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善智者，启于十年之前。十年系统性人工智能创新，中国移动九天善智多模态基座大模型以其全栈国产化、复杂系统智能化的卓越性能，让 AI 不仅会 “作诗”，也要会 “做事”，还能做 “更复杂更具创造性的事”。
10 月 12 日，在第十二届中国移动全球合作伙伴大会主论坛上，中国移动发布了最新的九天善智多模态基座大模型，全面解析了九天系列大模型的亮点能力、特色技术。
四大亮点：九天善智多模态大模型的强大功能解析
中国移动将新发布的多模态大模型命名为 “善智”，在人工智能高速发展的时代，平衡 “大善” 与 “大智” 至关重要。这一命名体现了中国移动追求技术卓越与社会责任并重的理念，使大模型不仅文理兼修、德艺双馨，更能普惠应用，进而创造人类文明新的福祉。
据了解，中国移动九天系列大模型包括九天善智多模态大模型、九天众擎语言大模型、九天智绘视觉大模型、九天语荷语音大模型、九天数童结构化数据大模型等，可以提供 1.5B、3B、8B、13.9B、100B、200B 等不同参数量的模型版本，模型性能实现整体飞跃！
在国际竞赛中，中国移动九天模型表现可谓十分突出。不仅在 2024 年 INTERSPEECH 语音合成声码器赛道中获得国际第一名，也在 2023 年获得 CVPR VSS（视觉语义分割）赛道中视觉理解方面的第一名。
此外，大模型多项关键技术指标在国际主流榜单中取得优秀名次。根据最新测评数据，多任务语言理解能力在权威 BBH 榜单上名列第二名，图像内容理解对话、视频内容理解对话、文生视频分别在 MME-P 榜单、MVBench 榜单和 VBench 榜单位列第三名，代码生成在 MBPP 榜单位列第二名，数学推理排名第四，综合能力在司南 Opencompass 多模态模型评测榜单（闭源模型）名列前茅，平均分 64.2。
长文本、全双工、机器视觉和结构化数据等多模态是走向通用智能的必经之路。这次九天善智多模态基座大模型的全面升级在这四个赛道均取得了不俗的技术突破：
长文本理解与生成，赋能产业态势感知
九天善智多模态基座大模型能够支持处理复杂的任务资料收集并深度解析给出专业报告，目前已拓展至 128K 超长上下文的理解与生成。
九天善智多模态基座大模型能够支持处理复杂的任务资料收集并深度解析给出专业报告，目前已拓展至 128K 超长上下文的理解与生成。
长文本理解与生成
视频链接：https://mp.weixin.qq.com/template/article/1728871420/index.html
在本次大会主论坛上，九天善智多模态大模型展示了其基于可信数据的高效文档信息收集与秒级分析能力。该模型能够迅速提炼行业资料中的关键信息，并以直观的文字、柱状图、折线图等可视化形式生成通信产业月报。不仅如此，它还能解读国内外及地方政府发布的相关政策，并通过自动化专家访谈机制不断完善报告内容，确保报告修订过程透明可追溯，助力企业实现高效决策。
全双工语音交互，实现 “边听边说” 的自然对话
九天善智多模态大模型支持全双工语音交互，即使用户随时打断，也能保持对话的连贯性和一致性，实现自然流畅的交互体验。这一特性显著增强了模型与人类交流的自然度和流畅性，使对话更加贴近日常交流方式。目前，九天大模型不仅支持多模态输入与生成，还能实现实时的语音到图片转换；语音指令即可触发联网搜索并实时总结信息。用户可以从天气查询无缝切换至美食推荐，此外，它还能轻松管理日程，化身您的超级小助手，让生活变得更加便捷高效。
全双工语音交互
视频链接：https://mp.weixin.qq.com/template/article/1728871420/index.html
在现场视频展示中，移动员工通过全双工语音交互进行日程管理，实现赴广州参加中国移动全球合作伙伴大会的机票预定、会议议程问答和电话提醒多种场景服务，展示中，工作人员还即兴打断，询问了股市的实时状况，并同时生成了一张广州塔的夜景图留作纪念，展现了无缝切换话题与即时响应的卓越能力。
