互联网+智慧艺术园区大数据智慧管理云平台建设和运营整体解决方案(2020年最新完整版)
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智慧艺术馆大数据可视化综合管理平台建设方案(基于AI、物联网、大数据、云计算、互联网等技术)
云计算安全保障：采取必要的安全措施，保障云计算资源的安全性和可靠性，防止数据泄露和攻击。
互联网技术实现远程访问与控制
远程访问技术：采用VPN、SSH等加密技术，确保数据传输安全
远程控制技术：通过物联网技术，实现设备远程操控和监控
云服务技术：利用云计算资源，实现数据存储、分析和处理
大数据分析技术：对海量数据进行挖掘和分析，为决策提供支持
性能测试：对系统的性能进行测试，包括响应时间、吞吐量等
功能测试：对系统的各个功能进行测试，确保功能正常
安全性测试：对系统的安全性进行测试，确保数据安全
优化建议：根据测试结果提出针对性的优化建议，提高系统性能和稳定性
项目实施计划与风险评估
06
项目实施计划安排
实施目标：明确项目实施的具体目标，包括时间、成本和质量等方面的要求。
平台架构与功能
03
平台架构设计
数据采集层：负责收集各种数据来源
数据处理层：对数据进行清洗、整合和存储
数据可视化层：将数据以图表、图形等形式展示
应用层：提供各种功能模块，如展示、分析、预测等
用户界面层：提供友好的用户界面，方便用户操作和使用
数据采集与处理
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数据处理技术：采用大数据技术对采集的数据进行处理和分析
平台功能将更加完善，提供更加个性化、智能化的服务
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提高艺术馆运营效率：通过大数据可视化综合管理平台，实现艺术馆运营的数字化、智能化，提高运营效率。
促进艺术馆数字化转型：顺应数字化发展趋势，通过建设大数据可视化综合管理平台，促进艺术馆数字化转型。
推动智慧城市建设：智慧艺术馆作为智慧城市的重要组成部分，通过大数据可视化综合管理平台的建设，推动智慧城市建设的发展。
智慧艺术中心大数据信息化建设和应用总体解决方案
建设内容与范围
内容
1. 艺术资源数据采集与整合：通过爬虫技术、API接口等 方式，实现对各类艺术资源数据的采集与整合。
2. 大数据存储与管理：采用分布式存储技术，建设高性 能、可扩展的大数据存储系统。
3. 数据分析与挖掘：运用机器学习、深度学习等技术， 对数据进行关联分析、趋势预测等挖掘工作。
4. 数据可视化与应用：将数据分析结果以图表、仪表板 等形式进行可视化展示，并应用于艺术推荐、市场预测等 场景。
数据整合与存储
构建艺术中心的大数据平台，整合 各类数据资源，采用分布式存储技 术，实现数据的高效、可扩展存储 。
数据分析与挖掘
实时数据分析
利用流计算技术，对艺术中心内 的实时数据进行监控与分析，及
时发现问题，优化运营策略。
历史数据挖掘
通过数据挖掘算法，对历史数据 进行分析，发现数据中的关联规 则、趋势和模式，为艺术中心的
运营决策提供支持。
用户行为分析
结合用户基本信息和用户在艺术 中心的行为数据，分析用户兴趣 、偏好和消费习惯，实现用户画
像构建和精准营销。
数据可视化与应用
数据可视化展示
采用可视化技术，将艺术中心的数据以图表、地图、动画等多种形 式展示，直观呈现数据背后的规律和趋势。
智能推荐系统
基于用户画像和历史数据挖掘结果，构建智能推荐系统，为用户推 荐感兴趣的艺术作品、活动和课程。
信息安全与隐私保护方案
网络安全防护
部署防火墙、入侵检测系统等网络安全设备，防止外部攻 击和数据泄露。
