大数据行业生态图谱

福建省生态环境大数据平台概要设计1.整体设计思想福建省生态环境大数据平台立足于福建省各种生态环境数据；通过多种渠道，采集与生态及环保有关的海量数据；采用当前最前沿的大数据技术（并行计算技术、人工智能技术）,对数据等进行挖掘建模和机器学习建模，通过数据挖掘发现隐藏于其后的规律或数据间的关系，充分挖掘这些数据的价值，从而形成能实际应用于民生的新生数据；作为专家及政府的决策依据，辅助政府精细化决策，辅助专家预测将来可能有出现的环保问题；并能解决现实中真实发生的环保问题；从而改善环境，提升居民生活环境的质量，和百姓生活的福祉.平台建成后,将形成一个完整的基于大数据的生态环境数据智能化收集、智能化核算分析、智能化发布和智能化监管体系,这一平台体系可以把福建省生态环境状况,全面、直观地展现给政府部门和社会公众。

同时环保部门可以重点关注核电站周边生态环境实况。

通过可测量、可核查的生态环境数据，为福建省的生态环境现状评估、趋势预测、潜力分析、目标制定与跟踪，提供决策服务，进而实现对生态环境重点污染源、生态环境动态变化进行有效监管，并为建设生态环境交易市场体系奠定基础。

从使用者的角度看,所有的平台数据集中到统一的逻辑平面上来；平台以省、市、县分级别多视角展示生态环境实时信息，以全息,动态的地图形式全方位地展现给使用者。

平台为各类使用者提供不同的观察视角；领导能查看实时汇总信息，核辐射区大气实况;环保工作能查看各类精细报表与指标,并能搜索工作中所需要的信息。

展现方式有：电子大屏幕播放,WEB浏览，手机APP访问等三种方式。

从数据处理的角度看，平台运行后将建成以生态环境数据为中心的开放式数据中心，广泛收集来自气象,农林，海洋，交通，能源, 车联网等第三方数据，同时也给第三方输出数据并分享成果数据；为后续深度学习积累数据样本,将来平台具备很强的自我学习能力。

2.用户使用场景环保领导大屏查看全局实时信息情况，核核辐射区大气实况，查看汇总报表，指挥环境突发事件处理。

２０１９年中国工业大数据市场研究报告CONTENTS大数据产业分析1.1 大数据产业概况•大数据产业概念•大数据技术体系•大数据产业图谱•大数据产业生态链•大数据产业链全景图1.2 大数据市场分析•大数据市场规模•大数据细分市场•大数据应用市场CONTENTS 工业大数据市场2.1 工业大数据定义2.2 工业大数据来源 2.3 工业大数据分类2.4 工业大数据系统框架2.5 工业大数据市场规模工业大数据应用CHAPTER 1第一章大数据是信息化发展的新阶段。

随着信息技术和人类生产生活交汇融合，互联网快速普及，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，对经济发展、社会治理、国家管理、人民生活都产生了重大影响。

大数据产业是对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。

大数据主要应用领域包括教育、交通、能源、大健康、金融等。

大数据技术体系纷繁复杂，但其中有诸多技术格外受到关注。

随着社交网络的流行导致大量非结构化数据出现，传统处理方法难以应对，数据处理系统和分析技术开始不断发展。

随着需求不断扩大、升级，单个企业、甚至单个行业的数据都难以满足要求，数据融合的价值更加显现，形成了数据流通技术体系这一热点。

从数据在信息系统中的生命周期看，数据分析技术生态主要有5个发展方向，包括数据采集与传输、数据存储与管理、计算处理、查询与分析、可视化展现。

数据分析技术安全多方计算和区块链是近年来常用的两种技术框架，此外还涌现出同态加密、零知识证明、群签名、环签名、差分隐私等多种数据流通的技术工具。

数据流通技术而随着摩尔定律的失效（底层硬件的变化），单机性能扩展的模式走到了尽头，而数据交易规模的急速增长（上层应用的变化）要求数据库系统具备大规模并发事务处理的能力。

