能源区块链研究 | 能源强度云的未来如何

生活垃圾处理概念一共有13家上市公司，其中4家生活垃圾处理概念上市公司在上证交易所交易，另外9家生活垃圾处理概念上市公司在深交所交易。

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扩展资料：

电子垃圾“以旧换新”：

随着我国家电进入报废高峰期，废弃电器电子产品处置问题受到前所未有的关注。为规范废弃电器电子产品的回收处理活动，促进资源综合利用和循环经济发展，保护环境以及保障人体健康。

2009年2月25日，国务院发布了《废弃电器电子产品回收处理管理条例》，并于2011年1月1日起正式实施。

为有效推动该条例的实施，政府相关部门于2009年5月推出家电“以旧换新”政策。这对于废弃电器电子产品处理行业而言，无疑是个异常繁荣的时期。据相关部门统计，该政策保证了80%以上的报废电器能够流向正规的处理企业，最大限度促进了废旧家电的集中回收和处理。

业内人士普遍认为，家电“以旧换新”让消费者可获10%的财政补贴，除了拉动内需之外，也使废旧家电的回收体系重新洗牌。

参考资料来源：百度百科-废物回收

可燃冰是什么

可燃冰一般指天然气水合物

天然气水合物（Natural Gas Hydrate，简称Gas Hydrate）是分布于深海沉积物或陆域的永久冻土中，由天然气与水在高压低温条件下形成的类冰状的结晶物质。因其外观像冰一样而且遇火即可燃烧，所以又被称作“可燃冰”或者“固体瓦斯”和“气冰”。

天然气水合物甲烷含量占80%～99.9%，燃烧污染比煤、石油、天然气都小得多，而且储量丰富，全球储量足够人类使用1000年，因而被各国视为未来石油天然气的替代能源。

天然气水合物赋存于水深大于100-250米（两极地区）和大于400-650米（赤道地区）的深海海底以下数百米至1000多米的沉积层内，这里的压力和温度条件能使天然气水合物处于稳定的固态[1]  。

目前，30多个国家和地区已经进行“可燃冰”的研究与调查勘探，最近两年开采试验取得较大进展。

2017年5月，中国首次海域天然气水合物（可燃冰）试采成功。

可燃冰是可再生能源吗

据了解，中国此次试采自5 月10 日起开展，中国地质调查局从我国南海神狐海域水深1266 米海底以下203-277 米的天然气水合物矿藏开采出天然气。经试气点火，已连续产气8天，最高产量3。5万立方米/天，平均日产超1。6 万立方米，累计产气超12万立方米，天然气产量稳定，甲烷含量最高达99。5%，实现了预定目标。

全国可燃冰资源相当于千亿吨石油

南海海域是我国可燃冰最主要的分布区，全国可燃冰资源储存量约相当于1000 亿吨油当量，其中有近800 亿吨在南海。试采现场指挥部地

质组组长陆敬安在接受新华社采访时说，勘探显示，神狐海域有11 个矿体、面积128 平方公里，资源储存量1500 亿立方米，相当于1。5 亿吨石油储量，“成功试采意味着这些储量都有望转化成可利用的宝贵能源”。

国土资源部中国地质调查局副局长李金发在接受央视采访时表示，下一步试开采团队将继续在附近海域再进行二至三个不同矿区和类别的试开采工作。积累更多试开采经验，为在2030 年前进行天然气水合物商业开发打下基础。相信在2030年以前，具有最大潜力的天然气水合物资源将会得到商业性开发利用。

主要特点

可燃冰燃烧产生的能量比煤、石油、天然气要多出数十倍，而且燃烧后不产生任何残渣，避免了最让人们头疼的污染问题。科学家们如获至宝，把可燃冰称作“属于未来的能源”。

可燃冰这种宝贝可是来之不易，它的诞生至少要满足三个条件：第一是温度不能太高，如果温度高于20℃，它就会“烟消云散”，所以，海底的温度最适合可燃冰的形成；第二是压力要足够大，海底越深压力就越大，可燃冰也就越稳定；第三是要有甲烷气源，海底古生物尸体的沉积物，被细菌分解后会产生甲烷。所以，可燃冰在世界各大洋中均有分布。中国东海、南海都有相当数量分布。

沉淀物生成的甲烷水合物含量可能还包含了2至10倍的已知的传统天然气量。这代表它是未来很有潜力的重要矿物燃料来源。然而，在大多数的矿床地点很可能都过于分散而不利于经济开采。另外面临经济开采的问题还有：侦测可采行的储藏区、以及从水合物矿床开采甲烷气体的技术开发。在日本，已进行一项研发计划，预计要在2016年进行商业规模的开采。

1月12日，国际环保组织绿色和平发布报告称，互联网企业具有极强的低碳转型潜力，应在节能减排方面发挥作用，力争在2030年实现100%采用可再生能源目标。同时，可再生能源发电成本下降，低碳转型也将成为企业控制电力成本的重要手段。