加密技术应用
对艺术中心重要数据和敏感信息进行加密处理，确保数据 在传输和存储过程中的安全性。
隐私保护策略
制定严格的隐私保护策略，明确数据的收集、使用、共享 等方面的规定，尊重用户隐私权。同时，加强员工信息安 全意识培训，提高整体信息安全水平。
互联网+智慧化工园区大数据智慧管理云平台建设和运营整体解决方案
建设目标
实现化工园区智能化管理
01
通过大数据技术和智能化手段，提升化工园区的管理效率和安
全性。
提高化工园区资源利用效率
02
优化资源配置，降低能耗和资源浪费，实现可持续发展。
提升化工园区应急响应能力
03
快速响应和处理各类突发事件，保障化工园区和周边社区的安
全。
建设内容
基础设施建设
包括网络、数据中心、云计算 平台等基础设施的搭建和优化
定期安全培训和演练
对相关人员进行定期的安全培训和演练，提高员工的安全 意识和技能水平，降低人为因素导致的安全风险。
07
项目实施与效益分析
项目实施计划
方案设计
根据调研结果，制 定平台架构、功能 模块和技术路线。
测试与优化
对平台进行全面测 试，并根据反馈进 行优化调整。
需求调研
深入了解化工园区 的实际需求，明确 平台建设目标。
。
数据采集与整合
整合各类数据资源，实现数据 的实时采集、传输和存储。
应用系统开发
开发智能化管理、安全监控、 应急响应等应用系统。
平台运营与服务
提供数据服务、应用服务、运 维服务等全方位的服务支持。
建设步骤
需求调研与分析
深入了解化工园区的实际需求和管理现状， 明确建设目标与内容。
方案设计与规划
根据需求调研结果，制定具体的建设方案和实 施计划。
促进产业升级
推动化工园区数字化转型，提升产业整体竞 争力。
项目风险控制
技术风险
确保技术方案的可行性和稳定性，避 免因技术问题导致项目失败。
数据安全风险
加强数据加密和备份措施，确保数据 安全和完整。
AI智能+智慧工业园区大数据智慧管理云平台建设和运营整体解决方案(2020年最新完整版)
▪ 企业创新技术投入大
▪ IT和信息化维护能力差
缺技术
缺管理
▪ 缺少便宜好用的管理工具
▪ 企难以吸引到人才 ▪ 难以及时找到合适的人才
睿利而行
缺人才
工业园区
入驻企业 诉求
缺管理
缺资金
缺资金
▪ 企业融资困难 ▪ 企业资金周转慢
AI智能+智慧工业园区大数据智慧管理云平台建设和运营整体解决方案
AI智能+智慧工业园区大数据智慧管理云平台建设和运营整体解决方案
工业园区信息化应用现状
睿利而行
系统信息共享不足
✓各系统相对独立、分散、集成度较低，各系统之间功能无法融合，不同 业务之间缺乏统筹协同，存在“应用烟囱”现象，系统间无法实现双向数 据集成，缺少通用的基础支撑软件打通底层，难以解决“信息孤岛”问题。
2、特色应用：智能安防系统、行为侦测系统、人脸布控系统、VR实训系统
3、基于AI的特色应用：网络监控、安防报警、AI人脸识别、远程智能智慧应用
4、报警系统集成接入
5、数字广播系统集成接入
6、周界控制系统集成接入
7、 LED显示屏联动报警集成接入
8、RFID人员动态集成接入
9、在线巡更系统集成接入
10、外来人员系统集成
服务实战效能不够
✓现有系统偏重档案数据录入、信息查询和统计报告功能，注重上对下的单向管理需要， 缺乏不同层级角色的定位与细分。面向基层的助推、减负功能不足，面向管理层智能分 析、风险预警、决策支持等功能不强，不能适应实战应用需要。
AI智能+智慧工业园区大数据智慧管理云平台建设和运营整体解决方案
工业园区建设的现状
2、大数据、物联网、AI智能总体架构 4、GIS地图综合监控平台 6、智慧运维综合管控平台
智慧园区运营平台解决方案