事务处理技术从大数据产业细分领域来看，可以大致分为数据源、大数据硬件支撑层、大数据技术层、大数据交易（应用）层。

本产品保密并受到版权法保护2024易观分析2024年3月01电信业人工智能行业应用发展背景电信网络基础设施建设日益完备，但终端用户规模扩大、新兴业务发展对于网络性能要求明显提高来源：工信部，易观分析整理667.2841931996.310831162372544.1575590.2602.7629.515.377.1142.5231.2337.70%2%8%14%21%29%2018201920202021202220232018-2023年移动电话基站规模及变化情况（单位：万个，%）移动电话基站数4G 基站数5G 基站数5G 基站占比17441613143513751337129310841374173723723060356413.4%12.3%10.6%9.4%8.5%7.7%21.8%26.0%26.4%25.2%32.1%19.1%2018201920202021202220232018-2023年电信行业业务收入及变化情况（单位：亿元，%）语音业务收入新兴业务收入语音业务增速新兴业务增速移动互联网接入总流量20182023月户均移动互联网流量711亿GB3015亿GB4.6GB/户月16.9GB/户月蜂窝物联网终端用户数6.7亿户23.3亿户物联网用户占移动终端比重30%电信行业作为我国数字新基建重点领域，已经日益融入社会生产生活的肌理当中，是拉动数字经济增长的重要引擎。

2023年，我国宽带接入端口同比增长6.5%；5G 基站同比增长7.8%，占移动基站总数比例上升至29%。

移动互联网接入流量、物联网用户规模持续稳增，带动2023年电信业务收入同比增长6.2%，按上年价格计算的电信业务总量同比增长16.8%。

从业务结构看，电信行业传统语音业务收入下滑，但数据中心、云计算、大数据、物联网等新兴业务收入保持高速增长，2023年业务收入达到3564亿元，同比增长19.1%。

与此同时，这些新兴业务产生的数据量大幅增加，无论是传输数据规模、实时性、可靠性要求相较传统业务都明显更高，对网络性能的要求也相应提高，需要网络具备更强的处理能力、带宽、延迟控制能力、稳定性和安全性来满足业务需求。

⾏业知识图谱的构建及应⽤【说在前⾯】本⼈博客新⼿⼀枚，象⽛塔的⽼⽩，职业场的⼩⽩。

以下内容仅为个⼈见解，欢迎批评指正，不喜勿喷！[认真看图][认真看图]【补充说明】如果你对知识图谱感兴趣，欢迎先浏览我的另⼀篇随笔：⼀、知识图谱的机遇与挑战分享⼀下肖仰华教授的报告。

报告深度剖析知识图谱的发展进程，系统整理知识图谱上半场的主要成果，分析知识图谱下半场的挑战与机遇，以期为各⾏业的认知智能实践带来有益的参考。

▌知识图谱上半场1. 传统知识⼯程2. ⼤数据知识⼯程①⼤规模简单知识表⽰②知识获取③基于知识图谱的简单推理3. ⼤数据知识⼯程到底解决了哪些问题？①语⾔表达鸿沟②缺失的因果链条③碎⽚化数据的关联与融合④深化⾏业数据的理解与洞察⑤显著提升了机器的⾃然语⾔理解⽔平⑥基于知识图谱的⼤规模知识服务⑦知识图谱可视化已⼤量应⽤⑧⼤数据知识⼯程理论体系⽇趋完善▌知识图谱下半场1. 应⽤场景转变2. 新的趋势①繁杂的应⽤场景②深度的知识应⽤③密集的专家知识④有限的数据资源3. 机遇4. 应对策略知识表⽰⽅⾯：①与其他知识表⽰的协同表⽰与推理②知识图谱的多模态表⽰③知识图谱的个性化表⽰知识获取⽅⾯：①发展低成本知识获取⽅法②注重多粒度知识获取③发展⼤规模常识知识获取④复杂知识获取机制与⽅法①知识图谱应⽤透明化②基于知识图谱的可解释⼈⼯智能③发展符号知识指导下的机器学习模型▌总结⼆、⾏业知识图谱的构建与应⽤分享⼀下PlantData的⽂章：⾏业知识图谱构建与应⽤。

