產業(yè)智能發(fā)展與應用技術報告 2023

1.1產業(yè)智能提出的背景1.2產業(yè)智能的內涵與特征1.3產業(yè)智能發(fā)展的意義2.1產業(yè)智能發(fā)展的歷程2.2產業(yè)智能發(fā)展態(tài)勢2.3產業(yè)智能發(fā)展趨勢2.4產業(yè)智能發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)3.1產業(yè)智能發(fā)展的新模式3.2產業(yè)智能發(fā)展的新框架202628CONTENTSCONTENTS4.1聚合五大核心技術4.1.1數字孿生4.1.2仿真推演4.2打造行業(yè)智能平臺4.2.1協同計算平臺4.2.2數字孿生仿真平臺4.2.3行業(yè)數據平臺4.2.4行業(yè)大模型平臺4.3構筑行業(yè)智能引擎4.3.1政務行業(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浙江政務服務一網通辦5.1.1政務服務管理業(yè)務痛點5.1.2浙江政務服務一網通辦:從網上“可辦”到“好辦、易辦”5.1.3政務一網通辦助力浙江政務服務領跑全國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代化水平5.3.1汽車制造面臨挑戰(zhàn)5.3.2一汽數智工廠：“智造”新標桿5.3.3一汽數智工廠助力制造轉型升級5.4寧波舟山港梅山港區(qū)5.4.1港口轉型升級面臨挑戰(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，反應更快，服務更好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交通安保一體化護航賽事圓滿成功898996當前我國經濟已經進入高質量發(fā)展階段，傳統(tǒng)產業(yè)迭代升級、新興業(yè)態(tài)頻繁涌現，正是數字和智能技術與傳統(tǒng)產業(yè)融合發(fā)展的結果，在數智化浪潮的推進下，云計算、大數據、人工智能不斷變其中智能化的加速，使得產業(yè)智能成為數字中國建設重要一環(huán)。產業(yè)智能為各行各業(yè)提供智能化的產品和服務，不僅能夠幫助企業(yè)提高生產管理運營效率，降低成本，還能為政府治理提供新思路和新方法，推動全社會各領域實現高效、智能、可持續(xù)的生產方式，從而為產業(yè)數字化發(fā)展帶來我國產業(yè)智能處于全面啟動、加快發(fā)展的階段，在產業(yè)數字化轉型逐步進入深水區(qū)、人工智能技術能力體系有待完善，高水平實踐有待挖掘與推廣、鑒于此，阿里云聯合中國信通院產業(yè)與規(guī)劃研究所合作開展研究，分析產業(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，結合阿里云探索與實踐提出產業(yè)智能發(fā)展的總體框架以及技產業(yè)智能遵循“多方協同、多輪驅動”的發(fā)展方式，政府、企業(yè)、伙伴、用戶等都參與其中，據要素建立起來的技術體系。它的最底層聚合了數字孿生、仿真推演、知識工程、決策優(yōu)化和協同計算5大核心技術，中間層融合行業(yè)知識構建了行業(yè)智能平臺、行業(yè)智能引擎，最上層聯合生態(tài)打造了豐富的解決方案和智能應用。產業(yè)智能是多元的、開放的，為產業(yè)數字化發(fā)展提供全方位的數字技術服務和智能解決方案，其不僅能滿足生態(tài)合作伙伴隨需而用的需求，更能服務于快速變換的醫(yī)療等領域，打造了一系列高質量、多樣化，以及標準化與個性化兼具的智能應用和服務，推動數總體而言，產業(yè)智能已成為鑄就高效可行的數字化轉型之路的核心力量。未來，產業(yè)智能的前II1.1產業(yè)智能提出的背景數字經濟成為國民經濟新的增長“支柱”。當今世界正處于百年未有之大變局，經濟增長動力總體乏力，有關機構測算2020年至2035年全球經濟平均增速約為2.6％，并在未來較長一段時間維持低速增長。與此同時，以數字經濟為代表的新經濟正在成為重組全球要素資源、重塑全球經濟結構、改變全球競爭格局的關鍵力量。相關統(tǒng)計數據顯示，2022年中國數字經濟規(guī)模已經超過中央政策規(guī)劃為產業(yè)智能發(fā)展指明方向。近年來，黨中央、國務院陸續(xù)出臺數字經濟與數字化轉型相關政策，推進數字經濟與數字化轉型發(fā)展。例如《關于推進“上云用數賦智”行動培育新經濟發(fā)展實施方案》提出要支持企業(yè)探索大數據、人工智能、云計算、數字孿生和區(qū)塊鏈等新一代數字技術應用和集成創(chuàng)新，深入推進企業(yè)數字化轉型；《“十四五”數字經濟發(fā)展規(guī)劃》明確要充分更是提出要打造數據中心、超算中心、智能數字技術持續(xù)演進為產業(yè)升級提供驅動力。我國新一代信息技術產業(yè)規(guī)模與技術發(fā)展邁上新臺階，以協同計算、人工智能、數字孿生等為代表的新一代信息技術正在引發(fā)新一輪科技革命，驅動生產生活方式變革。大數據處理技術和能力進一步提高，人工智能通用模型和行業(yè)專用模型技術發(fā)展迅速，云計算與邊緣計算協同發(fā)展，海量數據處理與智能計算推理能力不斷提升，算力資源調度市場需求與企業(yè)競爭倒逼產業(yè)智能化變革。前沿性、顛覆性信息技術不斷涌現，智能問答、無人駕駛、黑燈工廠、柔性定制等新模式、新產品、新服務競相發(fā)展。然而以傳統(tǒng)生產方式為主導的經濟與運營模式已很難適應動態(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，以數據、算法與算力驅動行業(yè)發(fā)展的變革模式已經成為必然選擇，產業(yè)智能助力各行業(yè)傳統(tǒng)業(yè)態(tài)下的設計、研發(fā)、生產、運營、管理、商業(yè)等領域加速變革與II1.2產業(yè)智能的內涵與特征產業(yè)智能是指利用以人工智能為主的新一代信息技術助力千行百業(yè)轉型升級的方式，它的核心是通過數據采集、處理、分析和應用，將傳統(tǒng)的管理生產運營流程轉變?yōu)樽詣踊?、智能化和高效化的運行體系，實現管理生產運營的高效率、高質量、低成本、低能耗，促進可持續(xù)發(fā)展。產業(yè)智能服務范圍包含三大產業(yè)在內的各個行業(yè)，其中政府機構按照國家統(tǒng)計局的劃分，屬于第三產業(yè)（但在國內不計入第三產業(yè)產值和國民生產總值），因此本報告的產業(yè)智能是泛指包括政府機構在內的產業(yè)智能是面向政務、交通、制造、能源、醫(yī)療等行業(yè)的技術能力體系，面向全社會開放，為客戶以及生態(tài)合作伙伴所用，共同為產業(yè)發(fā)展提供經濟、高效、便捷、綠色和安全的智能化服務。綜合來看，產業(yè)智能特征主要表現在數據化、智能化、個性化數據化是產業(yè)智能的基本特征。產業(yè)智能需要依賴海量、精準、實時的數據，進而從中提取高挖掘和分析，產業(yè)智能形成可靠的數據基礎，為其服務產業(yè)各環(huán)節(jié)打下堅實基礎，使各項服務更加智能化是產業(yè)智能的核心特征。人工智能滲透在產業(yè)智能的各個環(huán)節(jié)。在生產領域，AI可通過自主控制生產流程、設備等方式，實現自動化生產；通過對生產數據的分析處理，實現生產流程的優(yōu)化和改進，實現降本增效；在服務領域，AI通過智能客服、智能推薦、智能咨詢等方式個性化是產業(yè)智能的先進特征。根據客戶的不同需求和偏好進行定制化生產是產業(yè)智能的重要趨勢。通過數據分析和智能化技術，企業(yè)可以實現對產品的個性化設計、生產和銷售，對客戶的個融合性是產業(yè)智能的實用特征。隨著產業(yè)數字化轉型的深入推進，各行各業(yè)之間的融合已成為趨勢。通過產業(yè)融合，企業(yè)可以有效整合各類資源，提高生產效率和質量，降低成本，提高市場競爭力。同時，產業(yè)融合也可以促進創(chuàng)新和新業(yè)態(tài)安全性是產業(yè)智能的普適特征。安全性是產業(yè)智能的重要保障。通過數據的安全管理和系統(tǒng)的可靠性保障，可以確保生產過程中的數據安全、物流安全、生產安全和環(huán)境安全，避免生產事故和II1.3產業(yè)智能發(fā)展的意義在當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，數字化轉型已經成為了企業(yè)戰(zhàn)略不可或缺的一部分。產業(yè)智能作為數字化轉型的關鍵環(huán)節(jié)，可以為企業(yè)創(chuàng)造巨大的商業(yè)機會產業(yè)智能助力提升企業(yè)競爭力。