下载文档原格式
浙江智慧农业解决方案农业是浙江省的重要支柱产业之一。
然而，传统的农业模式在面对日益增长的人口和可用土地有限的挑战时变得不够灵活和可持续。
为了提高农业生产的效率和质量，浙江省推出了智慧农业解决方案，利用先进的技术手段来改善农业的种植、管理和销售环节。
在智慧农业解决方案中，传感器是关键的技术之一。
农民可以安装各种传感器来监测土壤湿度、温度、光照等环境指标，以便及时调整灌溉和施肥。
传感器的数据可以通过云平台进行集中管理和分析，帮助农民做出科学决策，提高农作物的产量和质量。
除了传感器，浙江智慧农业解决方案还包括了无人机、无人驾驶机械和自动灌溉系统等先进设备。
无人机可以通过空中摄影和遥感技术实现对农田的精细管理。
它可以快速扫描农田，捕捉到细微的变化，帮助农民及时发现病虫害等问题。
无人驾驶机械可以实现自动化的播种、收割和施肥，减轻农民的体力劳动，提高工作效率。
自动灌溉系统可以根据土壤湿度和气象条件自动调整灌溉量，确保农作物的水分供应。
智慧农业解决方案还涉及到大数据分析和人工智能等技术。
通过对农田各项数据进行分析，农民可以了解农作物生长的规律和健康情况，及时采取措施防治病虫害。
同时，人工智能技术可以帮助农民预测气候变化、市场需求和农产品价格，提供决策参考。
通过提供准确的市场信息，智慧农业解决方案还可以帮助农民优化销售渠道，提高农产品的附加值。
除了技术手段，智慧农业解决方案还强调农民的培训和组织建设。
浙江省设立了智慧农业示范园区和培训中心，培训农民熟练掌握使用各种智能设备和管理技巧。
同时，政府还鼓励农民组建合作社和农业合作社，实现资源共享、信息共享和风险共担。
通过组织建设，农民能够更好地利用智慧农业解决方案带来的机会，实现农业现代化和农民收入的增加。
浙江智慧农业解决方案的实施效果喜人。
通过采用智慧农业技术，农民的劳动强度和成本得到了显著降低，农田的管理效果得到了大幅提升。
农作物的产量和质量也得到了有效控制和提高。
推进浙江省一体化智能化公共数据平台建设研究发布时间：2021-07-02T09:48:58.803Z 来源：《中国教育信息化》2021年3月作者：夏文明[导读] 如今，国内政府部门公共服务质量和公众的急切需求，相比而言还需提升。
创建一体化智能公共数据平台是推进行政职能、优化服务的重要措施。
台州科技职业学院夏文明 318020摘要：如今，国内政府部门公共服务质量和公众的急切需求，相比而言还需提升。
创建一体化智能公共数据平台是推进行政职能、优化服务的重要措施。
作者基于浙江省发展适合新的服务型政府智能化协同合作需求、立足于以统一网站点、在线办公和在线服务为重点的浙江省协同一体化智能公共数据平台的建设，进而达到信息共享，解决好一些制约问题，如重复创建、数据孤岛、平台不协调以及信息可靠性等问题。
关键词：一体化；智能化；公共数据平台；建设；策略引言紧跟网络化科技的迅猛发展，大数据、人工智能等基于庞大数据信息和计算的尖端技术在工业方面迅速推广。
如今，国内的政府公共服务还具有各自为政等许多问题，这么多问题将会直接阻碍政府公共服务成效与老百姓认可度的关键原因[1]。
提高政府公共服务水平，一定要坚持把问题作为导向，浙江省建立基于大数据平台的一体化公共服务体系，达到政府公共服务优化创新。
1 浙江省建设一体化智能化数据平台现状及存在的问题 1.1 各自为政，实效性低政府公共服务平台职责不同，多年来，基于对眼前利益的考虑，每个部门常常会存在各自为政、互不干预的问题，没有积极合作的思想以及协同优化创新能力，公共服务效率性不高。
把政府网站的发展作为案例，政府网站它是政府公共服务平台的核心载体，还是老百姓反映问题的主要途径。
如今，由中央至地方，每级政府部门均创建了各自的网站，根据统计显示，截止到2020年5月，国内每个地区、每个部门建立的政府门户网站共有93000多个。
以浙江省为例，浙江省每级政府门户网站不但出现重复创建的现象，这诸多网站之间相应地造成了公共服务机构的冗余，也导致公共服务效率性差等问题。