1. 知识图谱整体结构描述知识图谱结构拓扑图如图所⽰：企业全量数据应⽤挑战及应对策略：（1）多源异构数据难以融合使⽤知识图谱（本体）对各类数据建模，基于可动态变化的数据模型（概念-实体-属性-关系），实现统⼀建模。

（2）数据模式动态变迁困难使⽤可⽀持数据模式动态变化的知识图谱的数据存储。

（3）⾮结构化数据计算机难以理解利⽤信息抽取技术。

（4）数据使⽤专业程度过⾼（5）分散的数据难以统⼀消费利⽤在知识融合的基础上，基于语义检索、知识问答、图计算、推理、可视化等技术，提供数据检索/分析/利⽤，统⼀平台。

大数据中的图谱和知识图谱技术探究随着互联网技术的不断发展，我们所生产和获取的数据量正在不断增加，这促使我们需要进行更加深入的数据挖掘和分析。

大数据中的图谱和知识图谱技术，就是一种非常有前景的数据分析方法。

一、大数据中的图谱技术1、什么是图谱图谱，英文名称是“Graph”，它是由节点和边组成的、呈现为图形的模型。

节点代表实体，边则表示节点间关系。

2、大数据中的图谱技术应用大数据中的图谱技术应用非常广泛。

例如，一些网站利用图谱来分析用户的行为，并根据行为模式来推荐商品、服务等。

另外，一些传统行业也开始应用图谱技术，如金融、医疗和物流等。

例如，金融领域利用图谱技术来分析股票的行情，预测股价的变化趋势；医疗领域利用图谱技术来了解疾病和药品之间的关系，进而寻找更佳的治疗方法；物流领域利用图谱技术来优化配送路线、降低物流成本等。

3、大数据中的图谱技术优势大数据中的图谱技术具有如下几个方面的优势：（1）数据量大：图谱技术可以应对海量数据的分析，而传统方法则无法胜任。

（2）结构复杂：大数据中的图谱具有复杂的结构，而图谱技术可以更好地处理这些结构。

（3）关系清晰：通过图谱技术，我们可以更好地了解各数据之间的关系，从而更好地进行数据分析。

二、大数据中的知识图谱技术探究1、什么是知识图谱知识图谱，英文名称为“Knowledge Graph”，它是一种呈现为图谱的知识库。

知识图谱中包含的是人工智能所需要的所有知识，这些知识可以帮助计算机更好地理解、学习和推理。

2、大数据中的知识图谱技术应用大数据中的知识图谱技术应用相当广泛。

例如，谷歌搜索引擎就利用了知识图谱技术，以更好地为用户提供搜索结果。

此外，知识图谱技术还在医疗、金融、体育等领域有广泛应用。

3、大数据中的知识图谱技术优势大数据中的知识图谱技术具有如下几个优势：（1）更高的智能化：知识图谱技术可以让计算机不断学习领域知识，从而更好地进行推理和决策。

（2）翻译语言障碍：采用知识图谱技术，计算机可以翻译不同语言的内容，让不同语言的人们更便利地获取信息。

大数据生态系统概念组成（一）大数据生态系统的提出大树据时代已经到来，人们对于大数据对整个社会所起到的推动作用已经逐步认识到，但大数据的应用需要整个系统的运作，需要数据的获取渠道，数据的分析工具，数据分享的平台，数据分析人员等。

因此，大数据要得以应用发展，必须建立大数据生态系统。

随着大数据相关企业的迅速崛起以及社会对大数据信息的需求推动，大数据产业正在逐步形成一个完整的体系，从数据产生到数据输出的全过程，各个环节环环相扣，这一过程称之为大数据生态系统。

IBM架构师对大数据生态系统进行了简单描述，提出大数据生态系统就是数据的生命周期，即数据采集、存储、查找、分析和可视化的过程。

（二）大数据生态系统的组成结构CTOCTO发布的大数据生态图谱"将数百家大数据公司和IT企业从产品和商业模式划分为2种，从中我们可以看到大数据的生态结构，以及其中各个环节的发展状况和市场热点)从图谱上来看，大数据产业可以划分为*大类：大数据基础设施&大数据分析类&大数据应用类&大数据数据源类&跨基础设施分析&开源软。

