建设人与自然和谐共生的美丽中国

随着科技的快速发展以及国家相关部门的政策引领，智慧物流呈现出快速发展的态势，作为一种新兴的业态，智慧物流在理论与实践两个方面依旧处于探索阶段。国内发展到一定规模且具有较强经济实力的物流企业将大数据、云计算等技术引入物流领域，推动智慧物流体系逐步发展，物流行业的智能化水平明显提高。实际上，我国物流企业以中小型企业为主，资金、技术和政策等方面的匮乏，使这些企业在智慧物流业务体系发展过程中，在大数据等先进技术的引入和应用方面存在明显问题。文章通过研究大数据背景下构建我国智慧物流业务体系的策略，为我国物流企业智慧物流的建设与发展提供参考。

１

大数据概述‍

大数据是无法在一定时间内使用常规软件工具抓取数据、管理数据集合的统称[1]。大数据技术是从不同类型的大数据集合中快速抓取其中有价值信息的技术。大数据一般是由巨型数据集合组成的，这些数据集合的大小已经远远超出了人类可接受的收集、使用、支配和处理数据的能力的范畴。大数据的大小会随着时间发展不断改变，目前，数据集大小从 TB 到 PB 不等。

大数据在发展的过程中体现出以下四个基本特征。第一，数据体量十分庞大。目前，仅百度首页导航每天提供的数据就超过了 1.5PB。截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量仅有 200PB。第二，数据类型多样性。大数据的类型包括文本、图片、视频、音频等多种形式。第三，处理速度相对较快。大数据处理始终遵循「一秒定律」，能够从不同类型的数据中以最快的速度获取高价值的信息。第四，价值密度相对较低。海量的数据中有价值的信息数量相对较少。

２

大数据背景下构建智慧物流业务体系的重要性‍

大数据背景下，我国智慧物流业务体系的建立是推动物流行业发展的有效途径。大数据技术的日益成熟，对物流产业产生的影响力逐渐扩大。如今，世界上诸多国家都已将大数据作为全新时期国家的发展战略，从政策、软件、人才等多个层面给予支持[2]。

现代物流业的快速持续发展必须依赖于各种数据的支持，具体可以分为企业内外部数据、经济数据、空间及非空间数据等，这些庞大的数据对物流行业乃至企业的发展都具有十分重要的作用，这一点在投资和决策上表现得尤为明显。随着我国智慧物流业务体系引入车辆追踪、卫星导航等技术，物流效率得到了提高，物流行业服务的水平和质量也得以提高，对于物流行业良好形象的树立具有十分重要的作用。作为一种全新的技术，大数据技术的发展突破可能为物流企业带来全新的发展理念。大数据背景下我国智慧物流业务体系的建立和发展，既能够持续提高物流行业的运作效率，也能够明显提高企业的投资回报率和客户服务满意度。此外，在我国物流行业的发展过程中，企业内部资源和社会资源的整合和利用需要以大数据技术为支持。物流行业作为一个在日常运营过程中产生海量数据的行业，通过引入大数据技术，能够帮助企业及时抓取各种关键信息，也能够帮助企业动态化地适应多变的市场环境，满足客户的个性化需求，给企业的战略决策、运营管理、市场营销等方面带来深远影响。

