摘要：8月29日，国家数据局会同科技部、农业农村部、文化和旅游部、中国科学院、中国工程院、国家文物局、国家中医药局等部门在中国国际大数据产业博览会上发布第二批28个“数据要素×”典型案例。第二批案例在注重发挥以数据解行业发展难题、促行业效益提升作用的同时，更加突出数据来源合规、治理有效以及依靠先进适用技术保障数据安全流通等内容，彰显数据要素推动经济发展的乘数效应。本文整理了后十四个“数据要素×”典型案例（十五～二十八）集锦，以供各位读者参考和借鉴。
点击可查看前十四个典型案例。
案例十五
数据赋能稀贵金属产业发展
云南是我国稀贵金属资源的重要富集地，但因受到技术瓶颈制约，相关矿产开发产业发展相对滞后。云南省科学技术院以科研数据深度利用作为破局的关键手段，启动实施稀贵金属材料基因工程，体系化推动相关计算、实验数据的采集与整合，建成内容完整的稀贵金属材料专业基础数据库和系列典型材料专用数据库，发展多方协同的一体化材料数据研发应用平台，精准指导技术研发，优化生产流程，有效支撑稀贵金属产业技术创新。
图1 数据赋能稀贵金属材料产业发展流程架构
一是探索科研新范式。携手贵金属集团、云锡、云锗等行业领军企业，联合清华大学、上海大学、美国宾夕法尼亚州立大学、日本国立物质材料研究所等30余家终端用户及国际一流科研机构，集结跨越材料科学、物理学、化学等领域的400多位跨学科研发与管理精英针对关键难题展开集中攻坚，构筑了从“创新平台搭建—精英团队聚合—项目统一调度—基础理论探索—核心技术攻破—工程实践应用”的全链路创新体系。项目团队依托拥有1.54万计算核心的高性能计算平台，运用机器学习等人工智能技术，对海量稀贵金属材料数据进行深度建模分析，极大地加速了新材料的研发进程。与传统的试错法相比，这种创新技术路径将新材料的研发周期从5年大幅缩减至2年，研发成本降低80%以上，显著提升了稀贵金属材料研发的效率与经济性。
图2 科研新范式指导稀贵金属产品研发
二是以科学数据支撑技术创新。建成金、银、铂、钯等11类稀贵金属新材料的基础参数数据库和汇聚计算、实验、生产加工、服役评价数据的系统性稀贵金属材料专用数据库，总数据量达到7900万条。搭建稀贵金属材料基因工程总控平台，对计算/表征平台、数据管理平台、数据应用平台进行集成管理、资源的协同共享、数据的可视化分析。配套研发多种包含分布式存储、挖掘分析、交互协同等重要功能的材料基因工程大数据技术。
图3 科学数据支撑贵金属技术创新
三是加强科学数据安全合规管理。建立网络安全保障体系，完善科学数据管控、属性管理、身份识别、行为追溯、黑名单等管理措施，定期维护数据库系统安全，健全安全防护体系。开发内外网数据同步、多用户高效入库的单向控制传输技术，解决外部数据流转的安全、效率及存储保密问题。基于《材料基因工程数据通则》，建立了8种材料的元数据标准和数据模板，实现稀贵金属材料全数据链条管理。自主研发了贵金属材料数据格式和搜索技术，支持大批量数据搜索。独创了secret/key数据库数据分享，每个用户可创建专属密钥，并配置可获取的数据范围。
四是推动科学数据有序开放共享。以“稀贵金属材料基因工程数据一体化开发服务平台”为数字基座，联合新材料研发机构组建数据开发利用联盟，建立集约统筹的数据融通共享与权益互惠机制。强化统筹授权使用和管理，推进互联互通，打破“数据孤岛”，探索制定数据共享规范，建立基于区块链技术的数据共享平台，形成具有云南特色的稀贵金属数据共享共用的制度体系。
图4 稀贵金属材料数据一体化开发服务平台整体框架
2018年以来，稀贵金属材料基因工程已服务云南贵金属集团、云南锡业、中铜集团、云南钛业、云南锗业、中宣液态等龙头企业，支撑新建和升级15条示范线，加速了新材料产业从特色产业向支柱产业转变。开发半导体化合物用高纯铟（7N）、6英寸空间太阳能电池用锗单晶、热控与能源用液态金属导热膏和导热片、高性能环保锡基阻燃剂、海洋和舰船、石油工程用高耐蚀钛合金等国际国内领先的产品。带动企业研发投入5.6亿元，产生13.88亿元新增产值，新增利润2580万元，新增税金993万元。
案例十六
汇聚优质文物数据资源 加速文化传播和文创产业发展