大数据的概念目前被炒得非常火暴，但大数据应用还不甚成熟，大数据市场仍处于初级阶段，但大量的创业者已经涌入其中，不少企业经历了失败，但也有不少企业取得了可观的成果。

在竞争过程中，市场在逐步走向整合，IT巨头在现阶段已经开始了收购大战，市场在竞争中，逐步走向成熟，大数据的价值即将接受实践的检验。

（三）大数据生态系统的构建措施大数据生态系统的构建对于企业的未来发展具有决定性的作用，未来市场竞争将更趋于信息化科学化，企业决策将依靠大量的量化信息。

当然要建立大数据生态系统需要耗费企业大量的资源，由于目前技术还不是很稳定，整个社会的数据环境还不甚好，企业构建大数据生态系统存在较大的风险)但提前做好准备，为未来搭建一个坚实的基础是很有必要的。

首先，要培养企业的数据文化，建立数据思维模式，充分理解数据作为一种资源对企业的重要性。

数字健康产业图谱研究 国家三大医疗健康大数据中心及产业园开发主体：中国健康医疗大数据产业发展有限公司：中国电子信息产业集团公司、国 家开发投资公司、中国联合网络通信有限公司和中国国有企业结构调整基金股 份有限公司，共同发起设立了中国健康医疗大数据产业发展公司。

中国健康医疗大数据科技发展集团公司：由中国科学院控股有限公司、中 国银行、工商银行、中国电信、中国信达、广州城投等公司筹建。

公司将与相 关试点城市政府签约，并进驻项目建设现场。

中国健康医疗大数据股份有限公司：中国移动、浪潮集团、国信控股、国 家开发银行、工商银行、农业银行、中国银行、建设银行、交通银行等企业， 宣布共同组建中国健康医疗大数据股份有限公司。

一、医疗健康大数据增速互联网医疗 00« G ，•一 •■ar 傲” Ncusoft' ” I•:士曲卍 2BXt-::十}AK^cor ESSFl 09 ・•・・• •・ ItAA ^H WKY S CHHN v•& ______________ I ■Manx 【 —一• w b —. cSHgji ： TXX JD ” •*i MN 4UU£5<}JT?? 乂 “ ©竺！ JORU ■ — ••••■•■•• ■PtZQAAi康养运动 PKC G^S > B?«!殴内氏齐 大做雜早台 0—・z 竹-歼・*na. iHMlth - 之 MA* 口不* I 商±w ! 02R2•- I I I I I I I I ■童爾a•• Kingeo ^EUI€l_L 伽a ；•心 •- ■・£ —+ / G GVQW 5^）区 I期M 疗 xe»^e 、 Att«4> 心25M«” E8«“ KHB R ・ Tie 、F、•■ 医药及医疔瞬掖医疗健燃大？SIS ＜大蹤幺 决疗严业 人数世平台 ! huamlix I 药附fl 发 **» - z ittW wi 、hings 诃0■卫馅 IWWW ""ZZSVESS M O •— 、l来源：艾瑶硏究院巳主強匝（-）上游：数据源（数据釆集、清洗）1•院内数据在质量规模上具有竞争力、各省市TOP级的三级医疗机构多存有高质量的诊疗数据，且已具备一定规模、医院外联系统中多存有大量的就医行为数据，然而这类数据的应用将依赖政策指导，且面临隐私安全等问题。

本产品保密并受到版权法保护易观分析2023年12月医疗健康人工智能行业应用发展背景01政策为医疗健康AI发展建设支撑体系，提供发展机遇2023.3务 务 + 研 务 2022.9 2021.07 务 2021 研 2021.06 2020.08 务 2023 研 研 研 2018.04 + + 研 •近年来，多个文件将人工智能在医疗健康领域的应用写入发展规划，医疗AI迎来发展利好。

