智慧园博园超脑平台方案设计

1、 智慧园博园超脑平台方案设计目录 TOC o 1-3 h z u HYPERLINK l _Toc58849310 第 1 章 设计理念 PAGEREF _Toc58849310 h 3 HYPERLINK l _Toc58849311 1.1 超脑赋能，景区游客互联 PAGEREF _Toc58849311 h 3 HYPERLINK l _Toc58849312 1.2 核心超脑，智慧园博 PAGEREF _Toc58849312 h 5 HYPERLINK l _Toc58849313 1.3 超脑运营，人工创造价值 PAGEREF _Toc58849313 h 6 HYPERLINK

2、l _Toc58849314 第 2 章 总体架构设计 PAGEREF _Toc58849314 h 8 HYPERLINK l _Toc58849315 2.1 总体设计原则 PAGEREF _Toc58849315 h 8 HYPERLINK l _Toc58849316 2.2 总体架构设计 PAGEREF _Toc58849316 h 11 HYPERLINK l _Toc58849317 2.3 总体架构设计说明 PAGEREF _Toc58849317 h 14 HYPERLINK l _Toc58849318 第 3 章 园博超脑平台 PAGEREF _Toc58849318 h

3、 15 HYPERLINK l _Toc58849319 3.1 园博超脑简介 PAGEREF _Toc58849319 h 15 HYPERLINK l _Toc58849320 3.2 园博超脑架构 PAGEREF _Toc58849320 h 16 HYPERLINK l _Toc58849321 3.3 园博超脑功能 PAGEREF _Toc58849321 h 18 HYPERLINK l _Toc58849322 3.3.1 时空数据工作室 PAGEREF _Toc58849322 h 18 HYPERLINK l _Toc58849323 3.3.2 时空AI工作室 PAGERE

4、F _Toc58849323 h 18 HYPERLINK l _Toc58849324 3.3.3 时空数据可视化 PAGEREF _Toc58849324 h 19 HYPERLINK l _Toc58849325 3.3.4 数字网关-跨域学习 PAGEREF _Toc58849325 h 20 HYPERLINK l _Toc58849326 3.3.5 时空数据治理 PAGEREF _Toc58849326 h 21 HYPERLINK l _Toc58849327 3.3.6 数据安全 PAGEREF _Toc58849327 h 22 HYPERLINK l _Toc588493

5、28 3.4 园博超脑特色 PAGEREF _Toc58849328 h 23 HYPERLINK l _Toc58849329 3.4.1 数据标准化 PAGEREF _Toc58849329 h 23 HYPERLINK l _Toc58849330 3.4.2 算法模块化 PAGEREF _Toc58849330 h 25 HYPERLINK l _Toc58849331 3.4.3 平台生态化 PAGEREF _Toc58849331 h 32 HYPERLINK l _Toc58849332 3.5 园博应用实践分享 PAGEREF _Toc58849332 h 34 HYPERLI

6、NK l _Toc58849333 3.6 园博超脑方案说明 PAGEREF _Toc58849333 h 34园博园智慧园博整体解决方案 北京京东城市南京分公司设计理念围绕本次景区总体定位，本项目中提出打造的“园博超脑”核心大数据人工智能集成平台，提出“园博超脑+智能无人+全息感知”的总体设计理念来指导我们的设计与开发。下面我们从“超脑赋能、景区游客互联”，“核心超脑，智慧园博”，“超脑运营，人工智能创造价值”三个方面对系统总体设计理念进行具体阐述。超脑赋能，景区游客互联当前全国旅游行业热火朝天，智慧旅游的噱头也是呼声高涨，越是在这种背景情况下，越应该看清楚旅游本质。旅游首要需要关注的还是用

7、户体验和用户需求，因此智慧园博设计要紧抓用户需求，关注景区本身建设。方案设计时紧紧围绕园博园景区的用户需求，从游客、景区、商家、政府多个用户维度详细分析用户需求，从景区这些实际用户的游玩需求、建设需求、运营需求、管理需求、体验需求、预测需求、推广需求等各个方面出发，分析需求受众、需求目标、需求预判、实现路径、预期效果，然后再考虑如何采用AI、大数据、互联网等先进技术，基于园博超脑平台能力，助力园博园实现管理智能化、服务多元化、体验互动化、营销精准化。如下图所示，我们深度剖析了智慧园博园景区的核心用户、用户之间业务关系、每个用户对于智慧园博的需求预判，以及可能的预期效果。如上图，我们可以看到：第