历史文化遗产是中华优秀传统文化的重要组成部分，蕴含着中国智慧与中国精神。当前，文化遗产行业存在数据资源供给不足，大量优质的文化遗产数据资源难以有效利用等问题。故宫博物院推出了文物数据资源平台“数字文物库”，推动更多优质的数字文化资源开放共享，拓展文物数据资源跨行业应用场景，为出版、教育、展览等行业赋能，加速文化传播和创意产业发展。
一是采集汇聚文物数据资源。利用超高清二维数字影像、三维数字重建、虚实融合视音频采集等，对文物进行数字化采集，形成文物高清影像等数据资源。通过机器自动标注与人工校对结合的方式，从物理属性、历史背景、艺术特征等方面对文物数字资源进行多维度、多层次标注，将原本分散、单一维度的数据资源链接成高度关联、多维度的知识网络，不仅优化了数据供给的质量和可用性，也将文物数字资源转化为可深度应用的标准化数据资源。构建文物数据资源平台“数字文物库”，汇集所有文物基础信息、数字影像等数据资源，对外可提供186万余件院藏珍贵级文物基本信息服务，公布了超10万件珍贵级文物高清数字影像。
二是强化文物数据安全治理。建立数据质量管理体系，对文物数据在生命周期内全方位进行管理。在资源管理系统统一存储，防止数据从采集汇聚过程中流失。制定数据传输规范，将原始文物数据资源存储在内网，并与外网隔离，经过数据加工后，通过单向推送方式输送到外网云存储空间，形成数据资源库。
三是拓展文物数据应用场景。通过授权使用的方式，支持用户利用故宫文物数据进行融合创新，打造图书出版、文创产品研发、数字展览等应用场景，进一步释放文物价值。每年完成《故宫日历》《故宫万象》等近百种特色图书出版发行，围绕“故宫中国节”“宫囍龙凤呈祥”“金榜题名”等主题研发文具、玩具、首饰、礼品等多品类文创新品超过1300多种，打造“悦读故宫”展、“画游千里江山——故宫沉浸艺术展”等对外文化创意展览、数字展览近10项，观众参与度达到百万级，形成超过亿元产值的文化创意产业规模。
图 文物数字资源平台 “数字文物库”
案例十七
数据资源共享 助力文物保护、艺术传承、文化推广
敦煌石窟文化遗产是世界独一无二的文化宝藏，对历史、宗教、地理、民族、美术等都有重要研究价值。为推动敦煌石窟文化资源高效共享和广泛利用，敦煌研究院系统梳理各类文物数据资源，打造了数据资源共享平台“数字敦煌·开放素材库”，利用区块链、数字水印等版权保护技术，创新文物数据资源开放、共享、共创模式，助力提升敦煌石窟保护、艺术传承及文化推广。
一是整合制作文物数据资源素材。敦煌研究院应用多图像三维重建技术，对大遗址、洞窟结构、彩塑以及壁画进行数字化采集，形成7处大遗址、250个洞窟结构和60余身彩塑的三维重建数字档案，以及180多个洞窟壁画数字化成果。依托“数字敦煌”平台及敦煌石窟文物数据管理平台，应用大数据、人工智能、知识关联、质量增强等技术，整合热点文物数据资源，对“数字敦煌”成果进一步加工处理，分类梳理制作形成壁画专题、元素、线描稿、艺术摄影、藏经洞文献、创意内容等6500余份高清数据素材，汇聚至“数字敦煌·开放素材库”平台。
二是健全文物数据安全保障机制。通过建立数据安全体系，对数据生产流程追踪、数据传输校验、数据存储监控、文件备份及容灾系统建设等，保障文物数据全生命周期安全。在文物数据应用流通过程中，利用区块链、数字水印等技术，完成数据资源的版权保护和安全审核；通过与用户签订电子合同的方式，授权用户安全合规使用平台数据资源；通过引进专业律师团队，解决数据资源确权、授权和二次创作维权问题。
三是创新文物数据资源共享共创模式。将开放素材分为公益用途、商业用途两种类别，鼓励用户利用素材进行二次创作，收益按照合同约定比例通过平台分账系统自动分账，拓宽了艺术创作领域，增强了艺术创作积极性，促进了文物数据资源的融合创新与聚合增值。
图 数字敦煌·开放素材库
“数字敦煌·开放素材库”自2022年12月上线以来，访问量超过420万人次，提高了敦煌文物和艺术作品的传播影响力，订单超过16000单，素材下载量超过22000次，拓展了文物数据流通使用范围，增强了文物数字化保护的可持续发展能力。
案例十八
文旅数据共享 提升旅游目的地影响力
