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      國家數據局首批20個(gè)“數據要素×”典型案例一覽:涵蓋十二個(gè)行業(yè),公共數據仍是主流
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      5月24日,國家數據局會(huì )同生態(tài)環(huán)境部、交通運輸部、國家金融監管總局、中國科學(xué)院、中國氣象局、國家文物局、國家中醫藥局等部門(mén)在第七屆數字中國峰會(huì )主論壇上發(fā)布首批20個(gè)“數據要素×”典型案例。

      首批發(fā)布的20個(gè)“數據要素×”典型案例,是從各地上報至國家數據局的800余個(gè)案例中選出,在行業(yè)領(lǐng)域方面涵蓋了工業(yè)制造、現代農業(yè)、商貿流通、交通運輸、金融服務(wù)、科技創(chuàng )新、文化旅游、醫療健康、應急管理、氣象服務(wù)、城市治理、綠色低碳等12個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域,公共數據在各地案例中仍然占據了主導地位。

       

       

      地域方面覆蓋了北京、上海、浙江、江蘇、四川、安徽、湖南、湖北、廣東、福建、山東、新疆等12個(gè)省份,除了東部發(fā)達省份,西部和中部省份也有不少。

      企業(yè)規模和類(lèi)型方面包括中央企業(yè)、地方國有企業(yè)和民營(yíng)企業(yè),展示了有關(guān)單位促進(jìn)數據要素開(kāi)發(fā)利用的典型經(jīng)驗做法,彰顯了數據要素推動(dòng)經(jīng)濟社會(huì )發(fā)展的乘數效應。

       

      首批20個(gè)“數據要素×”案例

       

       

       

      一、工業(yè)制造領(lǐng)域

      案例一:國家能源投資集團有限公司匯聚了鐵路運輸裝備、港口裝備、船舶裝備等 22 類(lèi)、9 類(lèi)、6 類(lèi)的運行、故障與維修等超 30 億條數據,破除了裝備制造商間的數據阻礙,構建起智能模型,形成將近 600 類(lèi)裝備設計和研發(fā)數據集,搭建起數據資產(chǎn)交易平臺,摸索出數據資產(chǎn)定價(jià)模型,吸引 275 個(gè)運輸裝備制造企業(yè)展開(kāi)數據資產(chǎn)交易,有力推動(dòng)了近 100 家運輸裝備產(chǎn)品的設計與功能優(yōu)化。

       

      案例二:四川長(cháng)虹電子控股集團有限公司構建工業(yè)數據空間,打通測試、生產(chǎn)、庫存、應付賬款、供應商資信等數據,促使產(chǎn)業(yè)鏈上下游強化信息共享,向代工品牌商安全共享超過(guò) 135 萬(wàn)臺電視生產(chǎn)質(zhì)量數據,賦能產(chǎn)值超 90 億元。依靠供應鏈數據,為產(chǎn)業(yè)鏈上下游中小微企業(yè)提供融資,授信服務(wù)涵蓋 64 家大型企業(yè)和 1650 家中小企業(yè),融資額超 40 億元。

       

       

      二、現代農業(yè)領(lǐng)域

      案例三:江蘇省互聯(lián)網(wǎng)農業(yè)發(fā)展中心融合農情、植保、氣象、基礎空間等數據,提供歷史病害、監測分析、預警發(fā)布等服務(wù),累計監測小麥和水稻種植面積超 2 億畝,近三年年均挽回稻麥損失 200 萬(wàn)噸,年均挽回直接經(jīng)濟損失 49.8 億元。

       

       

      三、商貿流通領(lǐng)域:

      案例四:浙江中國小商品城集團股份有限公司通過(guò)公共數據授權運營(yíng),融合小商品城企業(yè)數據,推出企業(yè)信用、供應鏈金融等數據產(chǎn)品服務(wù),提升了貿易效率,降低了交易風(fēng)險,2023 年,全年累計授信總額 90.57 億元,放款額 35.58 億元,為 3.3 萬(wàn)余戶(hù)小微企業(yè)提供融資支持。

       

