2024解讀國家數(shù)據(jù)局首批20個“數(shù)據(jù)要素x”典型案例-國脈互聯(lián)

解讀國家數(shù)據(jù)局首批20個"數(shù)據(jù)要素×"典型案例首批20個"數(shù)據(jù)要素×"典型案例國家數(shù)據(jù)局聯(lián)合發(fā)布首批20個"數(shù)據(jù)要素×"典型案例脈聯(lián)M1工業(yè)制造領(lǐng)域國家能源投資集團有限公司北京市2打造工業(yè)數(shù)據(jù)空間賦能產(chǎn)業(yè)鏈上下游發(fā)展四川長虹電子控股集團有限公司綿陽市四川省3現(xiàn)代農(nóng)業(yè)領(lǐng)域多源數(shù)據(jù)融合提開稻麥重大病害監(jiān)測預(yù)警能力江蘇省互聯(lián)網(wǎng)農(nóng)業(yè)發(fā)展中心江蘇省4商貿(mào)流通領(lǐng)域數(shù)據(jù)要素賦能小商品數(shù)字貿(mào)易便利化浙江中國小商品城集團股份有限公司義烏市浙江省5上海鋼聯(lián)電子商務(wù)股份有限公司上海市6交通運輸領(lǐng)域多式聯(lián)運數(shù)據(jù)貫通促進物流降本增效浙江四港聯(lián)動發(fā)展有限公司浙江省7金融服務(wù)領(lǐng)域融合農(nóng)業(yè)農(nóng)村大數(shù)據(jù)和遙感風(fēng)控數(shù)據(jù)助力普惠金融服務(wù)浙江網(wǎng)商銀行股份有限公司浙江省8高質(zhì)量化學(xué)及材料科學(xué)數(shù)據(jù)朱加速材料研發(fā)范式變革國家空間科學(xué)數(shù)據(jù)中心北京市9多元數(shù)據(jù)融合支撐空間與天文科技創(chuàng)新發(fā)現(xiàn)合肥機數(shù)量子科技公司合肥市安徽省湖南省博物院長沙市潮南省圖書出版數(shù)據(jù)融合創(chuàng)新應(yīng)用推動產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級武漢理工數(shù)字傳播工程有限公司武漢市湖北省醫(yī)療數(shù)據(jù)智能化分析輔助提升基層診療水平訊飛醫(yī)療科技股份有限公司合肥市安徽省高質(zhì)量藥物數(shù)據(jù)集提高新藥研發(fā)質(zhì)效北京市計算中心有限公司北京市北京市“一網(wǎng)統(tǒng)管”風(fēng)險防控與應(yīng)急指揮體系—以高質(zhì)量數(shù)據(jù)要索推動應(yīng)急管理能力提升廣東省應(yīng)急管理廳廣東省強化大數(shù)據(jù)應(yīng)用構(gòu)建數(shù)字應(yīng)急體系福建省電子政務(wù)建設(shè)運營有限公司福建省四川省國土空間生態(tài)修復(fù)與地質(zhì)災(zāi)害防治研究院四川省“氣象保險增值服務(wù)”賦能風(fēng)電設(shè)施建設(shè)運營減損增效臺州市氣象局臺州市浙江省煙臺市大數(shù)據(jù)中心煙臺市山東省綠色低碳領(lǐng)域推動數(shù)據(jù)要素創(chuàng)新應(yīng)用助力新能源發(fā)展及消納國網(wǎng)新疆電力有限公司新自治區(qū)貫通多層級多行業(yè)生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)提升藍藻治理水平合肥市生態(tài)環(huán)境局合肥市安微省官方網(wǎng)站：產(chǎn)品官網(wǎng)：3現(xiàn)代農(nóng)業(yè)商貿(mào)流通(1個)(2個)交通運輸交通運輸金融服務(wù)綠色低碳金融服務(wù)要素XA城市治理(1個科技創(chuàng)新城市治理(1個文化旅游文化旅游(2個應(yīng)急管理(2個4442湖南江蘇山東上海新疆典型案例(一)數(shù)據(jù)要素×工業(yè)制造數(shù)據(jù)要素×工業(yè)制造國家能源集團國家能源集團：數(shù)據(jù)要素驅(qū)動適應(yīng)多式聯(lián)運需求的運輸裝備協(xié)同制造◆采用“◆采用“一體兩翼”解決方案，實現(xiàn)多式聯(lián)運的下游運輸服務(wù)業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用需求與上游的裝備制造業(yè)的裝備設(shè)計、生產(chǎn)環(huán)節(jié)的協(xié)同聯(lián)動，解決了運輸裝備制造業(yè)精準設(shè)計、運輸裝備生產(chǎn)制造與數(shù)智化驅(qū)動運輸體系建設(shè)供需不匹配等問題.◆自動派生運輸效能最高、成本最低的運輸方案◆推動了裝備制造業(yè)與運輸業(yè)的深度融合◆搭建了數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易平臺，探索形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)定價模型通送與冒參著的通送與冒參著的調(diào)車驗車發(fā)貨收貨>運圈作業(yè)涉及裝備制造廠商3個物分類與存儲貨物接收與登記發(fā)車裝車請車數(shù)據(jù)資產(chǎn)定價0.41元成本降低環(huán)節(jié)2個涉及數(shù)據(jù)條目1450條鐵轉(zhuǎn)航航轉(zhuǎn)鐵運輸運輸服務(wù)業(yè)運輸裝備運輸裝備制造業(yè)企業(yè)1裝備制造企業(yè)2A聯(lián)運產(chǎn)業(yè)協(xié)同數(shù)智體運輸裝備2的效聲數(shù)據(jù)要素協(xié)同4式瞇運數(shù)據(jù)要數(shù)據(jù)要看美素協(xié)同官方網(wǎng)站：產(chǎn)品官網(wǎng)：來自：國家數(shù)據(jù)局："數(shù)據(jù)要素×"典型案例之一/數(shù)據(jù)要素驅(qū)動適應(yīng)多式聯(lián)運需求的運輸裝備協(xié)同制造6典型案例(二)CHANGHONG長虹曰脈互數(shù)據(jù)要素×工業(yè)制造四川長虹：打造工業(yè)數(shù)據(jù)空間賦能產(chǎn)業(yè)鏈上下游發(fā)展四川長虹通過建立工業(yè)數(shù)據(jù)空間，打通測試、生產(chǎn)、庫存、應(yīng)付賬款、供應(yīng)商資信和歷史交易記錄等數(shù)據(jù)，既用來破除產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)之間的信息壁壘，又用來助力中小微供應(yīng)商提升授信，促進產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈高質(zhì)量協(xié)同發(fā)展產(chǎn)業(yè)鏈金融服務(wù)產(chǎn)品全生命周期質(zhì)量管理數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈金融服務(wù)產(chǎn)品全生命周期質(zhì)量管理應(yīng)付賬款數(shù)據(jù)生產(chǎn)數(shù)據(jù)應(yīng)付賬款數(shù)據(jù)供應(yīng)商信用證明供應(yīng)商數(shù)據(jù)可信流通體系可信對賬可信對賬驗證系統(tǒng)庫存數(shù)據(jù)庫存數(shù)據(jù)供應(yīng)商信息物料數(shù)據(jù)供應(yīng)商信息工業(yè)數(shù)據(jù)空間數(shù)據(jù)/應(yīng)用可信連接器工業(yè)數(shù)據(jù)空間控制臺打通測試、生產(chǎn)、庫存、應(yīng)付賬款、供應(yīng)商資信等數(shù)據(jù)，推進產(chǎn)業(yè)鏈上據(jù)，賦能產(chǎn)值超90億元。官方網(wǎng)站：依托供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)，為產(chǎn)業(yè)鏈上下游中小微企業(yè)提供融資，授信服務(wù)覆蓋64家大型企業(yè)和1650家中小企業(yè)，融資額超40億元。