“5G+人工智能+区块链”智慧城市新基建综合解决方案（PPT）

大家好,今天小编带来“5G+人工智能+区块链”智慧城市新基建综合解决方案（PPT）的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，来看看吧。

“5G+人工智能+区块链”智慧城市新基建综合解决方案（PPT）

资料来源:物联网报告中心

资料合集:大音智库_智慧城市资料合集

资料目录:

01新基建需求分析

02新基建融合基础设施

03新基建创新基础设施

人工智能+区块链+云协同赋能工业制造

在上周，我们向大家分享了MATRIX“研究院”中关于如何通过利用人工智能、大数据和区块链技术实现“智慧城市”和“智慧物流”的文章。本周我们将会继续分享“研究院”项目架构中极为重要的“工业大数据智慧云链解决方案”。

解决方案中的‘工业大数据智慧云链平台’已经应用在部分工业场景中，而‘轨道装备预测式健康管理方案（PHM）’获得国家自然科学基金委重大仪器专项“基于多物理信号的高速列车系统级健康分析仪器”、中车集团重大专项“轨道交通装备故障预测与健康管理技术研究与应用”、中车集团重大专项“出口机车远程监测与诊断系统”等多个重大项目的支持。

平台诞生 恰逢其时

如果说工业大数据平台或者工业大数据云平台已经逐渐部署在我国的工业产业生产中，那么，被赋予了人工智能和区块链的工业大数据云平台的出现则进一步推动工业智能制造的发展，加快工业数字化的转变。

‘工业大数据智慧云链平台’以人工智能和大数据为核心，以区块链为基础，提供数据与人工智能模型生态和分布式人工智能算力***。其中，‘区块链智能雾计算层’作为平台的技术支撑层，包括为平台提供核心功能的核心功能层和进行大数据云端存储，针对企业级海量数据吞吐能力，高性能数据预处理能力的工业大数据平台层两部分。

作为充分运用人工智能技术的核心功能层，基于深度学习网络、机器学习策略、对抗网络、智能模型生成、智能模型管理、知识策略管理和工业知识数字化重建系统来支撑平台工业数据分析、运行状态监控、设备故障处理和运维能力优化的能力。由此，区块链智能雾计算层就形成了大数据+人工智能模型的生态体系。

平台实现落地应用，不仅依靠过硬的技术，拥有极高的“适配性”也是特点之一。平台集成了ERP系统、产线管理和工单系统。通过可视化和报告工具为实际应用场景中的业务流程提供支持，通过设置第三方系统接口，允许企业接入既有系统，帮助企业减少了重复开发的成本。

四大核心优化工业产业流程

工业装备结构特征学习是利用基于符号回归的系统结构特征学习和基于复杂系统临界相变理论的早期预警特征学习，能够适用于工业装备机理知识发现和状态检测；基于对抗网络的小样本学习是基于TSGAN时间序列生成式对抗网络的特征学习和分类，能够适用于小样本数据模式发现；基于深度神经网络图像识别和物体检测适用于各种工业产品检测、过程监测和人员状态识别；工业领域知识数字化重建适用于各种工业领域的知识库建设和自动推理。

这四大核心技术衍生的“产品”之一就是于2018年被应用在肯尼亚独立以来的首条新铁路肯尼亚蒙内铁路上的海外机车远程监控系统。借助智能仪表和远程数据中心，可以实现实时追踪机车运行位置、机车运行实时故障报警和故障远程诊断等功能，系统在蒙内铁路项目中主要用于监控中车集团出口肯尼亚的48台机车，可以实现从组件级到整个机车的管理、操作和维护优化。目前系统已平稳运行一年。