8、一，园博园景区的日常运营涉及游客、景区管理机构、景区商家服务机构、政府相关管理机构四大类用户。这四大类用户相互关联，相互作用，支撑着景区的整体运营。游客来景区旅游，景区和商家为游客提供服务，政府管理好景区以及景区商业机构，做好宣传吸引游客，带动旅游产业经济发展。第二，智能旅游景区的建设围绕游客、景区、商家和政府四大用户，涉及智能服务体系、智能管理体系、智能营销体系、智能体验体系四大智能体系。其中，智能服务体系包含官方门户、智能售票、线路规划、路径分析、咨询投诉、智能广播、统一支付等方面；智能管理体系包含信息公开、决策支持、舆情分析、综合管控、客流监控、指挥调度、环境监测、智能安防、园林养护、智

9、能灌溉等内容；智能营销体系包含电子商务、商家管理、商家信用、商家评级、特色民宿等方面；智能体验体系包含机器人问询、体验中心、园林CIM、游客互动、园林闯关游戏、无人超市、未来餐厅等内容。第三，在园博园景区的运营基础上要实现更稳定、更先进、更全面的智能化旅游服务，就需要为园博园选择一个有技术实力的底层支撑平台和主流技术路线。本项目设计中我们推荐采用园博超脑平台作为智慧园博的AI和大数据平台，用于支撑园博园智能化应用建设与集成。核心超脑，智慧园博智慧园博的核心是园博超脑。基于人工智能的分析预测，整合海量数据，结合产业化、城镇化、信息化概念，园博超脑将助力园博园成为是城市双修的示范、南京东部旅游的引

10、擎，“以点带面”支撑全域旅游产业经济的发展。智慧园博是源于我们对行业的洞察，对城市发展的深度思考，和对技术趋势的判断。在本方案中，依托园博超脑平台核心技术，利用大数据和AI从数据中获取知识解决旅游行业问题，提供点、线、面结合的顶层设计，从解决旅游行业痛点出发提供开放式的生态平台，赋能整个园博园，最终与合作伙伴一起打造智慧园博发展生态。如上图，与园博园相关的数据有很多，有通过部署安装一些信息化系统、智能化设备而获取的数据，有通过政府部门关于景区的管理数据，有景区周边道路、环境、安防、通信等数据，有、南京、景区的旅游行业数据，有互联网上的各种评价、资讯数据等等。这些园博园相关数据通过园博超脑平台的

11、数据标准化、数据存储、数据管理、数据服务、数据分析等一系列操作和处理，形成对园博园运营、管理有用的知识，用于支持园博园的智能交通、商家信用、CIM应用、IOT应用、智慧工地、智慧能源等智慧化应用，全力打造“生态+能力”的智慧园博园。超脑运营，人工创造价值园博园从总体项目定位上来看不仅要依托景区资源开展旅游观光，还希望在景区资源基础之上融合科技创新、本地化特色服务，构造新的旅游产品和项目，提升用户体验，打造资金密集、智力密集、科技密集、资源密集的旅游产业聚集区，带动南京乃至旅游产业经济发展。在本方案设计中，我们整合品牌优势，聚合电商、物流、金融、旅行、众创、大数据、人工智能和云计算等领域的技术优

12、势，将城市中无处不在的感知系统与先进AI算法与多元的时空大数据分析模型相结合，帮助景区洞察过去、掌控现状、预测未来，用科技创造价值，为园博园融入客源分析、统一支付、黑科技、广告服务、精准营销、信用贷款、文化IP等多方资源，从思路、服务、模式、营销、管理、组织等方面创新景区运营。总体架构设计本章节主要从总体设计原则、总体架构设计、主要技术路线等方面，对方案的总体架构设计进行阐述，具体如下。总体设计原则先进性和实用性原则方案设计依托我们多年来的先进技术和行业经验，采用先进的技术、方法、软件、硬件和网络平台，确保系统的先进性，同时兼顾成熟性，使系统成熟而且可靠。系统在满足全局性与整体性要求的同时，能

13、够适应未来技术发展和需求的变化，使系统能够可持续发展。方案从用户需求出发，在详细的用户需求分析的基础上确保数据的完备性，保证数据信息和功能模块能满足用户的需要。系统的用户界面友好，以用户为中心，采用直接交互方式。系统具备良好的帮助功能和提供足够多的提示信息，引导用户开展工作，同时，对用户的误操作应提供可能的解决办法。安全性和保密性原则方案设计将参照国家信息安全技术信息系统安全等级保护基本要求的第三级基本要求进行建设开发，因此系统总体设计必须遵循安全性原则。安全体系建设一方面要符合国家政策相关要求，同时还要结合园博园自身业务的特点，从满足自身业务运行的实际需求出发，从物理安全、网络安全、主机安全