文旅产业数字化是产业转型升级的重要路径，有利于优化服务和提升旅行体验。甘肃省文化和旅游厅整合公安、交通、民航等多源数据，建设了甘肃文旅大数据交换共享平台，为用户提供客流分析、景区监测、智能导游等服务，推动旅游数据要素流通与价值释放，为文旅产业转型升级提供了数据支撑和决策依据，促进文旅产业提质增效、高质量发展。
一是整合汇聚多源异构数据资源。横向上，通过交换共享的方式整合相关部门客流脱敏数据、高速公路车辆脱敏数据；通过项目建设方式获取景区视频监控数据、景区分时预约数据和铁路客运数据等；通过网络数据采集的形式获得游客分享、网络讨论等数据。纵向上，通过政务数据共享交换联通各市州区县文旅相关数据。目前，平台实现全省文旅数据跨部门、跨层级融合共享，日均处理数据7亿条，存储数据40GB。
二是加强数据安全与隐私保护。平台系统部署在甘肃省政务云平台上，已完成应用上云，通过信息安全等级保护测评三级认证。平台系统安全防护使用云服务商提供的安全资源池，包括防火墙、入侵防御系统、堡垒机、外网日志审计等，并定期派专人进行安全漏洞风险排查、日志审计风险排查和安全功能监测。同时甘肃省文旅厅成立网络安全领导小组，制定信息系统管理制度，建立由总体方针、安全策略、管理制度、操作规程等构成的网络安全管理制度体系，保障数据流通过程中的安全性和隐私性。
三是拓展数据应用场景。基于共享监测数据，构建客流分析预测、景区运营分析、客源地分析等模型，支撑智慧服务、运营管理、辅助决策等应用。例如，在“天水麻辣烫”火爆期间，通过整合分析在线旅游平台、短视频平台等数据，精准设置话题，结合各种特色线下活动，助力“天水麻辣烫”持续火热。平台支撑的面向游客端的“一部手机游甘肃”平台服务游客达3600万人次、分时预约平台服务游客达1360万人次，持续助力甘肃旅游接待人次和旅游消费整体提升。
图 甘肃文旅大数据综合应用平台
案例十九
多源数据省域共享 助推文旅服务提升
利用数字技术创新赋能文旅产业发展，是国家文化数字化战略的重要内容。当前，文旅行业存在基础数据不贯通、公共服务数据难查询、行业数据“横向不可比、纵向不可加”等问题，不利于文物保护和行业监管。江苏省数字文化和智慧旅游发展中心推进省域文旅数据共享应用，推出客流测算、消费分析、景区监测、风险预警等服务，推动数据赋能文物保护利用和旅游服务提升。
一是推动多源数据汇聚。建立健全文旅数据统一目录和标准，通过自动化采集的方式归集闸机数据；通过统一购买的方式归集银联消费、美团本地服务、线上旅行社订单等数据；通过授权或交换共享方式接入景区、乡村旅游点、文化场馆、演出场所等监测数据，形成2.96亿条文旅行业数据资源。
二是促进数据多级共享。打造省市县企四级数据共享体系，通过数据接口、自动化报告、小程序等多种方式，与8家省级单位、13家设区市文旅局、95家区县文旅局、40家涉旅企业进行数据共享，累计交换数据0.8亿条。
三是开发数据产品和服务。联合南京大学、文旅部质监所、美团等多家单位研发算法模型，通过融合多方数据计算，推出客流测算、消费分析、景区监测、风险预警等服务，提升旅游服务和行业监管水平。例如，客流监测覆盖全省838家景区场馆，实时发布259家高等级景区的舒适度指数，引导游客合理出行。
四是强化数据安全防护。基于数据的所属行业、所属系统、数据体量、数据仓库所在层级、数据更新周期、数据访问级别等信息，对数据进行分项自动打分、多元综合得分、人工最终评分，形成了文化、文物、旅游三类四级数据体系，其中，景区目录、星级酒店目录等一级数据公开共享，景区实时客流、文化场馆参观信息等二级数据实行授权管理，文旅资源普查、银联消费等三级数据实行授权管理，导游信息、非遗传承人信息等四级数据实行授权管理并加密存储。通过多因素认证、加密存储和细粒度的资产授权管理，对二级及以上数据实行数据分级访问控制，有效防范数据泄露风险。
图1 智慧文旅平台行业大脑
图2 数据应用赋能景区监测
通过批量采购数据，平均每个监测点位的采购价格约为原来单采价格的1/5，降低了数据采购成本。通过数据多级交换共享，平均为各市节省约100万元。为广大公众和30所学校、村（社区）线上、线下提供约8.6万次“云游”服务，进一步拓展了文化体验新空间。提升文物保护利用水平，2024年已进行文物安全预警43次，形成文物安全执法闭环。形成红黄蓝分级评价体系，为全省53家重点景区假期治安、1.64万家文旅场所安全巡查提供数据支撑。
