wǎng)上“可辦”到“好辦、易辦”5.1.3政務(wù)一網(wǎng)通辦助力浙江政務(wù)服務(wù)領(lǐng)跑全國5.2宜昌城市大腦5.2.1城市治理面臨挑戰(zhàn)5.2.3城市大腦助力提升城市現(xiàn)代化水平5.3.1汽車制造面臨挑戰(zhàn)5.3.2一汽數(shù)智工廠：“智造”新標(biāo)桿5.3.3一汽數(shù)智工廠助力制造轉(zhuǎn)型升級5.4寧波舟山港梅山港區(qū)5.4.1港口轉(zhuǎn)型升級面臨挑戰(zhàn)5.4.2寧波舟山港梅山港區(qū)智慧化升級5.4.3港區(qū)智慧化助力港口提速增效5.5成宜智慧高速5.5.1高速公路運營管理面臨挑戰(zhàn)5.5.2成宜智慧高速：看的更清，反應(yīng)更快，服務(wù)更好5.5.3智慧高速讓蜀道不再“難”7474808082838386868788CONTENTCONTENTCONTENTS5.6某大型賽事活動交通安保一體化5.6.1大型賽事活動下城市交通安保面臨挑戰(zhàn)5.6.2某大型賽事交通安保一體化方案5.6.3交通安保一體化護(hù)航賽事圓滿成功898996當(dāng)前我國經(jīng)濟(jì)已經(jīng)進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展階段，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)迭代升級、新興業(yè)態(tài)頻繁涌現(xiàn)，正是數(shù)字和智能技術(shù)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的結(jié)果，在數(shù)智化浪潮的推進(jìn)下，云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能不斷變其中智能化的加速，使得產(chǎn)業(yè)智能成為數(shù)字中國建設(shè)重要一環(huán)。產(chǎn)業(yè)智能為各行各業(yè)提供智能化的產(chǎn)品和服務(wù)，不僅能夠幫助企業(yè)提高生產(chǎn)管理運營效率，降低成本，還能為政府治理提供新思路和新方法，推動全社會各領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)高效、智能、可持續(xù)的生產(chǎn)方式，從而為產(chǎn)業(yè)數(shù)字化發(fā)展帶來我國產(chǎn)業(yè)智能處于全面啟動、加快發(fā)展的階段，在產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型逐步進(jìn)入深水區(qū)、人工智能技術(shù)能力體系有待完善，高水平實踐有待挖掘與推廣、鑒于此，阿里云聯(lián)合中國信通院產(chǎn)業(yè)與規(guī)劃研究所合作開展研究，分析產(chǎn)業(yè)智能發(fā)展的背景和意義，洞察發(fā)展規(guī)律和研判發(fā)展趨勢，結(jié)合阿里云探索與實踐提出產(chǎn)業(yè)智能發(fā)展的總體框架以及技產(chǎn)業(yè)智能遵循“多方協(xié)同、多輪驅(qū)動”的發(fā)展方式，政府、企業(yè)、伙伴、用戶等都參與其中，據(jù)要素建立起來的技術(shù)體系。它的最底層聚合了數(shù)字孿生、仿真推演、知識工程、決策優(yōu)化和協(xié)同計算5大核心技術(shù)，中間層融合行業(yè)知識構(gòu)建了行業(yè)智能平臺、行業(yè)智能引擎，最上層聯(lián)合生態(tài)打造了豐富的解決方案和智能應(yīng)用。產(chǎn)業(yè)智能是多元的、開放的，為產(chǎn)業(yè)數(shù)字化發(fā)展提供全方位的數(shù)字技術(shù)服務(wù)和智能解決方案，其不僅能滿足生態(tài)合作伙伴隨需而用的需求，更能服務(wù)于快速變換的醫(yī)療等領(lǐng)域，打造了一系列高質(zhì)量、多樣化，以及標(biāo)準(zhǔn)化與個性化兼具的智能應(yīng)用和服務(wù)，推動數(shù)總體而言，產(chǎn)業(yè)智能已成為鑄就高效可行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路的核心力量。未來，產(chǎn)業(yè)智能的前II1.1產(chǎn)業(yè)智能提出的背景數(shù)字經(jīng)濟(jì)成為國民經(jīng)濟(jì)新的增長“支柱”。當(dāng)今世界正處于百年未有之大變局，經(jīng)濟(jì)增長動力總體乏力，有關(guān)機(jī)構(gòu)測算2020年至2035年全球經(jīng)濟(jì)平均增速約為2.6％，并在未來較長一段時間維持低速增長。與此同時，以數(shù)字經(jīng)濟(jì)為代表的新經(jīng)濟(jì)正在成為重組全球要素資源、重塑全球經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、改變?nèi)蚋偁幐窬值年P(guān)鍵力量。相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，2022年中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模已經(jīng)超過中央政策規(guī)劃為產(chǎn)業(yè)智能發(fā)展指明方向。近年來，黨中央、國務(wù)院陸續(xù)出臺數(shù)字經(jīng)濟(jì)與數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)政策，推進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展。例如《關(guān)于推進(jìn)“上云用數(shù)賦智”行動培育新經(jīng)濟(jì)發(fā)展實施方案》提出要支持企業(yè)探索大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算、數(shù)字孿生和區(qū)塊鏈等新一代數(shù)字技術(shù)應(yīng)用和集成創(chuàng)新，深入推進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型；《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》明確要充分更是提出要打造數(shù)據(jù)中心、超算中心、智能數(shù)字技術(shù)持續(xù)演進(jìn)為產(chǎn)業(yè)升級提供驅(qū)動力。我國新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模與技術(shù)發(fā)展邁上新臺階，以協(xié)同計算、人工智能、數(shù)字孿生等為代表的新一代信息技術(shù)正在引發(fā)新一輪科技革命，驅(qū)動生產(chǎn)生活方式變革。大數(shù)據(jù)處理技術(shù)和能力進(jìn)一步提高，人工智能通用模型和行業(yè)專用模型技術(shù)發(fā)展迅速，云計算與邊緣計算協(xié)同發(fā)展，海量數(shù)據(jù)處理與智能計算推理能力不斷提升，算力資源調(diào)度市場需求與企業(yè)競爭倒逼產(chǎn)業(yè)智能化變革。前沿性、顛覆性信息技術(shù)不斷涌現(xiàn)，智能問答、無人駕駛、黑燈工廠、柔性定制等新模式、新產(chǎn)品、新服務(wù)競相發(fā)展。然而以傳統(tǒng)生產(chǎn)方式為主導(dǎo)的經(jīng)濟(jì)與運營模式已很難適應(yīng)動態(tài)變化的市場以及自我降本增效的需求，傳統(tǒng)方式的計算中心無法實在競爭壓力倍增和需求多樣性的今天，以數(shù)據(jù)、算法與算力驅(qū)動行業(yè)發(fā)展的變革模式已經(jīng)成為必然選擇，產(chǎn)業(yè)智能助力各行業(yè)傳統(tǒng)業(yè)態(tài)下的設(shè)計、研發(fā)、生產(chǎn)、運營、管理、商業(yè)等領(lǐng)域加速變革與II1.2產(chǎn)業(yè)智能的內(nèi)涵與特征產(chǎn)業(yè)智能是指利用以人工智能為主的新一代信息技術(shù)助力千行百業(yè)轉(zhuǎn)型升級的方式，它的核心是通過數(shù)據(jù)采集、處理、分析和應(yīng)用，將傳統(tǒng)的管理生產(chǎn)運營流程轉(zhuǎn)變?yōu)樽詣踊⒅悄芑透咝Щ倪\行體系，實現(xiàn)管理生產(chǎn)運營的高效率、高質(zhì)量、低成本、低能耗，促進(jìn)可持續(xù)發(fā)展。產(chǎn)業(yè)智能服務(wù)范圍包含三大產(chǎn)業(yè)在內(nèi)的各個行業(yè)，其中政府機(jī)構(gòu)按照國家統(tǒng)計局的劃分，屬于第三產(chǎn)業(yè)（但在國內(nèi)不計入第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值和國民生產(chǎn)總值），因此本報告的產(chǎn)業(yè)智能是泛指包括政府機(jī)構(gòu)在內(nèi)的產(chǎn)業(yè)智能是面向政務(wù)、交通、制造、能源、醫(yī)療等行業(yè)的技術(shù)能力體系，面向全社會開放，為客戶以及生態(tài)合作伙伴所用，共同為產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供經(jīng)濟(jì)、高效、便捷、綠色和安全的智能化服務(wù)。綜合來看，產(chǎn)業(yè)智能特征主要表現(xiàn)在數(shù)據(jù)化、智能化、個性化數(shù)據(jù)化是產(chǎn)業(yè)智能的基本特征。產(chǎn)業(yè)智能需要依賴海量、精準(zhǔn)、實時的數(shù)據(jù)，進(jìn)而從中提取高挖掘和分析，產(chǎn)業(yè)智能形成可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，為其服務(wù)產(chǎn)業(yè)各環(huán)節(jié)打下堅實基礎(chǔ)，使各項服務(wù)更加智能化是產(chǎn)業(yè)智能的核心特征。人工智能滲透在產(chǎn)業(yè)智能的各個環(huán)節(jié)。在生產(chǎn)領(lǐng)域，AI可通過自主控制生產(chǎn)流程、設(shè)備等方式，實現(xiàn)自動化生產(chǎn)；通過對生產(chǎn)數(shù)據(jù)的分析處理，實現(xiàn)生產(chǎn)流程的優(yōu)化和改進(jìn)，實現(xiàn)降本增效；在服務(wù)領(lǐng)域，AI通過智能客服、智能推薦、智能咨詢等方式個性化是產(chǎn)業(yè)智能的先進(jìn)特征。根據(jù)客戶的不同需求和偏好進(jìn)行定制化生產(chǎn)是產(chǎn)業(yè)智能的重要趨勢。通過數(shù)據(jù)分析和智能化技術(shù)，企業(yè)可以實現(xiàn)對產(chǎn)品的個性化設(shè)計、生產(chǎn)和銷售，對客戶的個融合性是產(chǎn)業(yè)智能的實用特征。隨著產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入推進(jìn)，各行各業(yè)之間的融合已成為趨勢。通過產(chǎn)業(yè)融合，企業(yè)可以有效整合各類資源，提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量，降低成本，提高市場競爭力。同時，產(chǎn)業(yè)融合也可以促進(jìn)創(chuàng)新和新業(yè)態(tài)安全性是產(chǎn)業(yè)智能的普適特征。安全性是產(chǎn)業(yè)智能的重要保障。通過數(shù)據(jù)的安全管理和系統(tǒng)的可靠性保障，可以確保生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)安全、物流安全、生產(chǎn)安全和環(huán)境安全，避免生產(chǎn)事故和II1.3產(chǎn)業(yè)智能發(fā)展的意義在當(dāng)今快速變化和高度競爭的商業(yè)環(huán)境中，企業(yè)要想保持競爭優(yōu)勢，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)成為了企業(yè)戰(zhàn)略不可或缺的一部分。產(chǎn)業(yè)智能作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，可以為企業(yè)創(chuàng)造巨大的商業(yè)機(jī)會產(chǎn)業(yè)智能助力提升企業(yè)競爭力。在生產(chǎn)方面，產(chǎn)業(yè)智能可以幫助企業(yè)優(yōu)化生產(chǎn)流程、提高生產(chǎn)效率、減少生產(chǎn)損耗和原料浪費，從而降低生產(chǎn)成本。在銷售方面，通過深入分析客戶數(shù)據(jù)、市場趨勢和行業(yè)變化，企業(yè)可以根據(jù)不同的客戶特征，提供更加個性化、高質(zhì)量的產(chǎn)品和服務(wù)，增強(qiáng)客產(chǎn)業(yè)智能推動產(chǎn)業(yè)升級和轉(zhuǎn)型。