云计算中心资料图。新华社 图

中国互联网 科技 产业具有极强低碳转型潜力

1月12日，国际环保组织绿色和平发布了《迈向碳中和：中国互联网 科技 行业实现100%可再生能源路线图》研究报告，认为随着中国2060年前实现碳中和目标的提出， 科技 行业转向100%可再生能源已成为必然趋势。

碳中和是指企业、团体或个人测算在一定时间内直接或间接产生的温室气体排放总量，通过植树造林、节能减排等形式，抵消自身产生的二氧化碳排放量，实现二氧化碳“零排放”。我国已明确提出争取二氧化碳排放于2030年前达到峰值，2060年前实现碳中和的目标。

报告指，在中国2030年前碳达峰的大背景下，预计“十四五”期间，碳达峰压力及目标将分解到具体产业。中国互联网 科技 行业规模仍在高速扩张、碳排放持续增长，如果不采用可再生能源，仅依靠提升节能技术将难以实现碳中和目标。

报告解释，互联网 科技 企业碳排放主要来自电力使用，其中数据中心、云计算中心等大型互联网基础设施的电力使用为主要能耗来源。企业100%使用可再生能源，意味着其用电均来自风能、太阳能、水能等对环境无害或危害极小的能源。

据南都此前报道，复旦大学经济学院教授、复旦大学能源经济与战略研究中心主任吴力波则提出，数据中心等大型互联网基础设施的能耗很高，2018年我国数据中心的用电总量已经超过了整个上海市全 社会 的用电总量，达1500亿千瓦左右，占中国全 社会 用电量的2.35%。吴力波测算，如果按照现在的趋势发展，到2030年数据中心能耗最高可以达到1.4万亿千瓦，占全 社会 能耗的20%。

报告称，全球约41家率先设立长期100%可再生能源目标的 科技 企业，其中约20%已经实现了100%可再生能源目标，另外的约50%企业将实现100%可再生能源目标设置在2030年前，44%企业在2019年达到了60%或以上的可再生能源利用。

而目前在中国，仅有秦淮数据集团一家互联网 科技 企业设立了在2030年实现100%可再生能源目标。绿色和平项目主任叶睿琪表示：“数据中心、云计算领域的脱碳发展是中国实现碳中和的重要一环。中国互联网 科技 产业具有极强的低碳转型潜力，应该成为实现中国碳达峰、碳中和目标的排头兵。”

参考国际情况及中国在2060 年前实现碳中和的雄心，报告建议，互联网 科技 企业应结合自身业务发展的需求，将目标定为在2030年前达到100%使用可再生能源，最晚不应晚于2050年。

绿色电力成为企业减排、控制成本重要手段

要实现100%使用可再生能源目标，企业应当如何做？报告介绍，随着中国可再生能源市场的发展，企业采购可再生能源的方式越来越多样化。市场化绿电交易、“绿色电力证书”认购、分布式和集中式可再生能源电站投资等已成为主要方式。

市场化绿电交易指不依靠政策强制要求，用户自愿从供应商处购买可再生能源转化成的电能，即绿色电力。例如，2019 年，某互联网企业位于河北张家口的数据中心通过采购当地的风电与太阳能发电，实现数据中心40%由可再生能源供电。

2017年，国家发展改革委、财政部、国家能源局三部委发布了《关于试行可再生能源绿色电力证书核发及自愿认购交易制度的通知》，绿色电力证书市场在中国正式启动。每张绿色电力证书（简称“绿证”）相当于1000度电。企业购买了证书后可视为采购了相应的绿色电力，资金将用于支持发电方相应的度电补贴。

此外，企业还可以在屋顶或园区内建设分布式可再生能源发电项目，如分布式光伏和分散式风电，直接获取和使用绿色电力。例如，2020年，某企业位于上海的数据中心在墙体外立面增设太阳能电板，每年可减少消纳传统火电9万千瓦时，相当于减少二氧化碳排放 63.3 吨。报告显示，投资建设分布式项目的收益率为8%，投资大型风电、光伏等集中式项目的收益率为9%-12%。

可燃冰：未来能源

最近，新华社播发了一条消息，报导了在我国南海发现了新型能源——“可燃冰”，从而使人们对“可燃冰”产生了极大的兴趣。

另类天然气

可燃冰顾名思义点火能燃烧，是一种非常规能源。它是天然气分手(除氢、氦和氖外)充填在水的晶体笼架中形成的冰状固体物，又叫(天然)气水合物或固体气。由于可燃冰中以甲烷(大于90%)为主，故也称甲烷水合物。充填甲烷的可燃冰1立方米可产出气164立方米和水0.8立方米，其能量密度是煤和黑色页岩的10倍左右，故是一种能量密度高的能源。

要形成可燃冰，必须同时具备三个条件：一是低温(0～1 0℃)、二是高压 (>1OMPa或水深300m及更深)、三是充足的气源。由于形成条件的制约，可燃冰通常仅分布在海洋大陆架外的陆坡、深海和深湖以及永久冰土带。大约27%的陆地(极地冰川冰土带和冰雪高山冻结岩)和90%的大洋水域是可燃冰的潜在区，其中大洋水域的30%可能是其气藏的发育区。