14、、应用安全、服务安全、数据安全、平台安全等多个维度进行整体考虑。方案安全技术措施和安全策略要从网络设备安全、网络系统安全、系统安全防范三个基本层面来实施。同时选择具有较为完善的安全设计和安全控制手段的主流操作系统、数据库管理系统。系统应严格地限定各级使用者的访问权限和操作权限，并具备良好的抵抗外部各种冲击的能力和灾难恢复能力，以保证系统的正常运行并确保信息的安全、保密、完整。由于整个方案所涉及的数据较为敏感，数据的安全性和保密性至关重要。除了安全保密以外，还应避免破坏，对重要的数据应进行自动备份。另外，确保数据的真实、完整、准确，设置使用权限，以保证系统信息的数据安全。灵活性和扩展性原则系统设

15、计是一个不断完善、丰富的过程，随着业务管理需求的变化，需要对系统功能进行不断的扩充、调整和完善，因此，园博园项目应能够适应这种业务变化所带来的影响并能做出相应调整，系统在体系架构以及各个层次的设计实现上，都应具备独立扩展的能力。系统使用者的需求和系统的规模也会随着用户不同、时间的推移而发生变化，系统应考虑系统结构，功能设计，管理对象，软硬件系统的可扩展性及软硬件的负载平衡机制，支持后续应用扩展。系统须具有平滑的扩展能力和灵活易行的二次开发能力构，允许系统与其它应用系统集成，新的功能模块可以被迅速增加或定制出来。系统具有平滑分布和灵活的可伸缩能力，允许将不同的计算任务分布到不同的机器上去，而不妨

16、碍其它部分的运行。稳定性和易用性原则系统每天都处理着海量信息，任何时刻的系统设备故障都有可能给带来重大损失，这要求系统具备很高的稳定性和可靠性，以及很高的平均无故障率。保证故障发生时系统能够提供有效的失效转移或者快速恢复等性能。系统可应对微小的、局部的异常或灾难，如应用失效、硬件老化等，在发生微小灾难时，系统能够自动重启应用或将应用转移到另外一个硬件上。并且能在提供对运算密集型处理扩展性支撑的同时，减少这类处理对日常业务处理的影响，从而增加系统的稳定性和用户体验满意度。同时在系统并发增加时提供系统资源的动态扩展，以保证系统的稳定性。系统的设计应适应技术发展的潮流，保证系统的先进性，也需要兼顾技

17、术上的成熟性，降低由于新技术和新产品不成熟因素带来的风险。同时，需要建立完备的负载均衡机制。在不影响决策者正常思维方式的前提下，系统界面外观设计友好，提供灵活、易用、友好的操作界面，能为用户提供很好的用户体验和丰富的帮助内容，具备良好的亲和力，尤其在前台展现部分，界面应符合应用习惯，具备良好的可定制能力，定制过程简单易用。系统基于B/S架构，兼容主流浏览器。系统的设计应给维护人员提供对系统进行日常运维的工具，能够图形化界面监控整个中心的运转，并能通过便捷方式进行操作，并结合设计制定切实可行的应急处置方案。开放性和可维护性原则智慧园博是完全开放的系统和平台，欢迎业内精英产品和服务进入共同打造领先

18、的智慧园博，但是纳入的系统合作伙伴必须符合智慧园博的标准，如安全标准、数据标准、接口标准等，帮助子系统合作伙伴完成标准化工作，更好的为智慧园博服务，智慧园博软件体系结构设计开放、灵活，具有规范的技术接口标准，既能支持异构平台的硬件环境；也能适应异构软件系统，不同的功能部件，在规范接口标准的基础上，实现集成。具备良好的二次开发能力，能满足特定业务功能的需要。因此，系统将能够与现有的数据采集系统、其他业务系统，进行顺畅的数据交换；提供完全符合业界标准的、主流的接口。可与主流的数据库集成，构造集中管理与适度分散相结合模式。数据可以方便地导出为通用格式。具有开放的、可扩展的系统结构，允许系统与其它应用