在數(shù)據(jù)橫向打通的基礎(chǔ)上，產(chǎn)業(yè)智能將各個領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合和優(yōu)化，實現(xiàn)對產(chǎn)業(yè)的深度分析和洞察，發(fā)現(xiàn)和解決潛在發(fā)展問題。產(chǎn)業(yè)智能還可以促進(jìn)供應(yīng)鏈產(chǎn)業(yè)智能推進(jìn)數(shù)字治理現(xiàn)代化。一方面，產(chǎn)業(yè)智能的發(fā)展可以促進(jìn)政府?dāng)?shù)字化治理，實現(xiàn)政務(wù)數(shù)據(jù)化和智能化。例如政府部門可以通過建立數(shù)據(jù)平臺、智能系統(tǒng)，對社會問題進(jìn)行監(jiān)測、分析和例如政府利用智能交通系統(tǒng)，實現(xiàn)交通流量的優(yōu)化調(diào)控和道路安全的監(jiān)測預(yù)警，提高交通管理效率產(chǎn)業(yè)智能助力實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。在傳統(tǒng)的生產(chǎn)過程中，能源和資源的浪費難以降低，通過產(chǎn)業(yè)智能化，企業(yè)可以依靠數(shù)據(jù)實時監(jiān)測能源和資源的使用情況，發(fā)現(xiàn)并解決浪費問題，從而提高能源和資源利用效率，減少資源的消耗。同時，企業(yè)還可通過提高產(chǎn)品質(zhì)量和提升能效等手段來降低環(huán)境污染和碳排放。如生產(chǎn)車間的自動化和智能化可以有效減少廢氣排放和能源浪費，提高生產(chǎn)效率II2.1產(chǎn)業(yè)智能發(fā)展的歷程我國產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級發(fā)展至今，經(jīng)歷了信息化、數(shù)字化等發(fā)展階段，其發(fā)展理念、建設(shè)思路等持續(xù)迭代創(chuàng)新，目前進(jìn)入產(chǎn)業(yè)鏈融合、價值鏈整合、協(xié)同創(chuàng)新的產(chǎn)業(yè)智能化新階段。產(chǎn)業(yè)智能作為數(shù)歷程與能力演進(jìn)，伴隨著AI、智能算力、智能模型等技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展，推動數(shù)字政府、數(shù)字經(jīng)濟(jì)、信息化階段，企業(yè)轉(zhuǎn)型點狀突破開啟產(chǎn)業(yè)智能新探索。最開始的數(shù)字化轉(zhuǎn)型概念，強(qiáng)調(diào)了應(yīng)用數(shù)字技術(shù)重塑客戶價值主張和增強(qiáng)客戶之間的交互與協(xié)作。隨著寬帶網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展與普及，數(shù)據(jù)庫等技術(shù)不斷成熟，不少企業(yè)開始探索信息化系統(tǒng)的應(yīng)用，積極部署網(wǎng)絡(luò)化環(huán)境建設(shè)，廣泛使用ERP、CRM、OA等系統(tǒng)，推進(jìn)業(yè)務(wù)流程及管理方式信息化變革，高效提升業(yè)務(wù)協(xié)同的效率，大幅降低企數(shù)字化階段，數(shù)字化平臺賦能數(shù)據(jù)價值充分釋放。2018年以來，十九大對部署科技強(qiáng)國、網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國、智慧社會等戰(zhàn)略提出了建設(shè)要求，隨著“加快數(shù)字化發(fā)展”成為國家政策重點方向，“上云用數(shù)賦智”“工業(yè)大數(shù)據(jù)”“企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型”等成為新時期數(shù)字化建設(shè)的重點關(guān)注領(lǐng)域。在此期間，云計算、5G、人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等技術(shù)快速發(fā)展，一批企業(yè)級、行業(yè)級數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)與應(yīng)用，助力產(chǎn)業(yè)鏈上下游多主體業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的高效流通，各環(huán)節(jié)沉淀的數(shù)據(jù)經(jīng)過共享交換、整合分析、價值挖掘形成聯(lián)動，滲透于更廣泛的業(yè)務(wù)運營中，使數(shù)據(jù)更懂業(yè)務(wù)，反哺業(yè)務(wù)模中國式現(xiàn)代化的重要引擎，國家部委密集出臺“數(shù)字政府”“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”及“數(shù)字中國建設(shè)布局”等政策文件，推動社會治理、民生服務(wù)及產(chǎn)業(yè)發(fā)展方式的全方位轉(zhuǎn)型和整體性變革作為構(gòu)筑國家競交通、醫(yī)療、制造等領(lǐng)域，打造各種業(yè)務(wù)創(chuàng)新應(yīng)用場景，并結(jié)合敏捷化開發(fā)能力，支持高價值智能II2.2產(chǎn)業(yè)智能發(fā)展態(tài)勢人工智能等新技術(shù)成為當(dāng)前推動經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化變革的重要力量，不斷助推各行各業(yè)數(shù)在政策層面，產(chǎn)業(yè)智能相關(guān)的國家和地方政策密集出臺。二十大報告指出，推動戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)融合集群發(fā)展，構(gòu)建人工智能等一批新的增長引擎?！秶倚乱淮斯ぶ悄軜?biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南》司法等重點行業(yè)和領(lǐng)域應(yīng)用?！蛾P(guān)于加快場景創(chuàng)新以人工智能高水平應(yīng)用促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的指商務(wù)、家居等重點行業(yè)深入挖掘人工智能技術(shù)應(yīng)用場景，構(gòu)建全鏈條、全過程的人工智能行業(yè)應(yīng)用在技術(shù)層面，產(chǎn)業(yè)智能相關(guān)的前沿技術(shù)創(chuàng)新和成果轉(zhuǎn)化空前活躍。我國人工智能核心技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)化不斷取得新突破，人工智能科技論文發(fā)表量以及專利申請量位居世界首位。截至2022年底，人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)5080億元，人工智能企業(yè)數(shù)量4227家，約占全球總數(shù)16斷加強(qiáng)人工智能自研芯片、開源框架、應(yīng)用算法、典型智能產(chǎn)品等關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)，沿著更高精20在應(yīng)用層面，產(chǎn)業(yè)智能相關(guān)的應(yīng)用領(lǐng)域和場景創(chuàng)新持續(xù)深化。當(dāng)前人工智能、先進(jìn)計算等數(shù)字技術(shù)加速邁向普適化和商業(yè)化發(fā)展新階段，數(shù)字人技術(shù)在北京冬奧會成功落地，從虛擬客服、虛擬主播、虛擬偶像到各行業(yè)的數(shù)字員工，數(shù)字人快速融入到經(jīng)濟(jì)社會中。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)全面融入45個國民經(jīng)濟(jì)大類，設(shè)備連接數(shù)超過8000萬臺套，服務(wù)工業(yè)傳統(tǒng)基于人工經(jīng)驗的行業(yè)知識和數(shù)據(jù)沉淀封裝為可復(fù)用、可移植的微服務(wù)模型組件，實現(xiàn)“數(shù)據(jù)智降低生產(chǎn)損耗；例如使用數(shù)字孿生技術(shù)通過對工業(yè)設(shè)備和生產(chǎn)運營場景的狀態(tài)感知，有效提升故障II2.3產(chǎn)業(yè)智能發(fā)展趨勢產(chǎn)業(yè)智能與數(shù)據(jù)、算力結(jié)合越來越緊密。隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型逐步深入，各地加快通用數(shù)據(jù)中心、超算中心、智算中心的建設(shè)和布局，科學(xué)計算、行業(yè)應(yīng)用、社會治理和生產(chǎn)生活等多場景算力需求場景不斷涌現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)智能與數(shù)據(jù)、多元異構(gòu)計算結(jié)合越來越緊密，從人工智能在產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用落地也能看到這種變化，例如AI在生物醫(yī)藥領(lǐng)域中的應(yīng)用已深度落地，其中新藥研發(fā)與A點到臨床前候選化合物選擇，從過去至少需要2~3年，到現(xiàn)在只需要3~6個月。從算力增長數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)智能由單點智能向全鏈智能延伸。2022年全國工業(yè)企業(yè)關(guān)鍵工序數(shù)控化率、數(shù)字化研發(fā)設(shè)計工具普及率分別達(dá)到58.6%和77%，建成2000家高水平數(shù)字化車間和智能工廠，面向單體開展“攜手行動”促進(jìn)大中小企業(yè)融通創(chuàng)新，依托“鏈主企業(yè)”提值鏈和服務(wù)鏈的全鏈條產(chǎn)業(yè)智能。通過全鏈智能，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈資源要素高效配置，提升產(chǎn)業(yè)通用智能和生成式AI成為技術(shù)新熱點。早期行業(yè)專用智能發(fā)展路線往往需要結(jié)合業(yè)務(wù)做算法開發(fā)和建模訓(xùn)練過程，這類針對行業(yè)特定場景進(jìn)行訓(xùn)練的小模型，難以開展跨行業(yè)規(guī)模復(fù)制。近年能力不斷增強(qiáng)，可以實現(xiàn)圖像、文本、音頻等多模態(tài)融合互補(bǔ)和統(tǒng)一知識表示，且具有自主認(rèn)知、自我訓(xùn)練、自動學(xué)習(xí)不同任務(wù)能力，高效率通用人機(jī)交互可以降低模型對人工數(shù)據(jù)標(biāo)注和用戶知識要求，從解決單一標(biāo)準(zhǔn)化場景延展到解決跨行業(yè)通用復(fù)雜任務(wù)場景，從趨勢來看，“通用大模型+行業(yè)專屬模型”的大小模型聯(lián)動，可實現(xiàn)通用大模型與不同場景創(chuàng)新成為產(chǎn)業(yè)智能發(fā)展新路徑?！蛾P(guān)于加快場景量發(fā)展的指導(dǎo)意見》明確指出，場景創(chuàng)新是以新技術(shù)的創(chuàng)造性應(yīng)用為導(dǎo)向，以供需聯(lián)動為路徑，實高水平科研活動、國家重大活動和重大工程打造重大場景。上海、北京、廣州、合肥、成都等多地數(shù)據(jù)密集型行業(yè)成為產(chǎn)業(yè)智能應(yīng)用新風(fēng)口。數(shù)據(jù)密集型行業(yè)能更高效利用人工智能的深度學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)推理優(yōu)勢，生物醫(yī)藥、自動駕駛等高價值細(xì)分創(chuàng)新場景成為年美國福布斯AI百強(qiáng)創(chuàng)新企業(yè)中，11家來自生物醫(yī)藥行業(yè)，步完善醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系的意見》提出加快推進(jìn)人工智能、大數(shù)據(jù)等在醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域中的應(yīng)用，靶單病種診療向全病種覆蓋，實現(xiàn)藥物研發(fā)、醫(yī)療服務(wù)的智能化平臺化。我國已開展智能網(wǎng)聯(lián)汽車準(zhǔn)入和上路通行試點工作，隨著新一代的車載AI芯片和傳感器能力提升，及Transformer等大模型應(yīng)用到自動駕駛算法，將大幅提升自動駕駛在數(shù)據(jù)合成、知識提取等決策分析能力，L3、L4高級Ii2.4產(chǎn)業(yè)智能發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)我國產(chǎn)業(yè)智能處于全面啟動、加快發(fā)展的階段，在產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型逐步進(jìn)入深水區(qū)、人工智能多元異構(gòu)的算力普適供給體系有待形成。