３

大数据背景下智慧物流业务体系构建与运营存在的问题‍

（一）存在的问题智慧物流业务体系的建立对于我国物流行业的运作效率、经营决策、服务质量等具有十分重要的作用。目前，在大数据背景下构建智慧物流业务体系存在以下三个方面的问题。第一，技术应用程度相对较低。国内智慧物流业务体系的建立与大数据、云计算等技术关系紧密，现阶段，只有顺丰、京东等国内排名靠前的物流企业在软件和硬件方面的技术投入和应用较好。对于绝大部分的中小型物流企业而言，受制于其发展规模和业务量，管理人员尚未重视智慧物流业务体系的建立，导致对智慧物流技术及软件应用的投入力度相对较小，阻碍了智慧物流的发展[3]。第二，数据采集工作难度相对较大。物流行业在日常运营工作中会产生海量的数据，这些数据会随着国内经济社会及物资流通的持续发展保持快速稳定增长，社会物流业务体系中涵盖的数据种类相对较多，单纯一个货物运输环节就包括物资的种类、尺寸、数量、发件方等信息。由于这些信息的种类相对多元，增加了记录工作的难度，尤其是中小物流企业依旧使用手工记录的方式，或数据采集设备相对较为低端，这对物流行业发展的海量数据采集及价值分析都会产生明显影响。第三，智慧物流系统缺乏应用兼容性。智慧物流业务体系在大数据技术的支持下需要做到主动提供数据信息并自动化控制相关的物流设备，因为与智慧物流设备控制的相关协议和标准尚未完全统一，影响了智慧物流系统各环节的兼容性，直接导致智慧物流系统的协调控制效果无法全面发挥。（二）问题的成因我国的智慧物流业务体系在大数据背景下会出现系统兼容性较低、数据采集工作难度较高、技术应用程度较浅等问题，原因可以归纳为以下三个方面。第一，与智慧物流业务体系相关的管理机制不健全。由于我国智慧物流行业涉及商务、交通、信息技术等领域，与发展和改革委、交通运输部、工信部等部门的关系较为密切。现阶段，我国的智慧物流业务管理机制无法全面打破部门、条块分割的局面，依旧存在「信息孤岛」的现象，造成了智慧物流业务体系建立中的资源浪费、管理责任不清晰等问题。第二，物流企业的智慧化程度相对较低。现阶段，国内物流企业尝试利用物联网技术，建立完善的智慧物流业务系统。由于国内物流企业以中小型企业为主，其在全国范围内分布不够均衡及缺乏有效的管理措施，使管理工作较为混乱，各种生产要素无法自由流动。此外，尚未建立统一开放的市场，缺乏龙头企业带动，形成产业集群较为困难，这些都增加了中小型企业在物流信息化发展过程中的工作难度。第三，缺乏与智慧物流业务体系相关的综合性专业人才。随着我国物流行业的平稳发展，与之相关的专业人才缺乏问题逐渐暴露，尤其是与智慧物流业务体系建设、运营的人才匮乏问题尤为明显。由于大部分物流企业缺乏足够的专业化、高素质一线岗位技能人才，以及缺乏兼具物流管理、计算机网络等知识的综合性人才，给智慧物流业务体系的建立和运营带来不小的负面影响。

４

大数据背景下智慧物流业务体系构建与运营策略‍

（一）深化大数据技术的有效运用在大数据背景下，构建智慧物流业务体系要深化大数据的应用。简单来说，要促进大数据、智慧物流和物流企业三者的有机融合。构建大数据时代的智慧物流业务系统，从研发到普及应用需要的时间相对较长，从侧面反映出智慧物流业务体系相关技术的研发是行业及社会的技术研发目标[4]。在智慧物流业务体系技术研发过程中，企业要承担相应的责任，而政府部门要对企业和科研机构提供必要的技术、经济、政策等方面的支持，科研机构要在始终遵循国家政策的前提下，结合智慧物流业务体系建设需求展开技术研究。同时，在大数据时代，构建智慧物流业务系统较为烦琐，在深化应用大数据技术的过程中，企业要高度关注智慧物流数据库的建设，引入云计算等技术，这也是智慧物流业务体系发展的核心要素。我国智慧物流业务体系为了运用大数据技术，必须引入物流工作场景，结合不同的工作场景，合理分类内容和数据，并为其配备软、硬件基础设施，确保企业的智慧物流业务体系能够更好地满足时代发展的要求。（二）培养、引进专业人才在大数据背景下，构建智慧物流业务体系，要求具备数量足够的物流企业，同时，需要兼具物流管理、大数据、云计算、互联网等多种技术的高端复合型人才。目前，物流企业在缺乏足够高素质复合型人才的基础上，可以调整薪资待遇，改善工作环境，通过企业自主招聘、猎头公司招聘等多种方式，从社会各界吸纳兼具物流管理、计算机、物联网等多种技术的高端复合型人才[5]。为保证智慧物流业务体系的建设、运营能够得到充足的人才支持，物流企业要加大与高等院校的合作力度，通过签订就业合作协议，为高等院校物流管理相关专业的学生提供必要的基础实习工作岗位。通过加大校企合作力度，企业也可以参与物流管理专业课程体系及教学目标的建设，确保高等院校培养的物流人才符合现阶段智慧物流业务体系建设对人才的需求。