在生產方面，產業(yè)智能可以幫助企業(yè)優(yōu)化生產流程、提高生產效率、減少生產損耗和原料浪費，從而降低生產成本。在銷售方面，通過深入分析客戶數據、市場趨勢和行業(yè)變化，企業(yè)可以根據不同的客戶特征，提供更加個性化、高質量的產品和服務，增強客產業(yè)智能推動產業(yè)升級和轉型。在數據橫向打通的基礎上，產業(yè)智能將各個領域的數據進行整合和優(yōu)化，實現對產業(yè)的深度分析和洞察，發(fā)現和解決潛在發(fā)展問題。產業(yè)智能還可以促進供應鏈產業(yè)智能推進數字治理現代化。一方面，產業(yè)智能的發(fā)展可以促進政府數字化治理，實現政務數據化和智能化。例如政府部門可以通過建立數據平臺、智能系統(tǒng)，對社會問題進行監(jiān)測、分析和例如政府利用智能交通系統(tǒng)，實現交通流量的優(yōu)化調控和道路安全的監(jiān)測預警，提高交通管理效率產業(yè)智能助力實現可持續(xù)發(fā)展。在傳統(tǒng)的生產過程中，能源和資源的浪費難以降低，通過產業(yè)智能化，企業(yè)可以依靠數據實時監(jiān)測能源和資源的使用情況，發(fā)現并解決浪費問題，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)還可通過提高產品質量和提升能效等手段來降低環(huán)境污染和碳排放。如生產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，提高生產效率II2.1產業(yè)智能發(fā)展的歷程我國產業(yè)轉型升級發(fā)展至今，經歷了信息化、數字化等發(fā)展階段，其發(fā)展理念、建設思路等持續(xù)迭代創(chuàng)新，目前進入產業(yè)鏈融合、價值鏈整合、協同創(chuàng)新的產業(yè)智能化新階段。產業(yè)智能作為數歷程與能力演進，伴隨著AI、智能算力、智能模型等技術進一步發(fā)展，推動數字政府、數字經濟、信息化階段，企業(yè)轉型點狀突破開啟產業(yè)智能新探索。最開始的數字化轉型概念，強調了應用數字技術重塑客戶價值主張和增強客戶之間的交互與協作。隨著寬帶網絡的發(fā)展與普及，數據庫等技術不斷成熟，不少企業(yè)開始探索信息化系統(tǒng)的應用，積極部署網絡化環(huán)境建設，廣泛使用ERP、CRM、OA等系統(tǒng)，推進業(yè)務流程及管理方式信息化變革，高效提升業(yè)務協同的效率，大幅降低企數字化階段，數字化平臺賦能數據價值充分釋放。2018年以來，十九大對部署科技強國、網絡強國、智慧社會等戰(zhàn)略提出了建設要求，隨著“加快數字化發(fā)展”成為國家政策重點方向，“上云用數賦智”“工業(yè)大數據”“企業(yè)數字化轉型”等成為新時期數字化建設的重點關注領域。在此期間，云計算、5G、人工智能、大數據、物聯網、區(qū)塊鏈等技術快速發(fā)展，一批企業(yè)級、行業(yè)級數據平臺的建設與應用，助力產業(yè)鏈上下游多主體業(yè)務數據的高效流通，各環(huán)節(jié)沉淀的數據經過共享交換、整合分析、價值挖掘形成聯動，滲透于更廣泛的業(yè)務運營中，使數據更懂業(yè)務，反哺業(yè)務模中國式現代化的重要引擎，國家部委密集出臺“數字政府”“數字經濟”及“數字中國建設布局”等政策文件，推動社會治理、民生服務及產業(yè)發(fā)展方式的全方位轉型和整體性變革作為構筑國家競交通、醫(yī)療、制造等領域，打造各種業(yè)務創(chuàng)新應用場景，并結合敏捷化開發(fā)能力，支持高價值智能II2.2產業(yè)智能發(fā)展態(tài)勢人工智能等新技術成為當前推動經濟社會發(fā)展和產業(yè)數字化變革的重要力量，不斷助推各行各業(yè)數在政策層面，產業(yè)智能相關的國家和地方政策密集出臺。二十大報告指出，推動戰(zhàn)略性新興產業(yè)融合集群發(fā)展，構建人工智能等一批新的增長引擎?！秶倚乱淮斯ぶ悄軜藴鼠w系建設指南》司法等重點行業(yè)和領域應用。《關于加快場景創(chuàng)新以人工智能高水平應用促進經濟高質量發(fā)展的指商務、家居等重點行業(yè)深入挖掘人工智能技術應用場景，構建全鏈條、全過程的人工智能行業(yè)應用在技術層面，產業(yè)智能相關的前沿技術創(chuàng)新和成果轉化空前活躍。我國人工智能核心技術創(chuàng)新和產業(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，人工智能核心產業(yè)規(guī)模達5080億元，人工智能企業(yè)數量4227家，約占全球總數16斷加強人工智能自研芯片、開源框架、應用算法、典型智能產品等關鍵核心技術攻關，沿著更高精20在應用層面，產業(yè)智能相關的應用領域和場景創(chuàng)新持續(xù)深化。當前人工智能、先進計算等數字技術加速邁向普適化和商業(yè)化發(fā)展新階段，數字人技術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)的數字員工，數字人快速融入到經濟社會中。工業(yè)互聯網全面融入45個國民經濟大類，設備連接數超過8000萬臺套，服務工業(yè)傳統(tǒng)基于人工經驗的行業(yè)知識和數據沉淀封裝為可復用、可移植的微服務模型組件，實現“數據智降低生產損耗；例如使用數字孿生技術通過對工業(yè)設備和生產運營場景的狀態(tài)感知，有效提升故障II2.3產業(yè)智能發(fā)展趨勢產業(yè)智能與數據、算力結合越來越緊密。隨著數字化轉型逐步深入，各地加快通用數據中心、超算中心、智算中心的建設和布局，科學計算、行業(yè)應用、社會治理和生產生活等多場景算力需求場景不斷涌現，產業(yè)智能與數據、多元異構計算結合越來越緊密，從人工智能在產業(yè)中的應用落地也能看到這種變化，例如AI在生物醫(yī)藥領域中的應用已深度落地，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，到現在只需要3~6個月。從算力增長數據產業(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)關鍵工序數控化率、數字化研發(fā)設計工具普及率分別達到58.6%和77%，建成2000家高水平數字化車間和智能工廠，面向單體開展“攜手行動”促進大中小企業(yè)融通創(chuàng)新，依托“鏈主企業(yè)”提值鏈和服務鏈的全鏈條產業(yè)智能。通過全鏈智能，促進產業(yè)鏈供應鏈資源要素高效配置，提升產業(yè)通用智能和生成式AI成為技術新熱點。早期行業(yè)專用智能發(fā)展路線往往需要結合業(yè)務做算法開發(fā)和建模訓練過程，這類針對行業(yè)特定場景進行訓練的小模型，難以開展跨行業(yè)規(guī)模復制。近年能力不斷增強，可以實現圖像、文本、音頻等多模態(tài)融合互補和統(tǒng)一知識表示，且具有自主認知、自我訓練、自動學習不同任務能力，高效率通用人機交互可以降低模型對人工數據標注和用戶知識要求，從解決單一標準化場景延展到解決跨行業(yè)通用復雜任務場景，從趨勢來看，“通用大模型+行業(yè)專屬模型”的大小模型聯動，可實現通用大模型與不同場景創(chuàng)新成為產業(yè)智能發(fā)展新路徑?！蛾P于加快場景量發(fā)展的指導意見》明確指出，場景創(chuàng)新是以新技術的創(chuàng)造性應用為導向，以供需聯動為路徑，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、成都等多地數據密集型行業(yè)成為產業(yè)智能應用新風口。數據密集型行業(yè)能更高效利用人工智能的深度學習和數據推理優(yōu)勢，生物醫(yī)藥、自動駕駛等高價值細分創(chuàng)新場景成為年美國福布斯AI百強創(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)生服務體系的意見》提出加快推進人工智能、大數據等在醫(yī)療衛(wèi)生領域中的應用，靶單病種診療向全病種覆蓋，實現藥物研發(fā)、醫(yī)療服務的智能化平臺化。我國已開展智能網聯汽車準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等大模型應用到自動駕駛算法，將大幅提升自動駕駛在數據合成、知識提取等決策分析能力，L3、L4高級Ii2.4產業(yè)智能發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)我國產業(yè)智能處于全面啟動、加快發(fā)展的階段，在產業(yè)數字化轉型逐步進入深水區(qū)、人工智能多元異構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)域調度、交易和協同機制尚未建立，難以實現跨區(qū)域的動態(tài)調配，不能有效滿足非樞紐節(jié)點地區(qū)的低成本算力服務需求。