案例二十
人工智能助力医疗健康数据融合应用 全面提升基层医疗服务能力
基层医疗服务是医疗体系的基础，直接关系到广大民众的健康和生活质量。基层医生专科诊疗能力和中医药服务能力不足，造成基层医疗服务难以满足需求。诸暨市卫生健康局联合讯飞医疗科技股份有限公司基于医疗机构门诊数据、体检数据、个人就医数据等，结合人工智能、大数据等技术，为基层医生提供科学问诊、精准诊断、合理用药、智能随访等智能辅助决策服务，着力提升诊疗规范性、促进医疗数据共享、提升公共卫生服务效率，促进基层医疗服务水平提升。
图1 AI临床辅助决策支持服务
一是搭建医疗健康数据共享平台，实现数据融合。在诸暨市卫生健康局牵头组织与推动下，建立和完善统一的数据标准，各医疗机构共同遵循统一的数据格式和传输协议，构建人工智能应用服务与现有医疗健康数字化应用系统（汇聚全市医疗健康数据的“健康大脑”、检查检验结果互认共享平台—“浙医互认”、医院信息系统等）之间的数据高速通道，实现病历、影像、公共卫生等医疗卫生数据及知识库的融合互通。
二是建立数据治理闭环机制，实现数据精准治理。结合医疗卫生数据流通的“数据采集—数据治理—数据应用—质量提升”闭环管理机制，构建“数治、数知、数智”三层治理体系，实现数据的规范统一和精准治理。“数治”是依托数据治理和人工智能技术实现基础治理，快速完成海量健康医疗数据采集和异构数据同构化，破解传统数据归集难、质控难、共享难的问题，形成“让机构可以用的数据”。“数知”实现数据与医学知识的深度融合，让数据具有明确的领域知识属性，破解传统知识与数据融合难、数据可用性不高等问题，形成“让业务用得好的数据”。“数智”是依托算法模型实现数据与智慧的融合，构建以数据为基础的智能驱动、场景融合和开放服务，形成“让医疗更智慧的数据”。目前采集健康数据610.7T，发布233个数据采集标准规范，形成496个值域目录，1600条数据元、2.3万条标准疾病代码。
三是强化数据安全保障，实现“可防可视可控”。依托数据脱敏、数据加密、数字水印、区块链和隐私计算等安全技术，对内构建可信网络环境，支撑医疗数据上链，实现数据流转高效协同；对外构建安全用数环境，支撑数据开发利用，实现数据“可用不可见”，为数据应用提供安全保障和安全监控，实现数据流通与应用“可防、可视、可控”。
四是深化数据开发应用，打造智慧医疗场景。依托人工智能、大数据等技术，结合患者的检查、检验、用药及健康档案等信息，实现医生问诊过程中，根据问诊逻辑提示病情问诊；诊断过程中，协助医生对病情进行合理诊断；病历书写过程中，给予智能分析与提示，协助医生提升病历书写规范性和质量；在医生开处方和检查检验时，及时给出专业建议；公共卫生随访过程中，替代传统人工拨打电话沟通的方式，实现智能语音呼叫随访对象，开展随访沟通，并将随访结果自动写入健康档案系统中等。目前已在县域内23家基层医疗机构、340家村卫生室、2466个医生工作站落地应用，病历规范率达98.87%、诊断符合率达97.79%、用药合理率达94.4%，分别提升38.87、17.79、9.4个百分点，“语音外呼”让随访效率提升20倍以上，显著提升基层医疗服务能力。
图2 临床辅助决策支持监管
案例二十一
全流程数据融合 加速中药调剂传承创新
中药调剂作为临床中药学的基础，直接影响中医临床疗效的发挥。中药调剂是对中药进行再加工调配和配送给患者的过程，但在临床应用过程中存在经验数据挖掘复用不充分、操作流程要素不统一、与医疗服务衔接不紧密等问题，容易导致医疗安全隐患。北京中医药大学联合中华中医药学会在一定范围内开展了相关研究，推动中药调剂全流程数据融合，挖数据、强治理、管流程、提服务，有效提升了相关参与单位的中药调剂效率和服务质量。
一是挖掘中药调剂关键知识数据，构建中药调剂关键技术核心数据体系。将传统中药调剂中的性状鉴别、中药炮制、中药调剂、中成药合理使用等经验，提取为处方审核、处方应付、发药交代、临床煎煮、调剂供应、性状辨别、临床炮制、采购管理和贮存养护等9项技术数据体系，并配套构建知识库与知识图谱，强化中药调剂全流程数据要素标准化建设，主研35项中药智能调剂关键技术标准（其中国际标准5项），同时配套形成数据元标准目录，支撑中药调剂数智化应用。