來自：國家數(shù)據(jù)局：“數(shù)據(jù)要素x”典型案例之二/打造工業(yè)數(shù)據(jù)空間賦能產(chǎn)業(yè)鏈上下游發(fā)展7典型案例(三)江蘇省農(nóng)業(yè)農(nóng)村數(shù)字服務(wù)平臺江蘇省農(nóng)業(yè)農(nóng)村數(shù)字服務(wù)平臺農(nóng)情氣象農(nóng)情基礎(chǔ)空間赤霉病稻瘟病測數(shù)據(jù)病害預(yù)測準確率天風(fēng)險預(yù)測損失小麥赤霉病風(fēng)險預(yù)測預(yù)警發(fā)布*來自：國家數(shù)據(jù)局："數(shù)據(jù)要素×"典型案例之三/多源數(shù)據(jù)融合提升稻麥重大病害監(jiān)測預(yù)警能力典型案例(四)數(shù)據(jù)要素×商貿(mào)流通數(shù)據(jù)要素×商貿(mào)流通義烏小商品城國脈互聯(lián)浙江中國小商品城集團：數(shù)據(jù)要素賦能小商品浙江中國小商品城集團：數(shù)據(jù)要素賦能小商品數(shù)字貿(mào)易便利化企業(yè)出口貨款回收金融機構(gòu)授監(jiān)管部門結(jié)算賬期長難信難、放款難缺乏管理手段讓數(shù)據(jù)“用得好”基于真實貿(mào)易數(shù)據(jù)為核心的輕資產(chǎn)授信服務(wù)，開發(fā)貨款寶應(yīng)讓數(shù)據(jù)“用得好”基于真實貿(mào)易數(shù)據(jù)為核心的輕資產(chǎn)授信服務(wù)，開發(fā)貨款寶應(yīng)用，商戶送貨至指定倉庫即可收到50%的貨款；建立覆蓋義烏市場25萬家商戶的企業(yè)信用評價模型，開發(fā)信用報告產(chǎn)品，為市場商戶、采購商、銀行機構(gòu)提供企業(yè)信用讓數(shù)據(jù)"供得出"登記處罰榮營公共數(shù)據(jù)多源數(shù)據(jù)評價企業(yè)數(shù)據(jù)貿(mào)易糾紛履約平價行業(yè)數(shù)據(jù)讓數(shù)據(jù)“流得動”履約商貿(mào)領(lǐng)域線上綜合服務(wù)平臺信貸構(gòu)建數(shù)據(jù)流通通道交易資金結(jié)算官方網(wǎng)站：產(chǎn)品官網(wǎng)：來自：國家數(shù)據(jù)局："數(shù)據(jù)要素x"典型案例之四/數(shù)據(jù)要素賦能小商品數(shù)字貿(mào)易便利化9我的典型案例(五)典型案例(五)數(shù)據(jù)要素×商貿(mào)流通上海鋼聯(lián)：產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)融合應(yīng)用助力提升大宗商品流通效率數(shù)據(jù)要素×商貿(mào)流通供應(yīng)有效提升大宗商品流通效率，提高大宗商品國際定供應(yīng)8大領(lǐng)域100多個產(chǎn)業(yè)鏈大宗商品和8大領(lǐng)域100多個產(chǎn)業(yè)鏈900多個900多個10萬多條大宗商品價格價格新加坡交易所30多萬新加坡交易所芝加哥商品交易所上海清算所上海鋼聯(lián)打破了以往英美商品價格指數(shù)在國際價格體系中獨占的局面，被納入定價機制，截至2022年，全球30%左右的300多萬免費用戶服務(wù)業(yè)務(wù)收入8億元典型案例(六)數(shù)據(jù)要素×交通運輸數(shù)據(jù)要素×交通運輸17-2東O用戶活躍度國脈互聯(lián)約50四港聯(lián)動智慧物流云平臺約50四港公司【一次直詢、全程可視、一點接入、四港聯(lián)通、一單到底、貨暢其流】查航空查船期查航空查船期查運價查關(guān)務(wù)多式聯(lián)運服一體化智能一體化智能物流公共數(shù)據(jù)平臺海運空運陸運口岸一站聯(lián)運一讀訂艙B一路可視互聯(lián