算力資源分布區(qū)域不均衡，國家實施“東數(shù)西算”工程解決東西部算力需求供給失衡，但算力資源的跨區(qū)域調(diào)度、交易和協(xié)同機(jī)制尚未建立，難以實現(xiàn)跨區(qū)域的動態(tài)調(diào)配，不能有效滿足非樞紐節(jié)點地區(qū)的低成本算力服務(wù)需求。此外多元異構(gòu)算力資源彈性部署不足，隨著不同行業(yè)的算力需求多元化發(fā)展，傳統(tǒng)單一計算架構(gòu)已不能有效滿足算力計算精度、網(wǎng)絡(luò)時延等方面的差異化需求，適配多類型任務(wù)的異構(gòu)算力資源供給不足，因此各區(qū)域產(chǎn)業(yè)智能計算的算力是否供需匹配成為挑戰(zhàn)之一。產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和行業(yè)開放數(shù)據(jù)集不足。人工智能算法應(yīng)用需要大規(guī)模高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，但海量數(shù)據(jù)往往在行業(yè)中以孤島方式存在，多元主體之間、業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)難以打通，高標(biāo)識不統(tǒng)一等問題突出，存在數(shù)據(jù)質(zhì)量差、數(shù)據(jù)不可用、數(shù)據(jù)不透明、數(shù)據(jù)不安全等障礙，數(shù)據(jù)信息難以有效流動與集成利用。在數(shù)據(jù)要素成為關(guān)鍵新要素的新時代，產(chǎn)業(yè)智能的規(guī)?；l(fā)展離不開產(chǎn)業(yè)智能相關(guān)基礎(chǔ)能力平臺設(shè)施發(fā)展滯后。國內(nèi)開源算法框架尚未得到廣泛認(rèn)可，深度學(xué)習(xí)開距，開源算法框架與垂直行業(yè)應(yīng)用有待進(jìn)一步融合，通用模型與行業(yè)模型深層次耦合和低代碼開發(fā)產(chǎn)業(yè)智能領(lǐng)域交叉學(xué)科復(fù)合人才有待培育。產(chǎn)業(yè)智能是人工智能等新一代技術(shù)集成應(yīng)用，且涉及建模、仿真、訓(xùn)練等復(fù)雜流程，同時利用人工智能解決產(chǎn)業(yè)“難點”，既要懂技術(shù)又要了解行業(yè)流程和專業(yè)知識，需要大量高層次跨學(xué)科人才，目前我國相關(guān)復(fù)合型技術(shù)人才極為匱乏。根據(jù)中國勞動和社會保障科學(xué)研究院《中國人工智能研究人才總量僅為美國的1/5左右。隨著我國產(chǎn)業(yè)規(guī)模不斷擴(kuò)大，頂尖人才成為決定企業(yè)決戰(zhàn)人工產(chǎn)業(yè)智能是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的高階階段，是數(shù)實融化轉(zhuǎn)型本身是一個系統(tǒng)復(fù)雜的過程，涉及到技術(shù)個領(lǐng)域，唯有共同聚焦業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)，緊密合作、同，讓數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)相互作用、相互支持，才能真II3.1產(chǎn)業(yè)智能發(fā)展的新模式長期協(xié)作，促進(jìn)技術(shù)、平臺、產(chǎn)業(yè)良性發(fā)展的正向循環(huán)，減少重復(fù)投資和建設(shè)，共同推動產(chǎn)業(yè)智能在產(chǎn)業(yè)智能的發(fā)展中，技術(shù)方、平臺方、產(chǎn)業(yè)方相互融合，沒有明顯的邊界，例如技術(shù)方即可以提供技術(shù)支持，也可以依托技術(shù)為各方提供基礎(chǔ)平臺服務(wù)和行業(yè)平臺服務(wù)。在產(chǎn)業(yè)生態(tài)中，大中小型科技企業(yè)、傳統(tǒng)企業(yè)與新興企業(yè)在不同的場景下扮演不同的技術(shù)方在技術(shù)研發(fā)、技術(shù)集成、技術(shù)支持、技術(shù)創(chuàng)新和技術(shù)推廣的過程中發(fā)揮著關(guān)鍵的作用。技術(shù)方對產(chǎn)業(yè)智能所需的技術(shù)進(jìn)行研發(fā)和探索，包括“云大物移智”及數(shù)字孿生、仿真推演等技術(shù)研究和應(yīng)用，并不斷進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新和推廣，為產(chǎn)業(yè)鏈中平臺方發(fā)揮著重要的鏈接和共享作用，提供覆蓋產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)的業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)平臺應(yīng)用，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集、整合、分析、計算、建模、預(yù)警等綜合協(xié)調(diào)和控制，幫助企業(yè)加強(qiáng)數(shù)據(jù)的全流程全生命周期管控，支撐資源共享和優(yōu)化配置，推動產(chǎn)業(yè)交流和創(chuàng)新，支持跨區(qū)域、跨產(chǎn)業(yè)、跨企業(yè)的復(fù)雜系統(tǒng)協(xié)同運作，為產(chǎn)業(yè)智能的發(fā)展提供全流產(chǎn)業(yè)方：產(chǎn)業(yè)智能生態(tài)構(gòu)建的關(guān)鍵主體，是產(chǎn)業(yè)方是應(yīng)用場景和實踐環(huán)境的主要提供者，通過需求牽引轉(zhuǎn)型，激發(fā)各方創(chuàng)新活力。其能有效把握市場需求規(guī)律，把技術(shù)方與平臺方的技術(shù)、能力和平臺更好的應(yīng)用到具體業(yè)務(wù)場景中，促進(jìn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)向自動化、數(shù)字化、智能化方向發(fā)展，切實提升制造、交通、電力、醫(yī)療以及政務(wù)等領(lǐng)域數(shù)據(jù)是算力和算法的基礎(chǔ)，算力和算法則是將數(shù)據(jù)變?yōu)橛杏眯畔⒌墓ぞ吆图夹g(shù)。海量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)可以應(yīng)用于模型訓(xùn)練和優(yōu)化，以更好的理解業(yè)務(wù)模式的特征，更準(zhǔn)確預(yù)測未來趨勢，發(fā)現(xiàn)潛在的算力在一定程度上決定了算法的執(zhí)行時間和性能，對于大規(guī)模和復(fù)雜的計算問題，例如自動駕駛、醫(yī)藥工程等，算力的提升可以極大地改善相應(yīng)領(lǐng)域算法的計算效率和準(zhǔn)確性，從而提升企業(yè)的算法是鏈接數(shù)據(jù)和算力的紐帶，是數(shù)據(jù)分析和處理的核心。算法從數(shù)據(jù)中挖掘隱藏的知識和規(guī)28II3.2產(chǎn)業(yè)智能發(fā)展的新框架產(chǎn)業(yè)智能是多元的、開放的，是面向千行百業(yè)數(shù)字化發(fā)展所形成的智能化技術(shù)服務(wù)體系，其既能為政務(wù)治理、企業(yè)轉(zhuǎn)型提供全方位的數(shù)字化技術(shù)、產(chǎn)品和服務(wù)，又能為客戶以及生態(tài)合作伙伴隨需而用，創(chuàng)造出更廣泛、更豐富的智能應(yīng)用。從基礎(chǔ)層：五大核心技術(shù)。以數(shù)字孿生、仿真推演、知識工程、決策優(yōu)化和協(xié)同計算為代表，它行業(yè)與數(shù)字技術(shù)的鴻溝，能夠被廣泛應(yīng)用到跨行業(yè)的共性需求場景中去，夯實物理世界與數(shù)字世界能力層：行業(yè)智能平臺與行業(yè)智能引擎。以面向行業(yè)的智能平臺、智能引擎的構(gòu)建能力為主。行業(yè)智能平臺集成了數(shù)據(jù)協(xié)同計算平臺、數(shù)據(jù)孿生仿真平臺、行業(yè)數(shù)據(jù)平臺、行業(yè)大模型平臺，面向重點行業(yè)建立了通用以及個性化數(shù)據(jù)模型。行業(yè)智能引擎是在行業(yè)智能平臺的基礎(chǔ)上，融合了算法和行業(yè)知識，具有智能化的服務(wù)能力。能力層可以通過API面向合作伙伴開放，支持各種行業(yè)應(yīng)應(yīng)用層：聯(lián)合解決方案。通過聚合基礎(chǔ)層和能力層，與合作伙伴一起面向市場需求提供智能化的聯(lián)合解決方案。目前，經(jīng)過近幾年的積累，產(chǎn)業(yè)智能已面向政務(wù)、交通、汽車、制造、醫(yī)療、自然資源、電力等行業(yè)推出了標(biāo)準(zhǔn)化與個性化兼具的II4.1聚合五大核心技術(shù)決策優(yōu)化、知識工程、協(xié)同計算具有跨行業(yè)屬性，即一項技術(shù)可以解決多個行業(yè)共性問題。五大核心技術(shù)已不再是一項具體的技術(shù)，而是一種發(fā)展新模式、一個轉(zhuǎn)型的新路徑、一股推動各行業(yè)深刻I4.1.1數(shù)字孿生高效的數(shù)字平行世界構(gòu)建的技術(shù)，并能融合其他識別、處理、轉(zhuǎn)化還原物理實體所需要的數(shù)據(jù)。例如對一座城市自然空間的刻畫，既有對建筑物、道路等靜態(tài)實體數(shù)據(jù)的采集和處理，又有對城市行人、車輛等動態(tài)信息的采集和.孿生體設(shè)計與建模：利用AI感知與AIGC三維生成能力提取對數(shù)字實體的基本屬性和時空屬性，并與GIS等系統(tǒng)中的坐標(biāo)數(shù)據(jù)融合，通過三維擬合、增強(qiáng)渲染等方式，構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一的數(shù)字孿生空間，生成不同精度的孿生空間，用戶可根據(jù)業(yè)務(wù)需要選擇合適精度的孿生.渲染孿生體：依托時空可視化渲染引擎生成孿生體，支持用戶與孿生體進(jìn)行交互。阿里云仿真推演，以發(fā)現(xiàn)潛在問題、優(yōu)化性能和降低運營成本。同時能形成對物理世界的洞察和.控制與調(diào)整物理世界：根據(jù)分析結(jié)果，對物理實體進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，以提高性能、降低成本和減少風(fēng)險。這可能涉及自動控制系統(tǒng)，數(shù)字孿生技術(shù)具備一定的泛化能力，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用在城市、交通、水利、工廠等領(lǐng)域，不僅能為實體世界的決策和管理提供數(shù)據(jù)支持，還可以通I4.1.2仿真推演仿真推演是通過對物理世界或虛擬系統(tǒng)，進(jìn)行數(shù)字化建模與計算模擬，來提升系統(tǒng)認(rèn)知或提供.仿真建模：通過對客觀世界的單系統(tǒng)進(jìn)行機(jī)理模型、非機(jī)理模型，以及利用AI構(gòu)建數(shù)據(jù)機(jī)理融合模型等，進(jìn)而支持復(fù)雜仿真系統(tǒng)建模?；谝氐臅r空機(jī)理關(guān)系和按照各組成系統(tǒng)的相互關(guān)系，可支持多時空多分辨率仿真建模、跨領(lǐng)域多范疇綜合仿真建模及多類型智能實現(xiàn)仿真計算分布式、并行化、彈性可伸縮，進(jìn)而支持更大規(guī)模、更快速度、更高精度的.仿真應(yīng)用：要聚焦實際使用場景，借助多端輸出和可視化技術(shù)，對仿真過程和結(jié)果進(jìn)行多樣豐富的呈現(xiàn)?；诳陀^數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真自動校準(zhǔn)，讓仿真更真，形成“數(shù)據(jù)采集-模型自.仿真平臺：融合云計算和行業(yè)仿真沉淀的優(yōu)勢，提供一體化的技術(shù)底座，支持仿真集群、仿真協(xié)議、仿真軟件、仿真模型、仿真數(shù)據(jù)、仿真場景構(gòu)建及仿真分析等系列功能，支持三方生態(tài)的能力，并具備實體機(jī)理關(guān)聯(lián)、聯(lián)合仿真、仿真校準(zhǔn)框架等能力，為各行業(yè)、各領(lǐng)域仿真模型開發(fā)者、仿真業(yè)務(wù)分析人員、行業(yè)仿真應(yīng)用產(chǎn)品34云原生技術(shù)的發(fā)展，催生了更快、更準(zhǔn)、更大規(guī)模應(yīng)用的仿真推演平臺，通過構(gòu)建統(tǒng)一、通用的仿真技術(shù)平臺，能為各類型復(fù)雜仿真系統(tǒng)提供從數(shù)據(jù)、算法、模型到聯(lián)合推演的一站式、全流程I4.1.3決策優(yōu)化決策優(yōu)化是通過對產(chǎn)業(yè)全鏈路或局部的決策過程進(jìn)行問題建模、方案求解、評估分析與執(zhí)行過程監(jiān)測預(yù)警回饋的閉環(huán)，幫助各行業(yè)對資源部署或行為動作做出最優(yōu)決策的技術(shù)體系。