19、系统集成，新的功能模块可以被迅速增加或定制出来。具有平滑分布和灵活的可伸缩能力，允许将不同的计算任务分布到不同的机器上去，而不妨碍其它部分的运行。同时本系统设计充分考虑为系统的运行提供可靠的基础技术保障。同时系统的各业务模块，兼顾各业务、应用支撑平台及配套的网络、安全等基础设施建设，按照先内后外、先上后下、循序渐进、逐步升级的工作步骤，统一规划，整体设计。系统采用面向服务架构，模块化、组件化和松耦合系统设计，软件能够被简单方便地修改和升级，包含可读性、可修改性、可测试性等。各类信息系统的建设和维护建议进一步考虑队伍培养和维护难度的问题，降低系统维护的难度.总体架构设计参照先进性和实用性、安全性

20、和保密性、灵活性和拓展性、稳定性和易用性、开放性和可维护性原则，遵循“用户需求+核心技术+创新运营=智能化应用场景”的总体设计理念，对智慧园博园景区提出“1个园博超脑平台、4大智能应用体系、4个维度用户群体、N种用户体验方式”进行总体架构设计。如下图所示，智慧园博以景区相关的智能化设施为基础支撑，依托移动互联网、物联网、4G/5G等基础网络设施，采用先进的园博超脑平台，对景区旅游大数据进行时空空间数据标准化以及规范化管理，利用时空数据AI算法将旅游大数据转化为景区各用户系统所需的各种知识，建设景区智能服务体系、智能管理体系、智能营销体系和智能体验体系4大智能应用体系，为游客、景区、政府和商家4

21、个维度用户群体提供多种智能化应用服务和N种用户体验方式，同时以信息化标准规范、数据管理规范、安全保障体系为后盾，融合京东众创、京东旅行、京东金融、京东钼媒（广告）等各种优势资源帮助园博园打造从设计、建设、运维、运营的一体化智能解决方案。如上图所示，智慧园博总体架构采用分层设计理念，在统一标准规范和安全基础上，整体逻辑结构分为网络基础设施层、数据资源层、平台支撑层（UCP）、应用体系层、用户层、体验层以及各种保障措施、运营体系等。具体描述如下：A网络基础设施层园博园的网络基础化建设将会涉及互联网、物联网、移动互联网、云平台、4G/5G移动通信网络、省电子政务外网、园区内部局域网等网络环境，网络基

22、础设施为园博园提供PC及服务器、存储系统、安全系统、备份系统、操作系统、应用服务、数据库、网络系统等集成设施，为系统运行的提供基础运行环境。B数据资源层在网络基础设施层之上，汇聚与园博园景区相关的基础数据、业务数据、运行数据、行业数据、物联网数据、行为数据、京东数据、第三方数据等数据，形成园博园旅游大数据中心，为系统建设提供基础数据源。C平台支撑层（UCP）采用的园博超脑平台产品作为项目的支撑平台，通过园博超脑平台为项目提供时空数据模型、时空数据索引、数据预处理、统一资源管理、数据查询、数据计算挖掘、特征工程、多源数据融合、AI模型、数字网关等等通用大数据处理能力和功能，有效支持园博园旅游产业

23、大数据的采集、存储、展现、分析、挖掘、应用和系统管理全过程。D应用体系层，也称系统应用层位于平台和用户之间，依托平台和数据的支持以及对用户需求的理解，而设计的各种智能化应用。其中，智能服务体系包含官方门户、智能售票、线路规划、路径分析、咨询投诉、智能广播、统一支付、智能停车等方面；智能管理体系包含信息公开、决策支持、舆情分析、综合管控、客流监控、指挥调度、环境监测、智能安防、园林养护、智能灌溉等内容；智能营销体系包含电子商务、商家管理、商家信用、商家评级、特色民宿等方面；智能体验体系包含机器人问询、体验中心、园林CIM、游客互动、园林闯关游戏、无人超市、未来餐厅等内容。E用户层智慧园博涉及游客

24、、景区管理机构、政府相关管理机构、景区商业服务机构等四大类用户群体，满足这些用户的需求以及提升用户体验是系统设计的根本。F体验方式游客体验是智慧园博设计中的一个亮点，本次项目设计为增强用户体验度，提供了手机、触摸屏、无人售票、刷脸闸机、闯关游戏、信息发布、虚拟现实、机器人问询、无感支付、无人餐厅、无人超市等多种与用户交互的体验方式，全方位的照顾游客感受、开展园区深度游。G园区要素园区的主要要素由人、车、物、商业、安全等方面构成，总体设计从园区构成要素的维度来考虑设计的全面性。H保障措施基于现有信息化建设标准规范、数据管理规范以及安全保证体系，从需求出发，涵盖数据、平台、应用、体验、标准以及项目