此外多元異構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)單一計算架構已不能有效滿足算力計算精度、網絡時延等方面的差異化需求，適配多類型任務的異構算力資源供給不足，因此各區(qū)域產業(yè)智能計算的算力是否供需匹配成為挑戰(zhàn)之一。產業(yè)數據標準化和行業(yè)開放數據集不足。人工智能算法應用需要大規(guī)模高質量的數據集進行訓練，但海量數據往往在行業(yè)中以孤島方式存在，多元主體之間、業(yè)務系統(tǒng)之間的數據難以打通，高標識不統(tǒng)一等問題突出，存在數據質量差、數據不可用、數據不透明、數據不安全等障礙，數據信息難以有效流動與集成利用。在數據要素成為關鍵新要素的新時代，產業(yè)智能的規(guī)?；l(fā)展離不開產業(yè)智能相關基礎能力平臺設施發(fā)展滯后。國內開源算法框架尚未得到廣泛認可，深度學習開距，開源算法框架與垂直行業(yè)應用有待進一步融合，通用模型與行業(yè)模型深層次耦合和低代碼開發(fā)產業(yè)智能領域交叉學科復合人才有待培育。產業(yè)智能是人工智能等新一代技術集成應用，且涉及建模、仿真、訓練等復雜流程，同時利用人工智能解決產業(yè)“難點”，既要懂技術又要了解行業(yè)流程和專業(yè)知識，需要大量高層次跨學科人才，目前我國相關復合型技術人才極為匱乏。根據中國勞動和社會保障科學研究院《中國人工智能研究人才總量僅為美國的1/5左右。隨著我國產業(yè)規(guī)模不斷擴大，頂尖人才成為決定企業(yè)決戰(zhàn)人工產業(yè)智能是數字化轉型的高階階段，是數實融化轉型本身是一個系統(tǒng)復雜的過程，涉及到技術個領域，唯有共同聚焦業(yè)務和數據，緊密合作、同，讓數據和業(yè)務相互作用、相互支持，才能真II3.1產業(yè)智能發(fā)展的新模式長期協作，促進技術、平臺、產業(yè)良性發(fā)展的正向循環(huán)，減少重復投資和建設，共同推動產業(yè)智能在產業(yè)智能的發(fā)展中，技術方、平臺方、產業(yè)方相互融合，沒有明顯的邊界，例如技術方即可以提供技術支持，也可以依托技術為各方提供基礎平臺服務和行業(yè)平臺服務。在產業(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方在技術研發(fā)、技術集成、技術支持、技術創(chuàng)新和技術推廣的過程中發(fā)揮著關鍵的作用。技術方對產業(yè)智能所需的技術進行研發(fā)和探索，包括“云大物移智”及數字孿生、仿真推演等技術研究和應用，并不斷進行技術創(chuàng)新和推廣，為產業(yè)鏈中平臺方發(fā)揮著重要的鏈接和共享作用，提供覆蓋產業(yè)鏈各環(huán)節(jié)的業(yè)務、數據平臺應用，實現數據的采集、整合、分析、計算、建模、預警等綜合協調和控制，幫助企業(yè)加強數據的全流程全生命周期管控，支撐資源共享和優(yōu)化配置，推動產業(yè)交流和創(chuàng)新，支持跨區(qū)域、跨產業(yè)、跨企業(yè)的復雜系統(tǒng)協同運作，為產業(yè)智能的發(fā)展提供全流產業(yè)方：產業(yè)智能生態(tài)構建的關鍵主體，是產業(yè)方是應用場景和實踐環(huán)境的主要提供者，通過需求牽引轉型，激發(fā)各方創(chuàng)新活力。其能有效把握市場需求規(guī)律，把技術方與平臺方的技術、能力和平臺更好的應用到具體業(yè)務場景中，促進傳統(tǒng)產業(yè)向自動化、數字化、智能化方向發(fā)展，切實提升制造、交通、電力、醫(yī)療以及政務等領域數據是算力和算法的基礎，算力和算法則是將數據變?yōu)橛杏眯畔⒌墓ぞ吆图夹g。海量的業(yè)務數據可以應用于模型訓練和優(yōu)化，以更好的理解業(yè)務模式的特征，更準確預測未來趨勢，發(fā)現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領域算法的計算效率和準確性，從而提升企業(yè)的算法是鏈接數據和算力的紐帶，是數據分析和處理的核心。算法從數據中挖掘隱藏的知識和規(guī)28II3.2產業(yè)智能發(fā)展的新框架產業(yè)智能是多元的、開放的，是面向千行百業(yè)數字化發(fā)展所形成的智能化技術服務體系，其既能為政務治理、企業(yè)轉型提供全方位的數字化技術、產品和服務，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、更豐富的智能應用。從基礎層：五大核心技術。以數字孿生、仿真推演、知識工程、決策優(yōu)化和協同計算為代表，它行業(yè)與數字技術的鴻溝，能夠被廣泛應用到跨行業(yè)的共性需求場景中去，夯實物理世界與數字世界能力層：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、智能引擎的構建能力為主。行業(yè)智能平臺集成了數據協同計算平臺、數據孿生仿真平臺、行業(yè)數據平臺、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據模型。行業(yè)智能引擎是在行業(yè)智能平臺的基礎上，融合了算法和行業(yè)知識，具有智能化的服務能力。能力層可以通過API面向合作伙伴開放，支持各種行業(yè)應應用層：聯合解決方案。通過聚合基礎層和能力層，與合作伙伴一起面向市場需求提供智能化的聯合解決方案。目前，經過近幾年的積累，產業(yè)智能已面向政務、交通、汽車、制造、醫(yī)療、自然資源、電力等行業(yè)推出了標準化與個性化兼具的II4.1聚合五大核心技術決策優(yōu)化、知識工程、協同計算具有跨行業(yè)屬性，即一項技術可以解決多個行業(yè)共性問題。五大核心技術已不再是一項具體的技術，而是一種發(fā)展新模式、一個轉型的新路徑、一股推動各行業(yè)深刻I4.1.1數字孿生高效的數字平行世界構建的技術，并能融合其他識別、處理、轉化還原物理實體所需要的數據。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)實體數據的采集和處理，又有對城市行人、車輛等動態(tài)信息的采集和.孿生體設計與建模：利用AI感知與AIGC三維生成能力提取對數字實體的基本屬性和時空屬性，并與GIS等系統(tǒng)中的坐標數據融合，通過三維擬合、增強渲染等方式，構建標準統(tǒng)一的數字孿生空間，生成不同精度的孿生空間，用戶可根據業(yè)務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行交互。阿里云仿真推演，以發(fā)現潛在問題、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.控制與調整物理世界：根據分析結果，對物理實體進行調整和優(yōu)化，以提高性能、降低成本和減少風險。這可能涉及自動控制系統(tǒng)，數字孿生技術具備一定的泛化能力，已經被廣泛應用在城市、交通、水利、工廠等領域，不僅能為實體世界的決策和管理提供數據支持，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)，進行數字化建模與計算模擬，來提升系統(tǒng)認知或提供.仿真建模：通過對客觀世界的單系統(tǒng)進行機理模型、非機理模型，以及利用AI構建數據機理融合模型等，進而支持復雜仿真系統(tǒng)建模。基于要素的時空機理關系和按照各組成系統(tǒng)的相互關系，可支持多時空多分辨率仿真建模、跨領域多范疇綜合仿真建模及多類型智能實現仿真計算分布式、并行化、彈性可伸縮，進而支持更大規(guī)模、更快速度、更高精度的.仿真應用：要聚焦實際使用場景，借助多端輸出和可視化技術，對仿真過程和結果進行多樣豐富的呈現。基于客觀數據進行仿真自動校準，讓仿真更真，形成“數據采集-模型自.仿真平臺：融合云計算和行業(yè)仿真沉淀的優(yōu)勢，提供一體化的技術底座，支持仿真集群、仿真協議、仿真軟件、仿真模型、仿真數據、仿真場景構建及仿真分析等系列功能，支持三方生態(tài)的能力，并具備實體機理關聯、聯合仿真、仿真校準框架等能力，為各行業(yè)、各領域仿真模型開發(fā)者、仿真業(yè)務分析人員、行業(yè)仿真應用產品34云原生技術的發(fā)展，催生了更快、更準、更大規(guī)模應用的仿真推演平臺，通過構建統(tǒng)一、通用的仿真技術平臺，能為各類型復雜仿真系統(tǒng)提供從數據、算法、模型到聯合推演的一站式、全流程I4.1.3決策優(yōu)化決策優(yōu)化是通過對產業(yè)全鏈路或局部的決策過程進行問題建模、方案求解、評估分析與執(zhí)行過程監(jiān)測預警回饋的閉環(huán)，幫助各行業(yè)對資源部署或行為動作做出最優(yōu)決策的技術體系。