而另一个“产品”轨道装备预测式健康管理方案（PHM）。利用中国铁路特有的、全球最丰富的运营样本、数据和经验，借助PHM大数据平台中的PHM分析引擎，完成轨道装备的设计改进、优化运营和优化维修，再通过人工智能的装备状态评估，完成对重大事故的在线预警、部件剩余寿命估计和自动化故障诊断和维修。“研究院”希望借助轨道装备预测式健康管理方案（PHM）能够大幅度提高运维效率、降低维修成本，支撑铁路可持续发展。

中国“一带一路”建设在2013年被提出，“六路”中的铁路为地区间的互通互联和贸易往来提供了基础。预计到2020年，铁路后市场年均市场规模将达到2000亿元。其中，运维检测市场年均将达500亿元。巨大的市场催生了的工业大数据平台、设备维护等技术的快速发展。MATRIX“研究院”希望能够针对现有的运营体系进行优化，与当地***及其他工程方、研究机构联合申请研究型课题，作为轨道交通方面人工智能产业集群平台主要依托单位搭建产学研一体化平台。

区块链如何赋能新基建？

区块链技术正式纳入新基建－信息基础设施板块，应该说是还有很长的一段路要走。新基建是以发展新要素，将带来的将是大贯通与大融合，当下的“新基建”，作为国家重要的发展建设行动，其公共、公开、公享属性是不会动摇的。我们的区块链创业应用行动，在秉持技术精神“去中心、去信任……”的前提下，都在极尽可能的追逐场景应用与场景落地。通过更具精准的“小场景”的成功应用，对区块链技术的推广能起到暂时的积极促进作用。但半年或一年后或者时间更长一点，家家都有区块链，可惜链链不相连，价值无法互信融合与互导……又需要设计新的规则机制来达成互信融合，这种情况一旦产生，我们极有可能迎来针区块链技术信仰坍塌的危机。区块链也需要自己的新基建，它可能是一条或几条由核心部门机构进行主导监管，并基于行业公***颁布的行业价值认证与价值流通程序规则而设计的公链，主要用来解决后来的区块链价值互信与价值融合问题。当下一个非常不好的现状是：基础设施达成了公开、公共、公享，但脱离了其中笔者认为最最核心的部分——普惠。现有的“新基建”距离普惠还非常之远。当下国内非常之多的地方，包括部分中小城市、农村不仅存使用“新基建”的成本高，而且“新基建”设施服务效果差的状况。
但是随着时间的流逝，国家的不断投入，以后的发展潜力还是非常大的！

新基建下智慧城市的改变和机遇

近年来，智慧城市建设在全球范围内方兴未艾。

在智慧城市的建设大潮中，中国的成绩格外耀眼。就在前不久，2020年世界智慧城市大奖（WSCA）正式公布获奖名单，上海荣膺世界智慧城市大奖，成为首次获此殊荣的中国城市。

智慧城市看起来很大，但却和我们的生活息息相关，从智慧交通的智慧斑马线、智慧停车，到路边功能丰富的智慧灯杆，再到人性化的智能公厕，城市的智慧与我们如影随形。下面我将与您一起分享那些在智慧城市建设中看到的改变和机遇

Part.1中国智慧城市发展历程

说到智慧城市的改变，不妨从中国智慧城市的发展历程开始说起。

智慧城市的概念在欧美地区诞生，却在中国发扬光大。智慧城市概念源于2008年IBM公司提出的智慧地球的理念，是数字城市与物联网相结合的产物，被认为是信息时代城市发展的方向，文明发展的趋势。

2012年，《国家智慧城市试点暂行管理办法》的发布拉开了中国智慧城市建设的序幕。随后在2013年，住建部公布了国家智慧城市试点名单，试点城市多达103个。

2015年，中国经济增速持续放缓，智慧城市建设从盲目追捧期走向实施落地期，智慧城市建设投资逐渐回归理性。痛定思痛后，在2016年中国智慧城市踏上了新型智慧城市的建设征程，开启了从1.0向2.0的跨越，国家“十三五”规划纲要提出，建设一批示范性新型智慧城市。