25、未来的建设和运行。I运营体系依托京东众创等优势资源，从精准扶贫、旅游产业发展等多个维度打造符合当地的旅游特色产品，助力园博IP打造。同时，利用京东金融为景区中小商业机构设计信用贷款产品，利用京东钼媒线上、线下创新广告产品为园区设计创新广告盈利模式，帮助景区管理机构在政府资金支持的前提下，还能通过广告运营获得收入。总体架构设计说明本方案作为工程范围及性能参数描述的总体参考，具体配置及组成以最终审定的施工图设计及系统详细设计为准。园博超脑平台园博超脑简介园博超脑是一款面向跨领域园博应用的一体化大数据挖掘应用平台。园博超脑是园博操作系统重要的实体支撑平台，在采集、集成和存储海量园博时空数据基础上，结

26、合计算机科学、景区规划、交通、能源、旅游二消、社会学和经济等学科领域的最新研究，通过一体化、并行化的高效的时空数据挖掘模型，获取隐藏在时空大数据下的知识，为本次园博园面临的客流疏控、交通规划、空气污染、能源消耗和交通拥挤等问题提供一站式人工智能解决方案。同时，园博超脑也是一个开放的生态型平台，能够让海量多维数据彼此“对话”，让AI算法积木式输出，并凭借数字网关实现园博超脑的互联互通，通过把时空数据标准化、智能算法模块化，高效支撑涵盖交通、规划、环境、能耗、运营、智能客服和二次消费等领域的垂直应用，提供点、线、面结合的智能园博整体解决方案，为园博打造从合理规划、到高效运维、再到精准预测的闭环、可

27、持续发展生态。园博超脑可以帮助解决智慧园博建设中的四大核心难题： A利用时空数据模型解决数据结构化和标准化的难题，让海量多维数据能够彼此“对话”。 B将时空数据AI算法进行模块化、积木式输出，提高算法复用率，解决不同场景下智能应用的开发问题。 C利用开放式架构和统一账户体系，兼容园博管理部门以及其他智慧园博合作伙伴共同开发使用，包括云服务公司、智能硬件公司、行业解决方案提供商等。 D通过数字网关技术，利用基于用户隐私保护的联合建模机制和多源数据融合算法，解决隐私保护的问题。园博超脑架构园博计算需求复杂多元，园博超脑结合多年的时空大数据挖掘应用经验，专注于园博时空大数据挖掘落地全过程，提供“点、

28、线、面结合顶层设计+跨领域园博应用”的总体设计理念。园博超脑基于底层云基础设施，总体框架由时空数据管理层、时空数据AI层、数字网关、园博画像、账号体系、数据管理体系等多个模块构成。总体架构如下图所示。园博超脑总体框架图从技术参考框架的视角，平台主要提供时空数据采集与集成、时空数据标准化、时空数据管理、数控数据挖掘和时空数据应用几方面的服务。A时空数据采集与集成：通过园博感知设备、物联网等实时采集园博园运营中各种主体的动态信息，生成各种感知数据源。时空数据采集与集成本质上是园博超脑感知物理园博动态所必须的视觉、听觉、触觉、交互等方面的感知神经。B数据标准化：将万千种类的园博感知数据提炼成六大类高

29、度抽象的数据模型，分别是：空间静态点数据、空间点时序数据、时空动态点数据、空间静态网数据、空间静态时间动态网数据、时空动态网数据，目的是为时空数据管理层标准化数据模型。 C时空数据管理：由自主研发的时空索引算法与先进的分布式技术相结合，提供并行、高效的时空大数据管理能力。 D时空数据挖掘：结合平台多年园博计算领域研究经验以及园博计算相关学科前沿的研究成果，将先进的数据融合技术和时空AI算法应用到园博应用中。 E时空数据应用：重点关注各个组成部分功能实现，并面向智能经济、智能交通、园博规划、环境能源、公共安全和智能政务等领域提供园博应用服务，本质上是平台提供跨领域园博应用的重要交互界面，是园博操

30、作系统的前端形态。园博超脑功能园博超脑提供几大功能，具体描述如下：时空数据工作室时空数据工作室是一站式大数据开发工具，提供数据集成、数据开发、任务调度、数据管理、数据治理、数据分享等的可视化开发界面，覆盖数据应用开发的全生命周期，简化用户数据开发和治理工作，帮助用户专注于挖掘数据的价值。园博超脑提供了海量数据的离线加工分析、数据挖掘的能力，通过数据开发工作室，不仅可以对数据进行数据集成、数据开发、数据治理、数据服务、数据质量监控等数据研发工作，时空数据工作室还可以接入时空AI工作室训练好的机器学习模型，通过调度系统离线调度机器学习模型，实现数据的离线批处理，简化用户开发智能应用的流程。时空AI