（三）明确智慧物流业务体系构建目标在大数据背景下，我国智慧物流业务体系建设需要优先明确建设系统的目标，简单来说，智慧物流业务体系建设要全方位整合企业各部门现有的社会资源，最终实现社会资源和物流系统的整合，帮助企业以动态的方式管理和发展物流产业，提高物流行业的生产水平及智能化水平。从宏观网络层面的规划看，企业要结合大数据、人工智能及运筹学优化算法等，在仿真模拟多种物流业务情景的同时，推演智慧物流业务体系网络的关键节点及骨干路径，通过对比选择最优的架构方案。从微观层面看，我国智慧物流业务体系要结合城市及区域经济，通过引入智能地图，精准布局及优化运输车辆、经营场地等资源。只有在明确智慧物流业务体系建设目标的前提下，后续的建设工作方案才能落实，保障智慧物流业务体系为企业和行业发展发挥应有的作用。（四）构建完善的智慧物流业务体系在构建智慧物流业务体系过程中，要积极组建城市物流协会。协会实际上是一种以精诚合作、资源共享理念为基础的一定区域内的同行业企业组织，能够实现企业之间的双赢或多赢，为在全国范围内建立和发展智慧物流业务体系奠定基础。我国智慧物流业务体系的建立要求相关部门改进并整顿传统物流产业，针对智慧物流业务体系建设的标准和规范等提出统一要求，确保逐步建立涵盖全国各类物流企业的智慧物流业务体系，为创立物流产业品牌，推动物流产业的品牌化、智能化发展奠定基础。对于物流企业之间的收购和联合，政府部门要从政策方面给予支持，并根据现代物流产业发展的要求，建立统一化的、与国际社会发展息息相关的大型物流产业集团。

５

结语‍

智慧物流业务体系建设是推动我国物流行业智能化、现代化发展的有效途径。在现阶段的大数据技术发展背景下，我国的智慧物流业务体系建设面临技术应用程度较低、数据收集工作困难等问题，这些问题与智慧物流相关专业人才的缺失及管理制度体系不健全等关系密切。在持续构建和完善智慧物流业务体系的过程中，要推动大数据技术的应用，在明确智慧物流业务体系建设目标、策略和方针的基础上合理培养、引进专业人才，从制度、政策、人才等层面支持智慧物流业务体系的建设和发展。

本文由公号众【网络货运在线】转载发布，助力物流公司转型，解决四流合一，同时货运宝有七种合作模式：

1.战略联营 2.系统资质代办3.数字产业园招商4.技术服务5.货运链HYL 6.数智合作 7.品牌合作想要做网络货运的物流公司或者个人或能源建材企业，可以随时关注，联系沟通，还可以获取物流业绝密资料包：90%物流人都想要的资料合集，解密你不知道的物流企业运作秘密。

“数字”“文化”双向赋能激荡强劲发展力

工业物联网（IIoT）平台的成功建立和运行确实离不开传感器和云计算的关键作用。在工业物联网中，传感器起着收集实时数据的作用，而云计算则提供了数据存储、处理和分析的能力。

让我们来了解一下传感器在工业物联网平台中的作用。传感器可以安装在各种设备和设施上，用于感知环境和物理现象，并将这些信息转化为数字信号。传感器可以收集各种数据，例如温度、湿度、压力、电流等等。这些数据对于工业过程的监测和控制非常重要。

这些传感器收集到的数据需要传输到云端进行处理和分析。这就涉及到连接的问题。数据传输的方式可以采用有线或无线的方法，例如以太网、Wi-Fi、蓝牙、LoRa等等。通过这些连接方式，传感器可以将数据传输到云平台或边缘设备。

一旦数据到达云平台云计算将发挥关键作用。云计算提供了存储和计算能力，可以根据需要对大规模的数据进行处理和分析。云计算平台可以将收集到的数据存储在大规模的数据库中，并提供强大的计算能力来处理这些数据。这样，用户可以通过云平台的界面来访问和管理数据。

在云平台上数据可以进行各种处理和分析。例如，可以应用机器学习和人工智能算法来挖掘数据中隐藏的模式和关联。这些分析结果可以为决策制定和预测提供有价值的信息，帮助企业优化流程和提高效率。

工业物联网平台的成功建立和运行需要传感器和云计算的紧密配合。传感器负责数据的采集和传输，而云计算提供了数据的存储、处理和分析能力。这些技术流程和数据处理过程使得工业物联网平台成为可能，为企业带来了许多机会和益处。