走入正轨后，2017年，中国启动智慧城市建设和在建智慧城市的城市数量超过500 个。2018年，中国在建智慧城市数量占全球的48%，智慧城市建设即将领跑全球。

2020年“新基建”的号角吹响，5G、人工智能、大数据……各类新型技术将迎来爆发式增长，智慧城市作为规模最大的“融合基础设施”，将会如何发展呢？

不得不说，2020年就是中国智慧城市建设的验收之年。

2020年初，***疫情的不期而至，为现代城市带来了一场不小的考验。在疫情中，许多智慧城市相关设施成为了防控工作的重要抓手。然而，在带来快捷与便利的同时，一些设施却在疫情大考中陷入瘫痪。

例如，一些地方由于没有应对人口流动调查的信息化系统，仍然只能靠手工填表；即使在部分有软件平台的地区，也会因各部门、地区的数据不互通导致系统一度形同虚设。除此之外，还有部分地方***为了完成招商任务，建设了许多雷同项目，造成***浪费和项目烂尾；一些地方***还成立了大数据管理局，但因为职责权力边界问题，数据孤岛仍然难以打破；还有部分项目建成之日就已沦为空壳摆设。

基础设施薄弱、“数据孤岛”普遍存在、数据获取困难、城市管理精细化不够、各部门配合不足……这一系列的问题暴露出目前智慧城市发展中存在的问题。究其背后的原因：目前国内对于智慧城市的建设依然停留在扩张硬件设施上，缺少统筹管理的能力。

除了坏的方面，还有好的方面。面对2020年***疫情的冲击，我国一些落地智慧城市建设较好的城市就成功利用高 科技 智能设备协助了疫情防控工作，例如在线政务平台、大数据监控疫情平台、AI体温检测平台、远程会诊平台等，以及物流、生活必需品供给、医疗物资供给、废弃物处理等方面的软硬件设备设施，这些智能化平台或设施有效提升了人口流动监控、防疫治疗研发、防疫数据更新、防疫措施宣传，保障了居民的基本生活，均对疫情的防控提供了有力的帮助。

总而言之，疫情成了国内智慧城市建设的“照妖镜”，而这些都或多或少的反映了中国智慧城市自建设以来的成果和弊端。中国智慧城市建设历经三个发展阶段：从智慧城市概念导入的分散建设阶段，到智慧城市试点 探索 的规范发展阶段，再到2016年正式进入以人为本、成效导向、统筹集约、协同创新的新型智慧城市发展阶段。

目前正处于由数据驱动，将人工智能、大数据、区块链、5G等重点技术融合进新型智慧城市建设的阶段。相较于“智慧城市”，其更加重视顶层设计与数据的融合，发展重点在于进一步强化城市智能设施统筹布局和共性平台建设，破除数据孤岛，加强城乡统筹，形成智慧城市一体化运行格局。

在中国，一线城市智慧城市建设特色成果渐显，县级市建设正起步。中国智慧城市试点已基本覆盖全国各省、市和自治区，其中黄渤海沿岸和长三角城市群较为集中，但东西部差异较为明显，各城市的智慧城市建设发展重点存在地区性差异。

除此之外，中国智慧城市建设正逐步下沉到基层社区建设，城市精细化管理变得日益重要。此次疫情更进一步加快了智慧城市建设下沉，需要将其落实到城市各角落的社区、街道等细分单元格内，将“大数据+网格化”作为管理的基础流程。

未来，随着新基建政策的持续发力，智慧城市还会有哪些改变和机遇呢？

Part.2新基建下的智慧城市机遇

在新基建的如火如荼建设中，智慧城市的发展获益颇丰。虽然“智慧城市”并没有包含在新基建的七大领域内，但智慧城市建设却是新基建必不可少的部分。

在未来，工业互联网、云计算、物联网、AI、5G等技术必然会成为城市的新型基础设施，如何将这些新型基础设施链连接起来，就需要“智慧城市”担当载体。

首先，新技术成就智慧城市的同时，将会受到智慧城市应用的反哺，两者是正向循环作用。

“新基建”面向国家高质量发展，智慧城市要实现数字转型、智能升级，都需要建立在万物互联的基础上。物联网可以为智慧城市提供庞大的感知网络，是实现智慧城市建设的关键因素与技术基石。