目前各行業(yè)的可獲取數(shù)據(jù)越來越多，云計算與運籌優(yōu)化加速融合，云邊協(xié)同實時決策優(yōu)化技術(shù)成為應(yīng)對現(xiàn)代產(chǎn).仿真+優(yōu)化：在云端依賴大規(guī)模算力進(jìn)行海量數(shù)據(jù)處理分析，準(zhǔn)確模擬現(xiàn)實世界生產(chǎn)系統(tǒng)的工作原理和運轉(zhuǎn)機(jī)制，快速構(gòu)建數(shù)據(jù)仿真模型，推演未來時間最可能的變化趨勢，實現(xiàn).AI+優(yōu)化：基于歷史沉淀的狀態(tài)、參數(shù)和結(jié)果等數(shù)據(jù)，“AI+優(yōu)化”技術(shù)融合數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)與運籌優(yōu)化算法來加速模型求解，挖掘和細(xì)化數(shù)據(jù)、規(guī)則、約束和目標(biāo)的關(guān)系，基于設(shè)備收集的反饋數(shù)據(jù)實時地動態(tài)預(yù)測和調(diào)整.大規(guī)模實時決策優(yōu)化：融合自動控制理論、領(lǐng)域知識、以及云端融合輸出的宏中微觀優(yōu)化策略，充分利用邊緣端采集的實時微觀數(shù)據(jù)，動態(tài)精準(zhǔn)產(chǎn)出控制信號，實現(xiàn)復(fù)雜系統(tǒng)的全I(xiàn)4.1.4知識工程知識工程可應(yīng)用在眾多領(lǐng)域，本報告重點討論面向行業(yè)的知識工程。行業(yè)知識工程是從行業(yè)數(shù)據(jù)、人類經(jīng)驗和業(yè)務(wù)反饋中提煉行業(yè)知識、構(gòu)建知識表示、形成知識體系、設(shè)計隱性和顯性知識相近年來，以ChatGPT和GPT-4為代表的大模型以其超強(qiáng)的知識表示、知識記憶、和指令遵循等能力，為行業(yè)知識工程提供了巨大的潛力和全新的機(jī)遇。例如，在政務(wù)行業(yè)，城市知識大模型可以提供全域主動感知發(fā)現(xiàn)城市痛點、難點和堵點以及實時動態(tài)研判城市風(fēng)險預(yù)警的智能化能力，從而加速民生訴求的高效處置；在電力行業(yè)，電力知識大模型融合海量的電力知識和人類經(jīng)驗，在其基礎(chǔ)上實現(xiàn)電力專業(yè)知識問答以替代專家經(jīng)驗咨詢；在醫(yī)療行業(yè)，醫(yī)療大模型給醫(yī)生輔.知識模型：將行業(yè)數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)反饋和人類經(jīng)驗等數(shù)據(jù)表示為計算機(jī)可理解和計算的方式，并將其統(tǒng)一建模在一個知識大模型中，為后續(xù)的知識習(xí)得、計算、推理和應(yīng)用提供支撐。知識大模型已展現(xiàn)出成為知識表示主流方式的巨大潛力，其中知識統(tǒng)一被表示為模型參數(shù)和向量的形式，而自然語言對話將成為人與知識大模型的主要接口。探索不同類型知識如何在大模型中被高效編碼、轉(zhuǎn)換和分布將大幅提升.知識習(xí)得：構(gòu)建不同的知識習(xí)得算法，將各種數(shù)據(jù)源中的知識注入到大模型中。目前，知識大模型通過針對性的預(yù)訓(xùn)練任務(wù)來實現(xiàn)面向文本數(shù)據(jù)的知識習(xí)得，通過設(shè)計知識注入預(yù)訓(xùn)練或知識增強(qiáng)表示來實現(xiàn)面向結(jié)構(gòu)化知識圖譜的知識注入。與傳統(tǒng)信息抽取模型相比，知識習(xí)得的方法無需標(biāo)注語料、算法通用性強(qiáng)、無需提前設(shè)計知識結(jié)構(gòu)，知識源的覆蓋范圍廣，可支持行業(yè)全域數(shù)據(jù)的統(tǒng)一學(xué)習(xí)，知識注入過程可以實現(xiàn)客戶歷史知識積累的快速.知識對齊：為評估知識大模型中的知識質(zhì)量，設(shè)計知識對齊算法，實現(xiàn)知識大模型與行業(yè)價值的一致對齊，保障知識大模型的高可用、高價值、無偏性和無害性。一方面，設(shè)計高基于行業(yè)應(yīng)用模式和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)反饋，對大模型中.知識應(yīng)用：針對行業(yè)的知識需求和業(yè)務(wù)場景，設(shè)計和訓(xùn)練高效的知識大模型知識引導(dǎo)能力和指令遵循能力。為充分利用大模型中已經(jīng)具備的海量知識，收集和歸納業(yè)務(wù)人員的典型知識使用場景和使用方式，并針對性的構(gòu)建和訓(xùn)練知識大模型對應(yīng)的知識引導(dǎo)提示語，實現(xiàn)知識應(yīng)用的自然交互。同時，針對業(yè)務(wù)場景的精準(zhǔn)需求和人類使用方式的多樣性，構(gòu)建.知識蒸餾：落地實踐中，需要效率和效果兼?zhèn)涞漠a(chǎn)業(yè)級模型，而參數(shù)規(guī)模過于龐大的大模型學(xué)習(xí)和部署需要海量的算力資源。另外，大量業(yè)務(wù)落地需要部署私域模型，其資源往往難以支撐全量的知識大模型部署。通過構(gòu)建知識大模型的蒸餾方法，將特定知識和能力定向遷移到小模型中輸出，可以實現(xiàn)大模型的參數(shù)規(guī)模壓縮，并且保障小模型的效果。知識蒸餾可以大幅度降低訓(xùn)練和部署的成本，支撐隱私、敏感和高價值數(shù)據(jù)的垂直領(lǐng)域大模型依托行業(yè)知識工程技術(shù)，構(gòu)建領(lǐng)先的行業(yè)知識圖譜，能解決行業(yè)知識表示、習(xí)得、對齊、應(yīng)用等問題，為政府公共服務(wù)、電力、醫(yī)療、水I4.1.5協(xié)同計算區(qū)域-邊緣-終端”之間的算力協(xié)同。通過鏈接云節(jié)點、計算資源、存儲資源和數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品，為產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)模型、算法模型和業(yè)務(wù)模型提供跨“云-邊-端”的自動化協(xié)同計算工作流，通過元數(shù)據(jù)自治、“云-邊-端”、“中心-區(qū)域-邊緣-終端”三種層級互聯(lián)架構(gòu)，支撐靈活的業(yè).異構(gòu)計算：豐富的計算范式，為產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)模型、算法模型和業(yè)務(wù)模型提供跨“云-邊-端”的批量、流式、在線計算任務(wù)分發(fā)和數(shù)據(jù)實時同步能力，為聯(lián)邦學(xué)習(xí)、增量學(xué)習(xí)、協(xié)同推算法模型-數(shù)據(jù)模型”的統(tǒng)一管理、統(tǒng)一部署、統(tǒng)一運維。通過元數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式構(gòu)建協(xié).邊緣自治：集群元數(shù)據(jù)保存到邊緣節(jié)點本地，在云邊網(wǎng)絡(luò)失連時，可以通過提取本地元數(shù)據(jù)來進(jìn)行業(yè)務(wù)恢復(fù)，可以恢復(fù)到斷網(wǎng)時的業(yè)務(wù).邊緣智能：通過設(shè)計智能調(diào)度平臺，使得部署在協(xié)同計算上的應(yīng)用和算法，具有天然的容災(zāi)能力和高可用特性，使得邊緣設(shè)備的單點故障時，仍能保障邊緣整體算力均衡健康，保成域”、“推演域”和“交互域”，每個“域”都進(jìn)行一些特定類型的計算，它們通過數(shù)據(jù)和接口“四域融合”是產(chǎn)業(yè)智能中的一種典型計算范式，是“感知-認(rèn)知-決策”模式的具象化。在3838II4.2打造行業(yè)智能平臺行業(yè)智能平臺是鏈接數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)，推動模型生產(chǎn)和應(yīng)用的重要平臺，主要由協(xié)同計算平臺、數(shù)字孿生仿真平臺、行業(yè)數(shù)據(jù)平臺和行業(yè)大模型平臺共同組成，為企業(yè)提供智能化的數(shù)據(jù)分析與決策I4.2.1協(xié)同計算平臺協(xié)同計算平臺是基于阿里云基礎(chǔ)云平臺而建立的，具有多種計算引擎和多模態(tài)數(shù)據(jù)鏈接管理能力，多引擎計算任務(wù)的混合編排和調(diào)度能力。協(xié)同計算平臺能夠協(xié)同分發(fā)和調(diào)度公共云、企業(yè)版、企業(yè)版邊緣節(jié)點之間的數(shù)據(jù)和計算任務(wù)，并支持多形態(tài)數(shù)據(jù)處理和分析能力?；谝陨夏芰?，協(xié)同計算平臺可提供離線計算、流式計算、實時計算等多種計算引擎，滿足云邊端以及多云之間的計算資源協(xié)同，數(shù)據(jù)資產(chǎn)化建設(shè)和統(tǒng)一管理，以及多模態(tài)數(shù)據(jù)內(nèi)容混合分析和洞察，場景化業(yè)務(wù)決策模借助斷點續(xù)傳、超時重跑和自動預(yù)警等能力，為用戶提供全鏈路數(shù)據(jù)完整性保障和監(jiān)測。借助插件化架構(gòu)設(shè)計，支持通過標(biāo)準(zhǔn)化腳本方式實現(xiàn)用戶按需靈活例如，在交通領(lǐng)域，對視頻、雷達(dá)、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)管理和實時數(shù)據(jù)同步，實現(xiàn)對車輛40多模計算任務(wù)混合編排與調(diào)度能力：智能時代下，業(yè)務(wù)發(fā)展對數(shù)據(jù)分析的實時性和靈活性要求在實踐中，可以通過為企業(yè)構(gòu)建全局工作流引擎，支持不同類型計算節(jié)點的混合編排，以及整體工作流的編排和調(diào)度，實現(xiàn)用戶在一個統(tǒng)一的開發(fā)環(huán)境里開發(fā)不同類型計算任務(wù)和算法服務(wù)，提升開發(fā)和維護(hù)的效率。用戶也可以自定義計算節(jié)點，讓系統(tǒng)更好的適應(yīng)客戶環(huán)境，融入現(xiàn)有架構(gòu)并快速例如，面對政務(wù)服務(wù)的數(shù)據(jù)處理需求，可以通過構(gòu)建全局工作流引擎，應(yīng)用流式計算支持實時業(yè)務(wù)，應(yīng)用批量計算獲取各類統(tǒng)計指標(biāo)，應(yīng)用在線計算為指標(biāo)處理提供算法服務(wù)，從而全面提升業(yè)多層級連云邊協(xié)同計算管理能力：從數(shù)據(jù)倉庫到數(shù)據(jù)湖、湖倉一體，以及數(shù)據(jù)中臺，都是以中借助多層級連的可擴(kuò)展的“云邊協(xié)同計算”能力，不但能兼容不同場景下的多種邊緣端設(shè)備，同時實現(xiàn)了邊緣端設(shè)備、應(yīng)用、數(shù)據(jù)的統(tǒng)一納管和運維。即使在云邊網(wǎng)絡(luò)斷開，或者邊緣設(shè)備出現(xiàn)單點故障時，該模式仍能夠通過邊緣自治、智能容災(zāi)的方式為業(yè)務(wù)邊緣端的管理、算法模型訓(xùn)練，將訓(xùn)練好的算法或服務(wù)部署到邊緣節(jié)點，邊緣節(jié)點對采集的現(xiàn)場數(shù)空間數(shù)據(jù)管理、計算與服務(wù)能力：基于空間數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的融合構(gòu)建的數(shù)字孿生應(yīng)用，能顯著增強(qiáng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析過程及結(jié)果的可解釋性，已成為數(shù)據(jù)智能產(chǎn)時空數(shù)據(jù)統(tǒng)一接入、時空計算統(tǒng)一調(diào)度、時空服務(wù)統(tǒng)一發(fā)布，能推動社會經(jīng)濟(jì)類數(shù)據(jù)和空間數(shù)據(jù)的高度融合，支持各種業(yè)務(wù)創(chuàng)新?？臻g數(shù)據(jù)管理要考慮與主流GIS空間數(shù)據(jù)庫的同步，也需要支持對主流空間數(shù)據(jù)引擎的服務(wù)，以及對二、三維服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)空間數(shù)據(jù)庫服務(wù)的支持，為用戶提供完備42元數(shù)據(jù)驅(qū)動的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理與共享能力：通過統(tǒng)一元數(shù)據(jù)歸集和元數(shù)據(jù)圖譜構(gòu)建的元數(shù)據(jù)中心和數(shù)據(jù)血緣能力，可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)編目管理等元數(shù)據(jù)應(yīng)用。