)互通=系統(tǒng)政務(wù)班輪碼頭貨代……出品海港業(yè)務(wù)里鐵路業(yè)務(wù)口陸運服務(wù)擊口岸服務(wù)出品海港業(yè)務(wù)里鐵路業(yè)務(wù)口陸運服務(wù)擊口岸服務(wù)獻空業(yè)務(wù)6跨編物流國家標準地方標難曲企業(yè)標準白行業(yè)標準海運物流麗a公路物流監(jiān)測&物流監(jiān)測與決策分析一圖物流監(jiān)測×大數(shù)據(jù)分三來自：國家數(shù)據(jù)局：數(shù)據(jù)要素×"典型案例之六/多式聯(lián)運數(shù)據(jù)貫通促進物流降本增效11典型案例(七)GMDM數(shù)據(jù)要素×金融服務(wù)典型案例(七)GMDM數(shù)據(jù)要素×金融服務(wù)農(nóng)戶身份數(shù)據(jù)農(nóng)地承包數(shù)據(jù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動數(shù)據(jù)全量地圖經(jīng)緯度數(shù)據(jù)農(nóng)民授權(quán)的身份信息2688個遙感風(fēng)控數(shù)據(jù)地理經(jīng)緯度數(shù)據(jù)2688個遙感風(fēng)控數(shù)據(jù)地理經(jīng)緯度數(shù)據(jù)53萬農(nóng)戶個人授信數(shù)據(jù)638.8億元自2023年起種植農(nóng)田的真實經(jīng)營情況農(nóng)戶用戶授信總額首次用戶覆蓋縣級行政區(qū)官方網(wǎng)站：產(chǎn)品官網(wǎng)：來自：國家數(shù)據(jù)局：數(shù)據(jù)要素x"典型案例之七/融合農(nóng)業(yè)農(nóng)村大數(shù)據(jù)和遙感風(fēng)控數(shù)據(jù)助力普惠金融服務(wù)12機數(shù)量子機數(shù)量子基礎(chǔ)化合物材料研發(fā)的傳統(tǒng)材料研發(fā)的傳統(tǒng)“試錯”模式痛點催化劑化學(xué)反應(yīng)催化劑催化劑、反應(yīng)勢能變化含磷化合物催化劑、反應(yīng)勢能變化含磷化合物90萬條含磷物質(zhì)數(shù)據(jù)300次以下機數(shù)大材庫成本較高300次以下機數(shù)大材庫成本較高6.2TB美專局專利文獻462GB歐專局專利文獻半導(dǎo)體44萬條材料性能參數(shù)半導(dǎo)體44萬條材料性能參數(shù)180萬篇紅外文獻數(shù)據(jù)庫23萬條目國脈互聯(lián)A中國科技資源共享網(wǎng)國脈互聯(lián)A中國科技資源共享網(wǎng)國家空間科學(xué)數(shù)據(jù)中心等：多元數(shù)據(jù)融合支撐空間與天文科技創(chuàng)新發(fā)現(xiàn)科學(xué)數(shù)據(jù)中心高能物理聯(lián)合研發(fā)了20余項專用數(shù)據(jù)分析挖掘工具與模型推出以超高能宇宙線起源、多波段時域天文、日地空間天氣傳播鏈等在線數(shù)據(jù)分析應(yīng)用空間科學(xué)數(shù)據(jù)中心聯(lián)合主題數(shù)據(jù)資源天文學(xué)數(shù)據(jù)中心取得數(shù)十項國際領(lǐng)先科學(xué)發(fā)現(xiàn)，多項成果入選當(dāng)年“中國科學(xué)十大進展”。官方網(wǎng)站：產(chǎn)品官網(wǎng)：來自：國家數(shù)據(jù)局：數(shù)據(jù)要素×"典型案例之九/多元數(shù)據(jù)融合支撐空間與天文科技創(chuàng)新發(fā)現(xiàn)14湖南省博物館103萬條文物11萬張圖片2000余個三維模型200余項數(shù)字化項目云展覽動畫視頻沉浸式體驗物院實現(xiàn)2300萬元票房收入舉辦2個大型線下數(shù)字展覽吸引60余萬觀眾典型案例(十一)脈互典型案例(十一)數(shù)據(jù)要素×文化旅游武漢理工數(shù)傳：圖