内容目录HI全栈智能汽车解决方案，形成五大系统1. 云-智能云平台1.1. 华为自动驾驶云服务1.2. 华为车联网云服务1.3. 华为高精地图云服务2. 管-智能网联平台：5G车载模组+T-Box+以太网关3. 端侧-智能驾驶系统：芯片硬件+OS+云服务+传感器4. 端-智能座舱系统：麒麟芯片+鸿蒙OS+应用生态5. 端-智能电动系统：mPower+芯片硬件+整车控制OS+三电云服务HI全栈智能汽车解决方案，形成五大系统华为基于在ICT领域积累的芯片、操作系统、机器学习算法、云服务等基础技术，全面进军智能汽车领域。
2020年10月30日发布华为智能汽车解决方案-HI品牌。
HI全栈智能汽车解决方案包括：1）1个计算与通信与通信架构，实现：硬件可扩展，软件可持续OTA升级更新。
华为在计算与通信架构（CCA）之上提出跨域集成软件堆栈（VehicleStack），共同构建数字系统，采用微服务和微插件，并基于服务理念而构造，为车企搭建可持续的盈利模式。
2）5大智能系统：智能车云、智能网联、智能驾驶、智能座舱、智能电动。
3）以及激光雷达等全套的智能化部件。
HI技术帮助汽车产业实现技术升级，快速开发领先的智能电动汽车，为消费者带来最佳出行体验。
华为赋能汽车E/E架构升级。
随着汽车行业由软件定义功能逐步取代硬件定义，华为使能汽车有分布式电子+电气架构向计算+通信架构转变。
架构升级核心体现为：硬件、软件、通信架构升级。
1）硬件架构升级：由分布式向域控制/中央集中式发展，算力利用率更高，统一交互，实现整车功能协同。
2）软件架构升级：软件架构分层解耦，促使软件通用性，便于管理供应商。
3）通信架构升级：LIN/CAN向以太网发展，满足高速传输、低延迟等性能需求。
图24：华为使能汽车由分布式电子电气架构向计算+通信架构转变4.1. 云-智能云平台基于昇腾910AI芯片打造智能云平台。
智能车云服务包括：自动驾驶云服务（提供数据服务、训练服务、仿真服务）、车联网云服务（三电、智能驾驶、智能座舱数据采集与存储）、高精地图云服务（打造动态地图聚合平台，不自己搭建地图，而是让地图供应商在云服务上呈现）。
研制开发全栈专属云解决方案应用研究吕书林，赵军生，崔云龙，高平，任高强（中国移动通信集团设计院有限公司河南分公司，河南随着传统行业上云步伐不断加快，企业对网络安全、业务可靠的要求不断提升，专属云市场增长率逐渐提高。
全栈专属云不但具备公有云的稳定性较强、易用性较优、扩展性较好等特点，又兼备了私有云较高的安全可靠性，能够很好地满足金融、交通、医疗等重点行业应用对资源隔离、安全合规等的上云诉求。
基于此，对全栈专Research on the Application of Full-Stack Exclusive Cloud SolutionLV Shulin, ZHAO Junsheng, CUI Yunlong, GAO Ping, REN Gaoqiang(Henan Branch of China Mobile Design Institute Co., Ltd., ZhengzhouAbstract: As the pace of cloud adoption in traditional industries continues to accelerate, enterprisesfor network security and business reliability continue to increase, and the growth rate of the dedicated cloud market is gradually increasing. Full-stack dedicated cloud not only has the characteristics of strong stability, better usability,云云服务商机房公有/私有云混合IT混合云私有云公有/私有云客户自建机房传统IT图1 企业IT架构私有云是为某一个客户单独建设的，客户的计算设备、存储设备、网络设备等都部署在自建机房或托管在运营商的机房。