二是利用区块链技术，促进数据共享安全与合规监管。构建智能代配、代煎大数据要素融合服务平台，中药煎药中心通过与医疗机构、中药饮片厂、配送公司等各方的合作与数据授权，融合中药饮片厂的中药生产信息、医疗机构的处方信息、煎药中心的煎煮灌装信息、配送公司的配送信息等，利用区块链技术将数据同步存储到区块链节点中，在代煎各环节进行数据来源验证，将传统人工调剂模式升级为“全流程数据追溯+人工+智能自动化”的新调剂模式，推动实现处方精准调配、中药安全代煎，应用覆盖浙江、广东、上海、重庆、山东、湖北、江苏、广西、重庆、福建等21个省市，120家中药煎药中心和3500家医疗机构。
图 智能代配、代煎数据融合服务平台
三是融合多元数据分析，开展个性化药嘱服务。基于《伤寒论》药嘱内涵解析，依托中药饮片标准库、中医经方库，结合调剂数据和患者用药情况等信息分析，实现个性化定制并生成中药饮片药嘱单，形成处方前置审核－饮片调剂复核－药嘱指导服务的标准工作流程，为患者提供正确煎药和服药的用药指导，实现“一人一方一指导”的个性化药嘱服务。自2017年以来，已在北京、天津、宁夏三地投入线下使用，累计服务患者逾105.47万次，用药指导正确率达100%，患者满意度达100%。
案例二十二
数据支持自然灾害应急响应处置
应急救援是保障公众安全的重要措施，高效精准的数据能有效提升灾情感知能力、帮助及时制定应急处置决策和强化救援疏散科学管理。针对国内外地震、洪涝、滑坡等灾害应急响应处置中存在的灾情快速分析能力不足、精准预测预警难等问题，中国科学院西北生态环境资源研究院和空天信息创新研究院联合国家地震科学数据中心、地面卫星应用中心和甘肃省科学数据中心等20多家机构，构建了跨部门数据联动共享机制，创建了数据工程灾害应急响应服务平台，实现多源数据接入、确权、治理、流通、聚合和应用，提升了灾害应急处置速度和能力。
一是汇聚融合灾害应急响应数据。联合行业部门、科研院所、企业单位等，形成了针对灾害应急的跨部门数据汇聚机制，高效支持高分、资源等多种卫星数据的接入以及遥感数据的空谱融合、时空融合，构建了覆盖灾害高发区域的地质灾害、水文、气象、人口和卫星等本底数据资源约300TB。
二是实现灾害应急响应数据可信流通。建立覆盖我国主要减灾机构的区块链可信联盟体系，发展了基于共识信任机制的“确权认证-版本管理-可信共享-溯源追踪”服务新模式，推动灾害观测数据、制图产品和灾损报告等成果的安全流通，形成了良性可持续的数据减灾防灾发展格局。
三是提供基于“十大数据工程”的灾害应急响应服务。基于“数据+AI+模型”技术研发的多机构联动响应、应急响应、灾害演变分析等十大数据工程技术，灾害发生后可快速圈定灾害区域、划定数据范围，建立专题数据模型方法。例如，通过制备洪水、地震等灾害的空间分布，快速分析受灾情况，科学预警次生灾害的发生，合理调配救灾资源，形成数据驱动的灾后应急响应支持能力。
图 2024年6月广州梅州洪水淹没区（面积152.1668平方千米）空间分布
该平台在灾后4小时内，可快速接入国家地震科学数据中心等20多家机构的灾害应急响应数据。目前，平台已支撑新疆、青海、甘肃、四川汤加火山、叙利亚、乌兹别克斯坦等地60次地震、洪水、滑坡的应急处置，为灾害研究机构和管理人员提供了6PB数据服务，加快了灾情分析，增强了快速救援能力，有效降低了应急响应成本。
案例二十三
跨行业数据要素融合应用 构筑铁路安全新防线
强风对列车运行具有严重影响，易损害基础设施、影响供电设备安全，严重的可能造成列车脱轨或倾覆。新疆铁路沿途风区多、风力大，为应对强风对新疆铁路运输生产和行车安全带来的严重影响，新疆气象服务中心与新疆铁路部门联合攻关，打通气象与铁路数据、创新气象服务模式、推动规模化应用，实现了跨行业数据有效利用，降低了铁路行车安全风险，筑牢维护乘客生命财产安全的“防风墙”。
一是推动气象和铁路部门数据融合共用。通过在铁路沿线建设98个大风监测站，实现了3秒/次的风力数据采集和传输，进一步融合铁路沿线周边气象部门的气象监测数据，形成了大风灾害风险精准预报研究的数据库，实现气象与铁路部门大风观测数据的实时共享，并在全国率先开展了20分钟大风精细化预报研究。