書出版數(shù)據(jù)融合創(chuàng)新應(yīng)用推動產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)要素×文化旅游武漢理工數(shù)傳：圖書出版數(shù)據(jù)融合創(chuàng)新應(yīng)用推動產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級版本館圖書數(shù)據(jù)版本館圖書數(shù)據(jù)1.7億會新華集團線下銷售的1300多款應(yīng)用與產(chǎn)品，幫助出版單位在文化產(chǎn)品的1300多款應(yīng)用與產(chǎn)品，幫助出版單位在文化產(chǎn)品的選題、策劃等方面明2引導(dǎo)出版企業(yè)為社會提供更多更符合大眾需求的優(yōu)質(zhì)文化產(chǎn)品，累計為出版行業(yè)創(chuàng)造了近150億元實際收入。2發(fā)行渠道讀者評價發(fā)行渠道讀者評價使用偏好強化數(shù)據(jù)質(zhì)量管理提供數(shù)據(jù)產(chǎn)品服務(wù)讀者偏好選題策劃競品分析市場風(fēng)向讀者偏好選題策劃競品分析市場風(fēng)向官方網(wǎng)站：產(chǎn)品官網(wǎng)：來自：國家數(shù)據(jù)局："數(shù)據(jù)要素x"典型案例之十-/圖書出版數(shù)據(jù)融合創(chuàng)新應(yīng)用推動產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級16典型案例(十二)數(shù)據(jù)要素×醫(yī)療健康訊飛醫(yī)療XunfelHeaLthcare訊飛醫(yī)療：醫(yī)療數(shù)據(jù)智能化分析輔助提升基層診療水平A國脈互聯(lián)匯聚高質(zhì)量數(shù)據(jù)資源業(yè)務(wù)場景問問診用實現(xiàn)在醫(yī)生問診過程中，根據(jù)問診邏輯提示病情問診。人民衛(wèi)生智慧醫(yī)療Al模型人民衛(wèi)生疾病知識癥狀體征疾病知識中華醫(yī)學(xué)會在診斷過程中，對患者病歷數(shù)據(jù)進行智能化分析和判斷，協(xié)助醫(yī)生對病情進行合理診斷。BMJ出版集團檢驗檢查藥物信息檢驗檢查開放醫(yī)療與健康聯(lián)盟診療規(guī)范及指南臨床路徑在醫(yī)生下處方和檢查檢驗時，及時給出常見用藥和常見檢查檢驗建議，并將異常診斷結(jié)果數(shù)據(jù)及時報送醫(yī)療主管部門復(fù)核。診療規(guī)范及指南臨床路徑全國506個縣區(qū)的近5.3萬個基層醫(yī)療機構(gòu)應(yīng)用，服全國506個縣區(qū)的近5.3萬個基層醫(yī)療機構(gòu)應(yīng)用，服務(wù)6萬余名基層醫(yī)生累計提供7.7億次Al輔診建議，規(guī)范病歷2.9億次不合理處方數(shù)6200萬，Al累計提供7.7億次Al輔診建議，規(guī)范病歷2.9億次95%(重點地區(qū)97%),覆蓋疾病數(shù)量超1680種。"“數(shù)據(jù)要素×"典型案例之十二/醫(yī)療數(shù)據(jù)智能化分析輔助提升基層診療水平17北京市計算中心國脈互聯(lián)A北京市計算中心國脈互聯(lián)A數(shù)據(jù)要素×醫(yī)療健康數(shù)據(jù)挖掘為新疾病靶點預(yù)測和對應(yīng)藥物研發(fā)提供分子結(jié)構(gòu)靶點分子結(jié)構(gòu)靶點性質(zhì)計算叭輔地人工校撿小分子、多肽數(shù)據(jù)計算叭輔地人工校撿智能分析高校和科研院所合作新藥研發(fā)項目人工智能預(yù)測靶點官方網(wǎng)站：產(chǎn)品官網(wǎng)：來自：國家數(shù)據(jù)局："數(shù)據(jù)典型案例(十四)數(shù)據(jù)要素×應(yīng)急管理數(shù)據(jù)要素×應(yīng)急管理廣東省應(yīng)急管