目前各行業(yè)的可獲取數據越來越多，云計算與運籌優(yōu)化加速融合，云邊協同實時決策優(yōu)化技術成為應對現代產.仿真+優(yōu)化：在云端依賴大規(guī)模算力進行海量數據處理分析，準確模擬現實世界生產系統(tǒng)的工作原理和運轉機制，快速構建數據仿真模型，推演未來時間最可能的變化趨勢，實現.AI+優(yōu)化：基于歷史沉淀的狀態(tài)、參數和結果等數據，“AI+優(yōu)化”技術融合數據挖掘、機器學習與運籌優(yōu)化算法來加速模型求解，挖掘和細化數據、規(guī)則、約束和目標的關系，基于設備收集的反饋數據實時地動態(tài)預測和調整.大規(guī)模實時決策優(yōu)化：融合自動控制理論、領域知識、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據，動態(tài)精準產出控制信號，實現復雜系統(tǒng)的全I4.1.4知識工程知識工程可應用在眾多領域，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)數據、人類經驗和業(yè)務反饋中提煉行業(yè)知識、構建知識表示、形成知識體系、設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遇。例如，在政務行業(yè)，城市知識大模型可以提供全域主動感知發(fā)現城市痛點、難點和堵點以及實時動態(tài)研判城市風險預警的智能化能力，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驗，在其基礎上實現電力專業(yè)知識問答以替代專家經驗咨詢；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)數據、業(yè)務反饋和人類經驗等數據表示為計算機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)的知識習得、計算、推理和應用提供支撐。知識大模型已展現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、轉換和分布將大幅提升.知識習得：構建不同的知識習得算法，將各種數據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訓練任務來實現面向文本數據的知識習得，通過設計知識注入預訓練或知識增強表示來實現面向結構化知識圖譜的知識注入。與傳統(tǒng)信息抽取模型相比，知識習得的方法無需標注語料、算法通用性強、無需提前設計知識結構，知識源的覆蓋范圍廣，可支持行業(yè)全域數據的統(tǒng)一學習，知識注入過程可以實現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量，設計知識對齊算法，實現知識大模型與行業(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，設計高基于行業(yè)應用模式和業(yè)務數據反饋，對大模型中.知識應用：針對行業(yè)的知識需求和業(yè)務場景，設計和訓練高效的知識大模型知識引導能力和指令遵循能力。為充分利用大模型中已經具備的海量知識，收集和歸納業(yè)務人員的典型知識使用場景和使用方式，并針對性的構建和訓練知識大模型對應的知識引導提示語，實現知識應用的自然交互。同時，針對業(yè)務場景的精準需求和人類使用方式的多樣性，構建.知識蒸餾：落地實踐中，需要效率和效果兼?zhèn)涞漠a業(yè)級模型，而參數規(guī)模過于龐大的大模型學習和部署需要海量的算力資源。另外，大量業(yè)務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，可以實現大模型的參數規(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練和部署的成本，支撐隱私、敏感和高價值數據的垂直領域大模型依托行業(yè)知識工程技術，構建領先的行業(yè)知識圖譜，能解決行業(yè)知識表示、習得、對齊、應用等問題，為政府公共服務、電力、醫(yī)療、水I4.1.5協同計算區(qū)域-邊緣-終端”之間的算力協同。通過鏈接云節(jié)點、計算資源、存儲資源和數據智能產品，為產業(yè)數據模型、算法模型和業(yè)務模型提供跨“云-邊-端”的自動化協同計算工作流，通過元數據自治、“云-邊-端”、“中心-區(qū)域-邊緣-終端”三種層級互聯架構，支撐靈活的業(yè).異構計算：豐富的計算范式，為產業(yè)數據模型、算法模型和業(yè)務模型提供跨“云-邊-端”的批量、流式、在線計算任務分發(fā)和數據實時同步能力，為聯邦學習、增量學習、協同推算法模型-數據模型”的統(tǒng)一管理、統(tǒng)一部署、統(tǒng)一運維。通過元數據驅動的方式構建協.邊緣自治：集群元數據保存到邊緣節(jié)點本地，在云邊網絡失連時，可以通過提取本地元數據來進行業(yè)務恢復，可以恢復到斷網時的業(yè)務.邊緣智能：通過設計智能調度平臺，使得部署在協同計算上的應用和算法，具有天然的容災能力和高可用特性，使得邊緣設備的單點故障時，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”都進行一些特定類型的計算，它們通過數據和接口“四域融合”是產業(yè)智能中的一種典型計算范式，是“感知-認知-決策”模式的具象化。在3838II4.2打造行業(yè)智能平臺行業(yè)智能平臺是鏈接數據和業(yè)務，推動模型生產和應用的重要平臺，主要由協同計算平臺、數字孿生仿真平臺、行業(yè)數據平臺和行業(yè)大模型平臺共同組成，為企業(yè)提供智能化的數據分析與決策I4.2.1協同計算平臺協同計算平臺是基于阿里云基礎云平臺而建立的，具有多種計算引擎和多模態(tài)數據鏈接管理能力，多引擎計算任務的混合編排和調度能力。協同計算平臺能夠協同分發(fā)和調度公共云、企業(yè)版、企業(yè)版邊緣節(jié)點之間的數據和計算任務，并支持多形態(tài)數據處理和分析能力。基于以上能力，協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同，數據資產化建設和統(tǒng)一管理，以及多模態(tài)數據內容混合分析和洞察，場景化業(yè)務決策模借助斷點續(xù)傳、超時重跑和自動預警等能力，為用戶提供全鏈路數據完整性保障和監(jiān)測。借助插件化架構設計，支持通過標準化腳本方式實現用戶按需靈活例如，在交通領域，對視頻、雷達、結構化數據等多源數據管理和實時數據同步，實現對車輛40多模計算任務混合編排與調度能力：智能時代下，業(yè)務發(fā)展對數據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度，實現用戶在一個統(tǒng)一的開發(fā)環(huán)境里開發(fā)不同類型計算任務和算法服務，提升開發(fā)和維護的效率。用戶也可以自定義計算節(jié)點，讓系統(tǒng)更好的適應客戶環(huán)境，融入現有架構并快速例如，面對政務服務的數據處理需求，可以通過構建全局工作流引擎，應用流式計算支持實時業(yè)務，應用批量計算獲取各類統(tǒng)計指標，應用在線計算為指標處理提供算法服務，從而全面提升業(yè)多層級連云邊協同計算管理能力：從數據倉庫到數據湖、湖倉一體，以及數據中臺，都是以中借助多層級連的可擴展的“云邊協同計算”能力，不但能兼容不同場景下的多種邊緣端設備，同時實現了邊緣端設備、應用、數據的統(tǒng)一納管和運維。即使在云邊網絡斷開，或者邊緣設備出現單點故障時，該模式仍能夠通過邊緣自治、智能容災的方式為業(yè)務邊緣端的管理、算法模型訓練，將訓練好的算法或服務部署到邊緣節(jié)點，邊緣節(jié)點對采集的現場數空間數據管理、計算與服務能力：基于空間數據與業(yè)務數據的融合構建的數字孿生應用，能顯著增強業(yè)務數據分析過程及結果的可解釋性，已成為數據智能產時空數據統(tǒng)一接入、時空計算統(tǒng)一調度、時空服務統(tǒng)一發(fā)布，能推動社會經濟類數據和空間數據的高度融合，支持各種業(yè)務創(chuàng)新。空間數據管理要考慮與主流GIS空間數據庫的同步，也需要支持對主流空間數據引擎的服務，以及對二、三維服務標準空間數據庫服務的支持，為用戶提供完備42元數據驅動的數據資產管理與共享能力：通過統(tǒng)一元數據歸集和元數據圖譜構建的元數據中心和數據血緣能力，可以實現數據資產管理、數據編目管理等元數據應用。