２０１８年１０月第５期城㊀市㊀勘㊀测ＵｒｂａｎＧｅｏｔｅｃｈｎｉｃａｌＩｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎ＆ＳｕｒｖｅｙｉｎｇＯｃｔ.２０１８Ｎｏ.５文章编号:１６７２－８２６２(２０１８)０５－２９－０３中图分类号:Ｐ２０８ １文献标识码:Ａ天地图 湖州 市县级节点数据融合探讨吴建晔∗ꎬ琚锋ꎬ尤加俊∗㊀收稿日期:２０１８ ０２ １４作者简介:吴建晔(１９６３ )ꎬ男ꎬ教授级高级工程师ꎬ注册测绘师ꎬ主要从事测绘生产管理工作ꎮ(湖州市测绘院ꎬ浙江湖州㊀３１３０００)摘㊀要:考虑到天地图市县级节点地图数据融合建设的必要性ꎬ以 天地图 湖州 节点数据融合更新为例ꎬ对湖州市县节点数据情况详细分析ꎬ介绍了市县节点数据融合更新的技术方案和技术流程ꎬ对实际工作中存在的问题进行了梳理总结ꎬ并提供相应的解决思路ꎬ可为其他市县级天地图节点建设㊁数据融合和省市县联动更新工作提供借鉴和参考ꎮ关键词:天地图ꎻ数据融合ꎻ联动更新ꎻ市县节点１㊀引㊀言天地图是由国家㊁省㊁市县三级节点构成的国家级地理信息公共服务平台ꎮ新版«测绘法»中(第四十条)明确规定了基础地理信息数据的及时采集获取㊁加工处理和更新工作应由县级以上人民政府的测绘地理信息主管部门负责ꎬ并以公共服务平台为载体ꎬ通过在线的方式向社会公众提供地理信息服务ꎬ从而实现地理信息数据的开放与共享ꎮ该规定对天地图市县级节点数据的现势性㊁权威性和丰富性以及地理信息公共服务平台的服务水平都提出了更高的要求ꎮ随着天地图平台在各行业日益广泛与深入的应用ꎬ以 超级链接 和 多服务聚合 为代表的原有服务方式已无法满足现如今跨域㊁跨层级的地理实体㊁地名地址和兴趣点(ＰＯＩ)的查询㊁专题信息服务㊁综合统计分析等不断扩展的应用需求[１]ꎮ为此ꎬ原国家测绘地理信息局于２０１３年开始启动天地图三级节点多源㊁多尺度㊁异构数据的同构试点工作ꎬ对国家㊁省㊁市各级节点进行数据整合ꎻ浙江省测绘与地理信息局则于２０１４年开展数据融合工作ꎮ 天地图 湖州 作为湖州市 数字湖州地理空间框架建设 的成果之一ꎬ于２０１２年通过验收ꎬ并正式上线运行ꎻ其后按照国家和省局要求逐步更新数据ꎬ完善功能ꎬ成为浙江省首个全面完成市㊁县级全覆盖的地级市节点ꎮ本文以 天地图 湖州 市县节点数据融合为例ꎬ对天地图数据融合的更新方案进行深入分析ꎬ并对几年来的数据融合实践进行总结ꎬ为进一步提升市县节点天地图平台的服务水平提供参考ꎮ２㊀数据融合更新方案２ １㊀市县级节点数据分析与我国基础测绘的分级管理制度保持一致ꎬ天地图按照统一的标准ꎬ由国家主节点㊁省级节点和市县级节点三个层级分级建设ꎮ不同节点数据满足公众多样的应用需求ꎬ其中国家及省级节点数据主要为宏观㊁广域和导航位置服务ꎻ市县级节点数据则可以满足定制化㊁精细化的地理信息应用[２]ꎮ天地图 湖州 数据融合的矢量数据采用已融合国家节点导航数据的 天地图 浙江 母库数据㊁湖州市三县两区(５８１８ｋｍ２)范围内的１ʒ２０００和１ʒ５００大比例尺基础地理信息数据㊁电子地图数据㊁地理实体数据㊁地名地址和ＰＯＩ数据㊁不同时相㊁不同分辨率的遥感影像数据㊁地理国情和市情普查成果等数据ꎮ市县级节点大比例尺数据中１ʒ５００ＤＬＧ主要覆盖市县的建成区范围ꎬ１ʒ２０００ＤＬＧ市县区域基本全覆盖ꎬ影像数据则主要为全域覆盖的０.２ｍ分辨率影像和覆盖部分区域的优于０.２ｍ无人机影像ꎮ对于市县高分辨率影像数据在数据融合时应进行抽稀处理ꎬ以保证影像融合成果不能优于０.