二是创新铁路气象服务模式。通过气象的评估、预报、预警等数据服务，构建了从源头到运行的风险防范模式。面向防风工程建设，在兰新客运高铁专线线路选址和防风工程建设前期，通过新建19个多要素气象观测站和2个挡风墙防范效果试验站，将气象风险区划数据与铁路重大工程建设数据深度融合，提前开展气象风险评估，从源头防范和减轻大风极端天气的影响。面向列车运行，气象与铁路部门联合建设铁路大风精细化预报系统，接入天气预报数据、铁路沿线地形数据，进行了7大风区16个关键站点的大风趋势预报，推出了未来48小时的铁路大风精细化数据产品，预报准确率达到80%，并纳入铁路调度指挥系统，实现由现场实况指挥行车到“实况数据+精细化预报”指挥行车，建立安全风险超前防范机制。
三是加大推广复制力度。新疆气象服务中心和铁路部门关于大风趋势预报的项目成果，已在中国铁路乌鲁木齐局集团有限公司管辖范围内5条铁路7大风区落地应用，累计形成了17万条大风预测数据和大风风险评估系数等共计15TB数据，用户数达8000人。2009年以来，保持因大风引起的铁路交通事故零发生，切实提升了新疆铁路客运产品的核心竞争力和新疆铁路部门的良好社会公众形象。
图 新疆铁路大风精细化预报系统
案例二十四
数据赋能能源行业绿色低碳转型
在能源行业快速变革的背景下，能源数据的流通和使用正成为推动行业转型升级的关键因素。当前，能源数据流通使用过程中面临数据主体多、标准规范性差、可信共享水平低等问题，影响高价值能源数据发挥作用。国家电网大数据中心通过建设能源大数据应用平台，开展能源数据汇聚、共享和应用，培育碳足迹核算、能耗监测等典型应用场景，有力推动数据要素价值释放、驱动能源行业绿色低碳发展。
一是创新数据获取模式，实现海量数据汇聚。基于能源大数据应用平台，通过政府授权、企业合作、市场采购和公开收集等方式，搭建与当地政府部门、电力企业、用能企业、新能源电站与国内外权威数据机构等的数据传输通道，累计实现能源、环境、社会经济、“双碳”、公共5大类50个小类，3.08万张表、1383.63亿条数据规范汇聚。
二是打造行业数据资源目录，推动数据合规共享。依托数联网、联邦计算等技术，构建能源数据目录，提供数据资源在线发布、数据共享申请、目录应用分析等服务，为“能源看征信”“信贷反欺诈”等业务场景提供数据支撑，促进跨省市、跨行业的多方数据合规共享利用（如图1所示）。
图1 能源数据资源目录
三是构建分析模型，培育典型应用。面向“双碳”数字化能力建设、能源行业绿色转型等方向，围绕碳排放智能监测、动态核算等场景，打造国际首创的“电－碳”计算模型，开展产品碳足迹核算、重点园区能耗监测等应用，实现分地区、分行业、重点企业的常态化监测和高频碳排放数据核算，助力政府实现能耗“双控”（如图2所示）。
图2 某10kV-200kVA油浸式配电变压器碳足迹核算
四是建立数据标准体系、分类分级管理体系和安全合规管理体系，支撑数据安全流通。为填补能源行业标准体系空白，构建能源大数据标准体系框架（如图3所示），制定核心标准指导能源大数据中心建设运营。建立能源大数据分类分级管理体系，设计数据访问共享控制策略，实现数据共享权限颗粒度管理。建立全生命周期的数据安全合规管理体系，强化数据溯源、数据传输等关键环节安全防护能力，实现跨领域、跨地域的多方安全可信数据共享。
图3 能源大数据技术标准框架
自应用以来，实现能源服务和产业园区能耗监测覆盖26个省，累计提供1300余个数据产品，已服务上下游客户19.5万家，助力减少碳排放1017万吨，间接为企业节约成本约5亿元。
案例二十五
基于多源数据融合的能源行业数据共创空间 赋能绿色低碳发展
当前能源行业承担着保障安全可靠供应、加快清洁低碳转型、助力实现“双碳”目标等重大战略任务，加快推进能源行业数字化、智能化发展，是保障实现战略目标的必然选择。能源行业数据市场的建立，正面临数据孤岛严重、数据共享缺乏信任机制、跨领域数据融合应用不充分等问题，缺乏数据共享流通和挖掘利用的产业生态。南方电网广东广州供电局通过建设能源行业数据空间，实现水、电、气等跨领域数据共享流通，孵化“能源+绿色低碳”“能源+数字政府”“能源+数字经济”等融合应用，推动绿色低碳发展。