目前陆地上发现的可燃冰气藏与常规气藏赋存形式相同，都在成岩的层状地层中，因此开发上和常规气层开发基本相同。

陆上可燃冰气藏与海洋可燃冰气藏相比，气层厚度相对较大，并且均发现在含油气盆地中，气藏是下生上储型，气源是来自下伏地层中的常规气藏的热解气，因为甲烷的碳同位素组成通常为-41%。至-49%。

目前海洋中发现的可燃冰数量与规模比陆地上大，主要分布在东、西太平洋边缘、西大西洋边缘，此外，东大西洋边缘和印度洋有小量发现。中、北美洲沿岸发现最多。目前海洋中发现可燃冰多寡可能与研究调查程度详疏有关。随着研究和调查探查的增加，世界海洋中发现的可燃冰逐渐增加，1993年海底发现57处， 2001年增加到88处。海洋中每处可燃冰范围往往很大，美国东南海岸外的布莱克海岭可燃冰面积就有约26000平方千米。海洋可燃冰往往赋存于新生代成岩欠佳或未成岩沉积物中，在砂岩和粉砂岩中以细粒浸染状分布于孔隙中或以网脉状充填裂隙中，若在未成岩沉积物中通常呈团块状，絮云状、薄层状和透镜状，故含气整体性较差，但在砂岩储集层中含气整体性较好，海洋可燃冰在上新世地层中发现多。海洋可燃冰充填的天然气，大多数来自下伏同体系沉积层 (物)和同层沉积物形成的生物气为主，由甲烷碳同位素组成，通常为-57‰至-96‰。

由来已久

可燃冰(气水合物)的研究可追溯到200多年前。18— 19世纪是在实验室内的小规模的研究。1778年和1811年分别实验成功二氧化硫水合物和氯气水合物，此后至20世纪30年代前，实验获得了甲烷、乙烷、丙烷、异丁烷，氮、二氧化碳、硫化氢、氩、氪和氙各自的水合物。30年代初苏联学者在西伯利亚输气管道中首次发现了自然形成的可燃冰，1946年苏联学者最先提出在永久冻土带有可燃冰的假想。 60年代开始，苏联、美国、德国、荷兰相继开展水合物的结构和热动力学研究。 1960年在西伯利亚发现了第一个可燃冰气藏--麦素雅哈气田，并于1969年投入开发，采气14年，总采气50.17 × 108m3(约为该气田总产气量的36%)。1972年美国学者和苏联学者分别在阿拉斯加北极斜坡第三系中和黑海海底沉积物中取得可燃冰天然样品。

世界第一个可燃冰气藏的发现和开发，以及在地层中可燃冰自然样品的获得，对20世纪后叶可燃冰的综合研究和勘探、评价及研究领域迅速扩大，研究国家不断扩大，起了重大推动作用。美国、日本、印度、俄罗斯、德国、美国、加拿大、挪威和巴基斯坦、荷兰在寻找海洋可燃冰上有较大的投入，并取得显著的进展。迄今，世界上至少有30多个国家和地区进行可燃冰的研究与调查勘探。

可燃冰勘探取得重大进展是依靠地震 BSR(似海底反射层)。BSR是海底地震反射剖面中一种地震反射层，位于海底下几百米沉积中且与海底地形近于平行。BSR为海底沉积物中可燃冰稳定带基底，其上是可燃冰或气藏赋存处。目前，世界海上可燃冰发现及范围圈定主要有赖于BSR。

20世纪末和21世纪初是利用BSR大力勘探海上可燃冰时期。除麦索雅哈气田可燃冰开发外，可燃冰均未开发。有的放矢的可燃冰钻探在能源匮乏的日本走在前面，在该国南海海槽已钻7口探井，还与加拿大合作在加拿大马更歇三角洲冰土带进行可燃冰钻探。

蕴藏丰富

可燃冰是潜力极巨大的超级潜在能源，在整体上和区域上其资源量是惊人的，但各家估测值不一(280×1012m3—5600000×1012m3)。目前对可燃冰中甲烷总量较为一致的估计是2.0×1016m3或2.1×1016m3，相当于当前已探明化石燃料(煤、石油和天然气)总含碳量的两倍，所以西方学者称其为是“21世纪能源”或“未来能源”。一些研究和勘探较深入地区发现可燃冰资源量是巨大的。据日本地质调查的估计，日本海及其周围可燃冰资源6×1012m3，按1995年日本耗气量计算可供100年使用。