智慧园区运营服务平台解决方案2020/09/21智慧街区运营服务创新智慧园区运营是借助新一代的云计算、物联网、大数据、决策分析优化等信息技术，本平台基于百度二维地图平台、臻图三维地图、轻量化BIM平台，运用感知化、互联化、智能化的手段，对构成街区空间和街区功能载体的自然资源、社会资源、信息资源、智力资源以及街区中分散的、各自为政的物理基础设施、信息基础设施、产业配套设施和商业配套设施等进行集聚、重组和营运，通过监测、分析、整合以及智慧响应的方式，理顺运营数据、系统、流程的关系，最大限度地盘活街区资源，促进街区资源配置的容量和效益的最大化和最优化，实现智慧街区建设投入和产出的良性循环、街区功能的整体提升以及街区社会、经济、环境的可持续发展，使街区成为一个具有较好协同能力和调控能力的有机整体以信息化为核心的智慧园区运营涉及众多部门之间的业务协同和重点系统之间的互操作，设立一个独立的运营信息化平台，通过统一的信息化平台，实现内部各系统的全面集成与实时监控，达到业务流程信息化、设备设施智能化、工作环境人性化、生活环境舒适化。
实现管理及跨部门、跨行业的综合协调和管理不同的动力因素会促使智慧园区进行不同的服务创新活动，其服务创新既有基于技术维度的创新，又有基于服务本身的创新。
主要涵盖以下几种服务创新。
①服务内容创新智慧街区在吸取国内外优秀经验的同时，要根据街区类型、发展阶段、发展目标等因素做好个性化服务设计。
②服务形式创新我国许多街区经历多年的发展，服务形式固化，与以服务创新推动产业发展的模式背道而驰。
要突破瓶颈必须创新服务形式。
③服务渠道创新云计算、移动互联网、大数据等技术的发展为服务渠道创新提供了技术基础，而用户需求的变化为其带来驱动力。
④服务体制创新服务机构的设置和职能划分不合理，导致资源调配困难、流程交错重复等协调性难题一直制约着街区服务水平的提升。
智慧街区必须创新服务体制，从源头开始解决问题，以服务需求为导向建立决策精准、运转高效、整合协合的服务机制。
智慧艺术馆大数据可视化综合管理平台建设方案基于AI物联网大数据云计算互联网等技术
功能正确性测试
确保平台在处理数据时的准确性，如数据统计、分析、预测等。功 Nhomakorabea稳定性测试
测试平台在长时间运行和高负载情况下的稳定性和可靠性。
功能测试
性能测试
压力测试
模拟大规模用户并发访问平台，测试系统崩溃前可以承受的最大负载。
性能优化测试
针对性能瓶颈进行优化，提高平台性能指标。
负载测试
模拟一定数量的用户同时访问平台，测试系统响应时间、吞吐量、CPU和内存使用率等指标。
01
02
03
Hadoop、Spark等大数据软件的安装与配置：根据具体软件安装指南，完成软件安装与配置，并设置相关的环境变量。
Elasticsearch、Kafka等实时数据处理软件的安装与配置：根据具体软件安装指南，完成软件安装与配置，并设置相关的环境变量。
Web服务器、数据库等软件的安装与配置：选择Tomcat、Nginx等Web服务器，MySQL、PostgreSQL等数据库，根据具体软件安装指南完成安装与配置。
数据挖掘
通过数据挖掘算法，发现数据中的模式和规律，为艺术馆的运营和管理提供有价值的建议。
数据分析和挖掘
可视化技术
采用数据可视化技术，如图表、图像、视频等，将数据进行可视化呈现，便于理解和观察。
交互式操作
支持多种交互式操作，如鼠标悬停、点击、放大/缩小等，提高可视化呈现的交互性和可操作性。
数据可视化呈现
智慧艺术馆发展背景
大数据可视化综合管理平台建设目的
实现艺术馆信息数字化
为策展、导览、教育等提供可视化决策支持
提高信息管理效率
提升观众互动体验和公共文化服务水平
本项目的建设意义
促进智慧艺术馆的可持续发展
确保平台在处理数据时的准确性，如数据统计、分析、预测等。功 Nhomakorabea稳定性测试