除此之外，智慧城市建设中也不能忽略5G、云计算、人工智能、区块链的重要作用。

其中，5G使数据传输实现跳跃式发展，满足更多智慧城市应用场景；云计算提供计算存储等基础服务，为大规模软件、硬件、数据的操作和管理提供平台；人工智能提供深度学习等数据算法支持；区块链则有助于打通数据孤岛，并提供智能合约支持。这些技术都是智慧城市通往智慧的必要铺垫，将在建设中得到验证和发展，是时代发展的技术机遇。

其次，智慧安防、智慧交通、智慧社区、智慧医疗、智慧教育、智慧物流、智慧能源等细分领域的场景应用将会百花齐放，是智慧城市为之带来的场景机遇。

智慧政务中，***信息化已从电子政务阶段发展至融合应用的智慧政务阶段，打造数字***是当前阶段的重要任务。上海市推出的“随申办”就在智慧城市场景下，通过整合各部门、各领域现有公共服务的入口，将多种服务集中到一个应用中，从而帮助***完成数据和***的统筹与协调。目前类似的软件也在全国多个城市流行起来。

智慧安防，是“平安城市”的重要组成部分，主要应用为视频监控、防盗警报、楼宇对讲及出入控制。“平安城市”、“天网工程”、“雪亮工程”等项目不断推出，智慧安防快速成为智慧城市应用中落地情况较好、技术与服务相对成熟的领域之一。

智慧医疗，是实现诊断、治疗、康复、支付、卫生管理等环节信息化与智能化的重要举措。智慧医疗在医疗机构的应用场景主要可以分为远程医疗应用场景和院内应用场景，远程场景中主要是远程会诊、医疗监测等应用，院内场景中，主要是在物联网、大数据等技术的支持下实现患者、医务人员、医疗机构以及医疗设备之间的互联互通，提升医院的精细化管理能力，以及医疗服务质量。

智慧教育，智慧教育主要应用场景为在线教育、智慧校园以及智慧课堂。这些应用很大程度上解决了传统教育行业一直存在的教育***不足，且地区分配不均；教学难度大、教育效率低下；校园管理效率低下，信息流通不畅，各部门之间存在数据孤岛；校园安防隐患等问题。

智能制造，工业互联网是实现智能制造的关键基础。目前智能制造建设主要体现在工厂的数字化及智能化改造上，即建设智慧工厂，是实现智能制造的重要载体，通过构建智能化生产系统、网络化分布生产设施，实现生产过程的智能化。从产业链看，工业软件、智能工业设备、工业互联网、工业云平台是智能制造的重要组成部分。

智慧物流，智能作业是智慧物流活动的起点，也是智慧物流决策反馈的终点。在智慧物流框架内，物流活动由智能作业层、感知层、传输层、平台层组成。

智慧环保，环境监测是智慧环保建设的基础。在城市中开展智慧环保工作，建立一套环境信息***集与收集的系统必不可少，以检测包括气环境、水环境、土环境、声环境、核与辐射环境等信息，利用云计算、大数据及物联网等技术实现信息共享、多类监测、多维度数据分析，为城市污染防治、生态保护和环境监管等提供有力支撑。

智慧能源，电力网络建设是智慧能源建设的核心。目前，智能电网建设覆盖了发电、输电、变电、配电、用电及调度等六个环节，智慧能源尚处于起步阶段，其服务系统的重点在电网智能设备接入、监视和电力系统保护与控制管理，即智能电网。