我国可燃冰研究开始较晚。1990年中国科学院兰州冰川研究所冻土工程国家重点试验室与莫斯科大学冻土专业学者合作开展室内可燃冰合成试验；20世纪90年代中期石油大学郭天民等在实验室合成了可燃冰；90年代末和21世纪初西安交通大学刘芙蓉等从事可燃冰实验室研究并合成了可燃冰。1992年史斗等出版了“国外天然气水合物研究进展”(兰州大学出版社)；1998年《天然气地球科学》出版了“天然气水合物专辑”(3—4期)；2001年《天然气地球科学》(1—2期)为香山科学会议第160次即“天然气水合物研究现状及我国的对策”学术讨论出了专刊。90年代后期以来国家自然科学基金委员会还批准一些可燃冰基金项目。1996年末开展了“西太平洋水合物找矿前景与方法调研”、1998年完成了“中国海域气体水合物勘探研究调研”。1998—1999年863项目开展了“海底气体水合物资源探查的关键技术”研究，1999年广州海洋地质调查局在南海西沙海槽区至少在130千米地震剖面上发现了BSR；2000年广州海洋地质调查局在西沙海槽继续进行以可燃冰为目标的地震测量。经过两年多工作已大致圈出8000平方千米BSR可燃冰范围。此外，在台湾省东南和西南海底也发现了可燃冰。由于我国可燃冰研究只有十余年，因此关于我国可燃冰资源量总估价还为时过早，在去年2月底香山会议上姚伯初估计南海可燃冰资源量为(60—70)×1012m3；方银霞估计东海的资源量为24×1012m3；作者估计全国可燃冰总资源量不少于100×1012m3。从上可知，我国目前可燃冰只在实验室的、调研的、地震勘探(BSR)的初期研究和勘探阶段，未涉及钻探、开发勘探和研究。

尽管全世界可燃冰资源量准确数据有待进一步研究确定，但其量巨大不可置疑。由于可燃冰赋存形状复杂，故在开发上难度大，如开采后如何不漏失比CO2，大20倍温室效应的甲烷；对未成岩矿藏开采后如何防止水下电缆、工程受滑动影响破坏；把开采成本降到商业价位等问题，导致目前尚未进行商业开发。然而随着科学技术的进步，可燃冰作为新一代能源必将得到大量利用，弥补常规能源的不足。日本力争 2010年商业性开发可燃冰；美国企图在 2015年从海域或永久冻土带中进行可燃冰商业生产。

国外可燃冰研究和勘探都得到石油集团或公司的支持，我国三大石油公司在这方面显得十分逊色。为开发我国可燃冰，三大石油公司应支持我国可燃冰的研究和开发。

作为经济学概念的数字经济是人类通过大数据（数字化的知识与信息）的识别—选择—过滤—存储—使用，引导、实现资源的快速优化配置与再生、实现经济高质量发展的经济形态。

数字经济的三要素包括数据、信息、产业：

一、数据成为新的关键生产要素。在数字经济时代下，万物互联，各行各业的一切活动和行为都将数据化。

二、信息通信技术为创新提供动力。以信息技术为基础的数字经济，正在打破传统的供需模式和已有的经济学定论，催生出更加普惠性、共享性和开源性的经济生态，并推动高质量的发展，例如基于物联网技术诞生出诸如智慧路灯、智慧电梯、智慧物流、智能家居等丰富多彩的应用，为经济生活注入了极大的创新动力。

三、数字经济推动产业融合。数字经济并不是独立于传统产业而存在，它更加强调的是融合与共赢，与传统产业的融合中实现价值增量。数字经济对传统产业融合主要体现在生产方式融合、产品融合、服务融合、竞争规则融合以及产业融合。数字经济与各行各业的融合渗透发展将带动新型经济范式加速构建，改变实体经济结构和提升生产效率。

数字经济受梅特卡夫法则、摩尔定律、达维多定律三大定律支配，具有快捷性、高渗透性、自我膨胀性、边际效益递增性、外部经济性、可持续性、直接性等产业特征。

2.数字化转型和数字化创新有什么不一样？

（1） 数字化转型

主要指企业在经营发展过程中，重视数据的价值和影响，以数据作为重要的生产要素进行资源整合与业务优化。数字化转型是一个中长期的概念，涉及到企业多个维度的业务环节；

（2）数字化创新

数字化创新就是指用数据作为业务资源，进行新的业务场景、服务场景、技术产品的设计和开发。数字化创新是一个中短期的概念，企业在数字化转型的成果，是以许许多多优秀、成功的数字化创新的案例所体现出来的。

（3）二者的相互关系

很多企业在数字化转型工作中，先要进行业务现状梳理、 数据综合治理、 数据平台系统建设、 企业级信息架构设计等很多重要的基础准备工作，在这些充分的准备工作基础之上，企业可以更有效地数字化创新的过程。

3.数字化、信息化、智能化有什么不一样？

数字化、信息化、智能化，三者概念相似，广义的数字化包括信息化和智能化的含义。从技术特点来说，企业使用现代信息技术提升业务能力的有从信息化，到数字化，最后再到智能化的总体发展趋势。三者主要特点如下：