各省市顺势发布专项政策，为医疗AI的发展建设完整的支撑体系。

•从整体规划来看，医疗AI行业还将继续享受政策红利。

政策将推动成果转化，加速医疗AI应用落地，持续完善标准规范体系。

但同时，随着标准体系的建立，企业也将面临更高的技术与合规门槛。

只有把握核心技术，持续投入研发与创新，才能把握发展机遇，建立牢固的竞争壁垒。

国产化科技成果转化行业标准规范体系数据共享政策为医疗AI发展创造条件政策为医疗AI发展提供机遇表中国AI+医疗重点政策39.0 4.7 3.4 2.3 2.00.80.05.010.015.020.025.030.035.040.045.0中国美国日本韩国WIPO 欧洲专利局中国AI研究成熟，促进医疗AI技术生态不断丰富近年来，国内关于人工智能领域的研究十分密集，发文量激增。

目前，中国不论在高水平论文还是专利申请数量上都位居世界前列，视觉、语音、自然语言处理等基础智能任务工程实现水平全球领先，并且拥有一批追求算法技术极致优化的人工智能企业。

随着理论突破速度开始放缓，深度学习技术进入升级优化阶段，驱动图像分类、机器翻译等多类感知任务提升准确率，在政策的支持下，持续释放技术红利，促进医疗AI技术生态不断完善。

过去十年人工智能领域高水平论文发表量前十国家全球人工智能专利申请量TOP5单位：万篇 © 易观分析注：数据截止统计时间为2020年数据来源：·易观分析整理全球人工智能专利申请量单位：万件3.3 2.30.60.60.40.40.30.30.30.20.00.51.01.52.02.53.03.5美国中国德国英国日本加拿大法国韩国意大利澳大利亚医疗AI仍处于大量研发投入阶段，融资逐年增长提供资金支持 © 易观分析数据来源：公司财报、IT桔子·易观分析整理43.2 24.8 101.162.0137.2 241.5 46649459748701020304050607080901000501001502002503002016201720182019202020212016-2021年医疗AI领域融资数量及金额金额（亿元人民币）数量（件）尽管已经有多家医疗AI启动IPO，但是实现盈利的企业尚未出现，根据已公开的公司数据，研发费用占比高，并且仍在持续增长，可见在未来短时间内，医疗AI产品研发及优化仍是重点，资金需求缺口大。

中国数字出版产业生态图谱2015本产品保密并受到版权法保护Confidential and Protected by Copyright Laws中国数字出版产业生态图谱互联网运营方线下运营方内容提供方网络文学猫的天空之城字里行间单向街书店有声阅读第三方服务提供方版权管理智能硬件网络运营商支付手机平板电脑电子阅读器应用分发读书社区自出版社交入口有声阅读出版社图书馆/书店创意书店订货会/书展门户读书频道阅读商店众筹出版文学网站/移动阅读电信运营商阅读基地图书出版机构有声机构优质内容是数字出版和阅读平台运营的核心竞争力互联网运营方线下运营方内容提供方网络文学猫的天空之城字里行间单向街书店有声阅读第三方服务提供方版权管理智能硬件网络运营商支付手机平板电脑电子阅读器应用分发读书社区自出版社交入口有声阅读出版社图书馆/书店创意书店订货会/书展门户读书频道阅读商店众筹出版文学网站/移动阅读电信运营商阅读基地图书出版机构有声机构内容提供方网络文学图书出版机构有声机构内容提供方在产业链上游，为数字出版及阅读平台的运营提供前提保障有声阅读受众人群更广泛，未来发展前景乐观网络文学整合互联网原创作者和作品资源，为作者及出版作品最大化挖掘潜在商业价值图书出版机构从事版权服务，严格把控出版和发行质量互联网阅读运营方提供多种渠道入口供用户选择互联网运营方线下运营方内容提供方网络文学猫的天空之城字里行间单向街书店有声阅读第三方服务提供方版权管理智能硬件网络运营商支付手机平板电脑电子阅读器应用分发读书社区自出版社交入口有声阅读出版社图书馆/书店创意书店订货会/书展门户读书频道阅读商店众筹出版文学网站/移动阅读电信运营商阅读基地图书出版机构有声机构互联网运营方有声阅读读书社区自出版社交入口有声阅读门户读书频道阅读商店众筹出版文学网站/移动阅读电信运营商阅读基地互联网阅读平台：文学网站、移动阅读APP 、社区论坛、社交入口、电信运营商等渠道入口拥有强大的用户资源，提供原创文学和出版读物电子书，商业模式丰富阅读商店：电商平台销售图书对传统的全国连锁书店销售纸质图书造成冲击，还具有销售电子书的优势，可以最大程度优化用户体验众筹出版：众筹作为互联网金融工具助力出版业，吸纳用户资源的同时，也为用户打造更广的阅读空间，也是作者的一种营销手段互联网自出版平台：自出版为草根作者们提供了一种全新的登场方式，同时也面临来自知名作家在作品质量和稿酬方面的挑战数字出版时代爆发，实体渠道销售仍然坚挺，源于良好的阅读体验互联网运营方线下运营方内容提供方网络文学猫的天空之城字里行间单向街书店有声阅读第三方服务提供方版权管理智能硬件网络运营商支付手机平板电脑电子阅读器应用分发读书社区自出版社交入口有声阅读出版社图书馆/书店创意书店订货会/书展门户读书频道阅读商店众筹出版文学网站/移动阅读电信运营商阅读基地图书出版机构有声机构传统发行渠道不可替代越来越多地图书实体渠道正在迎接来自互联网渠道的冲击，出版发行机构也加大对互联网营销的重视程度和投入力度，但实体渠道可提供良好的阅读环境和阅读服务，仍满足着一批特定的阅读人群。