数字孪生在新型智慧城市建设中的应用都有哪些？

数字孪生在新型智慧城市建设中可以进行数字孪生流域建设、数字孪生排水管网、数字孪生桥梁防撞指挥等应用场景，进行数字化、精细化、可视化管理。

一、数字孪生流域政策环境：

2021年12月23日水利部召开推进数字孪生流域建设工作会议，水利部部长李国英提出：“数字孪生流域是以物理流域为单元、时空数据为底座、数学模型为核心、水利知识为驱动，对物理流域全要素和水利治理管理全过程的数字化映射、智能化模拟，实现与物理流域同步仿真运行、虚实交互、迭代优化”，同时强调以数字化、网络化、智能化为主线，以数字化场景、智慧化模拟、精准化决策为路径，以算据、算法、算力建设为支撑，加快推进数字孪生流域建设，实现预报、预警、预演、预案功能。

二、水利信息化发展现状：

①透彻感知能力不足：

水利感知的覆盖范围和要素不全，对于水文信息、环境信息、工程信息等方面的监测能力已经不能满足现有业务发展和管理需要，虽然现在能够通过地面、水上、航空、航天等技术与设备进行信息***集工作，但整体智能化水平仍处于相对较低的程度。对于将要建设的数字孪生流域体系要求仍有较大的距离，物联网技术与设备也没有得到充分的利用，且通信基础能力较为薄弱，在网络带宽、应急措施方面均有不足。

②信息基础设施“算力”欠缺：

现有水利业务网中，仅有6个省（自治区）的水利业务网能够通达到乡镇级水利单位，对于工程管理单位来说联通率更低，严重阻碍了水利业务应用“***部署、多级应用”的发展原则。骨干网络不能满足现有数据传输、服务调用的需要。面对现在越来越多的影像、图像等数据的快速增长，缺乏大数据处理、云计算与数据存储能力。

③信息***开发利用有待提升：

水利内部信息系统缺乏整合，导致现有水利设施基础信息不全、准确性不高、基础数据不统一、对象代码不统一、数据标准不统一等问题，各类业务和各级部门间存在数据“重***、重存”的现象。同时对所需要的如地质信息等联系紧密的外部信息缺乏共享，联动不足。

④业务应用智能化水平差距较大：

现有水利信息系统中的水利工程、水***开发、水灾旱灾防御、水土保持等业务均存在业务与信息技术融合不深入，智能化水平不足，对于5G、AI、大数据、物联网等新兴技术未能充分应用，最终导致信息系统对业务发展支撑能力薄弱的问题。

三、水利数字孪生，实现物理空间数字化映射与智慧化模拟

广东地空智能科技有限公司协同水利专业机构，在智慧水利领域进行了相关的钻研和实践，通过感知层抓取实时监测数据，基于全数字测量、大数据、云计算、地理信息、三维虚拟模型、人工智能、区块链等十余项高新技术，整合水利各项基础数据，以水利时空数据为重点研究对象，聚焦于水利数据的管理、展示与分析，对水利空间进行精细、全面、动态的模拟，构建水利业务横向共享、纵向联动，以此实现各级水利部门间信息联通，真正打通涉水信息孤岛，打破涉水业务分割，为管理者进行安全分析评估、工程运维管理、防汛调度管理、综合展示等提供可视化的便捷支持。数字孪生水利信息化监管平台集成数字孪生流域管理系统、数字孪生模拟仿真系统和数字孪生知识服务系统三大系统，融合与汇聚了多源数据，建立全时空、多维度、多粒度的水利全时空***池，实现水利数据资产的一体化管理；一方面升级与拓展水利一张图，建设基础数据统一、?监测数据汇集、 二三维一体化、***协同贯通的数字底板，提供水利场景的高保真、高稳定、高质量模拟仿真；另一方面集成耦合多维多时空尺度的水利专业模型和AI智能模型，提供集分析-模拟-表达-决策于一体的“四预”能力，为“2+N”业务提供智慧化服务。