全双工语音交互
视频链接：https://mp.weixin.qq.com/template/article/1728871420/index.html
视频与图像处理的双重飞跃，成为视觉创作 “魔术师”
凭借自主研发的 JTVLM 架构，中国移动创新性地融合了多模态深度表征、精细化特征对齐与多层次自回归优化策略，引入 P-LoRA 跨模态训练方案，使大模型在图像感知、检测、理解、推理等多样化下游任务中展现卓越性能。此外，通过自研扩散 Transformer 去噪网络与 3D VAE 重建模型，大幅提升了视频画质、连续性、文本与画面一致性等核心指标，实现全方位的技术突破。
在主论坛上，九天善智多模态基座大模型通过 “广州早茶” 和 “小猫和小狗玩，猫脸部特写” 两个提示词，与业界其他模型进行了文生图表现对比。结果显示，九天模型展现了更为复杂的视角和构图能力，光线光影协调运用能够在符合美学前提下捕捉更多关键细节，在指令遵循方面也有更优异的表现。
在文生视频方面，不论是包含 “广州早茶店、小蛮腰、烟花” 等元素的城市宣传片，还是 “蓝天白云、森林、小溪、矿泉水” 元素的商业广告片，抑或是 “珊瑚礁、鱼群” 元素的海洋生态环保视频，九天善智多模态基座大模型能够灵活运镜，通过特写、近景、中景和远景的充分调度呈现光影流动，让多个主题画面和谐一致，同时生成配乐，让创意无限延伸，不断突破想象边界。
文生视频
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中国移动此次发布的多模态大模型不仅体现在语言到视觉，也能从视觉到语言，具备高效精准、多场景识别、动态追踪等诸多能力，能够精准理解分析生产生活等丰富场景。在现场视频中，它可以多种语言解读视频里多个人物的动作、表情、交互状态和环境，精准捕捉到家庭聚会中各个成员的 “微笑、亲吻动作、拍照姿势”，还能准确判断工人的爬塔动作，以及工人着装是否符合要求等。
视频理解
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结构化数据能力，实现业务精准分析预测
九天善智多模态基座大模型创新实现跨领域结构化数据通用表征建模、大模型多任务训练和推理框架，覆盖通信、交通、工业、金融营销、医疗等 11 + 行业领域，已经在多个行业深度使用。在主论坛上，九天善智多模态基座大模型对长沙橘子洲头的通信数据进行理解分析、可视化展示和未来趋势推理预测，并在仿真系统呈现了预测数据的真实覆盖情况。
结构化数据
视频链接：https://mp.weixin.qq.com/template/article/1728871420/index.html
目前，结构化数据能力已经支持通信、交通、能源行业等流量预测、指标异常检测、用户营销推荐和能耗优化等场景的典型任务。即便在零样本或者少样本的情况下同样能出色实现跨域应用，服务复杂系统智能化，为业务决策提供了前瞻性依据，助力产业及时、精准地调整策略。借助其强大支持，产业就像是装上了强大的数据引擎，迈着坚实的步伐从数字化走向智能化。
技术揭秘：九天善智背后的国产化与体系化 AI 创新
九天善智多模态基座大模型的超强实力，得益于中国移动独有的技术秘籍和实战经验。
在国产化方面，为了摆脱 “缺芯少魂” 的问题，九天大模型的训练和推理已经全面转向了国产，实现从芯片、算法到框架的全栈国产化，万卡训练能力可以做到连续稳定训练时长超过 480 小时，并支持在三类训练芯片算力集群间的平滑转化和续训，在推理方面，目前已对 11 个厂商的 17 款芯片进行适配、迁移和测试及标准拉齐。