图1 应用总体架构
一是推动电、水、气、政务等多源数据汇聚。建立能源数据汇聚中心，一方面通过公共数据授权获取民政、工商等部门的基础公共数据；另一方面归集水务、燃气、油、煤等能源企业数据目录，累计汇聚数据量超500TB，为价值挖掘利用提供数据基础。为提高企业主动汇聚重要数据的意愿，创新“物理+逻辑”的数据汇聚模式，将敏感程度不高的企业数据经过加密后传输到能源数据共创空间存储区域，对于涉及级别为核心重要等相关敏感类数据，只存储数据的基本属性，按需调用。
二是研发数据可信流通与融合应用解决方案。为应对数据权属、隐私保护等问题，基于“数据可用不可见、数据使用可控可计量”原则，通过数据使用协议、数据目录链、数据沙箱、密文数据计算分析、隐私计算等技术手段，解决数据在多个环节的安全问题。建设安全合规、多方互信的数据共创空间，为数据共享流通提供全流程支撑，促进多主体供需对接、多对多数据安全融合共享。
图2 能源数据共创空间功能分类
三是以多源数据融合提升城市治理能力。依托能源数据共创空间中汇聚的数据与共创中心的数据开发能力，构建多种融合能源数据、公共数据的应用产品，提升城市治理能力。构建“智慧电力”应用，以实时更新的能源电力数据指标构建城市用电模型，上报用电异常风险点，缩短城市应急管理风险识别的时间，提升决策精准度；运用居民用电监控数据，识别孤寡老人的用电异常，并构建分析模型，将异常用户预警信息发送至网格管理人员，网格管理人员上门提供服务，优化民生服务。
本案例应用以来，发展上下游企业会员超40个，服务政府部门约20个，服务企业超800家，孵化超20个融合应用。其中用能诊断、电力征信等服务累计为企业节省0.75亿元用能支出，助力企业授信约15亿元。
案例二十六
“大数据+数字孪生” 助力提升流域水环境监测预警水平
流域水环境综合治理是生态文明建设的重要组成部分，包括水资源保护、水生态修复和水环境改善等多个方面。地表水环境数据分析能力不足，是流域地表水风险应对、污染精准防控等领域的共性问题。四川省生态环境监测总站通过立体化监测技术获取数据，以流域地表水环境模拟技术打造常态化运行的流域水环境数字孪生产品，服务于四川省流域地表水风险应对和污染管控，助力长江大保护和长江经济带高质量发展。
一是推动地表水环境数据汇聚。汇聚依托监测总站在日常监测过程中采集的污染数据，与研究机构在课题合作中共享的土壤数据、现场地勘数据等，由大数据局共享的人口、养殖、气象、水文等公共数据，构建数据量超1.2亿条且持续更新的地表水环境大数据采集系统，形成地表环境全要素数据库。
图1 地表水大数据赋能流域水环境管理
二是构建流域数字孪生体。基于流域模型和动力学模型，融合多领域、多行业的地表水环境数据，结合大数据分析、人工智能等技术构建具有完备物理基础的分布式流域水文水质模型、水动力和污染迁移扩散模型与大数据学习模型。根据流域水环境特征拓展模型的模拟要素和范围，在精细化、精准化模拟的基础上增强模拟能力，实现空间分辨率从3.3个控制断面/万km²提升至25.2个控制断面/万km²。
三是基于数字孪生实现环境保护智能化决策。基于流域数据孪生体构建水文和水环境预测预报应用，延长水文和水环境预报的预见期，水环境质量预测周期从24小时提升至4小时，主要污染物预报准确率超过75%。开展江河湖泊、水土流失等水环境水生态变化智能预测，对出现超标的流域全面溯源分析以识别工业企业、农业面源等对水体贡献比例，实现河湖治理精准监管能力提升，水环境水生态保护能力提升。基于水环境变化的模拟仿真和动态管理，支撑四川省各级地表水环境管理部门开展流域地表水环境监测管理、资源调配和污染管控。
图2 地表水预报预警-精准溯源-测管协同体系
案例二十七
能耗监测数据多元应用 助力政企绿色高质量发展
能源消耗动态监测分析是推动能源行业优化服务、高质量发展的关键手段。传统能源消耗监测分析多依赖专用监测装置及专业人员进行定期数据采集，面临成本高、数据覆盖面和时效性不足、数据质量参差不齐、安全防护难度大等挑战。南方电网云南电网公司通过建立云南能源公共数据要素管理体系，汇聚云南省16州（市）能源、公共服务领域等多源数据，研发“电－能分析算法模型”，准确研判区域、行业、企业能耗等情况，支撑各级政府监管部门能耗科学监管，促进能源高效利用，减少碳排放。