５ｍꎮ２ ２㊀数据融合总体原则数据融合的思路是对同名地物综合比对分析ꎬ从多源多尺度数据中抽取内容全面㊁现势性较好㊁要素表达准确㊁采集精度高的要素进行融合更新ꎮ数据融合的最终目标是获取在现势性㊁准确性㊁丰富性等各方面综合达到最优ꎬ各比例尺充分融合的电子地图数据[３ꎬ４]ꎮ融合总体原则如下:(１)以现势性好㊁几何表达正确的数据为准ꎬ其次考虑选择精度高的要素ꎮ(２)属性填写要求正确ꎬ当不同数据源中的同名地物属性项取值不一致时ꎬ依据现势性㊁准确性等进行判别并做相应修改ꎮ(３)空间拓扑关系与逻辑一致性要求:融合后的城㊀市㊀勘㊀测２０１８年１０月成果数据须经过拓扑关系检查处理ꎬ确保各要素空间拓扑关系正确ꎻ且各类信息逻辑须一致ꎬ居民地㊁道路交通㊁水系㊁绿地等不存在不合理压盖ꎮ(４)内容丰富性原则:融合处理时要素的增补应综合利用多源信息ꎬ且尽可能完整保留增补数据中的原有信息ꎮ２ ３㊀数据融合更新技术流程数据融合更新主要涉及多源和多尺度数据综合处理ꎬ融合处理过程遵循电子地图要素集的生产模式ꎮ融合更新的主要流程包括:首先从省㊁市㊁县数据源中抽取融合所需的目标图层ꎻ然后对提取的图层要素进行要素编码一致性处理ꎬ 天地图 湖州 要素代码遵从浙江省地方标准ꎬ即«基础地理信息要素分类与图形表达代码»ꎻ再基于上述数据融合的总体原则对图层进行分类融合更新ꎬ最终形成一套完整的融合成果ꎬ具体技术流程如图１所示ꎮ融合成果经 两级检查㊁一级验收 ꎬ并进行变形脱密技术处理后ꎬ方可按照模板配图可视化㊁切片㊁发布服务和正式上线运行ꎮ图１㊀数据融合更新流程图３㊀融合成果检查及服务更新发布３ １㊀成果检查在数据融合过程中ꎬ作业人员需不断在地图不同显示级别间切换调整ꎬ使融合后的要素分级显示美观ꎬ平滑自然过渡ꎬ内容逐级增加ꎮ按照 两级检查㊁一级验收 规定ꎬ对融合成果进行严格的质量检查ꎬ灵活运用程序自动检查㊁人工检查㊁数据比对检查等多种检查方法对矢量和影像数据进行检查[５]ꎮ数据融合更新成果检查常见问题总结如下:(１)要素属性错误数据融合成果将采用统一配图模板ꎬ完成省市县不同级别的数据配图㊁切片和在线服务发布ꎮ基于配图模板的地图可视化需读取要素的属性内容ꎬ因此各图层的属性结构和各要素的属性值填写都必须正确ꎮ严禁直接使用市县节点数据替换省级节点数据ꎮ(２)注记重复及压盖地名地址和ＰＯＩ数据融合时ꎬ首先要与省级节点地名地址与ＰＯＩ数据进行去重处理ꎬ再依据市县节点数据进行增补[６]ꎮ原则上以省级节点数据为本底ꎬ充分结合市县地名地址㊁ＰＯＩ数据㊁基础地理信息数据和地理国情㊁市情数据进行增补与更新ꎬ尤其是乡镇政府驻地㊁行政村名㊁社区居委会等行政地名以及地名注记中的生僻字处理ꎮ此外ꎬ还要处理好地名地址和ＰＯＩ同居民地㊁水系㊁道路等相关要素间的空间关系ꎮ通常在省级节点显示正常的ＰＯＩ在市县级节点大比例尺地图上常常会出现位置偏移ꎬ特别是与房屋面㊁道路数据的不合理压盖ꎬ因此需作业人员仔细判读修改ꎬ以保证ＰＯＩ与道路等数据相对关系的准确ꎬ杜绝ＰＯＩ落水㊁注记的疏密随地图级别变化显示突兀㊁注记符号相互压盖等不合理情况ꎮ(３)道路显示错误市县级道路数据融合时ꎬ应以省级节点导航路网数据为基础ꎬ依据数据现势性㊁精度㊁空间关系合理性等ꎬ融合处理市县最新变化的高速公路㊁国道㊁省道㊁县道㊁乡道㊁机耕路㊁乡村路等路网数据ꎮ道路融合时尤其需要注意保持省级节点导航路网模型ꎬ基于高分影像对路网的几何形状与空间位置进行编辑时不应破坏路网连通性[７ꎬ８]ꎮ新融合的道路边线㊁道路中线空间位置与属性信息表达要与道路实体一致ꎬ道路变化时ꎬ其空间和属性信息要做相应的修改ꎮ应确保融合后的路网数据空间拓扑关系正确ꎮ为优化不同级别道路网络配图后的显示效果ꎬ保证同一级别道路与高级别道路的连通性和闭合性ꎬ应根据周边路网显示情况调整道路显示类别ꎬ在不影响周边道路连通性时ꎬ适当升降显示级别ꎬ保证视图内整个路网的连通ꎬ避免出现孤立道路ꎮ０３第５期吴建晔等 天地图 湖州 市县级节点数据融合探讨此外ꎬ融合方案约定匝道的显示类别应和与其相连的低等级道路保持一致ꎬ如当匝道连接省道与城市主干道路时ꎬ匝道的道路显示类别应该与主干道保持一致ꎮ３ ２㊀服务更新发布数据融和成果经检查无误并作脱密㊁变形处理后ꎬ即可切片ꎬ发布服务ꎮ 天地图 湖州 