测试平台在长时间运行和高负载情况下的稳定性和可靠性。
功能测试
性能测试
压力测试
模拟大规模用户并发访问平台，测试系统崩溃前可以承受的最大负载。
性能优化测试
针对性能瓶颈进行优化，提高平台性能指标。
负载测试
模拟一定数量的用户同时访问平台，测试系统响应时间、吞吐量、CPU和内存使用率等指标。
01
02
03
Hadoop、Spark等大数据软件的安装与配置：根据具体软件安装指南，完成软件安装与配置，并设置相关的环境变量。
Elasticsearch、Kafka等实时数据处理软件的安装与配置：根据具体软件安装指南，完成软件安装与配置，并设置相关的环境变量。
Web服务器、数据库等软件的安装与配置：选择Tomcat、Nginx等Web服务器，MySQL、PostgreSQL等数据库，根据具体软件安装指南完成安装与配置。
数据挖掘
通过数据挖掘算法，发现数据中的模式和规律，为艺术馆的运营和管理提供有价值的建议。
数据分析和挖掘
可视化技术
采用数据可视化技术，如图表、图像、视频等，将数据进行可视化呈现，便于理解和观察。
交互式操作
支持多种交互式操作，如鼠标悬停、点击、放大/缩小等，提高可视化呈现的交互性和可操作性。
数据可视化呈现
智慧艺术馆发展背景
大数据可视化综合管理平台建设目的
实现艺术馆信息数字化
为策展、导览、教育等提供可视化决策支持
提高信息管理效率
提升观众互动体验和公共文化服务水平
本项目的建设意义
促进智慧艺术馆的可持续发展
互联网+智慧创业园区大数据智慧云管理平台建设方案
后续开发提供依据。
平台设计与规划
根据需求调研结果，进 行平台架构设计、功能 模块划分和数据库设计
等。
系统开发与集成
按照设计要求，进行系 统开发、模块集成和测 试，确保平台稳定运行
。
上线部署与培训
完成平台部署，并对园 区相关人员进行培训， 确保平台得到有效利用
。
运营模式
数据采集与分析
服务外包与合作
通过大数据技术，实时采集园区数据，并 进行深度分析，为决策提供支持。
提高管理效率
通过智慧云管理平台，实现园区的智能化管 理，提高管理效率。
提升园区形象
通过智慧化建设，提升园区的形象和品牌价 值。
未来展望
01
02
03
04
拓展应用领域
随着技术的不断进步和应 用需求的增加，智慧云管 理平台的应用领域将进一 步拓展。
提高数据安全性
加强数据安全保护措施， 确保数据的安全性和隐私 性。
法律风险
法律法规变更、知识产权侵权等风险。
风险评估
风险等级划分
根据风险发生的可能性和影响程度，将风险划分为高 、中、低三个等级。
风险评估方法
采用定性和定量相结合的方法，对各类风险进行评估 。
风险评估流程
制定评估计划、收集数据、分析数据、撰写评估报告 等步骤。
对策建议
数据安全对策
加强数据加密、备份和恢复机制，建立完善 的数据安全管理制度。
度和归属感。
精准招商引资
利用大数据挖掘潜在企业，实现精准 招商，提高园区产业集聚度和企业竞 争力。
创新驱动发展
激发企业创新活力，推动园区产业升 级和转型发展，提升园区整体竞争力 。
预期收益
提高园区产值
平台设计与规划
根据需求调研结果，进 行平台架构设计、功能 模块划分和数据库设计
等。
系统开发与集成
按照设计要求，进行系 统开发、模块集成和测 试，确保平台稳定运行
。
上线部署与培训
完成平台部署，并对园 区相关人员进行培训， 确保平台得到有效利用
。
运营模式
数据采集与分析
服务外包与合作
通过大数据技术，实时采集园区数据，并 进行深度分析，为决策提供支持。
提高管理效率
通过智慧云管理平台，实现园区的智能化管 理，提高管理效率。
提升园区形象
通过智慧化建设，提升园区的形象和品牌价 值。
未来展望
01
02
03
04
拓展应用领域