在科研创新方面，原创性提出体系化人工智能（Holistic AI）技术以提供泛在可控的社会级智能服务，原创性提出体系化人工智能（Holistic AI）技术，主要研究对 AI 技术进行体系化重构所需的理论、技术、 机制、范式和框架，基于 AI 服务大闭环、AI 能力原子化重构、网络原生 AI 及安全可信 AI 等技术特征，利用无处不在的网络和强大的算力，可以随时调整和分配 AI 的各种技能，应对不断变化的需求，就像在繁忙的城市中灵活调度交通资源，确保每个地方都能得到及时高效的服务。
在复杂系统智能化方面，中国移动深入金融、交通、能源、制造等 10 + 个行业，全自研 30 个横跨多领域的行业大模型，加快推动各个行业智能化应用在人工智能驱动下由微观走向宏观，从复杂系统典型的混沌性走向清晰，形成面向经济社会各领域的赋能辐射圈。目前，九天海算政务大模型已与黑龙江合力打造全国首例政务领域综合搜索平台，营造便利政务环境，充分解决了在省、市、县等不同级别政府政务应用中的集约化赋能挑战；九天医疗大模型已在北京协和、广州 120 等龙头医疗机构落地部署，全面赋能升级包含医疗辅助决策、病历文书生成、智能随访等各类医疗场景；与头部能源化工企业合作研发国内首个能源化工行业大模型，孵化 “AI + 油气”“AI + 炼化”“AI + 运营” 等标杆示范应用，推动 “AI+” 行动走深向实。
战略布局：中国移动如何打造行业领先的 AI 生态
高性能基座大模型是如何炼成的？这首先离不开中国移动始终将人工智能作为公司战略转型的重要方向。
十年间，中国移动组建了由 IEEE Fellow、中国移动集团首席科学家冯俊兰博士领衔的 2000 + 人才雁阵，引入超 150 个海内外 TOP 高校 AI 专业博士，牵头承担了开放创新平台等 20 + 项国家 AI 重大重点专项任务，申请超过 930 项专利，发表 160 余篇顶会顶刊论文，获顶级 AI 竞赛 TOP5 奖项 19 项，主导了国内外 86% 的网络智能化标准，成为全球公认最领先的自智网络运营商，同时也是国资央企在人工智能领域的骨干力量。
基于生态优势，中国移动设立 “九天揽月” 合作计划，通过联合研发、成果引进、资本合作等多种方式引入业界优质能力，以科技部支持建设的 “智慧网络国家新一代人工智能开放创新平台” 和国资委、发改委支持建设的 “中央企业人工智能协同创新平台” 两大国家级重大平台为依托，与产业共同攻关大模型核心技术、共建先进大模型基础设施、共创行业大模型和相关标准，加快推动基于大模型的规模化行业应用蓬勃发展。
可以发现，中国移动在人工智能这条道路上，要比我们想象的走得更远。它早已不是一家单纯的通信运营商，而是通过构建多模态基座大模型，打造全要素 “AI+” 服务运营体系，成为通用人工智能时代的供给者、汇聚者和运营者。
全国地质灾害防治信息系统建设的主要任务
11.5.1 数据综合一体化管理系统的建设
（1）总体框架
数据综合一体化管理系统总体框架是：依托地质灾害调查、地质灾害监测等工作体系和分布式网络体系，各项数据资源按照统一的标准和一体化结构进行综合，在不同应用功能的管理系统的相互协调下为地质灾害防治提供有效的数据和综合数据的管理能力。 在数据库基础之上，以地质实体为目标，以统一标准的数据模型或数据组织方式连接各种信息，形成一个在空间和时间上连续分布的综合信息框架，即尽可能地包含所有信息，包括潜在有用信息，又能方便快速选取。 同时，充分考虑“分层”在空间数据组织中的作用，通过开展面向对象的整体数据模型研究，建立面向空间拓扑关系的数据组织方式，建立直接面向空间实体及其空间关系和语义关系的数据模型；建立基于空间实体的空间索引机制；突破传统的地图组织模式，以独立、完整，具有地质意义的实体及空间关系为基本单位进行数据的组织和表达；提供与其他系统的数据交换能力。 总体框架如图11.4所示。
图11.4 数据综合一体化管理系统总体框架图
（2）数据库的建设