传感器在工业物联网平台中是非常重要的，它实现了对物理环境的实时检测和数据采集。传感器可以实时地感知环境和物理现象，并将这些信息转化为数字信号。这意味着传感器可以以极高的精度和频率对环境进行监测。通过实时检测，工业物联网平台可以及时获得重要的数据，并快速做出相应的反应。

传感器可以收集各种各样的数据，例如温度、湿度、压力、振动等等。这些数据对于工业过程的监测和控制非常重要。通过传感器的数据采集，企业可以了解设备和系统的运行状况，及时发现异常情况并进行预测和维护。

传感器可以与其他设备和系统进行集成，实现自动化的控制和操作。通过传感器的实时检测和数据采集，工业物联网平台可以根据预设的条件和规则来自动触发操作和决策。这样，企业可以实现生产线的自动化控制、设备的远程监控和调整，提高生产效率和节约资源。

传感器可以提供准确和可靠的数据，因为它们以数字信号的形式直接输出数据，避免了因为人为干扰或传输失真而引入的误差。这使得工业物联网平台所处理的数据更加可信和准确，为企业的决策和分析提供了有力的支持。

传感器在工业物联网平台中扮演着实时检测和数据采集的关键角色。它们的存在使得企业能够及时获取和利用环境和物理信息，实现自动化控制和优化生产过程。传感器的重要性不仅体现在数据的质量和准确性上，还体现在提升效率、降低成本和改进决策制定上。

不同类型的传感器在工业物联网平台中有各自不同的应用和场景。温度传感器用于测量环境的温度。在工业物联网平台中，温度传感器广泛应用于各种领域，例如用于监测设备和机器的温度，预测故障和进行维护。用于监测温度，确保医疗设备和试验环境的安全和稳定。用于监测食品和药品等易受温度影响的物品的运输过程中的温度。用于控制室内温度，提供舒适的室内环境。

湿度传感器用于测量环境的湿度水分含量。在工业物联网平台中，湿度传感器的应用包括用于监测土壤湿度，实现精准灌溉和农作物生长控制。用于监测室内湿度，为调节空调系统提供参考。用于监测仓库内的湿度，保护存储的物品免受潮湿和损坏。

压力传感器用于测量压力的大小。在工业物联网平台中，用于监测管道和储罐的压力，确保安全运营。用于监测机器的气压，控制和优化生产过程。用于监测轮胎压力，提供安全驾驶和节能的功能。

振动传感器用于测量物体的振动和震动。在工业物联网平台中，用于监测设备或机器的振动，检测故障和预测维护需求。用于监测建筑物、桥梁等结构的振动情况，检测异常。

在工业物联网平台中还存在一些特殊的传感器技术和应用，如传感器网络和主动传感器技术。可穿戴传感器是一种集成在服装、手表、眼镜等物品中的传感器技术。它们可用于监测人体参数、运动、呼吸等。例如，在健康管理领域，人们可以佩戴可穿戴传感器来监测心率、睡眠质量等健康指标，并将数据传输到云平台进行分析和提供个性化的健康建议。

可自供能传感器是指以无需外部电源供应的方式自动收集和传输数据的传感器技术。

设备互联的关键技术包括无线、有线和混合部署的通信技术。每种技术都有其特定的应用场景和优势，无线通信技术通过无线信号传输数据，为设备之间的互联提供了灵活性和便利性。

有线通信技术通过电缆或光纤连接设备，提供稳定、高速的数据传输。常见的有线通信技术包括以太网，适用于局域网和广域网内的高速数据传输，是工业物联网应用中最常用的有线通信技术。Modbus，一种串行通信协议，广泛应用于工业自动化控制系统，具有简单、可靠的特点。

混合部署通信技术结合了无线和有线通信的优势，提供了更灵活和可靠的通信方式。例如，将部分关键设备使用有线连接，而将其他设备使用无线连接，以实现最优的设备互联方案。

工业物联网协议（如MQTT、CoAP）起着实现设备之间和设备与云端的数据传输的关键作用。这些协议定义了数据交换的格式和通信规则，确保设备之间能够有效地交换数据。以下是对两种常见工业物联网协议的简要介绍：