      案例五:上海鋼聯(lián)電子商務(wù)股份有限公司通過(guò)匯聚大宗商品生產(chǎn)、供應、銷(xiāo)售、價(jià)格等數據,并融合外部企業(yè)提供的遙感衛星數據,開(kāi)發(fā)了商品價(jià)格指數等多個(gè)系列數據產(chǎn)品,累計形成了 900 多個(gè)大宗商品 10 萬(wàn)多條日度價(jià)格數據,服務(wù) 30 多萬(wàn)個(gè)付費用戶(hù),以及 300 多萬(wàn)個(gè)免費用戶(hù),為國內外現貨和衍生品市場(chǎng)提供結算基準和定價(jià)參考。

       

       

      四、交通運輸領(lǐng)域:

      案例六:浙江四港聯(lián)動(dòng)發(fā)展有限公司打造智慧物流云平臺,先后整合打通政務(wù)、班輪、碼頭、貨代等 100 多個(gè)系統,匯集海運、空運、陸運、口岸各類(lèi)物流數據超 1.1 萬(wàn)項,對接各類(lèi)物流數據超 1000 萬(wàn)條,運用物流運單 AI 智能識別、智能沙箱等技術(shù),實(shí)現運輸軌跡、班輪船期、運輸價(jià)格、海關(guān)報關(guān)、航班信息等的一站式查詢(xún),提升多式聯(lián)運承載能力和銜接水平。

       

       

      五、金融服務(wù)領(lǐng)域:

      案例七:浙江網(wǎng)商銀行股份有限公司、螞蟻科技集團股份有限公司融合農田遙感、農業(yè)生產(chǎn)、農戶(hù)授權數據,優(yōu)化授信評估模型,2023 年以來(lái),累計為 260 萬(wàn)農戶(hù)提供授信 638.8 億元,其中 53 萬(wàn)農戶(hù)首次獲得銀行貸款。

       

       

      六、科技創(chuàng )新領(lǐng)域:

      案例八:國家空間科學(xué)數據中心、國家高能物理科學(xué)數據中心、國家天文科學(xué)數據中心加強空間與天文領(lǐng)域科學(xué)數據全生命周期治理與融合開(kāi)發(fā),打造超 50PB 規模的高質(zhì)量科學(xué)數據資源,提供面向超高能宇宙線(xiàn)起源、多波段時(shí)域天文等典型科學(xué)場(chǎng)景的數據分析應用服務(wù),助力取得十余項國際領(lǐng)先的重大科學(xué)發(fā)現,加速科學(xué)研究范式變革。

      案例九:合肥機數量子科技公司融合 9000 萬(wàn)化合物、1100 萬(wàn)化學(xué)反應路徑的龐大材料數據,打造材料研發(fā)新模式,將數千次實(shí)驗優(yōu)化過(guò)程縮短至 300 次以下,開(kāi)發(fā)效率提升超百倍,大幅提升新材料研發(fā)效率。

       

       

      七、文化旅游領(lǐng)域:

      案例十:湖南省博物院融合 103 萬(wàn)條文物、11 萬(wàn)張圖片、2000 余個(gè)三維模型等數據,推動(dòng)文物數據跨領(lǐng)域融合創(chuàng )新,先后推出云展覽、動(dòng)畫(huà)視頻、沉浸式體驗等 200 余項數字化項目;舉辦 2 個(gè)大型線(xiàn)下數字展覽,吸引 60 余萬(wàn)觀(guān)眾,實(shí)現 2300 萬(wàn)元票房收入。

      案例十一:武漢理工數字傳播工程有限公司整合多渠道圖書(shū)出版標簽、發(fā)行渠道、讀者評價(jià)等數據,助力出版單位更好把握市場(chǎng)趨勢和用戶(hù)需求,已為 300 多家出版單位提供了 1300 多款應用與產(chǎn)品,助力文化市場(chǎng)繁榮。

       

       

      八、醫療健康領(lǐng)域:

      案例十二:訊飛醫療科技股份有限公司融合疾病、檢驗、藥物等數據,訓練智慧 AI 模型,應用于全國 506 個(gè)縣區的近 5.3 萬(wàn)個(gè)基層醫療機構,服務(wù) 6 萬(wàn)余名基層醫生,累計提供 7.7 億次輔助診療,大幅提升基層醫療服務(wù)能力。