信息化：

关注连接，支持业务实体进行更高效的信息交互和事务处理。

数字化：

关注分析，支持从数据中分析挖掘出有价值的业务知识和商业洞察，指导业务决策。

智能化：

关注自动，支持使用数据模型代替人的工作，降低人工负担，让人关注更加重要的创新性工作。

4.数字化转型一定要自建系统吗？

数字化转型经常会被和系统建设联系起来，但是系统建设并非数字化转型的必选项，甚至对于大多数企业来说，重要的是搞清楚怎么用系统，而不是怎么建系统。

企业的数字化创新依赖于信息系统能力，需要把业务和系统相结合，对业务改造、升级、赋能。当企业的数字化对信息技术的个性需求不强时（往往是浅层的数字化转型），仅仅采用购买整套的ERP系统或者租用/订阅SaaS服务的方式就能解决问题，也就是不用自建，直接用就好了。

而当数字化越来越深入，随着企业的个性化业务需求越来越多，就要进行系统的定制开发。很多企业有自己的专业开发团队，但是对于没有专业开发团队的企业，则需要找第三方的ISV厂商。ISV厂商有多重的外包服务模式，比如负责开发、负责咨询方案、负责方案+开发，负责方案+开发+培训等。

由于数字化转型的本质是系统加业务的组合，因此除代码落地以外，ISV厂商如果还能主动挖掘企业数字化业务的需求，并提出基于系统的全套解决方案，才能构成真正的核心竞争力。

5.数据科学家的工作职责到底是什么？

商业逻辑与思考

将实际应用中的业务问题转化为数据需求，进行数字化场景的设计，生成数据建模或数据分析问题。

2. 数据检查与清洗

为数据问题寻找合适的、高质量、可靠的数据源，对数据源进行筛选和预处理，统一数据格式。

3. 特征工程

选择用于建模或分析的数据特征，特征工程的工作体现数据科学家对业务的深刻、准确理解。

4. 数据建模

尽管在技术维度，数据建模看起来有一定门槛，实际上在一些成熟的算法框架、大数据框架下，但是该环节很可能是花费时间最少的。

5. 沟通和优化

数据科学家构建数据模型的最终目的是为了对业务进行有效支撑，因此数据模型在正式上线应用之前，需要进行多方验证，数据科学家需要与业务人员以及管理人员进行模型的效果确认，汲取业务端的反馈，并对模型进行及时的调整和优化。

6. 撰写文档

将数据模型成果进行文档撰写，说明模型的使用场景、规范、以及调用方式等，汇报技术工作成果。

6.不同规模企业对SaaS系统的使用情况如何？

（1）小型企业：

多为首次接触，尝试使用SaaS。

大多使用规模小、功能简单的产品。

SaaS的灵活性可以满足企业快速扩张带来的变化，同时减轻资金方面的压力。

（2）中型企业：

企业信息化转型增加了SaaS的需求。

SaaS能缩小中型企业于大型企业的技术差距，缓解IT用人压力。

（3）大型企业：

对SaaS的需求在于核心业务衍生的、方便跨部门协作、决策辅助型产品。如数据分析、视频会议等。

多为传统软件转SaaS，对产品定制和私有部署需求高。

7.数字化系统应该“定制”还是“订阅”？

数字化系统在开发实施的阶段，按照数字化系统的定制化要求不断增加的顺序，有几种具体的情况：一是直接买现成的SaaS系统或服务，二是基于已有的模板进行微调适配，三是完全定制开发。

对数字化系统的定制化要求越高，系统的研发成本也就越高，系统研发的周期也更久，系统实施的风险也越大。不同业务活动对数字化系统的定制化要求不一样，一般来说：

与日常生产运营相关的业务活动（在线环境）对系统的定制化要求更高，通常涉及到针对企业的现有系统集群进行信息系统的增值改造和功能集成的需求，需要与在线业务系统和硬件设备进行数据同步；

与企业管理决策相关的业务活动（离线环境）对系统的定制化要求较低，如财务系统、 人力系统、 供应链系统、 库存系统、 OA办公系统、 项目管理系统、 文件管理系统等，这些功能通常可以直接采购现成的ERP或订阅SaaS服务快速实现数字能力的升级赋能。