MQTT是一种轻量级的、发布-订阅模式的通信协议。它适用于低带宽、不稳定网络环境下的数据传输。MQTT协议较为高效，具有低功耗、小封包以及最小化网络流量的特点，适用于物联网设备之间的实时通信。

CoAP是一种专为受限环境（如传感器、嵌入式设备）设计的应用层协议。它基于HTTP协议，具有低开销的特点。CoAP支持资源操纵、订阅/观察、缓存等功能，并适用于设备与云平台之间的通信。

这些协议对于工业物联网的数据传输起到了重要的作用，提供了标准化、可靠且安全的数据交换。

边缘计算（Edge Computing）的意义在于将数据处理推向设备的近端，以减少数据传输延迟和减轻网络负荷。在传统的云计算模式中，设备将数据发送到云端进行处理和分析，然后再将结果返回。然而，对于实时性要求高、数据量大的应用场景（如工业物联网），将数据传输到云端进行处理可能存在延迟和带宽限制的问题。通过边缘计算，设备可以在本地或边缘节点上进行数据处理、分析和决策，减少了数据传输的时间和带宽成本，同时也提高了实时性和数据隐私性。

云计算在工业物联网平台中扮演着重要的角色。首先，云计算提供了强大的数据存储能力，可以将设备生成的大量数据进行集中存储和管理。其次，云计算平台可以实现实时数据分析，利用机器学习和人工智能算法对数据进行处理和建模，从而提供实时的监控、预警和优化决策。最后，云计算还能够处理大数据，通过对大规模数据集的分析和挖掘，发现隐藏在数据中的模式和关联，为企业提供更深入的洞察和业务决策支持。

工业云平台和物联网平台如AWS IoT、Azure IoT等在工业物联网中有广泛的应用。以AWS IoT为例，它提供了全面的物联网解决方案，包括设备管理、数据收集和存储、分析和机器学习等功能。通过AWS IoT，企业可以快速构建可靠和安全的物联网应用，实现设备的连接、管理和数据传输。Azure IoT平台也提供了类似的功能，支持设备连接、数据处理和云端集成。这些云平台被广泛应用于工业监控、智能城市、智能制造等领域，帮助企业实现设备的远程管理、实时监控和数据驱动的决策。

工业物联网平台中的数据管理面临一些挑战。首先是大数据存储的问题，由于工业物联网产生的数据量庞大，平台需要具备高效的数据存储和管理能力，包括数据的持久性存储、数据的高可用性和快速访问。其次是数据质量的挑战，工业物联网平台需要确保数据的准确性、完整性和一致性，以保证数据分析和决策的可靠性。最后是数据一致性的问题，由于工业物联网中涉及多个设备和边缘节点，数据在传输和处理过程中可能出现不一致的情况，平台需要采取相应的策略和机制来确保数据的一致性。

数据隐私和安全保护在工业物联网平台中至关重要。首先，数据加密是保护数据隐私的重要手段，通过对数据进行加密，可以防止未经授权的访问和窃取。其次，身份认证可以确保只有合法的设备和用户才能访问和操作物联网平台的数据。平台需要实施有效的身份认证机制，例如基于证书的认证或双因素认证。此外，访问控制也是保护数据安全的关键，平台需要实施严格的权限控制，确保只有授权用户能够访问和操作特定的数据和功能。

数据备份和灾难恢复是保障工业物联网数据安全和可靠性的重要实践。在工业物联网平台中，定期进行数据备份是至关重要的，它可以保护数据免受硬件故障、人为失误、数据损坏等不可预见的情况影响。数据备份可以采用多种方式，如本地备份和云端备份，并需要确保备份数据的完整性和可靠性。此外，灾难恢复方案也是关键，它包括灾难恢复计划、备用设备和数据恢复策略等。通过有效的灾难恢复措施，可以在发生灾难或故障时尽快恢复业务，减少数据丢失和服务中断的风险。

一个实践案例是亚马逊AWS的S3（简单存储服务）和Glacier（冷存储服务），它们提供了可靠的数据存储和备份解决方案。S3可以用于实时数据存储和快速访问，而Glacier则适用于长期存储和灾难恢复。通过将数据备份到S3和Glacier中，企业可以确保数据的安全性和持久性，同时根据需求灵活地进行数据检索和恢复。类似的备份和灾难恢复措施也可以在其他工业物联网平台中实施，以保护数据的安全和可靠性。