数据融合更新后的数据要素内容更加丰富㊁现势性更好㊁精度更高ꎮ数据融合前与更新后的对比效果如图２所示ꎮ图２㊀数据融合前后对比图(１８级)４㊀存在问题及对策分析天地图 湖州 自完成市㊁县级全覆盖以来ꎬ地图质量和对外服务能力大幅提高ꎬ已成为湖州市权威性的地理信息公众服务平台ꎮ但在日常平台运维及应用推广过程中还是存在一些问题ꎬ主要表现在以下两个方面:４ １㊀实时更新困难天地图 湖州 数据融合更新除按年度大面积更新外ꎬ迫切需要准实时㊁小范围的局部按需更新及服务发布ꎬ否则会给有关部门的应用带来影响ꎬ也会给天地图的推广带来困难ꎮ但是目前融合成果在正式更新上线前ꎬ需要经过省级部门质检㊁数据脱密㊁变形等相关技术处理ꎬ更新周期太长ꎬ实时更新很难保证ꎬ而且很难做到与国家级和省级节点的联动更新ꎮ因此迫切需要建立新型的㊁高效的省市县一体化的数据联动更新机制ꎬ真正实现天地图数据的实时更新ꎮ４ ２㊀县级节点服务保障能力欠缺目前 天地图 湖州 县级节点按照建设要求均设有各自的服务器ꎬ但县级节点存在运维技术人员缺乏㊁技术力量薄弱等问题ꎬ以至于县级节点服务的稳定性㊁数据融合质量㊁部门应用推广㊁技术支撑等均无法得到保障ꎮ因此ꎬ县级节点网站及服务全部托管到市级节点是一个不错的选择ꎬ同时县级节点节约的建设经费可以支撑市级节点做大做强ꎬ更好地为政府部门㊁企事业单位和人民群众提供商业地图网站无法满足的地理信息服务ꎮ５㊀结㊀语天地图 湖州 数据融合更新工作解决了湖州市域范围内省市县数据源不同㊁现势性和可视化表达不一致等诸多问题ꎮ通过融合更新工作的开展进一步丰富了数据内容ꎬ提高了数据现势性ꎬ实现省市县数据资源优势互补ꎬ极大提高 天地图 湖州 的服务水平ꎮ本文详细阐述了天地图市县级数据融合更新的方案和技术流程ꎬ并对存在的问题进行了梳理ꎬ可为其他市县天地图公共服务平台建设提供参考ꎮ参考文献[１]㊀龚志鹏.天地图 镇江数据融合方案研究[Ｊ].现代测绘ꎬ２０１７ꎬ４０(９):４０~４２.[２]㊀季芳ꎬ徐云霞.天地图省㊁市㊁县分级节点电子地图数据融合的分析与实现 以浙江省嘉兴市为例[Ｊ].测绘与空间地理信息ꎬ２０１７ꎬ４０(１):１７６~１７８.[３]㊀翟梦.天地图 福建数据融合技术与方法[Ｊ].测绘与空间地理信息ꎬ２０１５ꎬ３８(１０):１８４~１８６.[４]㊀付治河ꎬ李小勇ꎬ刘敏等.省市级天地图数据融合关键技术探讨[Ｊ].地理空间信息ꎬ２０１５(１):４５~４７.[５]㊀陆明华. 天地图 上海 与主节点数据融合方案研究[Ｊ].测绘与空间地理信息ꎬ２０１６ꎬ３９(７):１６０~１６３.[６]㊀刘月.天地图 辽宁数据融合技术方法的探讨[Ｊ].测绘与空间地理信息ꎬ２０１６ꎬ３９(７):１７６~１７８.[７]㊀杨燕.基于天地图 新疆自治区节点矢量数据与国家主节点矢量数据融合技术方法探讨[Ｊ].测绘与空间地理信息ꎬ２０１７ꎬ４０(８):１２６~１２８.[８]㊀朱靖ꎬ栾学晨.面向导航电子地图制作的多源地理空间数据融合技术[Ｊ].地理空间信息ꎬ２０１４ꎬ１２(８):１４７~１４９.ＤｉｓｃｕｓｓｉｏｎｏｎＣｉｔｉｅｓａｎｄＣｏｕｎｔｉｅｓＮｏｄｅｓＤａｔａＦｕｓｉｏｎＳｏｌｕｔｉｏｎｏｆＷｏｒｌｄＭａｐＨｕｚｈｏｕＷｕＪｉａｎｙｅꎬＪｕＦｅｎｇꎬＹｏｕＪｉａｊｕｎ(ＨｕｚｈｏｕＭｕｎｉｃｉｐａｌＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＳｕｒｖｅｙｉｎｇａｎｄＭａｐｐｉｎｇꎬＨｕｚｈｏｕ３１３０００ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:ＩｎｖｉｅｗｏｆｔｈｅｎｅｃｅｓｓｉｔｙｏｆｔｈｅｄａｔａｆｕｓｉｏｎｆｏｒＷｏｒｌｄＭａｐｎｏｄｅｓꎬｔｈｅｅｘａｍｐｌｅｏｆｔｈｅｄａｔａｆｕｓｉｏｎｆｏｒＨｕｚｈｏｕｉｓｐｒｏｖｉｄｅｄ.