城市感知大模型

城市大数据平台是一种以城市信息模型数据为框架，通过对全域全量数据汇聚、融合、存储与分析，并使用智能感知、分布式存储、数据挖掘、实时动态可视化等大数据技术，提高数据资源利用水平，打造数据驱动治理模式的强大引擎。利用丰富的数据资源，为智慧城市提供关键的数据支撑能力。城市大数据平台作为城市治理架构中数据层的核心，连接着基础设施层与应用层，归集、处理、分析城市数据资源，并支撑上层应用。它以政务数据共享交换平台为基础，拓展其能力范围，实现数据资源与城市业务的良好融合。在智慧城市数据资源来源方面，城市大数据平台不仅服务于政务信息资源，还扩展到城市运行数据、公开网络数据、企业数据等，实现从只服务于政府城市治理场景升级到服务于城市运行与政务服务场景。同时，城市大数据平台集合了大数据与人工智能技术，使得平台能力得到极大增强。以全域全量数据为基础，通过数据挖掘和实时动态可视化等技术，为城市治理提供实时、准确、有效的数据支持。星环大数据基础平台-TranswarpDataHub星环大数据基础平台（TDH)是星环自主研发的一站式多模型大数据基础平台，包括多个大数据存储与分析产品，能够存储PB级别的海量数据

星环科技城市超脑提供一个驱动城市自我运转的强大智能引擎,通过从城市运行产生的数据海洋中提取、优化出有价值的信息,全面、实时地掌控整个城市的状态与症候,利用一切可支配资源,实现城市的自我感知、自我决策与自我修复。

有效的环境保护政策和措施。大数据处理技术：面对感知数据的海量性、高速性和多样性特点，需要运用大数据处理技术，如分布式存储、并行计算、实时流处理等，对数据进行高效存储、快速处理和分析。人工智能与机器学习治理，实现交通拥堵的智能疏导、交通安全的实时监控以及公共交通的优化调度。医疗健康：在医疗领域，感知数据治理可用于远程医疗监测、医疗设备管理以及疾病预测和防控等方面。智慧城市建设：在智慧城市的各个领域，如能源管理、环境监测、城市安防等，感知数据治理都发挥着重要作用。感知数据治理是一种新兴的数据治理理念和方法，它强调在数据治理过程中充分利用各种感知技术和手段，对数据的产生、流动、使用等环节进行实时、动态、全方位的监测和管理，以提升数据治理的效率、效果和智能化水平，以下是详细介绍：核心概念感知技术的应用：借助物联网（IoT）、传感器、智能设备等技术，实现对数据源头、数据传输过程以及数据存储和使用环境的实时感知。数据的动态监测：与传统的数据治理相比，感知数据治理，确保数据始终保持高质量状态，满足业务的实时需求。治理的智能化决策：利用人工智能、机器学习等技术对感知到的海量数据进行分析和挖掘，提取有价值的信息和知识，为数据治理决策提供智能化支持。关键技术与工具物

交通大模型是用于模拟城市交通流量的复杂网络模型。交通大模型可以帮助交通规划者更好地了解交通系统的运行情况，为城市交通治理提供科学依据。交通大模型通常包括个主要部分：路网模型、行车模型和需求模型。路网，可以估计市民的出行需求，包括出行目的、出行方式以及出行时间等。需求模型可以帮助交通规划者了解城市交通需求的特点和变化趋势，为交通规划提供可行的方案。交通大模型的应用范围广泛，可以用于城市交通规划模型是指城市道路网络的几何和拓扑结构统计模型。通过街道、交叉口和连接路段等元素描述，以及车流量、车速和拥堵等变量的记录，可以对道路网络的特性和性能进行定量分析。路网模型可以反映出交通系统的结构和层级，从而帮助交通规划者更好地了解道路网络的脆弱性和瓶颈。行车模型是指交通大模型中用来描述车辆在道路上行驶的行为的数学模型。通过对车辆速度、加速度、车间距等参数的建模，可以模拟车辆在不同交通状下的运动轨迹。行车模型可以用来研究交通流量对道路拥堵的影响，评估不同交通管理策略的效果，预测未来交通状况等。需求模型是指交通大模型中用来预测和模拟市民出行需求的模型。通过对人口、就业、住宅和服务设施等因素的统计分析