数据综合一体化管理系统的建设以地质灾害防治综合数据库建设为核心，使数字化信息能够有效积累并逐步满足地质灾害防治工作的需求。 地质灾害调查、评价和动态监测工作的开展已经形成了大量的、有用的信息，在不同时期的经济发展中起到重要的作用。 在信息化快速发展的今天，通过基础数据库的建设，完成整个信息化的基础工作，形成一切工作信息采集和综合成果信息的汇集中心，就是依托现代信息技术和大型GIS技术，结合地学信息的语义、多时空性、多数据源、多存储格式等特点，将地质灾害各种信息数字化，通过建立地质灾害防治数据库，为地质灾害防治信息化建设的每个环节提供可靠的数据基础。
数据库的建设依托现有地质灾害调查专业管理体系和分布式网络体系，各项数据资源按照统一的标准和一体化结构进行综合，在不同应用功能的管理系统的相互协调下为地质灾害工作提供有效的数据和对数据的综合管理能力。
地质灾害防治数据体系如表11.1所示。
表11.1 地质灾害防治数据体系
地质灾害防治数据库建设，是整个地质灾害防治信息系统的重要组成部分，也是地质灾害防治工作的基础性的核心工作，是地质灾害调查工作、地质灾害动态监测工作、地质灾害防治管理等项工作的信息汇集中心、数据管理中心和信息发布中心。
（3）数据综合一体化管理平台的建设
主要功能包括以下几个方面：
1）空间数据组织、存储、管理、交换与分发功能。 数据组织直接面向空间实体及其相互关系；实现多源空间数据的装载与融合；符合地球空间数据交换格式；具备空间数据仓库机制；具有不同尺度空间数据互动机制；实现TB级以上空间数据管理；具有元数据库机制；实现空间数据的高效压缩、还原；实现矢量、影像、格网、数字高程模型（DEM）数据的互动与融合；具有高效的空间索引与检索机制。
2）空间数据处理与分析功能。 突破以图层为基础的处理模式，实现跨图幅计算；支持空间数据的长事务和原子事务管理；实现扩充的空间关系运算，配备具有空间查询能力的结构化查询语言；支持联机空间事务处理和联机空间分析处理；实现低计算复杂性的空间拓扑叠加、缓冲分析、网络分析以及常用模型；支持特定线状、面状地物的自动或半自动提取；能够实现基于版本管理和增量存储的时空数据处理。
3）网络支持功能。 支持局域、广域网络环境空间数据处理和跨平台计算；具有多用户空间数据同步处理机制，支持空间数据的远程过程调用；支持基于万维网（Web）技术的信息发布；具有网络环境下的多级分布式协同工作机制。
4）三维空间数据处理及可视化功能。 实现大范围空间数字高程模型生成；实现大范围的快速显示、多角度观察和表面量算；实现快速三维动态建模。
（4）数据管理、维护系统的建设
数据库管理维护体系的建立是整个数据建设的重要组成部分之一。 在数据库管理维护体系中，要完成对数据库建设全过程控制，从多源数据的一体化组织到数据的传输与交换、数据检验及质量控制，在数据仓库技术、大型地理信息系统技术和多源一体化信息整合技术的支持下，按照不同的应用目标，形成功能齐全的多级分布式数据库管理维护体系，其结构如图11.5。
图11.5 数据库管理维护系统结构图
11.5.2 地质灾害调查信息系统的建设
（1）系统的主要目标
地质灾害调查信息系统建设的主要目标是，实现地质灾害调查的数据采集、数据管理、综合处理等全过程实施信息化，使地质灾害调查工作能够有效、快捷地应用地理信息系统、卫星定位系统、遥感技术，使地质灾害调查信息的综合处理能力得到提高，实现地质灾害调查数据采集和综合处理的标准化及数据快速处理，把地质灾害调查的传统工作方式转变为现代数字化工作方式，提升调查工作的技术水平，为实现野外采集、数据传输、数据综合及信息服务的地质灾害调查流程信息化奠定基础。
（2）系统的组成与总体框架
地质灾害调查系统主要由野外采集系统与室内桌面处理系统组成，总体框架如图11.6。
图11.6 地质灾害调查系统的总体框架图
（3）系统建设的主要工作内容
1）基于地质调查移动计算机，选用掌上机或平板电脑，集成GPS技术、移动数据传输技术和地理信息系统等技术，根据地质灾害野外调查数据模型，建立野外数据录入系统、调查点定位系统、数据移动传输系统、野外素描图编绘系统及多媒体影像编录系统。
2）建立野外数据综合管理系统。 提供野外调查线路设计、野外调查工作部署、野外调查数据接受，野外数据集成管理及数据综合分析处理等功能。