随着技术的不断进步和应 用需求的增加，智慧云管 理平台的应用领域将进一 步拓展。
提高数据安全性
加强数据安全保护措施， 确保数据的安全性和隐私 性。
法律风险
法律法规变更、知识产权侵权等风险。
风险评估
风险等级划分
根据风险发生的可能性和影响程度，将风险划分为高 、中、低三个等级。
风险评估方法
采用定性和定量相结合的方法，对各类风险进行评估 。
风险评估流程
制定评估计划、收集数据、分析数据、撰写评估报告 等步骤。
对策建议
数据安全对策
加强数据加密、备份和恢复机制，建立完善 的数据安全管理制度。
度和归属感。
精准招商引资
利用大数据挖掘潜在企业，实现精准 招商，提高园区产业集聚度和企业竞 争力。
创新驱动发展
激发企业创新活力，推动园区产业升 级和转型发展，提升园区整体竞争力 。
预期收益
提高园区产值
智慧园区数融通数化赋能运营管理平台解决方案
智慧园区数融通数化赋能运营管理平台解决方案
智慧园区数融通数化赋能运营管理平台解决方案以智慧园区的综合信
息化为目标，结合公安、水电、燃气等智慧公共服务的推动，基于数据中心、云服务、大数据、移动互联网等新一代信息技术，融合电子政务、智
慧园区标准化系统、计算机网络互联安全、情报系统等技术，构建以智慧
园区建设和运营为核心的数融通数化赋能运营管理平台。
它以智慧园区发展理念为抓手，打造一站式智慧园区解决方案，通过
数据采集、数字化流程的实现，实现智慧园区及其相关服务的整体数字化，有效提高智慧园区信息化水平。
在数据中心建设方面，针对智慧园区建设新技术及新应用，建立统一
数据中心和云计算中心，提供智慧园区业务系统的存储、处理和服务能力。
搭建基于云计算的大数据分析引擎，实现智慧园区的全流程大数据分析；
建立基于网络的多维数据集成技术，实现企业级统一数据应用，以及共享、整合系统内外的大数据资源，形成完整的智慧园区信息化应用体系。
在基础设施保障方面，实施IPv6网络技术。
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睿利•而借行助OneNET平台的海量接入能力，方便后期扩容。
• 基于NB-IoT、LTE、5G、短距无线等通讯 方式，可以有效减少施工布线，尤其适用 于既有建筑的智能化改造。
人工智能闭环 人工智能是通过“数据、技术、产品”三者不断循环完成的闭环
深度学习引擎
睿利而行
睿利而行
S: Services
服务&业务
M: Management 管理&组织
A: Architecture 架构&协同
R: Rules
政策&规章
T: Technologies 技术
E: Evolution
逐步&长期
R: Race
竞争&增长&氛围
智慧艺术园区
物联网技术赋能智慧艺术园区
得益于物联网技术在智慧艺术园区中的应用，可以更简单的实现所需功能，为传统建筑智能化提供有效补 充。
第三章 智慧艺术园区综合运营服务平台
第四章 智慧展览展示综合建设
睿利而行
目录 Contents
第五章 智慧安防综合管控平台
1、智慧安防可视化管理平台
2、特色应用：智能安防系统、行为侦测系统、人脸布控系统、VR实训系统
3、基于AI的特色应用：网络监控、安防报警、AI人脸识别、远程智能智慧应用
4、报警系统集成接入
01
• 终端具备独立通讯能力，单一设备故障 不影响整个系统运行。
• 设备和平台具备自检和告警功能，第一 时间定位故障，方便维护。
04
• 物联网设备种类丰富，功能模块灵活
组合，在满足需求的基础上避免过度
02
建设。
• OneNET支持不同规约设备直接接入，
系统更扁平，开发和部署效率高。
03
• OneNET平台具备高度开放性，通过标准化接口可与 各类第三方系统对接。
睿利而行
缺人才
艺术园区