图1 应用总体架构
一是开展数据多渠道采集和规范化治理，实现数据供给质量提升。构建能源数据资源库，汇聚自有电网数据、气象数据、宏观经济和行业能源消费数据，以及水、煤、油、气等数据。使用AI大模型进行数据治理分析，构建数据血缘关系，识别并清洗修复问题数据，建立统一的数据资源目录。
图2 AI大模型应用
二是建设数据汇聚开发平台，实现跨区域、跨行业数据安全流通应用。建设大数据底层支撑平台，实现结构化、非结构化、时序数据等多种类型数据源配置、采集和管理。构建能源数据模型，将原始数据、明细数据、中间数据及服务数据统一存储，打造指标库和标签库，形成能源数据核心资源库。建设区块链数据共享服务组件和多主体隐私计算组件，对数据流通交易全过程进行验证、管控、溯源，并实现数据可信计算。
图3 多主体数据可信隐私计算组件
三是基于多源数据应用，提升能耗监测与分析能力。融合经济、能源消费等数据构建电能折算模型，开展能耗、碳排总量和强度分析，支撑政府相关部门决策。对充电站（桩）用电数据分析，优化充电站（桩）布点规划，为新能源汽车市场健康发展创造有利条件，助力交通运输业绿色低碳发展。将能耗测算结果与碳排放因子结合，实现园区能耗和碳排放的监测、分析、预警，帮助入园企业通过精准节电提高能效，通过峰谷电价降低用能成本，打造绿色低碳园区能碳监测“范本”。
自2023年5月上线以来，持续为云南省各级发展改革部门、能源部门、700余家重点用能企业等提供能耗监测分析及综合能源管理服务，为相关企业每年节约用能成本约1.8亿元、减少碳排放10万吨以上，为200余个中小微充电站投资者提供规划选址服务，节约其信息化投资约3000万元，助力经济社会绿色高质量发展。
案例二十八
基于能源智慧观碳平台 探索“双碳”数据流通应用
国家高度重视绿色低碳发展，为落实碳达峰碳中和目标，正持续完善与“双碳”相关的政策制度体系。“双碳”目标下，能源行业转型正面临数据孤岛现象突出、跨部门数据开放共享难度大、数据价值挖掘不足等问题。国网吉林省电力有限公司打造了能源智慧观碳平台，汇聚企业用能、市场交易和公共服务等领域数据，培育面向政府、行业、企业的碳管理服务，通过集成能源生产、消费分析、控排企业监测、碳流图等功能，为政府决策提供实时、准确的数据支撑，有助于精准制定“双碳”目标路径，推动“双碳”战略落地。
图1 能源消费分析
图2 碳流图
一是推动多主体数据汇聚，加快数据高效流通利用。依托省能源大数据中心，在省发展改革委协调推动下，融合汇聚296家企业数据，建立能源数据资源目录，数据范围涵盖能源消纳、排控信息、公共服务等19大类，覆盖能源、双碳、环境、社会经济等领域118亿条数据。
二是以区块链技术为基础，支持数据安全可信共享。将数据进行基于区块链的存证，发挥数据可追溯、不可篡改等优势，消除数据共享各主体间的信任壁垒。通过编制数据应用安全管理、数据共享流程等制度规范，统一数据流通与应用过程中的标准。在平台开发过程中，采用先进的加密技术和访问控制机制，保护在共享和流通过程中的数据安全。
三是开展双碳场景应用，实现数据赋能产业发展。利用大数据分析、数据挖掘等技术，构建碳排放监测、碳配额测算等分析模型，打造碳资产地图场景，提供各省市碳减排量统计等服务；打造碳市场分析场景，提供碳市场交易信息查询等服务；打造企业碳账户监测场景，提供企业级数碳大屏监测分析等服务。全面洞察区域内排放达峰控制成效，支撑政府打造具备地方特色的碳交易市场，实现“双碳”领域数据资源的优化配置和行业的协同发展。
图3 碳资产地图
图4 碳市场分析
图5 企业级数碳大屏监测
平台应用后，对省内各地市行业碳排放进行有效监测预警，管理碳配额估值约2.6亿元，实现碳资产的高效管理和透明运营，有效激发省内碳减排和绿色投资的积极性，加快促进行业和企业实现节能减排任务目标，为构建绿色低碳经济体系奠定了坚实基础。
来源：国家数据局
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