Ｔｈｉｓｐａｐｅｒａｎａｌｙｚｅｓｔｈｅｄａｔａｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｂｏｕｔｍｕｌｔｉ－ｓｏｕｒｃｅｄａｔａｏｆｃｉｔｉｅｓａｎｄｃｏｕｎｔｉｅｓꎬｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｔｈｅｔｅｃｈ￣ｎｉｃａｌｓｏｌｕｔｉｏｎａｎｄｆｌｏｗｏｆｄａｔａｆｕｓｉｏｎꎬａｎｄｓｕｍｍａｒｉｚｅｓｔｈｅｃｏｍｍｏｎｐｒｏｂｌｅｍｓｉｎｐｒａｃｔｉｃｅ.ＴｈｅｃａｓｅｏｆＨｕｚｈｏｕｃｏｕｌｄｐｒｏ￣ｖｉｄｅａｒｅｆｅｒｅｎｃｅｆｏｒｏｔｈｅｒｃｉｔｉｅｓａｎｄｃｏｕｎｔｉｅｓｎｏｄｅｓｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎａｎｄｄａｔａｆｕｓｉｏｎｏｒｌｉｎｋａｇｅｕｐｄａｔｅ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｍａｐｗｏｒｌｄꎻｄａｔａｆｕｓｉｏｎꎻｌｉｎｋａｇｅｕｐｄａｔｅꎻｃｉｔｉｅｓａｎｄｃｏｕｎｔｉｅｓｎｏｄｅｓ１３。
联想戴炜：新IT构建数字底座全栈全周期服务推动行业转型升级11月9日，以“智能为变革赋能”为主题的2022联想创新科技大会在线上开启。
联想集团副总裁、中国区方案服务业务群总经理戴炜发表《新引擎，驱动变革转型新征程》主题演讲，宣布联想将继续依托基于“端-边-云-网-智”技术架构的“新IT”，以全栈全周期的陪伴式服务赋能新时期智能化转型，推动实现“数智融合”。
当前，新IT驱动的智能化转型进入新阶段，戴炜表示：“科技正不断释放智能化生产力，创想正激发无限可能，我们将用全栈产品、服务和解决方案，为企业智能化转型保驾护航，与千行百业共同踏上变革转型的新征程。
”联想方案服务正在以“新IT”内生外化实践加速智能化重构，面对政府、教育、电信、金融、医疗、制造等多行业客户智能化转型的需要，以包括软硬服一体化十个部分的数字底座和通用业务中台向行业客户提供规模化解决方案及服务，加速产业智能升级，推动中国经济高质量发展。
【联想集团副总裁、中国区方案服务业务群总经理戴炜】打造智能化转型联想范式，创建转型快速高效新捷径当前，数字经济成为驱动中国创新发展的新引擎，“二十大报告”、“十四五规划”和“2035远景目标”都涉及智能化转型的政策导向，对智能转型寄予厚望。
但经历了二十多年的摸索前行，智能化转型依然停留在线性局部的智能化，尚未释放其应有的价值与能量。
麦肯锡研究表明，即使是精通数字技术的行业，如高科技、媒体和电信的数字化转型成功率也不超过26%。
智能化转型正由片段化、局部化进入到由“端-边-云-网-智”的“新IT”技术架构所支撑的整体智能化新阶段。
作为行业内少有的覆盖“端-边-云-网-智”全要素的“新IT”服务厂商，联想走完信息化到智能化的全程，在自身智能化升级的过程中积累了强大的数字底座和新技术快速应用的能力，这些快速、高效的交付平台和解决方案，创建了快速高效的新捷径，让企业将更多精力回归到业务本身，为各行各业智能化的不同阶段注入全新活力与动能。
云集信息智慧政务提纲省政务云1、国家信息中心政务云大数据平台•打造国内首个国家级政务云平台。
•虚拟数据中心，统一IT管理，资源利用率从不足20%提高到70%。
•引领中国电子政务云计算标准。
2、江苏省大数据管理中心•华为技术集成解决方案，云+大数据+共享交换+数据治理+城市运营中心•当前已完成与国家平台对接3、“云上扬州”政务大数据中心•华为中标云平台这一核心部分；•支撑各区县及委办局业务上云；4、各区县政务云•可与市级政务云进行两级云联动；•真正的多级云对接；“云上扬州”项目云平台部分架构01•172颗CPU计算能力；•12800GB内存；•纳管600余台Vmware虚拟机。
OpenStack云平台02存储资源池03业务区划分•FusionStorage组成ServerSAN；•分布式存储裸容量640TB；•集中式存储构建容灾•互联网区66CPU；•公共服务区66CPU；•容灾业务区40CPU。