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)模型、質(zhì)量規(guī)則、質(zhì)量評估報告等元數(shù)據(jù)，可應(yīng)用于提升數(shù)據(jù)開發(fā)和例如，類似于電商商品目錄，數(shù)據(jù)運營方按業(yè)務(wù)口徑，將各類數(shù)據(jù)資產(chǎn)分門別類上架到數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄，數(shù)據(jù)應(yīng)用方通過數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄查找所需的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，通過樣例數(shù)據(jù)預(yù)覽、數(shù)據(jù)血緣分析、數(shù)據(jù)質(zhì)量報告等方式，全方位了解和應(yīng)用數(shù)據(jù)資產(chǎn)。通過數(shù)據(jù)運營等一系列方式，不斷豐富數(shù)據(jù)資43NoETL1業(yè)務(wù)模型編排和分析：通常企業(yè)中的業(yè)務(wù)人員擁有豐富的業(yè)務(wù)知識，但普遍欠缺數(shù)據(jù)和算法能力，借助無代碼數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、業(yè)務(wù)建模和數(shù)據(jù)分析能力，業(yè)務(wù)人員可以自主的完成業(yè)務(wù)模型構(gòu)建和數(shù)據(jù)挖掘，幫助業(yè)務(wù)知識和數(shù)據(jù)發(fā)生充分的“化學(xué)反應(yīng)”?；谪S富的業(yè)務(wù)算子，業(yè)務(wù)人員可以在一張畫布中通過“拖拉拽”的方式將算子進(jìn)行組合，快速完成復(fù)雜業(yè)務(wù)模型的搭建。同時，貸中、貸后鏈路，提供授信、額度、風(fēng)險定價、用信、貸后監(jiān)20+種計算引擎任務(wù)的混合編排調(diào)度、內(nèi)置200+種空間數(shù)據(jù)分析算子和無代碼業(yè)務(wù)算子、分鐘級更新的全鏈路字段級數(shù)據(jù)血緣。借助智能云邊協(xié)同計算管理、產(chǎn)業(yè)知識構(gòu)建與共享、空間數(shù)據(jù)計算與服務(wù)、決策建模與分析等核心能力，其能全面歸集、融合、管理“云-邊-端”數(shù)據(jù)，為產(chǎn)業(yè)應(yīng)44I4.2.2數(shù)字孿生仿真平臺作為產(chǎn)業(yè)數(shù)字化建設(shè)的核心能力支撐平臺，數(shù)字孿生仿真平臺為各業(yè)務(wù)場景提供全維度實體的可復(fù)用，打破數(shù)據(jù)壁壘。該平臺能提高孿生數(shù)據(jù)和服務(wù)資產(chǎn)的使用質(zhì)量和效率，支撐業(yè)務(wù)數(shù)字化能力的集約建設(shè)，實現(xiàn)更大范圍、更多領(lǐng)域、更加全面的互聯(lián)互通，從而為產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展提供全數(shù)字孿生仿真平臺提供從數(shù)據(jù)加工到應(yīng)用開發(fā)的全鏈路開發(fā)工具，為用戶提供數(shù)據(jù)融合、實體建模、智能生成、仿真模擬、孿生搭建的孿生數(shù)字化建設(shè)能力閉環(huán)，實現(xiàn)物理世界與數(shù)字世界的虛45.孿生計算引擎：支持同一個計算集群中運行多種類型的計算任務(wù)，包括流式計算、批處理和AI訓(xùn)練推理。內(nèi)置了傾斜攝影處理、跨模態(tài)AI模型和低成本孿生要素構(gòu)建等算子，滿.孿生智能生成：基于孿生計算引擎提供的空間處理、AI生成等算法，依托孿生流水線實現(xiàn)多處理任務(wù)編排與管理，基于多模態(tài)數(shù)據(jù)實現(xiàn)孿生對象融合生成，提供二三維交互式操作.孿生渲染與可視化：擴(kuò)展基于視覺感知與參數(shù)化構(gòu)建的數(shù)據(jù)增強(qiáng)算法，實現(xiàn)大規(guī)模城市級三維模型的自動化生成，并提供API、SDK、圖形操作臺等多種產(chǎn)品形態(tài)，支撐低成本孿.分布式聯(lián)合仿真：通過打造集高并發(fā)調(diào)度、仿真計算加速、多模型協(xié)同能力于一體的仿真開放平臺，可實現(xiàn)仿真模型的校準(zhǔn)，支持仿真推演聯(lián)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)的AI智能.孿生實體建模：通過建立統(tǒng)一建模、統(tǒng)一編碼、統(tǒng)一索引、統(tǒng)一服務(wù)的數(shù)據(jù)全生命周期管.孿生服務(wù)中心：以統(tǒng)一界面支撐行業(yè)應(yīng)用構(gòu)建，幫助應(yīng)用開發(fā)人員屏蔽建模、仿真、渲染等多系統(tǒng)對接復(fù)雜度，面向業(yè)務(wù)場景提供整合數(shù)據(jù)、計算、渲染能力的通用組件與接口，46全要素時空基底是基于不同空間數(shù)據(jù)的優(yōu)勢信息，進(jìn)行專業(yè)算法的提取、加工、處理，形成基于地理測繪數(shù)據(jù)、建筑信息模型、物聯(lián)感知數(shù)據(jù)相融合的時空數(shù)據(jù)基底。用戶可以通過不同精度的空間數(shù)據(jù)信息，基于孿生仿真平臺去重構(gòu)時空基底中的地形、河流、建筑、道路、園區(qū)、場區(qū)、植空間基底并不是一個靜態(tài)的空間底座，而是隨著時間而動態(tài)變化的。通過孿生仿真平臺，用戶可以通過數(shù)據(jù)映射的方式動態(tài)更新空間基底信息，為空間中的不同元素的屬性信息進(jìn)行動態(tài)擴(kuò)展，實現(xiàn)每一個空間元素的全生命周期的跟蹤記錄，賦予空間基底時間屬性，滿足空間基底對現(xiàn)實世界平臺支持GIS、BIM、傾斜攝影、高精地圖、三維模型等全域時空數(shù)據(jù)類型的接入，為城市數(shù)（2）統(tǒng)一孿生體建模支撐的跨域融合通過建立統(tǒng)一建模、統(tǒng)一編碼、統(tǒng)一索引、統(tǒng)一服務(wù)的孿生體建模平臺，實現(xiàn)孿生體全生命周期管理，支持?jǐn)?shù)據(jù)在感知、可視、仿真、控制等多子系統(tǒng)間的通信與共享，實現(xiàn)孿生數(shù)據(jù)的感視算控一體跨域融合，解決數(shù)字孿生系統(tǒng)建設(shè)中，由于缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)和統(tǒng)一規(guī)劃所形成的“條塊分割、煙囪林立、重建輕養(yǎng)、縱強(qiáng)橫弱、感知孤島等問題，促進(jìn)形物模型定義標(biāo)準(zhǔn)，支持?jǐn)?shù)據(jù)模型、三維模型、物模型、仿真模型、機(jī)理模型的多模元信息47映射合一。.孿生體統(tǒng)一編碼：支持對空間信息、時間信息、業(yè)務(wù)屬性等數(shù)字孿生關(guān)鍵要素進(jìn)行統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)化表達(dá)，編碼類型包括管理碼、空間碼和時間碼，實現(xiàn)一套編碼體系支撐全行業(yè)實體編碼需求。管理碼參照40+相關(guān)國標(biāo)分類，按照實體特征對空間實體或概念實體進(jìn)行統(tǒng)一的分類和記錄，其中的實體類型支持靈活擴(kuò)充，且不影響已有的編碼位數(shù)?？臻g碼基于空間實體的空間特征，進(jìn)行二維網(wǎng)格編碼+三維高程編碼，支持空間包含關(guān)系、空間相鄰關(guān)系的快速判定。時間碼基于空間實體或者概念實體的生命周期特征，進(jìn)行時間編碼，具有固.孿生體關(guān)系管理：提供面向?qū)\生實體關(guān)系的新建、編輯、查詢、刪除圖形操作界面與API/SDK，支持對聯(lián)合關(guān)系、包含/歸屬關(guān)系、父/子關(guān)系、連接關(guān)系與空間拓?fù)潢P(guān)系的數(shù)字?jǐn)?shù)字孿生仿真平臺通過國產(chǎn)化自研實時三維渲染引擎，準(zhǔn)確快速地構(gòu)建出三維孿生場景，并支持多終端的渲染能力，滿足業(yè)務(wù)人員對不同使用場景下的時空數(shù)據(jù)使用需求。平臺提供豐富的可視化組件、地理圖元與行業(yè)模版，滿足會議展覽、業(yè)務(wù)監(jiān)控、風(fēng)險預(yù)警、地理信息分析等多種業(yè)務(wù)的展示需求，能讓更多的人發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的價值，幫助非專業(yè)的工程師通過圖形化的界面輕松搭建專業(yè)水.多端多場景適配：支持大屏端、PC應(yīng)用端、手持移動設(shè)備端.自研引擎全場景引擎：包括自研二維地理空間分析引擎和自研球面真三維引擎。作為時空可視化引擎，球面真三維引擎不僅在視覺效果上媲美C/S引擎，而且也具備了豐富的GIS48.低代碼智能搭建：構(gòu)建了一系列基礎(chǔ)UI組件、圖標(biāo)組件庫，將組建的配置項以面板形式展示給企業(yè)用戶，讓企業(yè)人員像使用設(shè)計工具一樣處理數(shù)據(jù)。此外，通過創(chuàng)新性地使用藍(lán)圖編輯器，實現(xiàn)低代碼模式的交互邏輯編排能力，將智能化技術(shù)運用到低代碼搭建中，支持對手繪草圖、信息圖表、大屏截圖等資料的自動識別，并自動生成可配置的可視化應(yīng)用，（4）結(jié)合多模態(tài)大模型的孿生智能生成49采用行業(yè)領(lǐng)先的神經(jīng)輻射場（NeRF）重建技術(shù)，以神經(jīng)渲染的圖像作為誤差約束.全要素場景提取：在語言和圖像領(lǐng)域，大模型已被證明具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)理解能力。通過結(jié)合圖像分割和多模態(tài)理解能力，針對實景三維城市數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)和適配，可以形成針對該平臺，支持全環(huán)節(jié)精細(xì)化進(jìn)度監(jiān)控、規(guī)范化生產(chǎn)模塊和自定義配置流程等措施，可以有效數(shù)字孿生仿真平臺基于跨域融合的底座能力，面向各類型仿真業(yè)務(wù)，解決仿真計算加速、仿真模型校準(zhǔn)、聯(lián)合仿真等問題，提供一體化通用仿真技術(shù)平臺能力，包括仿真軟件管理、仿真模型開更準(zhǔn)”的仿真推演，兼容各領(lǐng)域、各類型仿真模型與軟件，解決仿真校準(zhǔn)、多模聯(lián)合仿真、推演和50多源仿真模型云化集成及統(tǒng)一服務(wù)：提供標(biāo)準(zhǔn)集成接口，支撐面向交通、人群、自動駕駛、水利水務(wù)等多類型、跨專業(yè)、跨計算平臺的仿真模型的云化集成，并通過API方式發(fā)布仿真模型調(diào)用.高性能計算混合調(diào)度：平臺能夠根據(jù)仿真模型對算力需求，自動構(gòu)建算力集群進(jìn)行仿真計.AI框架支持仿真模型校準(zhǔn)：支持仿真算法超參自主校準(zhǔn)、聯(lián)合仿真的自主校準(zhǔn)學(xué)習(xí)、傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)/DL算法超參自動化學(xué)習(xí)、自動多種參數(shù)搜索算法(貝葉斯優(yōu)化、隨機(jī)搜索、網(wǎng).復(fù)雜業(yè)務(wù)仿真全流程場景支撐：提供推演、訓(xùn)練、決策一體化平臺，針對交通、樞紐、社區(qū)等涉及多要素、多因子的現(xiàn)實場景，支持多模型聯(lián)合編排、復(fù)雜場景的仿真實驗構(gòu)建，并能夠進(jìn)行不同參數(shù)條件下的大規(guī)模仿真任務(wù)運行、多任務(wù)結(jié)果對比查看，有效支撐優(yōu)化I4.2.3行業(yè)數(shù)據(jù)平臺行業(yè)數(shù)據(jù)平臺是加速數(shù)據(jù)價值挖掘的關(guān)鍵工具，其沉淀的行業(yè)數(shù)據(jù)及模型能為業(yè)務(wù)發(fā)展提供原動力。為此，擁有面向行業(yè)構(gòu)建高效、便捷的數(shù)據(jù)平臺的能力變得尤為重要，同時行業(yè)數(shù)據(jù)平臺可政務(wù)數(shù)據(jù)是城市發(fā)展的重要基礎(chǔ)，建立健全大數(shù)據(jù)輔助科學(xué)決策和社會治理的機(jī)制，推進(jìn)政府管理和社會治理模式創(chuàng)新，實現(xiàn)政府決策科學(xué)化、社會治理精準(zhǔn)化、公共服務(wù)高效化，是政府治理現(xiàn)代化的必經(jīng)之路。但是，目前部分地方政務(wù)數(shù)據(jù)存在完整性、準(zhǔn)確性、及時性等質(zhì)量問題，數(shù)據(jù)站在全局視角，從具體業(yè)務(wù)需求出發(fā)，通過構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范的政務(wù)數(shù)據(jù)平臺，界定政務(wù)核心數(shù)據(jù)為產(chǎn)業(yè)知識大模型提供語料、知識等高質(zhì)量的數(shù)據(jù)一站式數(shù)據(jù)資源管理服務(wù)：提供完成數(shù)據(jù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)生命周期管理、數(shù)據(jù)可視化等多項數(shù)據(jù)管理應(yīng)用，可以為業(yè)務(wù)應(yīng)用提供全量的、標(biāo)一套完善的資源管理體系：以公共數(shù)據(jù)目錄為核心，以應(yīng)用管理為抓手，建設(shè)資源配套統(tǒng)一申請工具，完善應(yīng)用統(tǒng)籌機(jī)制，數(shù)據(jù)資源高效配置機(jī)制，將相對離散的資源整合成為一個有機(jī)整體，對外統(tǒng)一服務(wù)各類用戶，對內(nèi)統(tǒng)一調(diào)度各類資源.實體抽?。和ㄟ^算法將文本描述中的相關(guān)實體抽取，擴(kuò).數(shù)據(jù)空間化：實現(xiàn)數(shù)據(jù)從二維結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)到三維交通問題一直是城市發(fā)展的通病。交通管理者由于缺少高效的管理工具和手段，難以實時掌握交通狀況，無法做到“底數(shù)清”“動態(tài)明”，這2）動態(tài)明：運行中的運載工具數(shù)量，未來出行的運載工具計劃，路網(wǎng)的實時運行狀態(tài)，交通通過以路網(wǎng)的統(tǒng)一表達(dá)為基礎(chǔ)，融合動靜態(tài)交通數(shù)據(jù)，構(gòu)建多源數(shù)據(jù)融合、標(biāo)高一致、動靜一路網(wǎng)處在緩慢的變化過程中，路網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、路段屬性也會發(fā)生變化，對道路運行評價、路徑.標(biāo)清路網(wǎng)是用最基礎(chǔ)的RID、路口等基本元素來分析相關(guān)交通參數(shù)。交通數(shù)據(jù)涉及多信息系統(tǒng)和多管理部門，具有容量大、類型多、異構(gòu)的特征，各種數(shù)據(jù)源單獨使用時并不能提供完備的信息，且數(shù)據(jù)質(zhì)量往往不高。采用多方面、多特征的信息形成完整的道路狀態(tài)問題判別，將這些不完備的數(shù)據(jù)圖像加以融合，盡可能呈現(xiàn)一個客觀、全面、完整的交通系統(tǒng)數(shù)據(jù)圖像，成為大數(shù)據(jù)環(huán)境下交通分析技術(shù).基礎(chǔ)道路數(shù)據(jù)：道路拓?fù)潢P(guān)系、路口渠化信息、設(shè)施設(shè)備信息；通過構(gòu)建一套標(biāo)準(zhǔn)的、可伸縮的、廣泛適用的多源數(shù)據(jù)融合的交通數(shù)據(jù)模型感知體系和自動化數(shù)據(jù)處理流程，幫助交通治理從“感而不知、感而略知多源數(shù)據(jù)融合實現(xiàn)了交通數(shù)據(jù)的動靜一體的數(shù)字化還原，形成了相對完備的交通行業(yè)數(shù)據(jù)指標(biāo)體系。該指標(biāo)體系包括道路運行、安全防控和社會治理3大類，交通態(tài)勢分析、事件感知、信號優(yōu)所有的指標(biāo)都會以數(shù)據(jù)服務(wù)的方式提供給交通或者其他政府部門使用，方便供政府部門或行業(yè)合作伙伴快速便捷的開展研究以及開發(fā)行業(yè)數(shù)據(jù)孤島問題一直困擾大型制造企業(yè)的難題，特別是集團(tuán)型企業(yè)，企業(yè)管理管理層想要獲取一份全局報表非常困難。通過研發(fā)制造數(shù)據(jù)平臺，接入數(shù)據(jù)采集設(shè)備、產(chǎn)線，以及企業(yè)各業(yè)務(wù)系統(tǒng)的54為制造企業(yè)提供全量、標(biāo)準(zhǔn)、干凈的一體化工業(yè)數(shù)據(jù)，幫助企企業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的管理和應(yīng)用，優(yōu)滿足不同類型企業(yè)數(shù)據(jù)分析應(yīng)用，讓企業(yè)管理層既能總攬全局看清生產(chǎn)管理經(jīng)營現(xiàn)狀，又能服務(wù)不一套工業(yè)數(shù)據(jù)中臺的云邊協(xié)同技術(shù)架構(gòu)：支持在集團(tuán)公司部署一套大型的中央數(shù)據(jù)平臺，處理全集團(tuán)的數(shù)據(jù)，在各生產(chǎn)中心分別部署一套小型的邊緣數(shù)據(jù)平臺，滿足各生產(chǎn)中心數(shù)據(jù)處理需求。邊緣數(shù)據(jù)平臺與集團(tuán)中央數(shù)據(jù)平臺協(xié)同互動，能顯著提高集團(tuán)經(jīng)目前制造數(shù)據(jù)平臺已經(jīng)在鋼鐵、水泥、固廢、汽車等行業(yè)得到應(yīng)用，為企業(yè)提供了靈活、豐富電力系統(tǒng)的低碳經(jīng)濟(jì)運行是實現(xiàn)我國“雙碳”戰(zhàn)略目標(biāo)的必經(jīng)之路，構(gòu)建安全、經(jīng)濟(jì)、高效的新型電力系統(tǒng)調(diào)控模式是推動能源系統(tǒng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，助力國民新型電力系統(tǒng)是現(xiàn)代能源體系的重要組成，是實現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)的關(guān)鍵載體。但是隨著新型電力系統(tǒng)的快速推進(jìn)，電力系統(tǒng)運行同樣面臨新的挑戰(zhàn)。一方面，電網(wǎng)調(diào)度控制復(fù)雜性不斷增加，調(diào)度運行特性深刻變化，對電網(wǎng)精細(xì)化調(diào)控和一體化統(tǒng)籌管理水平提出了更高的要求；另一方面，由通過建設(shè)能源電力數(shù)據(jù)平臺，幫助電力企業(yè)形成“有效聚合、分層控制、多級協(xié)同”的新型調(diào)度運行體系，形成大電網(wǎng)與配電網(wǎng)、微電網(wǎng)高效協(xié)同的運行機(jī)制，提升電力系統(tǒng)調(diào)節(jié)能力、運行效能源電力數(shù)據(jù)平臺支持在大電網(wǎng)部署一套集中數(shù)據(jù)平臺，處理區(qū)域內(nèi)數(shù)據(jù)，在配電網(wǎng)分別部署小型邊緣數(shù)據(jù)平臺，滿足配電網(wǎng)數(shù)據(jù)處理及管理要求。配電網(wǎng)及大電網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺間進(jìn)行數(shù)據(jù)互動及能源電力數(shù)據(jù)平臺以電網(wǎng)調(diào)控運行實時在線決策應(yīng)用需求為導(dǎo)向，為電網(wǎng)調(diào)控運行實時在線分析決策、電網(wǎng)調(diào)度精益化管理數(shù)據(jù)共享與業(yè)務(wù)協(xié)同、為人工智能等新技術(shù)在電力調(diào)控領(lǐng)域應(yīng)用提供強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)服務(wù)能力，全面支撐數(shù)據(jù)存、管、用三大場景，加速調(diào)度數(shù)據(jù)的價值轉(zhuǎn)換，實現(xiàn)電網(wǎng)城市是居民生活、經(jīng)濟(jì)活動的空間載體，但城市空間數(shù)據(jù)長期處于割裂狀態(tài)。各單位的數(shù)據(jù)連通效果差，且業(yè)務(wù)與空間數(shù)據(jù)往往存在錯配。此外，城市場景中的分析對象不再是空間數(shù)據(jù)本身，.三維場景數(shù)據(jù)能力：支持OSGB、3DTiles、S3M、OBJ、FBX、DAE、GLTF、GLB等常.空間大數(shù)據(jù)能力：支持地名地址標(biāo)準(zhǔn)化、空間大數(shù)據(jù)計算、動態(tài)空間仿真數(shù)據(jù)（流式數(shù)據(jù)）空間數(shù)據(jù)平臺提供多種類型空間數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)同步和資源管理能力，提供靈活的空間數(shù)據(jù)查詢方物流等經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，可以面向城市管理者動態(tài)展現(xiàn)城市的運行I4.2.4行業(yè)大模型平臺行業(yè)大模型平臺專門用于構(gòu)建行業(yè)專屬大模型?？梢葬槍Σ煌袠I(yè)的實際業(yè)務(wù)場景，實現(xiàn)專業(yè)知識的增強(qiáng)、場景能力的精調(diào)和人工反饋的強(qiáng)化?；谝殉墒煊?xùn)練的各行業(yè)知識大模型，以靈活、供開放接口供行業(yè)應(yīng)用進(jìn)行靈活調(diào)用，從而推動大模型在行業(yè)第一步：行業(yè)預(yù)訓(xùn)練模型。該步驟需要持續(xù)積累行業(yè)文本數(shù)據(jù)和知識，并在通用基礎(chǔ)模型基礎(chǔ)第二步：行業(yè)業(yè)務(wù)微調(diào)。在沉淀高質(zhì)量的行業(yè)標(biāo)注數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，對行業(yè)預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行有監(jiān)這三個步驟可以提高行業(yè)大模型的適用性和準(zhǔn)確性，從而模型應(yīng)用和擴(kuò)展插件、內(nèi)容安全等基礎(chǔ)能力，以解決通用基礎(chǔ)大模型在專業(yè)領(lǐng)域表現(xiàn)不佳、無法深58生產(chǎn)平臺提供了從知識管理、語料生產(chǎn)、模型訓(xùn)練、評測、部署上線、人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)到模型迭代優(yōu)化全鏈路能力，可一站式完成從原始語料到客戶專屬模型的生產(chǎn)過程。生產(chǎn)平臺內(nèi)置了行大幅提高了模型在各行業(yè)專業(yè)文獻(xiàn)、專利、標(biāo)準(zhǔn)、規(guī)范、政策、工藝、專業(yè)技術(shù)、行業(yè)業(yè)務(wù)案例等生成等基礎(chǔ)知識加工能力，為行業(yè)大模型訓(xùn)練提3）模型評測：提供模型評測能力，為科學(xué)、客觀的評測數(shù)據(jù)質(zhì)量和模型效果服務(wù)，支持評測標(biāo)準(zhǔn)管理、評測集管理和評測任務(wù)管理，涵蓋各種評估指標(biāo)、量化標(biāo)準(zhǔn)、評判規(guī)則以及評測的流程和方法，實現(xiàn)對生產(chǎn)出來的行業(yè)模型能力和安全衛(wèi)士從模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)、訓(xùn)練結(jié)果、線上服務(wù)等環(huán)節(jié)，全方位保證大模型生成內(nèi)容的安全合II4.3構(gòu)筑行業(yè)智能引擎行業(yè)智能引擎是企業(yè)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型升級和創(chuàng)新發(fā)展的動力引擎，其將數(shù)據(jù)與算法深度融合，推動業(yè)務(wù)應(yīng)用由“業(yè)務(wù)規(guī)則”驅(qū)動提升為“數(shù)據(jù)+業(yè)務(wù)規(guī)則”共同驅(qū)動的模式，進(jìn)而提升各行業(yè)、各I4.3.1政務(wù)行業(yè)智能引擎數(shù)字政府建設(shè)是推進(jìn)國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化提供了重要途徑。但是長期以來政務(wù)領(lǐng)域面臨“互聯(lián)互通難”“數(shù)據(jù)共享難”“業(yè)務(wù)協(xié)同難”等挑戰(zhàn)。