Байду номын сангаас入驻企业 诉求
缺管理
缺资金
缺资金
▪ 企业融资困难 ▪ 企业资金周转慢
智慧艺术园区业务需求
进一步提升管控能力
• 推进安全防控业务应用功能的深度融合，完善艺术园区 管理局/艺术园区两级指挥体系，发挥两级指挥中心管理 中枢作用，为艺术园区安全稳定提供有力的科技支撑和 进机一制步保提升障应，用确效能保艺术园区长治久安。
▪ 产业集群化 ▪ 融资融智化 ▪ 功能复杂化
艺术园区入驻企业诉求
做生意
▪ 办公设施一次性投入大 ▪ 企业销售信息传递慢
缺技术
▪ 企业创新技术投入大
▪ IT和信息化维护能力差
缺技术
缺管理
▪ 缺少便宜好用的管理工具
▪ 企业办公管理费用高
做生意
缺人才
▪ 企业小，难以吸引到人才 ▪ 难以及时找到合适的人才
艺术园区政务公开
▪ 丰富多种渠道 ▪ 信息高效透明 ▪ 数据集中共享
艺术园区大数据共享 艺术园区企业服务
▪ 多种通信服务 ▪ 多种企业应用 ▪ 产业发展导向
睿利而行
艺术园区综合管理
艺术园区发 展
艺术园区企业服务
艺术园区综合管理
▪ 提升运营效率 ▪ 丰富运营手段 ▪ 优化运营业务
艺术园区持续性经营 艺术园区持续性经营
睿利而行
1 建设背景及需求分析
睿利而行
艺术园区信息化应用现状
睿利而行
系统信息共享不足
✓各系统相对独立、分散、集成度较低，各系统之间功能无法融合，不同 业务之间缺乏统筹协同，存在“应用烟囱”现象，系统间无法实现双向数 据集成，缺少通用的基础支撑软件打通底层，难以解决“信息孤岛”问题。
业务应用效果不佳
1、能源管理
2、环境监测
3、
智能控制
4、AI人脸
5、智慧停车
6、消防安全
7、其他应用：电梯卫士、智能锁、场馆预约……
第八章 智慧建筑管理中心
1、能源与资源信息空间管理平台 3、楼宇自控 5、综合布线 7、网络电视 9、机房工程
2、智慧照明 4、五方对讲 6、计算机网络 8、程控交换系统
第九章 智慧运维综合管控平台
• 推进系统整合和资源共享，实现“一人采集、全员共享， 一证登录、全网漫游，一站集成、全兵研判”，发挥信 息化服务基层、减负增效、简便快捷的保障作用，进一 步进一提步升提实升执战法应水用平 水平。
睿利而行
• 通过平台的深度应用，实现执法证据保全与执法网络督 查，进一步健全艺术园区执法标准，优化执法流程，提 高执法透明度，增强执法效能，促进执法工作的规范化、
5、数字广播系统集成接入
6、周界控制系统集成接入
7、 LED显示屏联动报警集成接入
8、RFID人员动态集成接入
9、在线巡更系统集成接入
10、外来人员系统集成
11、钥匙管控系统集成接入
12、重要物品管控集成接入
第六章 智慧艺术园区云语音广播系统建 设
睿利而行
目录 Contents
第七章 智慧办公综合管理平台
2020
互联网+智慧艺术园区大数据智慧管理 云平台建设和运营整体解决方案
睿利而行
目录 Contents
第一章 第二章
建设背景&需求分析 智慧艺术园区总体规划
1、顶层设计原则 3、大数据可视化分析平台 5、智慧安防综合管控平台
2、大数据、物联网、AI智能总体架构 4、GIS地图综合监控平台 6、智慧运维综合管控平台
✓部分应用子系统操作比较复杂，流程数据不够直观，统计分析功能零散， 用户界面陈旧，没有面向用户进行优化，应用推进力度也不够，导致部 分应用系统业务功能应用效果不佳，与现实工作要求已不相适应。
数据处理不够先进
✓系统间数据库相互独立、类型不一，缺乏统一的标准化接口，缺少安全机制下的跨部门信息交换， 与省局系统之间不能自动交换，相应的数据规范与标准也不够完善，数据孤岛现象突出，围绕罪犯 个体为核心的信息项不集中，影像资料、法律文书等数据也无法采集，执法证据保全不够完善，信 息利用不方便，利用率低。