理廳：“一網(wǎng)統(tǒng)管”風(fēng)險防控與應(yīng)急指揮體系內(nèi)部處室14個救災(zāi)和物資保障處7天應(yīng)急支援和預(yù)案…10天廣東省安全生產(chǎn)….40天廳內(nèi)1180類36.1億條數(shù)據(jù)類數(shù)據(jù)總量數(shù)據(jù)大小接入1180類數(shù)據(jù)農(nóng)村低保對象信息…2648萬條傳感器傾角數(shù)據(jù)1950萬條東莞市城市內(nèi)澇監(jiān)測…1640萬條主題庫原始庫數(shù)據(jù)接入原始庫廳外專題庫廳外65.4億類3665.4億類數(shù)據(jù)總量數(shù)據(jù)類數(shù)據(jù)大小數(shù)據(jù)服務(wù)外廳局單位27個糧食和物資儲備局1天廣東省地質(zhì)局1類南方電網(wǎng)5天接入1180類數(shù)據(jù)農(nóng)村低保對象信息…2648萬條傳感器傾角數(shù)據(jù)1950萬條東莞市城市內(nèi)澇監(jiān)測…1640萬條專題數(shù)據(jù)255類安全態(tài)勢行政強制….1083萬條應(yīng)急救援指揮專題…651萬條發(fā)展態(tài)勢交通數(shù)據(jù)….616萬條有效應(yīng)對了30輪強降雨和6次臺風(fēng)，未發(fā)生群死群傷和重要官方網(wǎng)站：產(chǎn)品官網(wǎng)：來自：國家數(shù)據(jù)局："“數(shù)據(jù)要素×"典型案例之十四/"一網(wǎng)統(tǒng)管"風(fēng)險防控與應(yīng)急指揮體系19典型案例(十五)曰脈M數(shù)據(jù)要素×應(yīng)急管理數(shù)據(jù)要素×應(yīng)急管理國家應(yīng)急管理部39個關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)系統(tǒng)橫向鏈接匯聚59.8億條應(yīng)急基層數(shù)據(jù)89萬條部級企業(yè)基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)2.41億條省級企業(yè)基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)水利廳O福建省數(shù)字應(yīng)急綜合應(yīng)用平臺救援隊伍O地質(zhì)災(zāi)害地址局全省消除各類傳感器異常報處置各類安全事故550余起事故死亡人數(shù)下降11%O景區(qū)客流O火災(zāi)隱患O空氣質(zhì)量各地市應(yīng)急平臺兩客一?！眱煽鸵晃！監(jiān)重點工地O綠色出行官方網(wǎng)站：產(chǎn)品官網(wǎng)：www.i-gov來自：國家數(shù)據(jù)局："數(shù)據(jù)要素×"典型案例之十五/強化大數(shù)據(jù)應(yīng)用構(gòu)建數(shù)字應(yīng)急體系20典型案例(十六)數(shù)據(jù)要素×氣象服務(wù)典型案例(十六)數(shù)據(jù)要素×氣象服務(wù)GMM四川省修復(fù)防治院等：跨部門氣象數(shù)據(jù)共享助力地質(zhì)災(zāi)害分級預(yù)警體系建設(shè)6小時短期預(yù)測信息6小時3小時采集數(shù)熱油棄防災(zāi)減災(zāi)的“燈”條應(yīng)急條、、目然資源水利、7000余處2022年以來，在氣象、地質(zhì)等數(shù)據(jù)大量精確匯聚支撐下，短臨預(yù)測信息有效性顯著提升，精準性高達55.6%。浙江省能源集團有限公司浙江省能源集團有限公司臺州市氣象局等：“氣象保險增值服務(wù)”賦能風(fēng)電設(shè)施建設(shè)運營減損增效數(shù)據(jù)要素×氣象服務(wù)數(shù)據(jù)要素×氣象服務(wù)2023年，在專業(yè)化的氣象數(shù)氣象模型天氣預(yù)報產(chǎn)品據(jù)服務(wù)下，某海上風(fēng)電項目氣象模型天氣預(yù)報產(chǎn)品據(jù)服務(wù)下，某海上風(fēng)電項目未出現(xiàn)災(zāi)害理賠情況。