此外，政務(wù)數(shù)字化要求高、個性化強(qiáng)通過打造行業(yè)級的智能引擎，內(nèi)化海量城市事件事項、政務(wù)辦事服務(wù)指南、營商政策原文、監(jiān)管法律法規(guī)等行業(yè)數(shù)據(jù)和知識，并提供工具平臺持續(xù)訓(xùn)練、精調(diào)，在實戰(zhàn)中通過高質(zhì)量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)持續(xù)進(jìn)行模型自學(xué)習(xí)，支持理解、匹配、生成任務(wù)，不斷優(yōu)化業(yè)務(wù)效果。政務(wù)行業(yè)智能引擎通過深化一網(wǎng)統(tǒng)管本質(zhì)上是通過打通政府各條線部門形成“一張網(wǎng)”，助力城市管理者能夠高效地發(fā)現(xiàn)事件、派發(fā)事件、協(xié)同處置事件，從而實現(xiàn)高效處置一件事的目標(biāo)。從城市大規(guī)模事件治理的全生命周期出發(fā)，構(gòu)建基于海量城市事件數(shù)據(jù)的城市事件大模型，阿里云創(chuàng)新性地提出了三級智能：智60.智能協(xié)同：借助大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練城市事件大模型，將上報的海量事件，精準(zhǔn)地派發(fā)到處置部.智能處置：通過分析基層執(zhí)法人員在現(xiàn)場的違法事件描述，智能推薦相關(guān)執(zhí)法事項以及相似處置案件歷史參考，助力提升基層執(zhí)法的處置過程在宜昌城市大腦落地實踐中，圍繞高效處置一件事，實現(xiàn)了12345熱線、網(wǎng)格上報、110非警情等全市事件全量匯聚，實現(xiàn)75%事件智能派單，退單率從16%下降至3.5%，派發(fā)時長從平借助以低代碼為核心的智能表單、智能路由、服務(wù)網(wǎng)關(guān)等，打造一體化的辦事服務(wù)平臺，讓客以“門診慢病特殊病種自動備案”為例，免申即享服務(wù)在浙江推出后，辦件量提升了4倍，辦事人無需提交任何表單材料，審批人的工作量大幅減少，審批時長從4.5小時降至2.7秒、.營商知識圖譜：基于NLP預(yù)訓(xùn)練大模型學(xué)習(xí)10萬篇政策原文，沉淀政策知識模型，進(jìn)行.政策-企業(yè)智能匹配：借助營商知識圖譜，深度還原政策，并對企業(yè)開展畫像，構(gòu)建企業(yè).智能申報審批：基于營商知識圖譜，開展風(fēng)險預(yù)警和不良信用攔截，并且實現(xiàn)智能免填、I4.3.2交通行業(yè)智能引擎十四五以來，國家對交通強(qiáng)國戰(zhàn)略的重視程度持續(xù)加深，創(chuàng)新發(fā)展的步伐不斷加快。智慧交通通過整體規(guī)劃調(diào)度、運營管理、監(jiān)控優(yōu)化，能減少交通擁堵，降低交通事故，提升通行效率，降低路段、路網(wǎng)突發(fā)事件眾多且成因難解，需要更加智慧化的手段提通過打造交通云控平臺，將雷達(dá)、視頻等設(shè)備將動態(tài)交通數(shù)據(jù)和靜態(tài)交通數(shù)據(jù)相結(jié)合，實現(xiàn)交通運行的數(shù)字孿生，精細(xì)刻畫交通參與者的行駛軌跡和行為，發(fā)現(xiàn)交通沖突點。同時將感知、仿真與指揮聯(lián)動，通過多種實時動態(tài)交通數(shù)據(jù)對交通仿真進(jìn)行實施校準(zhǔn)，通過對于交通預(yù)案的推演和通過路側(cè)邊緣實時計算打造數(shù)智路口，形成具有路口數(shù)字孿生和信號優(yōu)化控制能力的一體化智慧硬件盒子，將云端能力延伸到交通路口邊緣側(cè)。在路口的信號機(jī)箱內(nèi)部署該盒子，即可對視頻和雷達(dá)信號進(jìn)行實時處理，計算車輛排隊等交通參數(shù)，預(yù)測車輛的通行時間，推算道路通行能力，結(jié)合實時路側(cè)控制系統(tǒng)和誘導(dǎo)系統(tǒng)，采用時空一體的方式最云控平臺可以感知和優(yōu)化區(qū)域交通運行情況，數(shù)智路口盒子之間可以互相協(xié)同，并與云控平臺進(jìn)行云邊協(xié)同，助力交通管理部門解決看不見、數(shù)不清、智慧高速對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會穩(wěn)定等起到重要作用，各地市紛紛啟動建設(shè)，以提升對高速的主動管控能力，提升高速交通效率安全。智慧高速是將部署在高速上的攝像頭與毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，全息感知高速上的人、車、路、環(huán)境等要素，識別和還原車輛的類型、車牌、位置、運動狀態(tài)等信息，以此為基礎(chǔ)構(gòu)建高速的數(shù)字孿生世界，支撐交通管理者全方位掌握高速運行態(tài)勢，輔.實時分析，提高高速公路通行效率。通過實時分析攝像頭數(shù)據(jù)，秒級發(fā)現(xiàn)交通擁堵、交通事故、惡劣天氣、攝像頭設(shè)備工作質(zhì)量報警等問題，交通事件檢測準(zhǔn)確率能達(dá)到95%，檢出率達(dá)95%。智慧高速能智能聯(lián)動各方快速處置異常事件，秒級快速接警，分鐘級內(nèi)協(xié)同.多維鏈接，提供全方位交通信息服務(wù)?？梢酝ㄟ^V2X、ETC2.0、4G、5G等網(wǎng)絡(luò)觸達(dá)車載終端，或者通過數(shù)字標(biāo)識標(biāo)牌顯示等方式，為駕駛員提供全方位的交通信息服務(wù)，包括.主動管控，優(yōu)化高速公路運行狀態(tài)。根據(jù)實時路況，為高速管理者推薦管控車流量、車流未來，智慧高速能力將延伸至車輛端，通過與汽車廠商合作，與國內(nèi)車聯(lián)網(wǎng)平臺、車載車機(jī)運港口是我國對外開放、發(fā)展對外型經(jīng)濟(jì)的重要窗口，但是目前港口的智能化水平普遍不高，生智慧港口引擎通過對港區(qū)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的全聯(lián)接，再升級，并引入智能優(yōu)化系統(tǒng)，提升港口的生.物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備全聯(lián)接，構(gòu)建碼頭數(shù)字孿生世界。通過對接入碼頭的各類IoT設(shè)備和千尋高精定位進(jìn)行升級改造，與碼頭操作系統(tǒng)等生產(chǎn)作業(yè)系統(tǒng)對接，獲取與識別港區(qū)內(nèi)的堆場、集裝箱、橋吊、龍門吊、集裝箱卡車等靜態(tài)與動態(tài)物體的實時位置與運動狀態(tài)，構(gòu)建碼頭的數(shù)字孿生世界，全面展示港區(qū)生產(chǎn)運營全貌，支平面運輸路徑規(guī)劃、作業(yè)監(jiān)控與預(yù)警、資源動態(tài)配置等，通過龍門吊、集裝箱卡車、橋吊等設(shè)備的協(xié)同作業(yè)、混編調(diào)度作業(yè)，實現(xiàn)碼頭的“船-橋-場-車”的全局調(diào)度優(yōu)化，提高港口的岸邊效率、平面運輸效率、堆場效率，提升設(shè)備利用率，縮短設(shè)備等待時間，實此外，智慧港口引擎將車輛協(xié)同技術(shù)與港口平面運輸?shù)恼{(diào)度規(guī)劃相結(jié)合，高效支撐港區(qū)內(nèi)無人安全是民航機(jī)場的生命線，但是機(jī)場以及空管工作人員不能實時掌握機(jī)場上所有飛機(jī)的位置和狀態(tài)，往往需要人工操作攝像頭來查看機(jī)坪上的飛機(jī)狀態(tài)，為機(jī)場通過打造數(shù)字化機(jī)坪，能顯著提升機(jī)場運行安全水平。通過構(gòu)建機(jī)坪的三維空間模型，將機(jī)坪上部署的攝像頭、雷達(dá)等設(shè)備產(chǎn)生的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，識別每架飛機(jī)的動線，以及滑行全軌跡追64蹤還原。將飛機(jī)在視頻中的二維位置，映射到機(jī)坪的三維空間中，從而實現(xiàn)“全機(jī)坪一張圖”，實數(shù)字機(jī)坪能實現(xiàn)自動識別航班過站保障節(jié)點，并且對超出計劃時間的不正常節(jié)點進(jìn)行自動監(jiān)測和預(yù)警，支持進(jìn)一步對放行不正常原因分析、保障節(jié)點的正常率、保障效率進(jìn)行深入的數(shù)據(jù)分析，數(shù)字機(jī)坪還能夠?qū)崿F(xiàn)機(jī)坪不安全事件的自動檢測和報警，支持10類以上風(fēng)險事件智能識別，支持業(yè)務(wù)場景規(guī)則和報警閾值的算法靈活配置，實現(xiàn)智能報警，做到將安全事件從事后追責(zé)轉(zhuǎn)為自I4.3.3制造行業(yè)智能引擎廠房、產(chǎn)線、設(shè)備等種類繁多，導(dǎo)致數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨挑戰(zhàn)。此外，工業(yè)軟件繁多，互通性差，也不.通過設(shè)計智能控制融合平臺AICS，把數(shù)據(jù)建模中常見的操作提煉成工業(yè)控制組件，用戶可溫度，壓力，流量，液位等，實現(xiàn)“模型驅(qū)動的模型優(yōu)化”方法在更多的制造場景中大規(guī).為了使優(yōu)化過程與生產(chǎn)過程緊密融合，在AICS中添加過程控制能力，自研MPC和PID算法，實現(xiàn)魯棒模型預(yù)測控制、集成AI預(yù)測模型、未知擾動估計、在線閉環(huán)辨識等功能，幫依托AICS打造的工業(yè)智能智能平臺已被運用到多個行業(yè)，在華新水泥、海螺水泥等實踐中取為了促進(jìn)數(shù)字孿生技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域落地，阿里云研發(fā)了工業(yè)數(shù)數(shù)據(jù)。其多元模型耦合能力可融合數(shù)百類工業(yè)設(shè)備、數(shù)據(jù)及算法模型，搭配分布式計算框架同時運行數(shù)千種數(shù)據(jù)指令和模型，可實現(xiàn)仿真、優(yōu)化、控制一體化。用戶可以根據(jù)物理工廠的現(xiàn)狀，基于為了應(yīng)對這一難題，我們通過構(gòu)建基于IT/OT數(shù)據(jù)AIQS，涵蓋“事前”、“事中”、“事后”的端到端質(zhì)量鏈路，將當(dāng)前生產(chǎn)過程問題的被動管理模式，向?qū)崟r、精準(zhǔn)、智能化的主動質(zhì)量分析與優(yōu)化方向轉(zhuǎn)變，從符合生產(chǎn)過程標(biāo)準(zhǔn)要求向真正提升一次產(chǎn)品良率轉(zhuǎn)變，將六西格瑪質(zhì)量分析手段進(jìn)行智能化提升并融入到日常質(zhì)量I4.3.4能源電力智能引擎電網(wǎng)調(diào)控中心是一個信息密集型和知識密集型的決策控制中心。知識圖譜作為一種基于人工智能技術(shù)的知識組織和構(gòu)建方法，其信息表達(dá)更接近人類認(rèn)知世界的方式，能夠從語義層面表示復(fù)雜知識加工、知識計算、知識運營等工具，將分散在調(diào)度業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖數(shù)據(jù)，以支撐調(diào)度知識的智能搜索電力知識圖譜引擎分為知識圖譜生產(chǎn)中臺、認(rèn)知服務(wù)應(yīng)用及服務(wù)接口三部分。知識圖譜生產(chǎn)中臺提供知識接入、知識建模、知識存儲、知識計算等組件，支撐將各類數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成圖數(shù)據(jù)的形式并.知識接入組件提供結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的采集、清洗、導(dǎo)入、轉(zhuǎn)換等功能；.知識建模組件提供包括本體設(shè)計、實體類型設(shè)計、關(guān)系類型設(shè)計、關(guān)系編輯等功能，能提關(guān)聯(lián)關(guān)系等信息的定義、組織、管理,可自定義管理知識概念和知識的屬性，知識概念和.知識抽取組件提供包括命名實體辨識、關(guān)系抽取、事件抽取等功能，能夠根據(jù)已建立的圖.知識標(biāo)引組件包括知識預(yù)覽、資源標(biāo)引、資源預(yù)覽等功能，支持用戶按照不同資源類型為已構(gòu)建好的圖譜添加文檔、文本、圖片、鏈接等資源，并可在圖譜組件中實時查看標(biāo)引的.知識融合組件提供算法融合、手動融合等功能，針對知識抽取環(huán)節(jié)中多個來源數(shù)據(jù)形成的.知識存儲組件包括本體庫、語料庫、三元組存儲等功能，可根據(jù)業(yè)務(wù)應(yīng)用場景分類提供對68.知識計算組件包括知識標(biāo)引、復(fù)雜圖分析模塊，面向應(yīng)用場景和應(yīng)用建設(shè)提供知識圖譜計算能力，且支持根據(jù)不同分析需求選擇不同的算法進(jìn)行分析，并以用戶友好的可視化頁面.知識管理組件提供查看系統(tǒng)審計日志、查看已經(jīng)注冊的服務(wù)信息及運行狀態(tài)的功能，支持對服務(wù)進(jìn)行資源分配，任務(wù)分配以及停止啟動等操作，同時可以分配組件用戶，管理用戶認(rèn)知服務(wù)應(yīng)用提供面向知識問答、知識搜索、知識推理、知識可視化的通用引擎，以及面向調(diào).