链接：网页链接

数字孪生水利信息化监管平台聚焦数字孪生，以物理流域为单元，以水利时空数据为底座，以流域数据集成和可视化、水利模拟仿真为核心，以水利知识为驱动，运用物联网、大数据、人工智能、虚拟仿真等技术，实现物理空间内全域、全要素、全过程的数字化映射与智慧化模拟，支撑水利精准化决策。

四、整合数据，搭建数字孪生水利大数据中心：

基于水利行业相关的数据标准与规范，梳理水利数据***目录，接入并整合多时空、多粒度、多维度水利数据，包括基础地理空间数据、业务管理数据、监测感知数据、跨行业共享数据等，经标准化处理，形成数字孪生水利大数据中心，为用户提供统一标准的数据服务。

五、分类入库，形成水利时空大数据全景图：

分类融合与汇聚多时空、多粒度、多维度水利数据，构建标准一致的水利数据***池，形成水利时空大数据全景图，为用户提供全方位、多时空、多粒度的全时空数据***服务。

子系统一：数字孪生流域管理系统

数字孪生流域管理系统是数字孪生水利信息化监管平台的基础，主要是建设数据底板，为模拟仿真、知识服务提供海量数据支撑。系统构筑统一门户，接入多源水利时空数据，打破数据壁垒，实现数据统一管理；建立物理空间到数字空间的虚拟映射,构建水利时空全景一张图；综合运用物联网、云计算、大数据、人工智能、地理信息等新型信息化技术手段，提供海量数据分析能力，实现对水利空间的精细、全面、动态模拟，为精细化管理提供支撑。

①多源异构数据接入，实现数据统一管理

②“物理-数字”全映射，形成水利***“一张图”：

③软、硬件加持，助力海量数据分析：

子系统二：数字孪生模拟仿真系统

数字孪生模拟仿真系统是数字孪生流域管理系统的升级，主要是提供高保真、低延时、高稳定的三维可视化场景，为提供细化、量化、动态、直观的计算分析提供支撑。系统基于大场景高效率图形可视化技术，借助轻量化+webp+块存储+子域等一系列技术，提升整体加载效率与浏览流畅度，实现多源、多维度、多粒度数据的高保真、高质量空间化表达与仿真建模。

子系统三：数字孪生知识服务系统

数字孪生知识服务系统是数字孪生水利信息化监管平台的核心内容与最终目标，主要是集成耦合多维多时空尺度的数据模型，提供“四预”能力。系统在共享水利部本级、流域管理机构各类计算模型与计算成果的基础上，按需构建水利专业模型、人工智能模型和水利知识模型，形成数字孪生水利模型库，提供工程调度、安全监测、知识挖掘等智慧化服务，实现“预报、预警、预演、预案”功能的综合决策指挥。

①集成水利专业模型，推进水利精准模拟：

聚焦智慧水利与空间智能领域，广东地空智能科技有限公司致力于打造专业的水文-水动力-水质耦合模型，支撑流域、区域的防洪抗旱、水***水环境的调度管理、智慧城市的防洪排涝与水环境治理、大江大河的水污染应急调度指挥等，推进水利精准化模拟与分析。

②引入AI智能模型，助力水利智慧决策：

利用遥感AI、***AI等技术，对遥感影像进行自动解译和加工处理，对雨水情、工情、险情、旱情、水土流失、水质水环境、非法***砂、水域岸线占用等实现大尺度的动态监测预警，提升水利安全监测能力。

③建立水利知识模型，支撑水利知识服务：

以模型库、知识库为驱动，快速分析研判，优化完善应急方案，配合人员终端信息交互，为单位内部以及与流域管理机构、水利部的异地多方会商、相关人力、物力***应急调度指挥等提供支撑。

后缀：“5G+人工智能+区块链”智慧城市新基建综合解决方案（PPT）