該項目在當(dāng)年額外增加了45天的作業(yè)窗口期，工期提前1個月完成?！駥崟r風(fēng)向●風(fēng)速智慧工地平臺●智慧工地平臺●能見度臺州市氣象局、人保臺州分公司、浙能集團三方合作探索"買一送一"服務(wù)，就是"買保險送氣象服務(wù)",改變風(fēng)電企業(yè)分別采購工程保險和氣象服務(wù)的采購形式。實現(xiàn)氣象數(shù)據(jù)產(chǎn)品與項目運營管理有機融合，氣象產(chǎn)品服務(wù)接入業(yè)主方現(xiàn)有的智慧工地平臺，實現(xiàn)當(dāng)致災(zāi)氣象預(yù)報預(yù)警，為風(fēng)電調(diào)度、工程推進提供決策建實現(xiàn)數(shù)據(jù)利益分配模式創(chuàng)新，形成了保險公司降經(jīng)營風(fēng)險、風(fēng)電企業(yè)降本增效、氣象服務(wù)中心獲取更多研究場景和經(jīng)費的多方共贏局面。官方網(wǎng)站：madecn產(chǎn)品官網(wǎng)：wwwi-govcn來自：國家數(shù)據(jù)局：數(shù)據(jù)要素×”典型案例之+t/“氣象保險增值服務(wù)”賦能風(fēng)電設(shè)施建設(shè)運營減損增效22典型案例(十八)數(shù)據(jù)要素×城市治理典型案例(十八)數(shù)據(jù)要素×城市治理煙臺市大數(shù)據(jù)中心：跨層級數(shù)據(jù)貫通提升基層治理現(xiàn)代化水平基層基礎(chǔ)數(shù)據(jù)“應(yīng)歸盡歸”基層基礎(chǔ)數(shù)據(jù)“應(yīng)歸盡歸”、、、打造全量匯聚四級聯(lián)動上下貫通的數(shù)據(jù)應(yīng)用體系15大類177子類應(yīng)用場景基層所需數(shù)據(jù)“應(yīng)返盡返”基層所需數(shù)據(jù)“應(yīng)返盡返”國家級省級市級定期計返還166類賦能基層數(shù)據(jù)應(yīng)用場景推進公共服務(wù)普惠化報表自由定制、自動復(fù)用報表自由定制、自動復(fù)用推進256個基層業(yè)務(wù)上網(wǎng)運行52%.賦能3大類、13小類補貼認證官方網(wǎng)站：產(chǎn)品官網(wǎng)：來自：國家數(shù)據(jù)局：“數(shù)據(jù)要素x”典型案例之十//跨層級數(shù)據(jù)貫通提升基層治理現(xiàn)代化水平23數(shù)據(jù)要素×綠色低碳典型案例(十九)數(shù)據(jù)要素×綠色低碳國家電網(wǎng)國網(wǎng)新國網(wǎng)新疆電力公司：推動數(shù)據(jù)要素創(chuàng)新應(yīng)用助力新能源發(fā)展及消納風(fēng)電光伏等新能源受自然條件影響，發(fā)電量具有隨機性、波動性等特點，隨著新能源并網(wǎng)增加，帶來的系統(tǒng)運行穩(wěn)定性問題和棄風(fēng)棄光問題也日益突出。推動新能源數(shù)據(jù)匯聚融合打破各平臺數(shù)據(jù)壁壘，獲取多源監(jiān)測分析數(shù)據(jù)指標260項，匯聚807家新能源場站的8497萬條光伏運行數(shù)據(jù)和5.7億條風(fēng)電運行數(shù)據(jù)；獲取沙塵、寒潮、大風(fēng)等5種非平穩(wěn)轉(zhuǎn)折性氣象環(huán)境數(shù)據(jù)，沙漠、盆地、戈壁、荒漠及其交疊的10種特殊地形地貌下的9534萬余條云圖數(shù)據(jù)。開展新能源數(shù)據(jù)的建模分析應(yīng)用構(gòu)建新能源多維分析框架和全景可視化場景，聚焦新能源運行和消納環(huán)節(jié)，應(yīng)用機器學(xué)習(xí)等技術(shù)測算不同技術(shù)路徑下的新能源消納量和利用率提升情況，提前預(yù)測可能發(fā)生的并網(wǎng)風(fēng)險，提供消納措施選取建議，輔助開展各項措施應(yīng)用后評估。