搜索問答引擎提供語義理解、意圖識別、會話管理、多模態(tài)搜索等功能，支持知識的搜索.推理決策引擎提供因果推理、缺省推理、規(guī)則推理、歸納推理等基于知識圖譜的推.拓?fù)浞治鲆嫣峁〥2R、電氣連通分析、拓?fù)渌阉?、設(shè)備狀態(tài)判別功能；.可視化引擎包括圖譜展示、路徑展示等功能，支持對查詢、問答、推理、拓?fù)浞治龀龅闹?接口調(diào)用提供外部系統(tǒng)調(diào)用知識生產(chǎn)平臺能力及各引擎功能；.權(quán)限鑒別對調(diào)用命令的權(quán)限鑒別。新能源的發(fā)展加速電源側(cè)結(jié)構(gòu)由集中式向為分布式發(fā)展。以電動車和儲能裝置等為代表的新型可調(diào)負(fù)荷逐漸變多。以風(fēng)電、光伏為主的新能源占比提升給電力系統(tǒng)在預(yù)測、整合和調(diào)度等方面帶來難題，能源需求側(cè)電氣化趨勢也給整個電力系統(tǒng)的安全及可靠性帶來了新挑戰(zhàn)。虛擬電廠作為提將分布式電源、儲能與可調(diào)負(fù)荷等分布式資源進(jìn)行聚合管理與優(yōu)化控制，并參與電網(wǎng)運行及電力市資源建模：提供對邊緣側(cè)光伏、儲能、充電樁、可調(diào)負(fù)荷等設(shè)備進(jìn)行建模，包括設(shè)備機(jī)理模型效能分析：基于所聚合資源的歷史運行數(shù)據(jù)，對光伏的轉(zhuǎn)換效率、儲能的健康度、資源的運行仿真推演：提供對所聚合資源的用電、發(fā)電情況進(jìn)行預(yù)測，推斷出每個聚合資源的調(diào)節(jié)能力和交易決策：對現(xiàn)貨市場、輔助服務(wù)市場等電力市場價格進(jìn)行預(yù)測，并基于仿真推演結(jié)果，生成I4.3.5汽車自動駕駛智能引擎數(shù)據(jù)管理平臺管理和處理上傳的各類自動駕駛數(shù)據(jù)，為自動駕駛開發(fā)過程中的處理工作流、管理、檢索、回放等需求，提供工程化的支撐，是自動駕駛研發(fā).提供數(shù)據(jù)并行處理工作流，可以定義自動化數(shù)據(jù)處理工作流，內(nèi)置多種數(shù)據(jù)預(yù)處理算子，.提供多種數(shù)據(jù)檢索方式，以及人工標(biāo)注標(biāo)簽進(jìn)行樣本的打標(biāo)，提供標(biāo)簽檢索、以圖搜圖、萬物檢索、語義檢索等多種數(shù)據(jù)檢索方式，支持檢索結(jié)果快速時空對齊回放，支持將數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)管理平臺在大模型基礎(chǔ)之上，融合了交通領(lǐng)域優(yōu)化的識別模型，進(jìn)行混合語義檢索，從而最終保障功能既能通用泛化，也能提高在自動駕駛常自動駕駛訓(xùn)練場景中，視頻和雷達(dá)數(shù)據(jù)量大，訓(xùn)練模型大，參數(shù)復(fù)雜，與一般性的機(jī)器學(xué)習(xí)和.算力層，對GPU資源進(jìn)行細(xì)粒度切分、調(diào)度，將GPU資源虛擬化利用率提高3倍，支持.通訊層，端對端通信延遲降低至2微秒，在整體計算效率上實現(xiàn)了算力的線性擴(kuò)展。.存儲層，吞吐比業(yè)界20GB/s的普遍水準(zhǔn)提升了40倍。仿真測試平臺能夠基于已經(jīng)采集到的道路環(huán)境，構(gòu)造、編輯、泛化、管理不同的環(huán)境場景作為測試用例，并將這些場景集輸入到自動駕駛系統(tǒng)中進(jìn)行測試，最后對測試結(jié)果進(jìn)行評測和初步問題.復(fù)雜工況與事故場景庫：借助算法識別出各類事故場景、復(fù)雜工況的感知片段，應(yīng)用數(shù)字.仿真調(diào)度能力：依托自動駕駛仿真云原生調(diào)度系統(tǒng)，實現(xiàn)對VTD、Carla等仿真軟件的彈.交通流博弈仿真能力：云上交通流仿真賦予每一個Agent基本的車輛行駛模型，如跟車、車云協(xié)同是服務(wù)于量產(chǎn)車數(shù)據(jù)上云，能夠在車端做“影子模式”識別出對自動駕駛算法迭代有幫助的關(guān)鍵場景片段，把采集的數(shù)據(jù)上傳到云上。車云.在車端，能夠基于容器部署采集SDK，采集SDK對接CANBUS、雷達(dá)、視頻等數(shù)據(jù)源，具備急剎車、急避讓等云端自定義的采集算子，且具備滿足車上合規(guī)要求的數(shù)據(jù)脫敏加密.在云端，能夠滿足在弱網(wǎng)環(huán)境下數(shù)據(jù)回傳的監(jiān)控以及時序一致性保障，能夠在云端更新下術(shù)與能力需求強(qiáng)勁，阿里云聯(lián)合生態(tài)合作伙伴積極展開探索與實II5.1浙江政務(wù)服務(wù)一網(wǎng)通辦I5.1.1政務(wù)服務(wù)管理業(yè)務(wù)痛點傳統(tǒng)的政務(wù)服務(wù)是將多部門業(yè)務(wù)辦事窗口集中起來，設(shè)立辦事大廳，浙江政務(wù)服務(wù)雖然已經(jīng)建距離“好辦、易辦”的目標(biāo)還有較大差距，浙江省政務(wù)服務(wù)同I5.1.2浙江政務(wù)服務(wù)一網(wǎng)通辦：從網(wǎng)上“可辦”到“好辦、易辦”以“智能導(dǎo)服、收辦分離、線上線下融合”為建設(shè)目標(biāo)，依托浙江省大數(shù)據(jù)公共交換平臺和阿里云基礎(chǔ)設(shè)施，借助政務(wù)服務(wù)智能平臺全面推進(jìn)政務(wù)服務(wù)一網(wǎng)通辦建設(shè)，實現(xiàn)無差別受理、同標(biāo)準(zhǔn)按照‘整體智治、高效協(xié)同’理念，推動政務(wù)服務(wù)事項標(biāo)準(zhǔn)化、結(jié)構(gòu)化和數(shù)字化。將全省事項分階段推動全省依申請政務(wù)服務(wù)事項接入，通過平臺低代碼配置話生產(chǎn)能力快速完成事項服務(wù)印章、物流、支付等周邊系統(tǒng)，通過浙江政務(wù)服務(wù)網(wǎng)、“浙里辦”APP/小程序、大廳窗口和自助通過平臺智能化能力支撐政務(wù)服務(wù)業(yè)務(wù)場景創(chuàng)新，上線一件事一次辦主題服務(wù)、智能秒辦等多種智能化服務(wù)，提升群眾辦事體驗和獲得感I5.1.3政務(wù)一網(wǎng)通辦助力浙江政務(wù)服務(wù)領(lǐng)跑全國全省統(tǒng)一辦”的“一網(wǎng)通辦”浙江模式，為“跨省通辦”、“全國通辦”奠定基礎(chǔ)，讓企業(yè)群眾辦.實現(xiàn)了1891個委辦局的數(shù)據(jù)接口全網(wǎng)共享，用標(biāo)準(zhǔn)化的辦件協(xié)議打通全省319套部門審.通過21個數(shù)據(jù)分析監(jiān)測和分析工具有效支撐政務(wù)服務(wù)的業(yè)務(wù)運營運維，保障了浙江政務(wù)“浙里辦”實名注冊用戶數(shù)突破1億，日均活躍用戶超300萬，全省實現(xiàn)“一網(wǎng)通辦”事項3093個(占全省政務(wù)服務(wù)事項總數(shù)的85%)，推出“醫(yī)保家庭共濟(jì)”“靈活就業(yè)人員參保登記“一網(wǎng)通辦”浙江模式，已經(jīng)連續(xù)3年在國辦電子政務(wù)辦的政務(wù)服務(wù)評估中領(lǐng)跑全國，成為政Ii5.2宜昌城市大腦隨著數(shù)字時代的到來，全面推進(jìn)城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型，構(gòu)建與城市數(shù)字化發(fā)展相適應(yīng)的現(xiàn)代化治理體系與治理能力，已成為推進(jìn)新型智慧城市、數(shù)字中國建設(shè)的關(guān)鍵任務(wù)。2021年5月，宜昌市提出要推動實施城市大腦建設(shè)，推動城市治理體系和治理能力現(xiàn)代化。同年10月，阿里云承接了宜昌城市大腦數(shù)字底座的建設(shè)，充分利用現(xiàn)有基礎(chǔ)，引入先進(jìn)科技技術(shù)和服務(wù)能力，助力宜昌打造城I5.2.1城市治理面臨挑戰(zhàn)為提升城市的智慧化水平，宜昌市積極推進(jìn)數(shù)字化建設(shè)，開展了以三峽云平臺為代表的數(shù)字化實踐活動。但是，在技術(shù)方面仍面臨技術(shù)架構(gòu)不統(tǒng)一，多種技術(shù)路線并存，規(guī)模化擴(kuò)展難度大，數(shù)據(jù)管理、人工智能能力不足的問題，亟需進(jìn)一優(yōu)化升級。通過數(shù)字化手段提高城市現(xiàn)代化水平，讓宜昌市前瞻性地謀劃，在打造城市大腦數(shù)字底座的基礎(chǔ)上，積極架構(gòu)城市運行中樞，推動城市構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化、可度量的城市數(shù)據(jù)模型，支撐城市一人一企一檔建設(shè)，打借助產(chǎn)品化的數(shù)據(jù)計算引擎，對全量數(shù)據(jù)進(jìn)行治理與建模，建成高起點、可度量、標(biāo)準(zhǔn)化的城市數(shù)據(jù)底座。此外，通過多維智能數(shù)據(jù)標(biāo)簽，讓更多一線的業(yè)務(wù)人員可以參與到數(shù)據(jù)探索中，全面增強(qiáng)打造城市信息模型CIM平臺，充分發(fā)揮城市空間數(shù)據(jù)、物聯(lián)感知數(shù)據(jù)、政務(wù)管理數(shù)據(jù)的互通全市統(tǒng)一的城市實體空間數(shù)據(jù)支撐底座和智慧城市的空間操作系統(tǒng)，為宜昌城市大腦搭建服務(wù)于項目的“規(guī)、建、管、養(yǎng)、用、維”全生命周期的空間數(shù)據(jù)智能管理平臺，逐步實現(xiàn)數(shù)字城市與現(xiàn)實打造城市多業(yè)務(wù)、多維度的數(shù)字管理駕駛艙，基于城市信息模型平臺的空間GIS數(shù)據(jù)，結(jié)合數(shù)字孿生仿真算法，實現(xiàn)L3級別的三維城市孿提供平臺型可視化開發(fā)工具，幫助業(yè)務(wù)部門快速構(gòu)建不同業(yè)務(wù)通過建立一套統(tǒng)一的低代碼開發(fā)平臺，即DataV數(shù)據(jù)可視化開發(fā)工具，打通數(shù)據(jù)中臺與CIM平臺的數(shù)據(jù)接入共享能力，讓業(yè)務(wù)部門參與到各自部門業(yè)務(wù)小腦的建設(shè)中，實現(xiàn)讓業(yè)務(wù)人員通過可視化界面開發(fā)不同場景的業(yè)務(wù)應(yīng)用，充分發(fā)揮數(shù)字依托城市大腦數(shù)字底座，打造宜昌數(shù)字孿生城市，建立集風(fēng)險研判、監(jiān)測預(yù)警、事件分派、應(yīng)急指揮于一體的系統(tǒng)平臺，破解“群眾滿意度低、基層一線負(fù)擔(dān)重、協(xié)同治理難度大”等城市治理建立面向城市治理的標(biāo)準(zhǔn)事項體系，明確城市治理內(nèi)容。通過城市治理智能引擎輔助業(yè)務(wù)建立具有宜昌特色的城市治理標(biāo)準(zhǔn)事項庫，從城市管理、民生服務(wù)、基層管理等各個領(lǐng)域完成約1000智能預(yù)防：開展時空場景挖掘分析，實現(xiàn)事件主動感知，未訴先辦。通過多海量事件進(jìn)行建模智能協(xié)同：打造智能協(xié)同平臺、構(gòu)建城市事件智能派單助手，提高事件分派和處置效率。通過調(diào)度，協(xié)同市-區(qū)-街道-社區(qū)-網(wǎng)格多部門，支撐每年數(shù)十萬事件高效流轉(zhuǎn)，支持智慧小區(qū)、內(nèi)澇治理等多個復(fù)雜場景業(yè)務(wù)快速迭代，驅(qū)動跨層級、I5.2.3城市大腦助力提升城市現(xiàn)代化水平宜昌城市大腦的建成與使用，使宜昌城市具備更強(qiáng)感知力、更強(qiáng)協(xié)同力、更優(yōu)洞察力和更高的創(chuàng)新力，在城市發(fā)展理念、城市治理模式、城市服務(wù)模式和城市產(chǎn)業(yè)發(fā)展等方面取得突破，為城市.顯著提升城市治理水平：城市大腦能讓城市管理者全面掌握城市運行態(tài)勢，提高城市運行80全過程管理能力，增強(qiáng)全社會協(xié)同能力，提升城市安全.助力完善民生服務(wù)體系：宜昌公共服務(wù)領(lǐng)域數(shù)字化服務(wù)體系，支撐實現(xiàn)城市綜合管理和城市公共服務(wù)的雙向促進(jìn)，為居民生活提供便利.推動地方產(chǎn)業(yè)數(shù)字化發(fā)展：城市大腦數(shù)字底座，有利于激活城市數(shù)字創(chuàng)新活力，有助于推.建設(shè)宜網(wǎng)統(tǒng)管示范樣板間：打響“宜接就辦”的品牌知名度。2023年“12345熱線‘宜II5.3中國一汽數(shù)智工廠中國第一汽車集團(tuán)有限公司（以下簡稱中國一汽）是國有特大型汽車企業(yè)集團(tuán)，2020年，中國一汽提出建設(shè)具有較強(qiáng)自適應(yīng)特征的國際一流、國內(nèi)領(lǐng)先汽車行業(yè)智能化標(biāo)桿工廠，以滿足個性化、多元化的市場需求。同年，阿里云與機(jī)械工業(yè)第九設(shè)計研究院有限公司（以下簡稱機(jī)械九院）達(dá)成戰(zhàn)略合作，利用