數據標準、數據模型、質量規(guī)則、質量評估報告等元數據，可應用于提升數據開發(fā)和例如，類似于電商商品目錄，數據運營方按業(yè)務口徑，將各類數據資產分門別類上架到數據資產目錄，數據應用方通過數據資產目錄查找所需的數據資產，通過樣例數據預覽、數據血緣分析、數據質量報告等方式，全方位了解和應用數據資產。通過數據運營等一系列方式，不斷豐富數據資43NoETL1業(yè)務模型編排和分析：通常企業(yè)中的業(yè)務人員擁有豐富的業(yè)務知識，但普遍欠缺數據和算法能力，借助無代碼數據準備、業(yè)務建模和數據分析能力，業(yè)務人員可以自主的完成業(yè)務模型構建和數據挖掘，幫助業(yè)務知識和數據發(fā)生充分的“化學反應”?；谪S富的業(yè)務算子，業(yè)務人員可以在一張畫布中通過“拖拉拽”的方式將算子進行組合，快速完成復雜業(yè)務模型的搭建。同時，貸中、貸后鏈路，提供授信、額度、風險定價、用信、貸后監(jiān)20+種計算引擎任務的混合編排調度、內置200+種空間數據分析算子和無代碼業(yè)務算子、分鐘級更新的全鏈路字段級數據血緣。借助智能云邊協同計算管理、產業(yè)知識構建與共享、空間數據計算與服務、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”數據，為產業(yè)應44I4.2.2數字孿生仿真平臺作為產業(yè)數字化建設的核心能力支撐平臺，數字孿生仿真平臺為各業(yè)務場景提供全維度實體的可復用，打破數據壁壘。該平臺能提高孿生數據和服務資產的使用質量和效率，支撐業(yè)務數字化能力的集約建設，實現更大范圍、更多領域、更加全面的互聯互通，從而為產業(yè)的高質量發(fā)展提供全數字孿生仿真平臺提供從數據加工到應用開發(fā)的全鏈路開發(fā)工具，為用戶提供數據融合、實體建模、智能生成、仿真模擬、孿生搭建的孿生數字化建設能力閉環(huán)，實現物理世界與數字世界的虛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，包括流式計算、批處理和AI訓練推理。內置了傾斜攝影處理、跨模態(tài)AI模型和低成本孿生要素構建等算子，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多處理任務編排與管理，基于多模態(tài)數據實現孿生對象融合生成，提供二三維交互式操作.孿生渲染與可視化：擴展基于視覺感知與參數化構建的數據增強算法，實現大規(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品形態(tài)，支撐低成本孿.分布式聯合仿真：通過打造集高并發(fā)調度、仿真計算加速、多模型協同能力于一體的仿真開放平臺，可實現仿真模型的校準，支持仿真推演聯合強化學習的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)一服務的數據全生命周期管.孿生服務中心：以統(tǒng)一界面支撐行業(yè)應用構建，幫助應用開發(fā)人員屏蔽建模、仿真、渲染等多系統(tǒng)對接復雜度，面向業(yè)務場景提供整合數據、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據的優(yōu)勢信息，進行專業(yè)算法的提取、加工、處理，形成基于地理測繪數據、建筑信息模型、物聯感知數據相融合的時空數據基底。用戶可以通過不同精度的空間數據信息，基于孿生仿真平臺去重構時空基底中的地形、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，用戶可以通過數據映射的方式動態(tài)更新空間基底信息，為空間中的不同元素的屬性信息進行動態(tài)擴展，實現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據類型的接入，為城市數（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)一服務的孿生體建模平臺，實現孿生體全生命周期管理，支持數據在感知、可視、仿真、控制等多子系統(tǒng)間的通信與共享，實現孿生數據的感視算控一體跨域融合，解決數字孿生系統(tǒng)建設中，由于缺乏統(tǒng)一標準和統(tǒng)一規(guī)劃所形成的“條塊分割、煙囪林立、重建輕養(yǎng)、縱強橫弱、感知孤島等問題，促進形物模型定義標準，支持數據模型、三維模型、物模型、仿真模型、機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)務屬性等數字孿生關鍵要素進行統(tǒng)一標準化表達，編碼類型包括管理碼、空間碼和時間碼，實現一套編碼體系支撐全行業(yè)實體編碼需求。管理碼參照40+相關國標分類，按照實體特征對空間實體或概念實體進行統(tǒng)一的分類和記錄，其中的實體類型支持靈活擴充，且不影響已有的編碼位數?？臻g碼基于空間實體的空間特征，進行二維網格編碼+三維高程編碼，支持空間包含關系、空間相鄰關系的快速判定。時間碼基于空間實體或者概念實體的生命周期特征，進行時間編碼，具有固.孿生體關系管理：提供面向孿生實體關系的新建、編輯、查詢、刪除圖形操作界面與API/SDK，支持對聯合關系、包含/歸屬關系、父/子關系、連接關系與空間拓撲關系的數字數字孿生仿真平臺通過國產化自研實時三維渲染引擎，準確快速地構建出三維孿生場景，并支持多終端的渲染能力，滿足業(yè)務人員對不同使用場景下的時空數據使用需求。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)務監(jiān)控、風險預警、地理信息分析等多種業(yè)務的展示需求，能讓更多的人發(fā)現數據的價值，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應用端、手持移動設備端.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：構建了一系列基礎UI組件、圖標組件庫，將組建的配置項以面板形式展示給企業(yè)用戶，讓企業(yè)人員像使用設計工具一樣處理數據。此外，通過創(chuàng)新性地使用藍圖編輯器，實現低代碼模式的交互邏輯編排能力，將智能化技術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用，（4）結合多模態(tài)大模型的孿生智能生成49采用行業(yè)領先的神經輻射場（NeRF）重建技術，以神經渲染的圖像作為誤差約束.全要素場景提?。涸谡Z言和圖像領域，大模型已被證明具有強大的數據理解能力。通過結合圖像分割和多模態(tài)理解能力，針對實景三維城市數據進行微調和適配，可以形成針對該平臺，支持全環(huán)節(jié)精細化進度監(jiān)控、規(guī)范化生產模塊和自定義配置流程等措施，可以有效數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，解決仿真計算加速、仿真模型校準、聯合仿真等問題，提供一體化通用仿真技術平臺能力，包括仿真軟件管理、仿真模型開更準”的仿真推演，兼容各領域、各類型仿真模型與軟件，解決仿真校準、多模聯合仿真、推演和50多源仿真模型云化集成及統(tǒng)一服務：提供標準集成接口，支撐面向交通、人群、自動駕駛、水利水務等多類型、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)布仿真模型調用.高性能計算混合調度：平臺能夠根據仿真模型對算力需求，自動構建算力集群進行仿真計.AI框架支持仿真模型校準：支持仿真算法超參自主校準、聯合仿真的自主校準學習、傳統(tǒng)機器學習/DL算法超參自動化學習、自動多種參數搜索算法(貝葉斯優(yōu)化、隨機搜索、網.復雜業(yè)務仿真全流程場景支撐：提供推演、訓練、決策一體化平臺，針對交通、樞紐、社區(qū)等涉及多要素、多因子的現實場景，支持多模型聯合編排、復雜場景的仿真實驗構建，并能夠進行不同參數條件下的大規(guī)模仿真任務運行、多任務結果對比查看，有效支撐優(yōu)化I4.2.3行業(yè)數據平臺行業(yè)數據平臺是加速數據價值挖掘的關鍵工具，其沉淀的行業(yè)數據及模型能為業(yè)務發(fā)展提供原動力。為此，擁有面向行業(yè)構建高效、便捷的數據平臺的能力變得尤為重要，同時行業(yè)數據平臺可政務數據是城市發(fā)展的重要基礎，建立健全大數據輔助科學決策和社會治理的機制，推進政府管理和社會治理模式創(chuàng)新，實現政府決策科學化、社會治理精準化、公共服務高效化，是政府治理現代化的必經之路。