31、工作室时空AI工作室是一站式、分布式的大规模机器学习平台。时空AI工作室支持可视化的拖拽布局设计，不仅封装了丰富的数据预处理、特征工程、数理统计算法、统计机器学习算法、计算视觉、自然语言处理等通用算法组件，而且根据园博计算领域应用需求，为用户提供多种成熟的时空AI算法，方便用户快速构建时空AI应用。时空AI工作室集成Spark、Tensorflow、Pytorch等计算引擎，为用户提供模型设计、训练、评估、预测和模型服务发布等服务，覆盖机器学习应用全流程，向园博计算用户提供了触手可及的人工智能应用服务，助力客户高效构建智慧园博应用，洞见大数据掩藏的秘密。时空数据可视化在数据可视化方面，园博超脑

32、为用户提供大屏数据可视化应用莫奈。莫奈可视化平台聚焦于大屏场景下的专业数据可视化展示，平台通过简单的图表拖拉拽和数据配置即可完成数据大屏的配置，几分钟就能打造专业的数据大屏，极致展示数据魅力。莫奈提供丰富的图表组件，不仅支持普通的图表：柱状图、饼状图、折线柱图、列表、折线图、文字、图片，还支持制作包含海量数据的地理轨迹、地理飞线、热力分布、地域区块等，实现地理数据的多层叠加，丰富数据展示的形式。莫奈的图表组件支持多种数据源，包括静态数据源（json形式），API、关系数据库以及园博超脑中的数据存储结构，所有数据源可通过园博超脑进行配置。莫奈可视化平台的产品功能架构图如下： 数字网关-跨域学习数

33、据在不同政府、企业相互独立存储，独立维护，彼此间相互孤立，这样便形成了我们所说的“数据孤岛”。即便各政府、企业拥有海量数据，但依旧无法应对越发复杂的实际应用场景。在企业和企业、企业和政府、政府各部门之间的合作当中，存在着数据类型多样、数据平台多样、数据标准不一致、多种机密级别不一致、可输出和不可输出标准不一致等等问题。现有的数据共享交换方法，无法有效应对和解决当前数据共享、数据安全和数据隐私保护中存在的种种问题。同时，也造成了不同企事业单位合作时无法有效和安全地针对不同类型数据进行建模的问题。数字网关着重解决了现有数据交互方面存在的三个问题。首先是不同智慧园博建设合作伙伴之间合作时，平台相互连

34、接涉及到的注册和认证机制等问题。第二是数据无法安全对外输出或者数据敏感无法输出造成的数据共享问题。第三是各数据平台之间的数据交互安全问题。数字网关架构如下图所示：时空数据治理时空元数据管理模块的主要目标是标准化企业内部的元数据定义。平台的元数据管理从操作数据层(ODS)、公共维度模型层(CDM)、应用数据层(ADS)、临时层(TMP)、维度层(DIM)等多数据分层来定义，其中，公共维度模型层又细分为明细数据层(DWD)、汇总数据层(DWS)以及敏感信息层(SCI)。时空元数据管理模块通过数据地图、数据溯源和影响性分析三个维度深入挖掘表与表之间的关系。其中：一是可通过 HYPERLINK /do

35、c l 6.1 数据地图 数据地图页面，分层展示各个层级所有的数据库和数据表。通过点击数据库名称数据表名称查看该表的详细信息，如字段信息、样本数据、建表语句等。二是通过数据溯源关系展示当前表字段或数据是通过哪些数据表生成而来，并逐层向上溯源数据之间的关系。从数据的产生、ETL处理、流转流通、到最终消亡，平台根据用户权限为其设定展示数据间的溯源关系。三是影响性分析，展示当前表的数据变更与会被其影响到所有数据表之间关联关系。如下图所示：数据安全在数据安全方面，园博超脑针对用户应用场景的特殊性设计，为用户提供安全可靠、便捷高效的统一认证体系和风险监控体系。园博超脑为用户提供“用户+组织+数据”的三层