服务实战效能不够
✓现有系统偏重档案数据录入、信息查询和统计报告功能，注重上对下的单向管理需要， 缺乏不同层级角色的定位与细分。面向基层的助推、减负功能不足，面向管理层智能分 析、风险预警、决策支持等功能不强，不能适应实战应用需要。
艺术园区建设的现状
睿利而行
转型
基础管理
提升
转型
综合服务
创新运营
提升
艺术园区管委会诉求
艺术园区建设和运营瓶颈突现
入驻率低
行业竞争同质化严重 品牌影响力弱
运营成本高
服务模式传统、服务 能力弱，人力成本高
收入单一
租金、物业管理费 政府扶持
资源整合难
艺术园区各类资源(空间、 企业、公众等)未有效利 用
睿利而行
建设方向
产业服务平台 ＋ 互联网 ＋ 共享资源 ＋ 创新运营
“智慧”的哲学－智慧艺术园区理论框架
• 基于NB-IoT、LTE、5G、短距无线等通讯 方式，可以有效减少施工布线，尤其适用 于既有建筑的智能化改造。
人工智能闭环 人工智能是通过“数据、技术、产品”三者不断循环完成的闭环
深度学习引擎
睿利而行
睿利而行
S: Services
服务&业务
M: Management 管理&组织
A: Architecture 架构&协同
R: Rules
政策&规章
T: Technologies 技术
E: Evolution
逐步&长期
R: Race
竞争&增长&氛围
智慧艺术园区
物联网技术赋能智慧艺术园区
得益于物联网技术在智慧艺术园区中的应用，可以更简单的实现所需功能，为传统建筑智能化提供有效补 充。
第三章 智慧艺术园区综合运营服务平台
第四章 智慧展览展示综合建设
睿利而行
目录 Contents
第五章 智慧安防综合管控平台
1、智慧安防可视化管理平台
2、特色应用：智能安防系统、行为侦测系统、人脸布控系统、VR实训系统
3、基于AI的特色应用：网络监控、安防报警、AI人脸识别、远程智能智慧应用
4、报警系统集成接入
01
• 终端具备独立通讯能力，单一设备故障 不影响整个系统运行。
• 设备和平台具备自检和告警功能，第一 时间定位故障，方便维护。
04
• 物联网设备种类丰富，功能模块灵活
组合，在满足需求的基础上避免过度
02
建设。
• OneNET支持不同规约设备直接接入，
系统更扁平，开发和部署效率高。
03
• OneNET平台具备高度开放性，通过标准化接口可与 各类第三方系统对接。
睿利而行
缺人才
艺术园区
Байду номын сангаас入驻企业 诉求
缺管理
缺资金
缺资金
▪ 企业融资困难 ▪ 企业资金周转慢
智慧艺术园区业务需求
进一步提升管控能力
• 推进安全防控业务应用功能的深度融合，完善艺术园区 管理局/艺术园区两级指挥体系，发挥两级指挥中心管理 中枢作用，为艺术园区安全稳定提供有力的科技支撑和 进机一制步保提升障应，用确效能保艺术园区长治久安。
▪ 产业集群化 ▪ 融资融智化 ▪ 功能复杂化
艺术园区入驻企业诉求
做生意
▪ 办公设施一次性投入大 ▪ 企业销售信息传递慢
缺技术
▪ 企业创新技术投入大
▪ IT和信息化维护能力差
缺技术
缺管理
▪ 缺少便宜好用的管理工具
▪ 企业办公管理费用高
做生意
缺人才
▪ 企业小，难以吸引到人才 ▪ 难以及时找到合适的人才
艺术园区政务公开
▪ 丰富多种渠道 ▪ 信息高效透明 ▪ 数据集中共享
艺术园区大数据共享 艺术园区企业服务
▪ 多种通信服务 ▪ 多种企业应用 ▪ 产业发展导向
睿利而行
艺术园区综合管理
艺术园区发 展
艺术园区企业服务
艺术园区综合管理
▪ 提升运营效率 ▪ 丰富运营手段 ▪ 优化运营业务
艺术园区持续性经营 艺术园区持续性经营
睿利而行
1 建设背景及需求分析
睿利而行
艺术园区信息化应用现状
睿利而行
系统信息共享不足