但是，目前部分地方政務數據存在完整性、準確性、及時性等質量問題，數據站在全局視角，從具體業(yè)務需求出發(fā)，通過構建標準規(guī)范的政務數據平臺，界定政務核心數據為產業(yè)知識大模型提供語料、知識等高質量的數據一站式數據資源管理服務：提供完成數據架構、數據標準、數據質量、數據生命周期管理、數據可視化等多項數據管理應用，可以為業(yè)務應用提供全量的、標一套完善的資源管理體系：以公共數據目錄為核心，以應用管理為抓手，建設資源配套統(tǒng)一申請工具，完善應用統(tǒng)籌機制，數據資源高效配置機制，將相對離散的資源整合成為一個有機整體，對外統(tǒng)一服務各類用戶，對內統(tǒng)一調度各類資源.實體抽取：通過算法將文本描述中的相關實體抽取，擴.數據空間化：實現數據從二維結構化數據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“底數清”“動態(tài)明”，這2）動態(tài)明：運行中的運載工具數量，未來出行的運載工具計劃，路網的實時運行狀態(tài)，交通通過以路網的統(tǒng)一表達為基礎，融合動靜態(tài)交通數據，構建多源數據融合、標高一致、動靜一路網處在緩慢的變化過程中，路網拓撲結構、路段屬性也會發(fā)生變化，對道路運行評價、路徑.標清路網是用最基礎的RID、路口等基本元素來分析相關交通參數。交通數據涉及多信息系統(tǒng)和多管理部門，具有容量大、類型多、異構的特征，各種數據源單獨使用時并不能提供完備的信息，且數據質量往往不高。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，將這些不完備的數據圖像加以融合，盡可能呈現一個客觀、全面、完整的交通系統(tǒng)數據圖像，成為大數據環(huán)境下交通分析技術.基礎道路數據：道路拓撲關系、路口渠化信息、設施設備信息；通過構建一套標準的、可伸縮的、廣泛適用的多源數據融合的交通數據模型感知體系和自動化數據處理流程，幫助交通治理從“感而不知、感而略知多源數據融合實現了交通數據的動靜一體的數字化還原，形成了相對完備的交通行業(yè)數據指標體系。該指標體系包括道路運行、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)所有的指標都會以數據服務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)數據孤島問題一直困擾大型制造企業(yè)的難題，特別是集團型企業(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)制造數據平臺，接入數據采集設備、產線，以及企業(yè)各業(yè)務系統(tǒng)的54為制造企業(yè)提供全量、標準、干凈的一體化工業(yè)數據，幫助企企業(yè)實現數據資源的管理和應用，優(yōu)滿足不同類型企業(yè)數據分析應用，讓企業(yè)管理層既能總攬全局看清生產管理經營現狀，又能服務不一套工業(yè)數據中臺的云邊協同技術架構：支持在集團公司部署一套大型的中央數據平臺，處理全集團的數據，在各生產中心分別部署一套小型的邊緣數據平臺，滿足各生產中心數據處理需求。邊緣數據平臺與集團中央數據平臺協同互動，能顯著提高集團經目前制造數據平臺已經在鋼鐵、水泥、固廢、汽車等行業(yè)得到應用，為企業(yè)提供了靈活、豐富電力系統(tǒng)的低碳經濟運行是實現我國“雙碳”戰(zhàn)略目標的必經之路，構建安全、經濟、高效的新型電力系統(tǒng)調控模式是推動能源系統(tǒng)數字化轉型，助力國民新型電力系統(tǒng)是現代能源體系的重要組成，是實現“雙碳”目標的關鍵載體。但是隨著新型電力系統(tǒng)的快速推進，電力系統(tǒng)運行同樣面臨新的挑戰(zhàn)。一方面，電網調度控制復雜性不斷增加，調度運行特性深刻變化，對電網精細化調控和一體化統(tǒng)籌管理水平提出了更高的要求；另一方面，由通過建設能源電力數據平臺，幫助電力企業(yè)形成“有效聚合、分層控制、多級協同”的新型調度運行體系，形成大電網與配電網、微電網高效協同的運行機制，提升電力系統(tǒng)調節(jié)能力、運行效能源電力數據平臺支持在大電網部署一套集中數據平臺，處理區(qū)域內數據，在配電網分別部署小型邊緣數據平臺，滿足配電網數據處理及管理要求。配電網及大電網數據平臺間進行數據互動及能源電力數據平臺以電網調控運行實時在線決策應用需求為導向，為電網調控運行實時在線分析決策、電網調度精益化管理數據共享與業(yè)務協同、為人工智能等新技術在電力調控領域應用提供強有力的數據服務能力，全面支撐數據存、管、用三大場景，加速調度數據的價值轉換，實現電網城市是居民生活、經濟活動的空間載體，但城市空間數據長期處于割裂狀態(tài)。各單位的數據連通效果差，且業(yè)務與空間數據往往存在錯配。此外，城市場景中的分析對象不再是空間數據本身，.三維場景數據能力：支持OSGB、3DTiles、S3M、OBJ、FBX、DAE、GLTF、GLB等常.空間大數據能力：支持地名地址標準化、空間大數據計算、動態(tài)空間仿真數據（流式數據）空間數據平臺提供多種類型空間數據的數據同步和資源管理能力，提供靈活的空間數據查詢方物流等經濟數據，可以面向城市管理者動態(tài)展現城市的運行I4.2.4行業(yè)大模型平臺行業(yè)大模型平臺專門用于構建行業(yè)專屬大模型?？梢葬槍Σ煌袠I(yè)的實際業(yè)務場景，實現專業(yè)知識的增強、場景能力的精調和人工反饋的強化?；谝殉墒煊柧毜母餍袠I(yè)知識大模型，以靈活、供開放接口供行業(yè)應用進行靈活調用，從而推動大模型在行業(yè)第一步：行業(yè)預訓練模型。該步驟需要持續(xù)積累行業(yè)文本數據和知識，并在通用基礎模型基礎第二步：行業(yè)業(yè)務微調。在沉淀高質量的行業(yè)標注數據的基礎上，對行業(yè)預訓練模型進行有監(jiān)這三個步驟可以提高行業(yè)大模型的適用性和準確性，從而模型應用和擴展插件、內容安全等基礎能力，以解決通用基礎大模型在專業(yè)領域表現不佳、無法深58生產平臺提供了從知識管理、語料生產、模型訓練、評測、部署上線、人類反饋強化學習到模型迭代優(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過程。生產平臺內置了行大幅提高了模型在各行業(yè)專業(yè)文獻、專利、標準、規(guī)范、政策、工藝、專業(yè)技術、行業(yè)業(yè)務案例等生成等基礎知識加工能力，為行業(yè)大模型訓練提3）模型評測：提供模型評測能力，為科學、客觀的評測數據質量和模型效果服務，支持評測標準管理、評測集管理和評測任務管理，涵蓋各種評估指標、量化標準、評判規(guī)則以及評測的流程和方法，實現對生產出來的行業(yè)模型能力和安全衛(wèi)士從模型訓練數據、訓練結果、線上服務等環(huán)節(jié)，全方位保證大模型生成內容的安全合II4.3構筑行業(yè)智能引擎行業(yè)智能引擎是企業(yè)業(yè)務轉型升級和創(chuàng)新發(fā)展的動力引擎，其將數據與算法深度融合，推動業(yè)務應用由“業(yè)務規(guī)則”驅動提升為“數據+業(yè)務規(guī)則”共同驅動的模式，進而提升各行業(yè)、各I4.3.1政務行業(yè)智能引擎數字政府建設是推進國家治理體系和治理能力現代化提供了重要途徑。但是長期以來政務領域面臨“互聯互通難”“數據共享難”“業(yè)務協同難”等挑戰(zhàn)。此外，政務數字化要求高、個性化強通過打造行業(yè)級的智能引擎，內化海量城市事件事項、政務辦事服務指南、營商政策原文、監(jiān)管法律法規(guī)等行業(yè)數據和知識，并提供工具平臺持續(xù)訓練、精調，在實戰(zhàn)中通過高質量業(yè)務數據持續(xù)進行模型自學習，支持理解、匹配、生成任務，不斷優(yōu)化業(yè)務效果。政務行業(yè)智能引擎通過深化一網統(tǒng)管本質上是通過打通政府各條線部門形成“一張網”，助力城市管理者能夠高效地發(fā)現事件、派發(fā)事件、協同處置事件，從而實現高效處置一件事的目標。從城市大規(guī)模事件治理的全生命周期出發(fā)，構建基于海量城市事件數據的城市事件大模型，阿里云創(chuàng)新性地提出了三級智能：智60.智能協同：借助大規(guī)模預訓練城市事件大模型，將上報的海量事件，精準地派發(fā)到處置部.智能處置：通過分析基層執(zhí)法人員在現場的違法事件描述，智能推薦相關執(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，實現了12345熱線、網格上報、110非警情等全市事件全量匯聚，實現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、服務網關等，打造一體化的辦事服務平臺，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預訓練大模型學習10萬篇政策原文，沉淀政策知識模型，進行.