11.5.3 地质灾害动态监测信息系统建设
（1）系统的目标与主要框架
地质灾害动态监测信息系统是集监测信息采集、数据传输、数据汇总的多级应用系统。 其构建于地质灾害数据传输多级网络系统之上，主要由遥感解译系统、监测数据获取系统、数据传输系统及数据汇总和处理系统组成。 系统建设的主要目标是，为整个地质灾害防治工作快速、准确地输送地质灾害动态监测数据。 尤其是通过遥感解译的建立，通过遥感信息的快速解译，提出防灾、减灾建议，为抢险救灾提供决策服务，提高地质灾害防治工作的科学性、准确性，以达到减灾防灾的目的。 系统主要框架如图11.7所示。
图11.7 地质灾害动态监测系统主要框架图
（2）地质灾害动态监测信息系统的主要任务
1）通过专项研究，建立遥感解译标志数据库和解译模型方法库。 建立基于通用遥感处理系统和地理信息系统平台之上的地质灾害防治遥感解译系统。
2）地质灾害监测仪器信息标准化和接口改造。 优选典型的地质灾害监测仪器设备，改造数据采集接口，开发数据接口程序，建立规范化仪器设备数据接口标准和数据交换协议。
3）建立监测数据传输系统，形成有线网络传输和无线网络传输的数据交换传输系统，实现标准化、网络化监测数据传输协议和监测数据通信设备协议，支持TCP/IP网络、GPRS和GSM、CDMA，以及卫星线路等网络的传输协议；提供单个监测数据的连续传输/接收功能和批量数据传输/接收功能；建立完善的网络安全认证和数据加密系统。
4）建立地质灾害监测数据网上录入系统。 支持群测群防监测信息和地质灾害灾情速报和综合管理。
5）监测数据管理服务系统。 建立以空间数据库为核心的网络化监测数据管理系统和监测设备管理系统，提供基于时间序列的数据采集传输数据库接口、数据组织与管理功能，提供基于监测点的动态数据存储、图形显示、仪器管理等功能。
11.5.4 地质灾害防治管理信息系统建设
全国地质灾害防治规划是加强地质灾害宏观管理的重要手段，是国家地质环境主管部门依法对地质环境调查与地质环境保护进行监督管理的依据。 地质灾害防治管理信息系统建设的总体目标是，在规划成果基础之上的，以数据库建设为核心，对地质灾害规划成果进行科学的管理和合理利用，实现地质灾害规划数据网络体系的共享，辅助地质灾害防治规划的制定和动态跟踪管理，提高规划成果的应用效率，为规划管理水平的进一步提高提供技术支持和信息化服务。 地质灾害防治管理信息系统是地质灾害防治信息系统重要的应用系统之一。
系统总体框架如图11.8所示。
图11.8 地质灾害防治管理信息系统总体框架图
11.5.5 地质灾害防治决策支持与综合评价预警系统建设
（1）系统的目标与总体框架
开展地质灾害防治决策支持系统建设，促进地质灾害调查、评价及防治工作的高效运行与科学管理。 地质灾害综合评价预警系统根据主要地质灾害发育分布规律，致灾特点及其对人类生活和社会经济活动的影响程度，在分析研究地质灾害规律和典型地质灾害点（区）监测数据的基础上，通过建立地质灾害数据库，利用信息技术对地质灾害的基础数据和动态数据进行分析研究，探索地质灾害分析预警的技术途径，逐步建立符合国情的地质灾害防治决策支持系统，在实现区域评价、单体预测的基础上，建立综合评价系统，最终实现地质灾害的预警预报目标。
地质灾害防治决策支持系统是以数据仓库（Data Warehouse）技术为基础，联机分析处理（OLAP）和数据挖掘（Data Mining）工具为手段（DW+OLAP+DM=DSS）的一整套可操作、可实施的整体解决方案，建立可连接多个异构数据源（如：Informix，Oracle，DB2，Sybase，SQL Server）的数据处理系统。 通过地质灾害分布规律及地质灾害发生机理的研究，利用地理信息系统（GIS）的多源数据处理能力以及数据综合叠加分析能力，建立地质灾害决策支持系统。 通过系统的建立进一步挖掘现有各种数据的潜力，提供关键指标分析、重要灾种分析、重大事件分析、风险评估、风险预警等功能，提供多方位、多层次、多视觉的信息处理。