✓各系统相对独立、分散、集成度较低，各系统之间功能无法融合，不同 业务之间缺乏统筹协同，存在“应用烟囱”现象，系统间无法实现双向数 据集成，缺少通用的基础支撑软件打通底层，难以解决“信息孤岛”问题。
业务应用效果不佳
1、能源管理
2、环境监测
3、
智能控制
4、AI人脸
5、智慧停车
6、消防安全
7、其他应用：电梯卫士、智能锁、场馆预约……
第八章 智慧建筑管理中心
1、能源与资源信息空间管理平台 3、楼宇自控 5、综合布线 7、网络电视 9、机房工程
2、智慧照明 4、五方对讲 6、计算机网络 8、程控交换系统
第九章 智慧运维综合管控平台
• 推进系统整合和资源共享，实现“一人采集、全员共享， 一证登录、全网漫游，一站集成、全兵研判”，发挥信 息化服务基层、减负增效、简便快捷的保障作用，进一 步进一提步升提实升执战法应水用平 水平。
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• 通过平台的深度应用，实现执法证据保全与执法网络督 查，进一步健全艺术园区执法标准，优化执法流程，提 高执法透明度，增强执法效能，促进执法工作的规范化、
5、数字广播系统集成接入
6、周界控制系统集成接入
7、 LED显示屏联动报警集成接入
8、RFID人员动态集成接入
9、在线巡更系统集成接入
10、外来人员系统集成
11、钥匙管控系统集成接入
12、重要物品管控集成接入
第六章 智慧艺术园区云语音广播系统建 设
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第七章 智慧办公综合管理平台
2020
互联网+智慧艺术园区大数据智慧管理 云平台建设和运营整体解决方案
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第一章 第二章
建设背景&需求分析 智慧艺术园区总体规划
1、顶层设计原则 3、大数据可视化分析平台 5、智慧安防综合管控平台
2、大数据、物联网、AI智能总体架构 4、GIS地图综合监控平台 6、智慧运维综合管控平台
✓部分应用子系统操作比较复杂，流程数据不够直观，统计分析功能零散， 用户界面陈旧，没有面向用户进行优化，应用推进力度也不够，导致部 分应用系统业务功能应用效果不佳，与现实工作要求已不相适应。
数据处理不够先进
✓系统间数据库相互独立、类型不一，缺乏统一的标准化接口，缺少安全机制下的跨部门信息交换， 与省局系统之间不能自动交换，相应的数据规范与标准也不够完善，数据孤岛现象突出，围绕罪犯 个体为核心的信息项不集中，影像资料、法律文书等数据也无法采集，执法证据保全不够完善，信 息利用不方便，利用率低。
服务实战效能不够
✓现有系统偏重档案数据录入、信息查询和统计报告功能，注重上对下的单向管理需要， 缺乏不同层级角色的定位与细分。面向基层的助推、减负功能不足，面向管理层智能分 析、风险预警、决策支持等功能不强，不能适应实战应用需要。
艺术园区建设的现状
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转型
基础管理
提升
转型
综合服务
创新运营
提升
艺术园区管委会诉求
艺术园区建设和运营瓶颈突现
入驻率低
行业竞争同质化严重 品牌影响力弱
运营成本高
服务模式传统、服务 能力弱，人力成本高
收入单一
租金、物业管理费 政府扶持
资源整合难
艺术园区各类资源(空间、 企业、公众等)未有效利 用
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建设方向
产业服务平台 ＋ 互联网 ＋ 共享资源 ＋ 创新运营
“智慧”的哲学－智慧艺术园区理论框架