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，構建企業(yè).智能申報審批：基于營商知識圖譜，開展風險預警和不良信用攔截，并且實現智能免填、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、視頻等設備將動態(tài)交通數據和靜態(tài)交通數據相結合，實現交通運行的數字孿生，精細刻畫交通參與者的行駛軌跡和行為，發(fā)現交通沖突點。同時將感知、仿真與指揮聯動，通過多種實時動態(tài)交通數據對交通仿真進行實施校準，通過對于交通預案的推演和通過路側邊緣實時計算打造數智路口，形成具有路口數字孿生和信號優(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。在路口的信號機箱內部署該盒子，即可對視頻和雷達信號進行實時處理，計算車輛排隊等交通參數，預測車輛的通行時間，推算道路通行能力，結合實時路側控制系統(tǒng)和誘導系統(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，數智路口盒子之間可以互相協同，并與云控平臺進行云邊協同，助力交通管理部門解決看不見、數不清、智慧高速對區(qū)域經濟發(fā)展、社會穩(wěn)定等起到重要作用，各地市紛紛啟動建設，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數據進行融合，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，以此為基礎構建高速的數字孿生世界，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據，秒級發(fā)現交通擁堵、交通事故、惡劣天氣、攝像頭設備工作質量報警等問題，交通事件檢測準確率能達到95%，檢出率達95%。智慧高速能智能聯動各方快速處置異常事件，秒級快速接警，分鐘級內協同.多維鏈接，提供全方位交通信息服務。可以通過V2X、ETC2.0、4G、5G等網絡觸達車載終端，或者通過數字標識標牌顯示等方式，為駕駛員提供全方位的交通信息服務，包括.主動管控，優(yōu)化高速公路運行狀態(tài)。根據實時路況，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，與國內車聯網平臺、車載車機運港口是我國對外開放、發(fā)展對外型經濟的重要窗口，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)物聯網設備的全聯接，再升級，并引入智能優(yōu)化系統(tǒng)，提升港口的生.物聯網設備全聯接，構建碼頭數字孿生世界。通過對接入碼頭的各類IoT設備和千尋高精定位進行升級改造，與碼頭操作系統(tǒng)等生產作業(yè)系統(tǒng)對接，獲取與識別港區(qū)內的堆場、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)，構建碼頭的數字孿生世界，全面展示港區(qū)生產運營全貌，支平面運輸路徑規(guī)劃、作業(yè)監(jiān)控與預警、資源動態(tài)配置等，通過龍門吊、集裝箱卡車、橋吊等設備的協同作業(yè)、混編調度作業(yè)，實現碼頭的“船-橋-場-車”的全局調度優(yōu)化，提高港口的岸邊效率、平面運輸效率、堆場效率，提升設備利用率，縮短設備等待時間，實此外，智慧港口引擎將車輛協同技術與港口平面運輸的調度規(guī)劃相結合，高效支撐港區(qū)內無人安全是民航機場的生命線，但是機場以及空管工作人員不能實時掌握機場上所有飛機的位置和狀態(tài)，往往需要人工操作攝像頭來查看機坪上的飛機狀態(tài)，為機場通過打造數字化機坪，能顯著提升機場運行安全水平。通過構建機坪的三維空間模型，將機坪上部署的攝像頭、雷達等設備產生的多源數據進行融合，識別每架飛機的動線，以及滑行全軌跡追64蹤還原。將飛機在視頻中的二維位置，映射到機坪的三維空間中，從而實現“全機坪一張圖”，實數字機坪能實現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)點進行自動監(jiān)測和預警，支持進一步對放行不正常原因分析、保障節(jié)點的正常率、保障效率進行深入的數據分析，數字機坪還能夠實現機坪不安全事件的自動檢測和報警，支持10類以上風險事件智能識別，支持業(yè)務場景規(guī)則和報警閾值的算法靈活配置，實現智能報警，做到將安全事件從事后追責轉為自I4.3.3制造行業(yè)智能引擎廠房、產線、設備等種類繁多，導致數字化轉型面臨挑戰(zhàn)。此外，工業(yè)軟件繁多，互通性差，也不.通過設計智能控制融合平臺AICS，把數據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“模型驅動的模型優(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，實現魯棒模型預測控制、集成AI預測模型、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數字孿生技術在工業(yè)領域落地，阿里云研發(fā)了工業(yè)數數據。其多元模型耦合能力可融合數百類工業(yè)設備、數據及算法模型，搭配分布式計算框架同時運行數千種數據指令和模型，可實現仿真、優(yōu)化、控制一體化。用戶可以根據物理工廠的現狀，基于為了應對這一難題，我們通過構建基于IT/OT數據AIQS，涵蓋“事前”、“事中”、“事后”的端到端質量鏈路，將當前生產過程問題的被動管理模式，向實時、精準、智能化的主動質量分析與優(yōu)化方向轉變，從符合生產過程標準要求向真正提升一次產品良率轉變，將六西格瑪質量分析手段進行智能化提升并融入到日常質量I4.3.4能源電力智能引擎電網調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的知識組織和構建方法，其信息表達更接近人類認知世界的方式，能夠從語義層面表示復雜知識加工、知識計算、知識運營等工具，將分散在調度業(yè)務系統(tǒng)中的結構化數據、半結構化數據以及非結構化數據轉化為圖數據，以支撐調度知識的智能搜索電力知識圖譜引擎分為知識圖譜生產中臺、認知服務應用及服務接口三部分。知識圖譜生產中臺提供知識接入、知識建模、知識存儲、知識計算等組件，支撐將各類數據轉化成圖數據的形式并.知識接入組件提供結構化、半結構化及非結構化數據的采集、清洗、導入、轉換等功能；.知識建模組件提供包括本體設計、實體類型設計、關系類型設計、關系編輯等功能，能提關聯關系等信息的定義、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、關系抽取、事件抽取等功能，能夠根據已建立的圖.知識標引組件包括知識預覽、資源標引、資源預覽等功能，支持用戶按照不同資源類型為已構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)中多個來源數據形成的.知識存儲組件包括本體庫、語料庫、三元組存儲等功能，可根據業(yè)務應用場景分類提供對68.知識計算組件包括知識標引、復雜圖分析模塊，面向應用場景和應用建設提供知識圖譜計算能力，且支持根據不同分析需求選擇不同的算法進行分析，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、查看已經注冊的服務信息及運行狀態(tài)的功能，支持對服務進行資源分配，任務分配以及停止啟動等操作，同時可以分配組件用戶，管理用戶認知服務應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.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.拓撲分析引擎提供D2R、電氣連通分析、拓撲搜索、設備狀態(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、拓撲分析出的知.接口調用提供外部系統(tǒng)調用知識生產平臺能力及各引擎功能；.權限鑒別對調用命令的權限鑒別。新能源的發(fā)展加速電源側結構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負荷逐漸變多。