计算平台可以快速调配资源，处理复杂的模型运算。感知设施：由各种传感器和智能终端组成，用于感知城市的物理环境和社会活动。如在环境监测方面，空气质量传感器、水质传感器可以实时采集环境质量数据；在城市安全领域城市的命脉。包括有线网络（如光纤网络）和无线网络（如5G、Wi-Fi）。5G网络能够支持低延迟、高带宽的应用场景，如智能交通中的车路协同、远程医疗中的高清影像传输；光纤网络则为数据中心之间的大数据传输提供可靠的通道。计算设施：主要是数据中心和云计算平台。数据中心存储城市的海量数据，云计算平台提供强大的计算资源，能够根据城市应用的需求动态分配计算能力。例如，在城市进行大规模的疫情防控数据分析时，云数据背后的规律。例如，利用大数据分析平台，对城市电力消耗数据进行分析，预测电力需求高峰，优化电力分配。应用开发平台：为开发者提供开发城市数字化应用的工具和环境。包括软件开发工具包（SDK）、应用编程接口的安全运行。例如，在城市政务服务应用上线前，进行安全漏洞扫描和代码审计，避免应用程序出现安全隐患。数字城市底座在城市运行中的应用智能交通管理：交通数据实时感知：通过安装在道路上的各种传感器（如雷达

防范更加智能化、精准化。智慧城市大数据解决方案剖析数据采集：城市的“感知触角”数据采集是智慧城市大数据解决方案的第一步，宛如城市的“感知触角”，深入到城市的各个角落，收集着来自不同领域的海量数据。在物联网，提供多样化的教育资源，满足不同市民的学习需求。在应急管理方面，大数据的应用可以大大提高城市应对突发事件的能力。通过实时监测气象数据、地质数据、社会舆情等信息，结合数据分析和预测模型，应急管理部门可以大数据：智慧城市的“智慧密码”智慧交通：畅行城市的脉络大数据的出现，为解决交通拥堵问题带来了新的曙光。通过在道路、车辆和交通设施上部署大量的传感器和摄像头，城市能够实时收集海量的交通数据，包括车辆位置、行驶速度、交通流量、路况等。利用大数据分析技术对这些数据进行深度挖掘和分析，交通管理部门可以实时掌握交通运行状况，预测交通拥堵的发生，并及时采取有效的疏导措施。智慧环保：守护城市的绿色家园大数据在智慧环保领域的应用，为城市的环境保护和生态治理提供了有力的技术支持。借助分布在城市各个角落的环境监测传感器，大数据可以实时采集空气质量、水质状况、噪音水平等环境数据，并通过数据分析及时发现环境问题

响应、原始数据价值密度低、多模态数据离散处理等问题。感知智能业务方向实现边缘智能感知的主要流程，以CV应用落地来看，主要围绕着模型生产和落地部署。典型CV应用落地所需流程长，需要经历“12阶段”，并且应用的高效率运营。AutoCV作为视觉感知智能平台，将业务流程由传统的“12阶段”精简为“底层资源-模型训练与管理-模型应用-结构化数据回传”，全方位覆盖模型落地过程中的数据、模型、应用、迭代运营的感知智能将物理世界信号映射到数字世界，是AI工业化生产落地的必经之路，而其中视觉感知与物联感知已成为工业物联网领域的技术基石，通过与边缘计算的结合，能够有效解决AI在落地过程中面临的海量数据处理实时需要大量人力，由5名中级工程师和5名高级工程师共同完成。目前传统CV应用的痛点：整体流程长，涉及人员多，流程各环节的不标准以及全流程的割裂会导致模型管理碎片化、应对变化耗时耗力、模型与应用后一公里、模型持续运营难等问题。因而，需要一款覆盖数据处理、模型训练和支持业务定制化功能的平台来实现模型的一体化生产应用和管理。传统CV应用业务痛点针对传统CV应用业务痛点，星环科技推出一站式模型生产应用平台