从贵州了解中国：完善基建促发展

新华社北京8月19日电题：奋力答好高质量发展的“算”“数”题——数字中国建设一线故事

新华社记者

8月19日，一场数字经济的峰会——2023中国算力大会在宁夏银川市开幕，“算力”专家、头部企业齐聚一堂，研讨我国算力和数字产业发展前景。

党的十八大以来，习近平总书记高度重视数字经济发展和数字中国建设，在不同场合对国家大数据战略、数字经济治理体系、数字技术创新应用等作出重要指示。

从东南沿海到西北沙漠瀚海，从工业生产线到百姓吃住行，算力正在像水、电一样渗透到生活的点点滴滴，改变着生产的方方面面，为各行各业的数字化转型注入新动能，成为经济社会高质量发展的重要驱动力。

（一）

【总书记的嘱托】

2018年4月，首届数字中国建设峰会在福建福州开幕，习近平总书记发来贺信指出，加快数字中国建设，就是要适应我国发展新的历史方位，全面贯彻新发展理念，以信息化培育新动能，用新动能推动新发展，以新发展创造新辉煌。

【“东数”的毫秒“西算”】

腾格里沙漠南缘，宁夏中卫市北郊，中国联通云数据中心机房里，一排排服务器微微作响，密密麻麻的硬盘不断闪烁着绿色微光。

“别看它们‘身在’沙漠边缘，却能掌控2000多公里外无人驾驶安防车的一举一动！”指着偌大一片服务器，中国联通宁夏分公司政企客户营销中心总监吴立华卖了个关子。

这是中卫市“东数西算”工程最新的应用场景。

3个多月前，中国联通宁夏分公司联合腾讯云推出“5G车辆远程驾驶控制”的解决方案，没想到，“成长”于海边的福建厦门金龙联合汽车工业有限公司却闻讯而至，成了首个“用户”。

金龙汽车是国内汽车制造的头部企业，自主研发生产的无人驾驶安防车、保洁车、物流车行驶在全国各地的园区内。这些车辆运行期间产生的音视频、激光雷达、毫米波、超声波等大量数据，需要通过强劲的算力处理，方能让车辆安全行驶、各司其职。

那为何要让数据“翻山越岭”，到沙漠边缘之地进行计算呢？

吴立华给出了答案：“中卫风、光等新能源充沛，气候干冷。这里的大数据中心能耗处于全国最低水平，可以为企业提供超低成本的算力服务。”

“更重要的是中卫的地理位置优势。以中卫为圆点画一个半径2000公里的圆，全国大多数大中城市都在这个圆内。这对于车辆分布在全国各地，且以毫秒计时的无人驾驶数据传输来说，至关重要。”金龙汽车智能网联高级工程师刘强生进一步解释。

如今，相隔千山万水，这些东部数据已经实现毫秒级“西算”。

在金龙汽车厦门园区里，一辆辆无人驾驶安防车沿着预设路线巡逻，车顶的云台摄像机实时记录着园区车辆信息、消防安全以及人员行为等数据。

仅仅100毫秒后，这些数据就能够抵达中卫云数据中心，经过算力处理后，对数千里外厦门园区内各种安防信息进行AI识别和预警，时刻守护园区安全。

“东数西算”，让中卫市这个西北小城站上了数字经济的“风口”。来自全国各地的“数据”经过中卫“算力”的加工，为我国经济发展提供了动力。

中卫市市长马洪海介绍，近年来，中卫相继获批“国家新型互联网交换中心”和“全国一体化算力网络国家枢纽节点”，截至目前，已建成13个大型、超大型数据中心，集聚了200多家云计算和配套企业，为美团、小米、小红书等4000多家企业提供数据存储和云计算服务。

（二）

【总书记的嘱托】

2018年4月，习近平总书记在全国网络安全和信息化工作会议上强调，要推动产业数字化，利用互联网新技术新应用对传统产业进行全方位、全角度、全链条的改造，提高全要素生产率，释放数字对经济发展的放大、叠加、倍增作用。

【产业的“云端”升级】

大数据、工业互联网等新兴技术能跟水泥厂联系在一起，“水泥二代”焦文科认为“十几年前真的难以想象”。

从小在贵州遵义市水泥厂长大的焦文科对过去水泥厂的工作场景记忆犹新，“水泥厂污染重、粉尘多，我们当地曾流传一句话叫‘好男不进水泥厂’。”