大数据知识图谱实战经验总结作为数据科学家，我想把行业新的知识图谱总结并分享给技术专家们，让大数据知识真正转化为互联网生产力!大数据与人工智能、云计算、物联网、区块链等技术日益融合，成为全球最热的战略性技术，给大数据从业者带来了前所未有的发展机遇，同时也对大数据工程师提出了高标准的技能要求。

大数据具有海量性、多样性、高速性和易变性等特点，映射到大数据平台建设要求，不仅要具备海量数据采集、并行存储、灵活转发、高效调用和智能分析的通用Paas服务能力，而且能快速孵化出各种新型的Saas应用的能力。

要实现这个目标，架构设计至少要满足三个总体技术要求：1.一是把分布式大数据平台的基础数据服务能力建设摆在首位。

规划出支撑PB级规模数据运营能力的云平台架构，运用经典设计原则和设计模式的架构之美，吸纳业内主流分布式技术的思想精髓，深耕主流平台服务模式到现代微架构的演变内涵;2.二是用系统架构设计和微服务建设思想武装团队，持续撰写多维度的架构蓝图，推动团队协同作战;3.三是围绕大数据全栈技术体系解决项目实战中的各类难题，制定主流技术规范和设计标准，通过平台核心组件方式快速迭代出新型业务。

从设计要求来讲，大数据平台服务的整体设计要具备全面、全局、权衡的关键技术要求，不仅能全面提炼国内外优秀架构和解决方案的精华，而且要理解分布式技术的底层设计思想;不仅能全局了解上下游技术生态和业务结合的设计过程，而且要游刃有余的处理系统功能和性能问题;不仅能权衡新技术引入和改造旧系统的成本估算，而且要推动作战团队轻松驾驭新技术。

•第一个总体技术要求：把分布式大数据平台的基础数据服务能力建设摆在首位。

规划出支撑PB级规模数据运营能力的创新云平台架构，运用经典设计原则和设计模式的架构之美，吸纳业内主流分布式技术的思想精髓，深耕主流平台服务模式到现代微架构的演变内涵。

•第二个总体技术要求：用系统架构设计和微服务建设思想武装团队，持续撰写多维度的架构蓝图，推动团队协同作战。

本产品保密并受到版权法保护2024易观分析2024年3月01汽车业人工智能行业应用发展背景智能汽车的崛起彻底颠覆了汽车行业的生态逻辑，成为未来汽车行业发展的必然方向和新的增长点⚫智能汽车通常又被称为智能网联汽车，是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术，是典型的高新技术综合体。

⚫近几年来，中国智能汽车的销量和渗透率不断攀升。

随着中国新能源汽车和智能汽车的不断崛起，汽车产业链核心价值将由整车制造向产业链两端转移，核心竞争力向核心软硬件提供商和运营服务商倾斜。

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