8.数字化在智能制造有哪些典型应用？

智能在线检测：

应用融合数字传感、AI的智能检测装备；接触或非接触式在线采集生产数据；自主判断、识别和定位相关缺陷问题。

2. 离散型工艺数字化设计：

将先进制造、知识图谱等技术与CAD、CAE等系统结合；

应用三维模型结构化表达工序流程、制造信息和资源要素；

开展加工、装配、生产等环节设计与虚拟验证。

3. 智能仓储

AI、射频识别、智能传感与仓储设备、仓储管控系统融合；

物料自动出入库和信息自动记录；

仓储过程可视化管理和自适应优化。

4. 车间智能排产

依托调度排程系统，应用融合智能算法的调度模型；

实时预测车间产能，响应动态扰动；

进行交期、产能和库存等多约束条件下的车间排程优化。

5. 精益生产管理

建立车间管控系统，进行人、机、料等全要素实时感知；

应用六希格玛、6s和TPM等先进精益管理方法，实现基于数据扰动的全流程精益生产管理。

6. 生产计划优化

打通ERP系统与采购、库存、生产、销售等过程；

应用约束理论、寻优算法和大数据分析等技术，结合需求预测和产能评估制定生产计划。

9.数字化在智慧城市有哪些典型应用？

智能移动和交通

随着城市过度拥挤，交通将在缓解未来智能城市的拥堵方面发挥关键作用。智能交通大数据技术对大量摄像头、传感器、GPS等设备采集的大量图像信息、车辆运动信息、道路信息、GIS信息、气象环境信息进行综合处理和挖掘，对交通流量、出行规律等统计和预测数据进行分析和预测，并通过可视化手段展示，可以提高交通主管部门的管理效率和突发事件的相应速度，缓解城市拥堵程度，降低事故率。提供行驶方向、车辆数量、交通拥堵、停车位信息、出行计划等。将有效提高市民的出行效率，快速缓解城市普遍存在的“开车难、停车难”问题。

智慧能源

如今，将大数据技术与智慧能源相结合的大数据智慧能源管理系统，为社会发展提供了新的模式。通过大数据智慧能源管理系统的部署，可以保证智慧能源在配送过程中降低消耗成本，突破传统单一能源的控制，实现各种能源之间的最优生产，从而提高生产效率。

以大数据为核心的智能能源管理系统能够更好地把握用户需求，根据用户需求进行能源分配和整合，实现用户间的优势互补，并通过客户反馈智能调节能源分配机制，以适应市场的发展。

智慧医疗

医疗的发展需要大量的技术和实施成本，主要体现在精准医疗和大数据的结合，可以实现个性化医疗。这将大大减少过度医疗造成的医疗资源浪费，同时降低医疗成本。是面向未来的创新医疗资源，将打破传统医疗模式。

医疗仪器在临床辅助诊疗和健康管理中非常重要，所以推动医疗大数据的应用是一个特别重要的技术点，这也是医疗大数据价值的体现。精准医疗和大数据的结合，可以利用人类对疾病的感受和医生的治疗经验，形成一个非常庞大的数据库，让医生通过大数据信息系统对患者进行诊疗，再也不用排队等一个专家号了。

智慧也会需要一个非常强大的数据服务平台来承载医疗大数据，包括影像数据、电子病历数据等。有了这些载体，它的价值就可以通过各种信息处理和人工智能技术得到更好的体现。

智慧政务

电子政务搭建电子政务云平台，提供对政务信息、互联网信息、舆情等综合信息的筛选和挖掘能力。快速直观地展示科学分析和预测的结果，提高政府决策的科学性和准确性，提高政府在社会管理、宏观调控和社会服务中的预测/预警能力、应对能力和服务水平，降低决策成本。在电子政务中运用大数据技术，逐步实现立体化、多层次、全方位的电子政务公共服务平台和数据交换中心，推进信息公开，推进一站式、全天候、部门协同办理、网上统一查询反馈等网上服务功能，降低企业和公众的服务成本。

安全方面

在信息安全方面，智慧城市中的政府信息、城市运行数据、企业数据、客户数据及其资料都是宝贵的数据财富，需要加以保护。由于大量数据的集中，很容易引起非法用户的注意。另一方面，用户信息的意外泄露也是导致安全风险的重要因素。大数据贯穿智慧城市的不同层面，其安全需要从技术、管理、法律等方面入手。

公共安全方面，公共安全大数据不仅仅是遍布城市的摄像头和监控设备，还有网络、媒体、短信等多媒体的全方位舆情监控。更重要的是，通过对海量数据的分析和挖掘，及时发现安全隐患、人为事件或自然灾害，提供跨部门、跨区域、高效的综合应急能力、安全防范能力、打击犯罪能力。

10.大数据分析与传统数据分析究竟有何差别？

（1）传统数据分析

数据规模不大，但是数据质量比较高，数据分析的目的是，从典型样本数据中，发现数据背后的知识或规律，解决实际问题。

（2）大数据分析

不强调数据的质量，只要数据规模足够大，哪怕数据看起来杂、乱，也能从中挖掘出非常有价值的信息。大数据分析没有“数据样本”的概念，做的是全数据、全维度分析的事情，因此通常可以挖掘到更多、更全面的知识规律。大数据分析有一套特殊的技术框架，专门用来解决数据量大（分布式技术）、数据格式不统一（非结构化存储）等技术问题。

11.数据治理和数据管理是一回事吗？

（1）数据治理

是企业的战略层活动，是定目标、定方向的总体性工作，对数据管理工作进行监督和管控，数据治理的基本职能是指导具体的数据管理工作，聚焦于如何对数据管理活动进行有效的决策。数据治理是抽象程度更高的数据业务活动，强调建立成熟的数据获取、管理、与应用的综合能力体系。数据治理工作是项目制的，企业中启动数据治理工作一般有具体的业务变革契机来驱动。