36、用户统一认证体系，包括系统身份认证、应用权限认证和数据访问认证共同保障园博数据安全。平台权限系统将用户、组织和权限三者结合起来控制权限的分配，并为用户提供两种数据赋权模式，一种是用户授权模式，一种是资源授权模式，满足用户不同的应用场景。平台通过全流程日志与监控体系实现全平台实时风险监测、细颗粒度数据审计、多层业务关联审计和精准化行为回溯，为用户搭建统一的数据风险监控体系。园博超脑特色园博超脑集数据存储，查询，分析，特征提取，调度，模型，可视化为一体，在对园博应用和时空数据的特点研究基础上，提供面向园博计算场景的一体化、并行化的高效时空数据挖掘和模型应用平台，其主要如下图所示：园博超脑特色简介数

37、据标准化园博时空数据具有跨应用、跨领域、属性差别大、海量异构等特征，比如气象是时序数据，兴趣点是空间点数据，道路是空间图数据、人的移动是轨迹数据、交通流量是流数据、社交网上用户发布的信息是文本或图像数据。如何管理和整合大规模的异构数据将是一个新的挑战。园博超脑面向海量时空数据特点，创新性的提出将时空数据抽象成六种标准的时空数据模型，分别是空间静态点数据、空间点时序数据、时空动态点数据、空间静态网数据、空间静态时间动态网数据、时空动态网数据等。时空数据标准化方案示意图如下图所示,时空数据标准化示意图平台通过将园博中万千复杂数据归类为6种时空数据模型的同时，结合20多种独特的时空索引方式，极大的提

38、高数据储存和管理效率，使时空数据查询速度相比常规索引方式提升了百倍。平台在六种时空数据标准化模型基础上，设计了一套主要面向元数据管理，兼并分权管理、数据生命周期管理、组织内全局数据视图，异常预警系统，数据表、资源、函数权限管理审批等功能的数据管理体系。用户不仅可以高效便捷的进行数据管理，而且可以了解全局数据走向，进行进一步的数据溯源和知识发现。元数据是“关于数据的数据”。元数据不是数据的内容，而是对数据内容的介绍和背景阐释；对于同一个数据源，有且只能有唯一的一条元数据和它对应，本质上可以认为元数据是时空数据的身份证明。因此，元数据是时空数据彼此交互、互联的重要桥梁。园博超脑通过独创的时空数据标

39、准化方案，统一了园博时空元数据标准，实现了时空数据的互联互通。时空数据标准化在园博时空数据应用领域的历史意义，好比中华文明在第一次实现大一统时制定的“书同文，车同轨”。算法模块化2018年，中共中央总书记习近平在主持人工智能发展现状和趋势集体学习时强调，人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。国家政策层面已经将“人工智能”一词写入“十三五”规划纲要，强调人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，这意味着，人工智能已经真正站在了国家战略的高度。人工智能算法的基础研究和技术应用在园博计算领域具有非常

40、重要意义，但是，人工智能的研究应用具有很高的门槛，从人工智能算法的基础研究到技术应用转化不仅需要长时间的沉淀，而且需要投入大量的时间成本、物力成本和人力成本；不仅如此，人工智能算法的迭代还需要海量数据的支撑。园博超脑团队十多年前就开始对园博计算领域背后的人工智能算法进行前沿的基础研究，已经有丰硕的研究成果和实践经验。园博超脑面向园博计算领域应用需求，通过归纳差异化应用背后的时空AI算法，为用户提供可积木式叠加的模块化时空AI模型设计服务；在将园博计算前沿的研究成果落地于平台的同时，极大的降低了时空AI算法的应用门槛，大幅提高算法复用率，为政府和企业节约大量研发成本，已经为本次园博园专属研发以下

41、AI模块：智慧环卫A垃圾状态监测与预测智能监控景区内各垃圾箱的状态，利用实时状态和历史数据，以及景区人流量的实时监控和预测，利用多源数据融合技术和时序预测模型，对不同区域的垃圾积累状态做精准预测和预警，以调度和安排环卫人员及时清理。 B垃圾清运规划景区环卫人员有限，为了更有效地调配可用人员，根据实时的垃圾箱状态和预测情况，利用最优化技术，规划最佳的清运路线，用更少的人员，更高效地完成景区垃圾清理工作。 C垃圾箱位置规划景区不同季节、不同区域、不同时段的游客量不同，对垃圾的清理需求也有很大变化，根据历史游客数量和垃圾清理数据，可以智能地规划垃圾箱位置，根据景区管理的需求，在不同的时间粒度上做动态