地质灾害综合评价预警系统主要由区域地质灾害预警分析系统和单体地质灾害预警分析系统组成。
区域地质灾害预警分析系统，采用区域地质灾害主要控制因素评价与地质灾害风险评价相结合的方法，通过建立地质灾害区划分析评价模型、地质灾害主要控制因素评价模型、地质灾害风险评价模型、地质灾害易损性和危害度评价模型等，建立相应的评价指标体系，最终实现对区域地质灾害的分区评价。
单体地质灾害预警分析系统，是对某一灾种基础地质资料、监测数据及相关环境背景资料进行深入分析，研究其灾害形成机理，建立数学分析计算模型，预测其危险性，以控制防灾减灾措施。 主要建立滑坡、崩塌、泥石流、地面沉降、地裂缝、岩溶地面塌陷等灾种的预警分析体系。
地质灾害综合评价预警系统总体框架如图11.9所示。
图11.9 地质灾害综合评价预警系统总体框架图
（2）地质灾害综合评价预警系统的主要任务
1）以各类基础数据库和地质灾害动态监测数据库为基础，建立我国主要地质灾害评价数据库。
2）总结已有的地质灾害分析、评价、预测技术方法与成果，以专业分析评价模型为基础，通过对典型和重要地质灾害的实地调查研究，提出地质灾害预测方法和模型，并根据科学技术的发展，不断更新和提高。
3）建立完善地质灾害预警分析指标体系，建立模型方法库。
4）通过分析研究，逐步建立区域性和典型地质灾害体的预警分析系统。
11.5.6 建立突发性重大地质灾害远程会商及应急指挥系统
随着国家经济建设规模的日益扩大和人民生活水平的不断提高，地质灾害造成的损失日显突出，地质灾害的防治工作，必须针对重大地质灾害及时作出反应，提出科学的决策意见，及时指挥应急处理工作。
突发性重大地质灾害远程会商及应急指挥系统，是针对突发重大地质灾害的预报和应急指挥，在建立地质灾害综合数据库的基础上，构建连接国务院国土资源主管部门、地质灾害数据中心及重点地质灾害发生区的远程会商和应急指挥网络化多媒体环境及地质灾害应急数据传输环境，形成一套信息化的地质灾害远程会商和应急指挥工作流程。
其主要工作内容如下：
1）对重大地质灾害预报和应急指挥相关的信息进行提取、加工、整理、集成与分析，建立地质灾害综合数据库。 信息内容包括地理、地质背景数据；气象分析数据；地质灾害调查与监测数据；地质灾害情况资料；救灾条件信息等。
2）建立地质灾害信息发布平台。 开发和建设重大地质灾害信息预报与应急指挥相关的动态信息发布系统、空间信息提取与发布系统、多媒体信息发布系统。
3）构建地质灾害远程会商和应急指挥的网络和多媒体运行环境。 包括多点、多级视频会议系统、大屏幕显示系统及有关音像、电话系统；国家及部门应急指挥中心与重点地质灾害区域之间的网络信息传输系统；构建地质灾害重点区域应急调查数据快速传输环境。
4）研究与制定形成一套地质灾害远程会商和应急指挥系统工作规范。 分析地质灾害远程会商和应急指挥工作的特点，提出地质灾害远程会商和应急指挥系统工作的模式，建立一套相关的工作规范。
地质灾害远程会商及应急指挥系统结构如图11.10所示。
图11.10 地质灾害远程会商及应急指挥系统结构图
11.5.7 地质灾害防治信息快速传输网络系统建设
建立支持地质灾害调查与监测数据传输、信息交换和共享的网络支撑体系。 利用国家高速宽带信息网，构建支持地质灾害调查与监测数据传输、信息交换的信息网络，形成纵向连接国家、省（区、市）和部分重点地质灾害监测区工作单位，横向连接政府其他部门和有关单位的网络系统（图11.11）。
地质灾害防治信息及其相关信息充分显示了其多元性、时空性和复杂性的特征，这就说明信息化工作不可能以集中管理方式一蹴而就，所谓的信息一体化集成，可定义为多元信息能从其产生的源头主动或被动地任意转移到需要此信息的场所，而且这个转移过程应该是顺利、准确和及时的。 为了实现这个过程，一方面应保证在复杂条件中信息发布点和信息收集点之间有顺畅的信息物理通道，另一方面，应保证在复杂条件中大量的、散布的、异步的、异构的信息处理点能相互协调、有序、同步地进行信息交流。 数据信息的网络化为实现信息一体化集成提供了基础。 网络化面临两大任务：首先将整个工作过程的每个信息采集点纳入信息网之中；其次，提供必要的应用软件工具，及时、准确地提取、处理信息。 因此，建立支持地质灾害防治信息传输、交换的网络系统的两项主要任务是：第一，构筑覆盖专业工作的信息传输网；第二，支持满足地质灾害防治工作应用需求的应用软件系统运行。