近年来，随着智能化、数字化等新兴技术的应用，联合重组后的遵义赛德水泥有限公司的工作环境发生了翻天覆地的变化。

赛德公司原料抓取车间，无人操作的智能抓斗自动抓取原料后，精准投放到进料口，现场看不见一个工人的身影。

“过去至少需要12个人，现在我们只要在电脑上设定好相应程序，智能抓斗就可以实现自动识别和自动抓取原料。”技术人员介绍，生产线很多设备都安装了传感器，可实现设备在线诊断等功能，大幅降低了发生故障的概率。

已经成长为公司生产负责人的焦文科介绍，公司引入智能抓斗、智能物流、自动取样和生产等系统，原料进厂、生产过程控制、成品出厂等各个环节实现了无人化或少人化，大大降低了生产成本，很多环节还实现了密闭生产，大大减少了粉尘等污染。

公司还在云端建了一座“数字工厂”。“大到设备保养、设备维修情况，小到每个传感器的数据、厂区各个角落的情况，都能够实时查看。与以前相比，公司人员从200人减少到80人，产能却从日产2500吨熟料提升至4500吨。”焦文科一边打开手机专用应用程序，一边介绍。

作为全国首个国家大数据综合试验区，贵州省近年来通过“千企改造”“万企融合”等行动，持续推动大数据赋能传统行业转型升级，加快新旧动能转换，算力资源的优化配置为传统产业的数字化改造提供了广阔的空间和无限的可能。

截至2022年底，贵州实施数字化融合改造的企业达1万多家，累计带动2.5万家企业上“云”用“云”，大数据与实体经济深度融合。

（三）

【总书记的嘱托】

2017年12月8日，中央政治局就实施国家大数据战略进行第二次集体学习。习近平总书记在主持学习时指出，要坚持以人民为中心的发展思想，推进“互联网+教育”、“互联网+医疗”、“互联网+文化”等，让百姓少跑腿、数据多跑路，不断提升公共服务均等化、普惠化、便捷化水平。

【城市的“智慧”转型】

机器人的机械臂能独立完成精细手术？主刀医生还远在2000公里外？

患子宫肌瘤合并贫血的王女士近日在银川一家医院接受了全子宫切除微创手术。解剖、分离、切割、缝合等各项精细手术动作都由机器人的4条机械臂操作。

这是上海首例5G+AI超远程国产机器人微创手术，也是银川“互联网+智慧医疗”建设的一个缩影。

“患者腹部创口不到1厘米，手术非常成功。”远在2000公里外的主刀医生——复旦大学附属妇产科医院华克勤教授说，“超远程微创手术能成功实施，上海团队研发的‘大脑’和灵敏的‘传输神经’缺一不可。”

华克勤介绍，上海的机器人“大脑”将主刀医生的每一个手术动作进行数据处理后传输；“传输神经”5G负责把数据传输给数千里之外的机械臂，机械臂就会准确“复制”主刀医生的手术动作。

“手术过程中机械臂操作流畅，前后方医护人员沟通‘零卡顿’，这些都仰仗银川与上海之间高速安全可靠的网络传输。”复旦大学附属妇产科医院医生丁岩作为“备份医生”，守在宁夏的手术台前以备应急，但顺畅的手术让她几乎“无所事事”。

在“东数西算”工程的推动下，宁夏已全面开通至京津冀、长三角、成渝、粤港澳大湾区等重要城市群的互联网“高速直达”通道，与全国90%以上地区光纤直连传输时延在8毫秒至20毫秒以内。

除医疗之外，大数据和云计算已经渗透到百姓生活和城市管理的方方面面。近年来，银川市抢抓“东数西算”国家算力枢纽节点建设带来的人才聚集、基础设施升级等便利条件，以数据的“聚、通、用”为关键，全面赋能城市智慧化发展。

“我们牢记总书记的指示，不断提升公共服务的便捷化水平。5年前，每天到银川市民大厅办事的有1.2万多人次，如今只有不到5000人次，但办件量却增加了17%。”银川市审批服务管理局网络技术科科长武振说。

3年来，银川市已打通公积金、人社、医保等37个行业的数据“孤岛”，大数据覆盖70%以上的政务服务事项。（记者刘紫凌、张亮、许晋豫、施钱贵）（完）