42、调整，以最大化垃圾箱的利用效率和景区的环境卫生。智慧停车 A实时数据联合分析根据前端采集的实时数据，进行大数据分析，形成停车动态、停车资源闲置与利用情况、车主用车行为、车主消费习惯等多维度运营分析报表报告；提供基于实时数据统计分析的多维度精准停车运营分析报表报告，采用聚类算法分析停车场客流量走势，周期和时空相关性，获得客流量变化规律和模式；精准的实时车位空闲数据更新，实时采集停车场（库）实时空车位数量信息，同步至平台和车主APP停车状态中，方便车主知晓自己订单进程，同时便于管理人员对订单进行监督管控。 B流量与收入的精准预测在智能信用停车场的背景下，根据多源异构数据（停车场流量，app用户行为

43、数据，停车场所在区域的区域热度等）融合分析，利用历史乘车出行数据、时间特征数据、停车场的相关性和连结性、及城市大数据，采用时空深度图卷积神经网络预测未来短期停车场进出客流量，对停车场的车流量与收入进行短时精准预测。 C智能分析规划。通过团队在大数据和人工智能方面的技术优势对停车收费、收入的明细等多维度进行分析与预测趋势；对充电桩规划，停车规划、计费策略提出基于大数据分析的合理建议；对新能源车辆的充电桩使用程度进行评定。 D弹性定价机制与预约机制。根据多源异构数据（停车场流量，app用户行为数据，停车场所在区域的区域热度等）融合分析，对停车场的车流量进行短时精准预测，建立流量调控模型，从而建立停

44、车场服务预约用户的车位预留机制，达到车位利用率的最大化，并通过建模分析，进行分时段弹性定价，达到利润最大化。E异常监测。利用实时估计及预测的客流量，结合当前客流数据，发现当前系统中存在的客流异常，协助管理者根据具体情况进行应急处置，评估各站点人流集中度，协助运维人员提前进行人流疏导干预，对车主异常数据进行检测，重点分析，并将结果推到异常监控管理模块，针对乘客因为闸机非正常脱机的状况而导致的漏刷或付款未成功情况进行自动分析及盲点补全，针对现金计费金额进行电子对账清分。智慧安防 A通行视频联动记录游客通行，包含通行人员基本信息，通行时间，通行位置等，并带有视频联动，通行前后15s视频捕捉，人脸抓拍

45、记录，可随时查看，调用和分析。 B特定人员标签与监控平台支持重点人口信息录入及第三方模版下载，导入功能，录入信息包含姓名，联系方式，身份证号码，人口类型，照片等基本信息，并可完善重点人口档案信息库并与更加精准，多维度信息储备。实时监控人口通行数据，对重点人口出入规律，行为特征，活动范围进行有效监控，一经发现重点人口通行，提供预警提示。 C通行感知场景抓拍、统计进出单元楼人员的通行信息，实现对单元楼内实有人口、重点布控人员、关爱人员的管理与预警。为公共安全、公共管理、公共服务提供强有力的支撑。设备感知对景区内各类设备进行高效的管理与维护。在电子地图上能直观展示设备的运行状态，在接收设备报警消息后

46、能够高效地联系相关人员处理报警消息并接收显示处理结果。同时统计分析设备故障率以及记录设备维护记录。A电弧运维状态感知接收电弧状态消息，需要维护时下发给相关人员处理，并接收显示反馈回的处理结果。统计分析每日电弧的故障总数、新增故障数以及每日每个电弧的故障次数。B车辆卡口运维状态感知接收车辆卡口设备状态消息，需要维护时下发给相关人员处理，并接收显示反馈回的处理结果。统计分析每日车辆卡口的故障总数、新增故障数以及每日每个车辆卡口的故障次数。 C井盖运维状态感知接收井盖状态消息，需要维护时下发给相关人员处理，并接收显示反馈回的处理结果。统计分析每日井盖的破损故障总数、新增故障数以及每日每个井盖的故障次

47、数。 D门禁运维状态感知：接收单元楼门禁设备状态消息，需要维护时下发给相关人员处理，并接收显示反馈回的处理结果。统计分析每日门禁的故障总数、新增故障数以及每日每个门禁故障次数。 E烟感运维状态感知：接收烟感设备状态消息，需要维护时下发给相关人员处理，并接收显示反馈回的处理结果。统计分析每日烟感的故障总数、新增故障数以及每日每个烟感故障次数。 F：消防栓运维状态感知：接收消防栓状态消息，需要维护时下发给相关人员处理，并接收显示反馈回的处理结果。统计分析每日消防栓的故障总数、新增故障数以及每日每个消防栓故障次数。 G：监控运维状态感知：接收监控摄像头设备状态消息，需要维护时下发给相关人员处理，并接收显示反馈回的处理结果。统计分析每日监控摄像头的故障总数、