图11.11 地质灾害防治信息快速传输网络结构图
地质灾害防治信息传输网络以多级分布数据控制体系为原形，是以地理分布为基准，以工作和专业职能为依托，形成分级管理体系。 各级系统采用数据库支持下的应用结构，各系统按照不同的软、硬件层次级别进行组合，由高速网络系统进行连接，形成层次结构，各级系统按照统一标准存储和管理数据。 信息源所产生的数据先在基层系统按照统一的数据指标体系和标准加工整理，根据需求传递给上一层，保证数据快速采集和不断更新，以便不同的应用系统存储和应用。
系统网络环境采用成熟和稳定的技术，公用网络和专用网络相结合，在充分保证网络带宽和网络安全的条件下，建设低成本、易维护、稳定可靠的计算机网络系统。 根据信息存储、管理和应用的需求，对各级网络系统配备不同的设备，以满足信息网运转的基本要求。 国家级网络中心与省级系统的连接采用专线和公网两种方式进行，专线连接主要以HDSL宽带连接，公网方式则根据当地条件以HDSL或静态IP地址的ADSL或宽带形式为主。 最低保证带宽要求为2M。 通过公网连接的中心考虑数据加密机制和防火墙技术，确保数据传输和网络安全。 数据中继站的连接可根据情况以公网和数据保密为基础，采用卫星通讯、GPRS、ADSL或宽带等多种形式。 监测采集设备入网以GSM、CDMA网或拨号等进行实时数据传输。
地质灾害防治信息网络中心的主要功能：
1）存储和管理全国基础性、战略性地质环境基础信息；
2）为国家和政府其他部门提供数据交换平台；
3）通过数据专线连接至国土资源部和中国地质调查局网络中心；
4）连接至各省，成为地质环境信息综合管理平台；
5）提供地质灾害防治综合评价及预警预报平台；
6）提供地质环境综合信息发布平台。
省级数据交换中心的主要功能：
1）负责存储和管理本省范围内的地质环境信息；
2）汇总本省范围内地质环境信息；
3）上交国家级及区域性、战略性地质环境调查数据和地质灾害监测数据；
4）提供专项信息、综合信息发布平台及应用服务节点。
省级数据交换中心的主要功能是依存于现行的动态监测体系，负责采集、整编地质环境基础数据和调查监测数据，负责按照统一的标准汇交数据。
11.5.8 地质灾害防治工作信息化标准的研究和制定
加强地质灾害防治标准的研制、贯彻与应用，保证地质灾害防治信息系统建设的协调性发展。 标准化作为一种有效和必要的现代化管理手段，在保证协调发展，增强科技实力，实现科技成果向生产力转化等方面的作用越来越显著。 随着信息时代的到来和发展，其对标准化的依赖程度将越来越大。 目前，许多国家不仅十分重视开发利用各种信息和技术资源，同时对标准化的研究和制定也极为重视。
地质灾害防治标准化制定的原则是，根据国家信息化发展的要求，围绕国土资源信息化发展的总体目标，遵循国土资源信息化指导方针，充分吸收国内外先进经验，在已有国家标准和行业标准的基础上，建立能够使地质灾害防治工作实现信息化的有效的、操作性强的各项标准，为实现地质灾害防治信息系统建设提供强有力的技术支撑。
值得指出的是，在制定地质灾害防治工作信息化相关标准的过程中，特别要注意与国土资源部和中国地质调查局相关规程、规范保持一致。 对涉及已有标准的交叉数据，应严格按有关规定无条件地引用相关标准，以保证国家标准的严肃性和一致性。 在所涉及的相关专业数据尚无标准或标准中不存在相关内容的，建议应采用下述原则：
1）对无标准专业的相关数据，按标准编制原则制定临时标准；
地质灾害防治标准化的制定，应以《国土资源信息化标准指标体系》、《国土资源信息标准参考模型》、《国土资源信息核心元数据标准》、《国土资源信息高层分类编码及数据文件命名规则》等标准作为指导标准，重点研究和制定以下标准：