（2）数据管理

数据管理是制度层的数据活动活动，是指对数据对象在具体层面实施管理职能，包括对数据的全类型、全生命周期的业务活动进行管理，并制定相应的标准、方法，以及规范。典型的数据管理工作包括数据库管理、数据类目管理、主数据管理、数据安全管理，以及数据质量管理等诸多方面内容。

12.到底什么是元数据？

数据是用来描述企业中各种业务对象的，由于数据本身也是企业中业务对象的一种关键类型，因此也需要对数据进行描述。而元数据，就是描述数据的数据。

对于企业的数字化转型来说，数据将贯穿在越来越多的业务活动中，因此就务必要对数据进行系统管理，元数据在数据管理工作中具有十分重要的意义。如果没有元数据，就没有办法理解数据，也没有办法使用数据以及对数据内容进行管理。

13.元数据有哪些信息来源？

（1）应用程序中的元数据存储库

存储元数据的物理表

（2）业务术语表

业务概念、术语、定义、以及术语之间的关系

（3）商务智能工具

（4）配置管理工具

（5）数据字典

（6）数据集成工具

（7）数据库管理和系统目录

（8）数据映射管理工具

映射管理工具用于项目的分析和设计阶段，它将需求转换为映射规范，然后由数据集成工具直接使用或由开发人员用来生成数据集成代码

（9）数据质量工具

（10）字典和目录

（11）事件消息工具

（12）建模工具和存储库

（13）参考数据库

（14）服务注册（定义、接口、操作、输入、输出参数、制度、版本和示例使用场景）

（15）事件注册表、源列表或接口、代码集、词典、时空模式、空间参考、业务规则等

14.如何区分参考数据和主数据？

参考数据和主数据都为交易数据的创建和使用提供重要的上下文信息，以便用户理解数据的含义，两者在数据管理工作中，都需要尽可能地保证一致和统一，以实现数据的集中管理和维护。

从所描述的对象来说，主数据通常指业务中重要的概念实体，如供应商、客户、产品等，参考数据通常指描述业务属性的重要业务标签，即规定某些分类属性的值域范围。

与主数据相比，参考数据不易变化，它的数据集通常比交易数据集或主数据集小，复杂程度低，参考数据不用考虑主数据中的实体解析、实体对齐的业务挑战。

参考数据和主数据的管理侧重点不同：

对于参考数据管理（Reference Data Management，RDM），需要对定义的阈值进行控制规范，保证业务系统访问的参考数据标准是最新的。

对于主数据管理（Master Data Management，MDM），需要对主数据的值和标识符进行控制，以便能够跨系统一致地使用核心业务实体中最准确的数据清单。

15.数据中台应当具备哪些技术能力？

一、面向数据生产过程的能力：

（1）对企业中不同系统渠道、不同业务线条、不同管理部门、不同内容格式的数据资源进行整合，提供实时接入、离线同步、异构数据源、可视化配置等功能。

（2）对数据进行清洗和标准化，持续优化数据资源质量，提供数据格式转化、 数据去重、 删除异常值 、数据一致性检验、 数据属性自动补全等功能；

（3）提供数据资产开发相关的技术功能模块，提供数据（标签）自动标注、 数据建模分析、 数据特征挖掘、 数据主题联接等功能；

二、面向数据消费过程的能力：

（1）以元数据为中心，提供数据资产的管理能力，包括元数据管理、 数据血缘分析、 数据生命周期管理、 数据资产目录维护等功能。

（2）将数据资产封装成数据服务进行维护和数字化能力输出，对外提供数据应用所调用的API或具有丰富可视化组件的OLAP分析功能。

16.数据可视化究竟解决了什么问题？

数据可视化的本质意义就是增强了信息的表现能力，其作用主要有两方面：

一、发现问题：

通过数据可视化可以更加直观地呈现数据的分布、规律、变化规律，以及数据“点”彼此之间的复杂联系，从而更容易地挖掘出有趣的分析结论，毕竟人们对图形的观察能力相比对“抽象”的数字来说，更加擅长。

二、说服别人：

通过数据可视化，可以更好地传达“我”的分析观点，在很多数据分析报告中，通过有效的画图，能够很好地“讲故事”，说服领导、投资人、以及客户；即便是同样的数据，如果选择不同的图形方式来展示，甚至可以传达出完全不同的信息和观点。

17.数据架构和数据模型有什么不一样？

数据架构是企业级的数据框架，包括：企业级数据模型和企业级数据流程图。

一般场合下所讲的数据模型是指项目级的数据模型，项目级的数据模型的作用是定义数字化解决方案中的数据需求，成为业务人员和技术人员之间进行数据逻辑沟通的重要载体。在定义项目级数据模型时，需要与企业级的数据模型保持一致，是企业级数据模型在某种具体业务场景的具体实现。