以風電、光伏為主的新能源占比提升給電力系統(tǒng)在預測、整合和調度等方面帶來難題，能源需求側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、儲能與可調負荷等分布式資源進行聚合管理與優(yōu)化控制，并參與電網運行及電力市資源建模：提供對邊緣側光伏、儲能、充電樁、可調負荷等設備進行建模，包括設備機理模型效能分析：基于所聚合資源的歷史運行數據，對光伏的轉換效率、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)電情況進行預測，推斷出每個聚合資源的調節(jié)能力和交易決策：對現貨市場、輔助服務市場等電力市場價格進行預測，并基于仿真推演結果，生成I4.3.5汽車自動駕駛智能引擎數據管理平臺管理和處理上傳的各類自動駕駛數據，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).提供數據并行處理工作流，可以定義自動化數據處理工作流，內置多種數據預處理算子，.提供多種數據檢索方式，以及人工標注標簽進行樣本的打標，提供標簽檢索、以圖搜圖、萬物檢索、語義檢索等多種數據檢索方式，支持檢索結果快速時空對齊回放，支持將數據數據管理平臺在大模型基礎之上，融合了交通領域優(yōu)化的識別模型，進行混合語義檢索，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練場景中，視頻和雷達數據量大，訓練模型大，參數復雜，與一般性的機器學習和.算力層，對GPU資源進行細粒度切分、調度，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了算力的線性擴展。.存儲層，吞吐比業(yè)界20GB/s的普遍水準提升了40倍。仿真測試平臺能夠基于已經采集到的道路環(huán)境，構造、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)中進行測試，最后對測試結果進行評測和初步問題.復雜工況與事故場景庫：借助算法識別出各類事故場景、復雜工況的感知片段，應用數字.仿真調度能力：依托自動駕駛仿真云原生調度系統(tǒng)，實現對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、車云協同是服務于量產車數據上云，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鍵場景片段，把采集的數據上傳到云上。車云.在車端，能夠基于容器部署采集SDK，采集SDK對接CANBUS、雷達、視頻等數據源，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)要求的數據脫敏加密.在云端，能夠滿足在弱網環(huán)境下數據回傳的監(jiān)控以及時序一致性保障，能夠在云端更新下術與能力需求強勁，阿里云聯合生態(tài)合作伙伴積極展開探索與實II5.1浙江政務服務一網通辦I5.1.1政務服務管理業(yè)務痛點傳統(tǒng)的政務服務是將多部門業(yè)務辦事窗口集中起來，設立辦事大廳，浙江政務服務雖然已經建距離“好辦、易辦”的目標還有較大差距，浙江省政務服務同I5.1.2浙江政務服務一網通辦：從網上“可辦”到“好辦、易辦”以“智能導服、收辦分離、線上線下融合”為建設目標，依托浙江省大數據公共交換平臺和阿里云基礎設施，借助政務服務智能平臺全面推進政務服務一網通辦建設，實現無差別受理、同標準按照‘整體智治、高效協同’理念，推動政務服務事項標準化、結構化和數字化。將全省事項分階段推動全省依申請政務服務事項接入，通過平臺低代碼配置話生產能力快速完成事項服務印章、物流、支付等周邊系統(tǒng)，通過浙江政務服務網、“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服務業(yè)務場景創(chuàng)新，上線一件事一次辦主題服務、智能秒辦等多種智能化服務，提升群眾辦事體驗和獲得感I5.1.3政務一網通辦助力浙江政務服務領跑全國全省統(tǒng)一辦”的“一網通辦”浙江模式，為“跨省通辦”、“全國通辦”奠定基礎，讓企業(yè)群眾辦.實現了1891個委辦局的數據接口全網共享，用標準化的辦件協議打通全省319套部門審.通過21個數據分析監(jiān)測和分析工具有效支撐政務服務的業(yè)務運營運維，保障了浙江政務“浙里辦”實名注冊用戶數突破1億，日均活躍用戶超300萬，全省實現“一網通辦”事項3093個(占全省政務服務事項總數的85%)，推出“醫(yī)保家庭共濟”“靈活就業(yè)人員參保登記“一網通辦”浙江模式，已經連續(xù)3年在國辦電子政務辦的政務服務評估中領跑全國，成為政Ii5.2宜昌城市大腦隨著數字時代的到來，全面推進城市數字化轉型，構建與城市數字化發(fā)展相適應的現代化治理體系與治理能力，已成為推進新型智慧城市、數字中國建設的關鍵任務。2021年5月，宜昌市提出要推動實施城市大腦建設，推動城市治理體系和治理能力現代化。同年10月，阿里云承接了宜昌城市大腦數字底座的建設，充分利用現有基礎，引入先進科技技術和服務能力，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，宜昌市積極推進數字化建設，開展了以三峽云平臺為代表的數字化實踐活動。但是，在技術方面仍面臨技術架構不統(tǒng)一，多種技術路線并存，規(guī)?；瘮U展難度大，數據管理、人工智能能力不足的問題，亟需進一優(yōu)化升級。通過數字化手段提高城市現代化水平，讓宜昌市前瞻性地謀劃，在打造城市大腦數字底座的基礎上，積極架構城市運行中樞，推動城市構建標準化、可度量的城市數據模型，支撐城市一人一企一檔建設，打借助產品化的數據計算引擎，對全量數據進行治理與建模，建成高起點、可度量、標準化的城市數據底座。此外，通過多維智能數據標簽，讓更多一線的業(yè)務人員可以參與到數據探索中，全面增強打造城市信息模型CIM平臺，充分發(fā)揮城市空間數據、物聯感知數據、政務管理數據的互通全市統(tǒng)一的城市實體空間數據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于項目的“規(guī)、建、管、養(yǎng)、用、維”全生命周期的空間數據智能管理平臺，逐步實現數字城市與現實打造城市多業(yè)務、多維度的數字管理駕駛艙，基于城市信息模型平臺的空間GIS數據，結合數字孿生仿真算法，實現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)務部門快速構建不同業(yè)務通過建立一套統(tǒng)一的低代碼開發(fā)平臺，即DataV數據可視化開發(fā)工具，打通數據中臺與CIM平臺的數據接入共享能力，讓業(yè)務部門參與到各自部門業(yè)務小腦的建設中，實現讓業(yè)務人員通過可視化界面開發(fā)不同場景的業(yè)務應用，充分發(fā)揮數字依托城市大腦數字底座，打造宜昌數字孿生城市，建立集風險研判、監(jiān)測預警、事件分派、應急指揮于一體的系統(tǒng)平臺，破解“群眾滿意度低、基層一線負擔重、協同治理難度大”等城市治理建立面向城市治理的標準事項體系，明確城市治理內容。通過城市治理智能引擎輔助業(yè)務建立具有宜昌特色的城市治理標準事項庫，從城市管理、民生服務、基層管理等各個領域完成約1000智能預防：開展時空場景挖掘分析，實現事件主動感知，未訴先辦。通過多海量事件進行建模智能協同：打造智能協同平臺、構建城市事件智能派單助手，提高事件分派和處置效率。通過調度，協同市-區(qū)-街道-社區(qū)-網格多部門，支撐每年數十萬事件高效流轉，支持智慧小區(qū)、內澇治理等多個復雜場景業(yè)務快速迭代，驅動跨層級、I5.2.3城市大腦助力提升城市現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感知力、更強協同力、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、城市服務模式和城市產業(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，增強全社會協同能力，提升城市安全.助力完善民生服務體系：宜昌公共服務領域數字化服務體系，支撐實現城市綜合管理和城市公共服務的雙向促進，為居民生活提供便利.推動地方產業(yè)數字化發(fā)展：城市大腦數字底座，有利于激活城市數字創(chuàng)新活力，有助于推.建設宜網統(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中國一汽數智工廠中國第一汽車集團有限公司（以下簡稱中國一汽）是國有特大型汽車企業(yè)集團，2020年，中國一汽提出建設具有較強自適應特征的國際一流、國內領先汽車行業(yè)智能化標桿工廠，以滿足個性化、多元化的市場需求。同年，阿里云與機械工業(yè)第九設計研究院有限公司（以下簡稱機械九院）達成戰(zhàn)略合作，利用