提纲政务云解决方案-五横三纵政务云体系架构政务云解决方案-构建满足等保2.0的云安全体系企业数字化转型IT 基础架构数据域应用域政企数据中心IT 基础设施全栈能力地图华为政务全栈云，重新定义私有云华为全栈云三个能力●华为FusionCloud作为业界领先的全栈云解决方案，从自研芯片设计到硬件优化构筑高性能基础设施，如Atlas服务器、Dorado全闪存存储、Kunlun小型机、ARM服务器等，资源池性能优于通用硬件构筑的资源池；●基于开放统一的云服务框架，提供面向一云（云基础设施）、一湖（数据湖）、一平台（应用平台）的9类40+云服务，适配各行业业务云化场景；●同时支持与华为云、AWS等公有云平台混合，实现业务无缝的跨云部署与迁移，支持华为两级云管理，为客户的业务长期向混合云演进提供支撑。
18国家级政务云230+市县级政务云260+ 政务云案例•国家信息中心•海关总局•全国政协委员会•财政部•外交部•国家气象局•国家地震局•国家发改委•国土资源部地质调查局•国务院•新华社•农业部•文化部•教育部•水利资源部•最高人民法院•国税局中国社科院16省级/直辖市政务云•北京•上海•江西•天津•山东•甘肃•西藏•新疆•河北•浙江•福建•河南青海贵州海南•广州•深圳•西安•哈尔滨南昌南宁贵阳•嘉兴•徐州•宁波•苏州•珠海•泉州•克拉玛依•…大数据领域◆OpenStack 白金会员，亚洲第一厂商◆社区的整体贡献国内第一◆承建了全国51%+的政务云。
按技术解码百度智能云“云智一体的AI开发全栈模式”云计算在与人工智能技术的融合发展中，也在打破企业开发的边界。
3月27日，百度智能云“2021云智技术论坛”首场活动在京举办，百度智能云重磅发布“云智一体的AI开发全栈模式”，基于独有的AI原生云架构，通过软硬一体高性能AI开发基础设施为企业提供AI 开发全栈解决方案，并与到场的各个领域企业嘉宾分享了AI中台的特性和实践等等。
作为国内AI公有云服务市场第一的百度智能云正以“云智一体”独家优势持续领跑市场。
百度智能云是百度AI技术落地的承载者和输出者，已展现出“云智一体”这一独特竞争优势。
“智”指百度大脑，作为智能云的核心基础，经过十余年积累，百度大脑已经发展成核心技术领先的软硬一体AI大生产平台，为各行各业赋能的AI新型基础设施。
为了满足产业智能化应用的规模化生产，百度智能云在行业率先提出了AI 原生的云计算架构，打造业界最适合跑AI的云，结合上层灵活易用、满足各类开发者应用需求的AI开发平台，助力企业提升AI开发效率，提速智能化进程。
软硬一体高性价比的AI开发基础设施打造业界最适合跑AI 的云当下，智能家居、智能金融、自动驾驶、智慧医疗、智能零售、智能制造等领域的行业应用正全面进入AI原生阶段。
为了更好地适应已经来到的AI原生新阶段，百度智能云构建全栈的AI原生云架构，面向AI应用场景进行深度的软硬一体协同优化，构建业界最适合跑AI的云，在AI基础设施层面能够为企业提供高性能的AI算力，更简单、易用、高效的开发过程，更流畅的端到端应用开发全流程体验。
百度智能云主要通过AI计算、AI存储、AI容器三层构建AI 开发基础设施。
具体来看：AI计算层：基于百度“太行”弹性裸金属产品为客户提供高性能，多规格高性价比的算力服务。
这里分为如下几个维度分别介绍：-芯片层面，拥有丰富的AI芯片类型，包括百度自研的昆仑芯片以及行业多规格的商业GPU和FPGA芯片，以满足不同场景的AI 算力需求。
正文目录科大讯飞：稳步推进AI 战略2.0，智慧教育成第一大业务讯飞智慧教育：覆盖教、学、考、管四大主场景教（智课）：精确教学学（智学）：自主学习考（智考）：智慧考试管（智校）：高效管理平台：区域教育云平台科大讯飞：稳步推进 AI 战略 2.0，智慧教育成第一大业务科大讯飞的发展可分为三个阶段：1）2010-2014 年为 AI 技术的突破阶段，主要特点是持续投入进行 AI 技术的突破，逐步从感知智能向认知智能发展，保持公司在 AI 技术领域的领先性；2）2015-2018 年为 AI 战略 1.0 阶段：应用探索期。