18.中小企业的转型困难是什么？

（1）新技术引入业务复杂性，企业运营能力跟不上

（2）业务人员对新技术接受能力滞后，适应期和效果期过长

（3）对于技术 的追求“形式大于内容”，不解决实际问题

（4）核心业务仍挣扎在边缘线，没有足够的精力和资金顾及当下对数字化转型工作的投入。

19.大型企业的转型困难是什么？

（1）没有构建起统一可量化的业务标准；

（2）很难清晰看到数字化带来经济效益的明确发展路径；

（3）企业业务逻辑复杂，缺少有效的行业参照物；

（4）缺少数据积累以及必要的能够自动积累数据的信息化系统；

（5）缺少能够熟练操作数据、管理数据、分析数据的必要人才；

（6）业务惯性较大，转型工作牵扯业务线条和利益关系复杂；

（7）组织架构复杂，依赖于强大的组织资源推动力；

（10）企业存量积累的数据问题多，前期数据治理工作阻力更大；

（11）企业壮大的历史成功经验容易让管理者“忽视”数字化的意义和价值；

（12）容易追求“短、平、快”的表面工程，缺少长期规划。

20.数字化时代的组织管理有什么特点？

1）扁平化

组织结构更加扁平，信息在组织内部传播速度更快，管理者能够更加准确地了解具体业务情况，能够及时发现业务问题并纠偏，扁平化的组织更加灵活、柔性，同时也减少了不必要的“过度管理”。

2）平台化

打造平台型组织，在提供必要的技术支持、组织支持、供应链支持、数据支持、渠道支持的基础之上，最大化地连接组织外部的人力资源，一方面可以弥补组织内部人力不足的问题，同时为人才提供足够的“创新空间”和“创新动能”。

3）价值驱动

数字化技术为组织提供强大的管理工具，可以极大降低组织管理活动的复杂性，企业的经营理念从管理驱动逐渐转化为价值驱动，企业中的人员以价值创造为目标开展业务活动。

4）协作共创

组织中的管理层级关系不断弱化，管理决策方案并非以“自上而下”的方式产生并下达执行，不在强调某个管理者个体的观点偏好。组织中更多的活动将以“松耦合”的方式展开，在明确任务和产出的基础之上，项目全员共同参与、共同创新、共同创造，协作推进。

5）持续成长

组织与人的关系应该是共同成长的关系，只有人与组织的成长结构互相匹配，才能长久协作，从而保持组织结构的稳定。因此在数字化时代，组织更加关注基于数字化的平台能力，为个体的持续学习、持续成长进行长期赋能。

从总体的转型长远效果来看：

大型企业在数字化转型之后，掌握数据的一方将成为组织中新的“权利中心”，从而更好地协调组织资源，推动组织战略规划的执行落地。

原先对于非数字化企业，业务碎片化明显，组织资源难以统一协调，各业务部门（分公司）之间彼此斗争激烈，部门墙的现象比较严重。

而随着企业数字化程度的提高，企业中集团层的管理部门能够更好地掌握组织运营的全局发展情况，以数据作为抓手，更有效地进行资源的整合与组织的集中管理。

需要注意的是，这里的集中管理并不是指集中化的大家长式管理方法，而是强调提升了决策者对企业整体的组织协调能力；数字化能力可有效地打破业务部门之间以及职能部门之间的障碍，实现组织内部不同人员、 团队的广泛连接与合作，实现资源的优化配置。

数字化的本质是提供了一套流程化、 标准化的数据价值发现与应用的流程，让组织内部更加开放，实现产业价值的共创。

参见如下解释：

太阳是自己发光发热的炽热的气体星球。它表面的温度约6000摄氏度，中心温度高达1500万摄氏度。太阳的半径约为696000公里，约是地球半径的109倍。它的质量为1.989×1027吨，约是地球的332000倍。太阳的平均密度为1.4克每立方厘米，约为地球密度的1／4。太阳与我们地球的平均距离约1.5亿公里。

太阳的结构从里向外主要分为：中心为热核反应区，核心之外是辐射层，辐射层外为对流层，对流层之外是太阳大气层。

从核物理学理论推知，太阳中心是热核反应区。太阳中心区占整个太阳半径的1／4，约为整个太阳质量的一半以上。这表明太阳中心区的物质密度非常高。每立方厘米可达160克。太阳在自身强大重力吸引下，太阳中心区处于高密度、高温和高压状态。是太阳巨大能量的发祥地。

太阳中心区产生的能量的传递主要靠辐射形式。太阳中心区之外就是辐射层，辐射层的范围是从热核中心区顶部的0.25个太阳半径向外到0.86个太阳半径，这里的温度、密度和压力都是从内向外递减。从体积来说，辐射层占整个太阳体积的绝大部分。

太阳通过热核聚变，靠燃烧集中于它核心处的大量氢气而发光，平均每秒钟要消耗掉600 万吨氢气。就这样再燃烧50亿年以后，太阳将耗尽它的氢气储备，然后核区收缩，核反应将扩展发生到外部，那时它的温度可高达1 亿多度，导致氦聚变的发生。

参见：网易科技频道《太阳系起源和演化》