智慧城市大数据归集在当今数字化时代，智慧城市已成为全球城市发展的主流趋势。智慧城市的核心在于利用先进的信息技术，尤其是大数据技术，来优化城市管理和服务，提高居民生活质量。而大数据归集作为智慧城市建设的基础环节，其重要性不言而喻。大数据归集是指从城市运行的各个领域收集、整合海量数据的过程。这些数据来源广泛，包括交通、环境、公共安全、医疗、教育等多个方面。例如，交通摄像头记录的车辆信息、气象站采集的环境数据、市民使用公共服务时产生的记录等，都是大数据归集的对象。这些数据的特点是体量大、种类多、生成速度快，传统的数据处理方式难以应对，因此需要专门的技术手段进行归集和管理。智慧城市中的大数据归集主要效率，还减少了成本，使得大规模数据管理成为可能。大数据归集在智慧城市中的应用场景多种多样。以交通管理为例，通过归集实时交通流量数据，城市交通管理系统可以动态调整信号灯时长，优化交通流，减少拥堵。在环境监测方面，归集的空气质量、噪音等数据可以帮助政府及时发现问题并采取措施。此外，大数据归集还能用于公共安全预警、医疗资源调度、教育资源分配等领域，提高城市治理水平。大数据归集是智慧城市建设的基石。通过科学

智慧城市：数据驱动的未来智慧城市，简单来说，就是运用物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术，对城市的各类资源进行全面感知、深度分析和智能决策，从而实现城市的高效运行和可持续发展。在智慧城市中据规划阶段，需要明确数据的需求、来源和用途，制定合理的数据采集策略和标准，确保采集到的数据能够真实反映城市的运行状况。数据存储则涉及到选择合适的存储技术和架构，以满足数据的大容量、高并发读写和长期保存的需求。云计算技术的发展，为数据存储提供了更加灵活、高效的解决方案，通过云存储，城市可以实现数据的分布式存储和备份，提高数据的安全性和可靠性。数据处理和分析是智慧城市数据治理的核心环节，通过运用大。数据治理：智慧城市的“智慧内核”（一）智慧城市数据治理是什么智慧城市数据治理，是指运用一系列科学的方法、技术和管理手段，对智慧城市运行过程中产生的海量数据进行全面、系统的规划、采集、存储、处理、分析、共享和保护，以确保数据的高质量、安全性和可用性，从而为智慧城市的各类应用和决策提供坚实的数据基础。它涵盖了从数据的源头到数据的最终应用的全生命周期管理，是实现城市智慧化运行和可持续发展的关键环节。在数

城市数字底座是支撑城市数字化转型的基础设施和数据资源的集合。它就像是城市的“数字地基”，通过整合多种数字技术，如物联网、大数据、云计算、人工智能等，将城市中的物理设施、社会资源、政务服务等要素，保障数据的快速、稳定流动。计算存储层：主要由数据中心、云计算平台和边缘计算节点组成。数据中心存储城市的海量数据，云计算平台提供强大的计算能力，可根据需求动态分配资源。例如，城市在进行大规模的人口普查数据数字化，为城市的智能管理、高效运行和创新发展提供坚实的基础。构成要素数据资源层：这是城市数字底座的核心部分，包含海量的结构化和非结构化数据。例如，来自城市各个角落的传感器数据，像交通流量传感器记录的车流量、车速数据，环境监测传感器收集的空气质量、噪音数据等。还有政务数据，如人口信息、企业注册信息、城市规划文件等。这些数据是城市数字孪生的“血液”，为城市的各种应用场景提供数据支持。网络通信层：包括各种有线和无线网络，如5G、光纤网络等。5G网络的高速率、低延时特点可以满足智能交通系统中车辆之间的实时通信，以及远程医疗中的高清影像传输等需求。光纤网络则为城市数据中心之间的大量数据传输提供高带宽的通道

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...