      案例十三:北京市計算中心有限公司通過(guò)多渠道、合規收集海量藥物的研發(fā)關(guān)鍵數據,建立專(zhuān)業(yè)化新藥研發(fā)數據集,進(jìn)行智能化分析和數據挖掘,有效降低新藥研發(fā)周期,輔助新藥研發(fā)項目 100 余項,人工智能預測靶點(diǎn)超 1 萬(wàn)余個(gè),為我國創(chuàng )新藥研發(fā)探索新路徑。

       

       

      九、應急管理領(lǐng)域:

      案例十四:廣東省應急管理廳整合 1171 類(lèi)氣象、水利、林業(yè)等跨部門(mén)監測數據和?;?、礦山等企業(yè)感知數據,構建大數據智慧分析模型,提高了應急管理部門(mén)預測預警、協(xié)同處置、輔助決策等能力。2023 年,有效應對了 30 輪強降雨和 6 次臺風(fēng),未發(fā)生重大安全事件,顯著(zhù)提升應急實(shí)戰能力。

      案例十五:福建省電子政務(wù)建設運營(yíng)有限公司融合 59.8 億條氣象預報、應急物資、救援隊伍等應急數據及 2.41 億條危險化學(xué)品、工貿、礦山等企業(yè)數據,實(shí)現安全隱患智能預警和快速響應,2023 年以來(lái),全省處置各類(lèi)安全事故 550 余起,有效提升安全生產(chǎn)監管水平。

       

       

      十、氣象服務(wù)領(lǐng)域:

      案例十六:四川省國土空間生態(tài)修復與地質(zhì)災害防治研究院與四川省氣象臺共同搭建平臺,達成地質(zhì)、氣象等數據的協(xié)同效果,極大增強了風(fēng)險預警的實(shí)時(shí)性、精準度與實(shí)用性。自 2022 年起,有力地支撐了全省范圍內發(fā)布地質(zhì)災害氣象風(fēng)險預警達 5839 次,實(shí)現成功避險 123 起。

      案例十七:臺州市氣象局嘗試“買(mǎi)保險送氣象服務(wù)”的合作形式,讓企業(yè)能從保險公司以低成本獲取實(shí)時(shí)的風(fēng)向、風(fēng)速、雨量、溫度、能見(jiàn)度等氣象數據服務(wù),再結合風(fēng)功率預報模型、災害風(fēng)險模型以及智慧工地平臺數據,為電力調度和工程推進(jìn)提供決策參考,助力風(fēng)電企業(yè)降低成本并提升效益。

       

       

      十一、城市治理領(lǐng)域:

      案例十八:煙臺市大數據中心構建鎮街綜合數據平臺,整合市、縣、鄉、村四級總共 15 個(gè)大類(lèi)、1300 多萬(wàn)條數據,借助智能報表、智能臺賬等實(shí)現報表自由定制、數據自動(dòng)復用以及結果實(shí)時(shí)統計,切實(shí)減少了基層數據的重復填報和手工篩查,減輕了基層在“指尖上”的負擔,基層表格縮減率達 34%、填報縮減率超過(guò) 52% ,給基層治理現代化給予了有力的支撐。

       

       

      十二、綠色低碳領(lǐng)域:

      案例十九:國網(wǎng)新疆電力有限公司融合 807 家新能源場(chǎng)站的 5.7 億運行數據、8497 萬(wàn)余條云圖數據,創(chuàng )建新能源功率預測及消納能力分析模型,為新能源項目建設、并網(wǎng)運行、動(dòng)態(tài)消納等提供決策依據,助力風(fēng)電短期預測精度提升 4.3%,增加新能源上網(wǎng)電量 31.9 億千瓦時(shí),提高并網(wǎng)效率 30%,為“雙碳”目標的達成貢獻力量。

       

      案例二十:合肥市生態(tài)環(huán)境局融合 11 億條與藍藻治理相關(guān)的數據,構建智能模型,精確預測巢湖藍藻的發(fā)生狀況,結合預警信息并提前介入管控,2023 年巢湖水質(zhì)穩定保持在Ⅳ類(lèi),達到 1979 年以來(lái)的最佳水平,巢湖流域生態(tài)得到了系統性的改善。

      (本文資料收集自公開(kāi)渠道,文章、圖片版權均歸原作者所有,如有侵權敬請聯(lián)系刪除)

       

       

       

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