公司确定了核心技术领先、收入增加、用户增加的战略目标，该阶段公司在 AI 的应用场景落地上进行了大量探索和投入，财务数据上呈现“增收不增利”的特点；3）2019 年以来为 AI 战略 2.0 阶段：红利兑现期。
除了继续保持原有的技术领先、收入毛利增长、用户数增长三大目标外，新增了人均效益提升的目标。
2019 年，公司将原有的 170 多个产品方向聚焦到 20 多个，并进一步明确了重点投入的 8 条核心产品线，包括教育领域的 3 条产品线（区域级因材施教解决方案、个性化学习手册、讯飞学习机）、消费领域 2 条产品线（AI+办公系列、其他智能硬件）、开放平台、智慧医疗（智医助理）、智慧城市及政 法业务。
业务聚焦带来了费用投入的下降，公司利润端开始逐渐释放。
在人均效益方面， 2019 年公司缩减非核心产品线的技术人员，员工人数同比下降 5.8%，人均毛利提升 24.3% 至 42 万元/人，人均效益显著提升。
根据应用赛道的不同，科大讯飞主要业务架构可以分为四大事业群（BG ）+三大事业部（BU ）。
公司四大事业群分别为：智慧城市事业群、消费者事业群、教育事业群和政法事业群；三大事业部分别为：智慧医疗、智能汽车和智能服务。
图表1： 科大讯飞持续推进“平台+赛道”的人工智能战略2020H1 智慧教育业务成营收占比第一大的业务。
Enterprise Development专业品质权威Analysis Report企业发展分析报告上海云全栈智能科技有限公司免责声明:本报告通过对该企业公开数据进行分析生成，并不完全代表我方对该企业的意见，如有错误请及时联系;本报告出于对企业发展研究目的产生，仅供参考，在任何情况下，使用本报告所引起的一切后果，我方不承担任何责任:本报告不得用于一切商业用途，如需引用或合作，请与我方联系:上海云全栈智能科技有限公司1企业发展分析结果1.1 企业发展指数得分企业发展指数得分上海云全栈智能科技有限公司综合得分说明：企业发展指数根据企业规模、企业创新、企业风险、企业活力四个维度对企业发展情况进行评价。
该企业的综合评价得分需要您得到该公司授权后，我们将协助您分析给出。
1.2 企业画像类别内容行业专业技术服务业-工业与专业设计及其他专业技术服务资质空产品服务事智能科技、网络技术、物理网设备、计算机1.3 发展历程2工商2.1工商信息2.2工商变更2.3股东结构2.4主要人员2.5分支机构2.6对外投资2.7企业年报2.8股权出质2.9动产抵押2.10司法协助2.11清算2.12注销3投融资3.1融资历史3.2投资事件3.3核心团队3.4企业业务4企业信用4.1企业信用4.2行政许可-工商局4.3行政处罚-信用中国4.4行政处罚-工商局4.5税务评级4.6税务处罚4.7经营异常4.8经营异常-工商局4.9采购不良行为4.10产品抽查4.11产品抽查-工商局4.12欠税公告4.13环保处罚4.14被执行人5司法文书5.1法律诉讼（当事人）5.2法律诉讼（相关人）5.3开庭公告5.4被执行人5.5法院公告5.6破产暂无破产数据6企业资质6.1资质许可6.2人员资质6.3产品许可6.4特殊许可7知识产权7.1商标信息最多显示100条记录，如需更多信息请到企业大数据平台查询7.2专利7.3软件著作权7.4作品著作权7.5网站备案7.6应用APP7.7微信公众号8招标中标8.1政府招标8.2政府中标8.3央企招标8.4央企中标9标准9.1国家标准9.2行业标准9.3团体标准9.4地方标准10成果奖励10.1国家奖励10.2省部奖励10.3社会奖励10.4科技成果11 土地11.1大块土地出让11.2出让公告11.3土地抵押11.4地块公示11.5大企业购地11.6土地出租11.7土地结果11.8土地转让12基金12.1国家自然基金12.2国家自然基金成果12.3国家社科基金13招聘13.1招聘信息感谢阅读:感谢您耐心地阅读这份企业调查分析报告。