開展新能源數(shù)據(jù)的共享定制服務(wù)基于能源大數(shù)據(jù)統(tǒng)一門戶，對外提供多元定制化數(shù)據(jù)共享服務(wù)，為800余家新能源明顯提高新能源發(fā)電上網(wǎng)的監(jiān)測準確性其中，風(fēng)電短期預(yù)測精度提高4.3%,光伏短期預(yù)測精度提高2.2%。明顯減少棄風(fēng)棄電現(xiàn)象，增加新能源上網(wǎng)電量31千瓦時，相當(dāng)于克拉瑪依地區(qū)全年用電量。節(jié)約新能源發(fā)電項目建設(shè)和運營成本網(wǎng)效率30%,節(jié)約新能源發(fā)電項目建設(shè)和運營成本，加速了新能源項目在新疆落地發(fā)展，為“雙碳”目標實現(xiàn)和能源安2數(shù)據(jù)要素×綠色低碳數(shù)據(jù)要素×綠色低碳打通數(shù)據(jù)壁壘，實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)匯聚打通數(shù)據(jù)壁壘，實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)匯聚合肥市水環(huán)境大數(shù)據(jù)平臺合肥市數(shù)據(jù)資源局實現(xiàn)以"數(shù)"治藻實現(xiàn)以"數(shù)"治藻通過多源數(shù)據(jù)匯聚融合，實現(xiàn)以“數(shù)”治藻，改變了監(jiān)測靠人、巡查靠走的傳統(tǒng)工作模式，大幅降低了藍藻治理成本，有效提高了治理成效。實現(xiàn)藻情"早"預(yù)報精準預(yù)測藍藻生長態(tài)勢，實現(xiàn)藻情“早”預(yù)報。實現(xiàn)藻情"早"預(yù)報精準預(yù)測藍藻生長態(tài)勢，實現(xiàn)藻情“早”預(yù)報。創(chuàng)新構(gòu)建模型，實現(xiàn)藻情精準預(yù)測基于巢湖流域水文水質(zhì)、湖體水質(zhì)、藻類、氣象、光照、水溫等多元數(shù)據(jù)，綜合運用大數(shù)據(jù)、人工智能、地理信息等數(shù)字技術(shù)，創(chuàng)新構(gòu)建巢湖流域水文水質(zhì)模型、三維水動力模型、藻類生長動力學(xué)模型等模型庫。推進模型應(yīng)用，賦能治理科學(xué)決策推進模型應(yīng)用，賦能治理科學(xué)決策建設(shè)巢湖防控全景駕駛艙，每日整理形成藍藻日報，實時發(fā)布藻情預(yù)測預(yù)警信息，為精準調(diào)度藍藻治理提供決策支持，推進污染點源、線源、面源、內(nèi)源"四源同實現(xiàn)巢湖"慧"治藻實現(xiàn)巢湖"慧"治藻巢湖水質(zhì)由2015年的劣V類轉(zhuǎn)變?yōu)?023年穩(wěn)定保持IV類，創(chuàng)1979年有監(jiān)測記錄以來最好水平。藍藻從大面積爆發(fā)、異味強烈轉(zhuǎn)變?yōu)檫B續(xù)3年藍藻無聚集、無異味，巢湖流域生態(tài)得到系統(tǒng)性改善。來自：國家數(shù)據(jù)局：“數(shù)據(jù)要素x”典型案例之二+/貫通多層級多行業(yè)生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)提升藍藻治理水平25國家數(shù)據(jù)局首批20個"數(shù)據(jù)要素×"典型案例特征A脈互聯(lián)數(shù)據(jù)融合治理●重點突出數(shù)據(jù)效應(yīng)，強調(diào)匯聚數(shù)據(jù)的跨度、類別、數(shù)量、模型等。(1)所有案例都是已商用的，不是(2)先進技術(shù)例如人工智能、大數(shù)據(jù)、隱私計算是方案的手段運用其中，不是方案的目標。有可靠的成效數(shù)據(jù)支撐，不是預(yù)估，不是猜測。