1）“地质灾害领域数据模型”；
2）“地质灾害实体定义规则”；
3）“地质灾害防治图式、图例表达规则”；
4）“地质灾害评价、预警分析指标体系”；
5）“地质灾害防治规划数据格式标准”；
6）“地质灾害防治数据存储、管理规则”；
7）“地质灾害防治数据质量控制标准”；
8）“地质灾害监测仪器设备数据交换标准”；
9）“地质灾害群测群防监测信息采集标准”；
10）各类指导地质灾害防治相关数据库建设的数据格式及工作指南。
大数据技术有哪些？
随着大数据分析市场迅速扩展，哪些技术是最有需求和最有增长潜力的呢？在Forrester Research的一份最新研究报告中，评估了22种技术在整个数据生命周期中的成熟度和轨迹。 这些技术都对大数据的实时、预测和综合洞察有着巨大的贡献。 1. 预测分析技术这也是大数据的主要功能之一。 预测分析允许公司通过分析大数据源来发现、评估、优化和部署预测模型，从而提高业务性能或降低风险。 同时，大数据的预测分析也与我们的生活息息相关。 淘宝会预测你每次购物可能还想买什么，爱奇艺正在预测你可能想看什么，百合网和其他约会网站甚至试图预测你会爱上谁……2. NoSQL数据库NoSQL，Not Only SQL，意思是“不仅仅是SQL”，泛指非关系型数据库。 NoSQL数据库提供了比关系数据库更灵活、可伸缩和更便宜的替代方案，打破了传统数据库市场一统江山的格局。 并且，NoSQL数据库能够更好地处理大数据应用的需求。 常见的NoSQL数据库有HBase、Redis、MongoDB、Couchbase、LevelDB等。 3. 搜索和知识发现支持来自于多种数据源(如文件系统、数据库、流、api和其他平台和应用程序)中的大型非结构化和结构化数据存储库中自助提取信息的工具和技术。 如，数据挖掘技术和各种大数据平台。 4. 大数据流计算引擎能够过滤、聚合、丰富和分析来自多个完全不同的活动数据源的数据的高吞吐量的框架，可以采用任何数据格式。 现今流行的流式计算引擎有Spark Streaming和Flink。 5. 内存数据结构通过在分布式计算机系统中动态随机访问内存(DRAM)、闪存或SSD上分布数据，提供低延迟的访问和处理大量数据。 6. 分布式文件存储为了保证文件的可靠性和存取性能，数据通常以副本的方式存储在多个节点上的计算机网络。 常见的分布式文件系统有GFS、HDFS、Lustre 、Ceph等。 7. 数据虚拟化数据虚拟化是一种数据管理方法，它允许应用程序检索和操作数据，而不需要关心有关数据的技术细节，比如数据在源文件中是何种格式，或者数据存储的物理位置，并且可以提供单个客户用户视图。 8. 数据集成用于跨解决方案进行数据编排的工具，如Amazon Elastic MapReduce (EMR)、Apache Hive、Apache Pig、Apache Spark、MapReduce、Couchbase、Hadoop和MongoDB等。 9. 数据准备减轻采购、成形、清理和共享各种杂乱数据集的负担的软件，以加速数据对分析的有用性。 10. 数据质量使用分布式数据存储和数据库上的并行操作，对大型高速数据集进行数据清理和充实的产品。
大数据挖掘工程师应具备哪些技能?
首先，我们可以从数据获取、数据存取、数据清洗、数据挖掘分析、数据可视化、数据报告等几个方面入手。 具体涵盖以下技能：1、Linux操作系统、Linux常用命令、Linux常用软件安装、Linux网络、 防火墙、Shell编程等。 2、Java 开发，掌握多线程、掌握并发包下的队列、掌握JVM技术、掌握反射和动态代理、了解JMS。 3、Zookeeper分布式协调服务、Zookeeper集群的安装部署、Zookeeper数据结构、命令。 4、Hadoop 、Hive、HBase、Scala、Spark 、Sqoop、Flume、Oozie、Hue等大数据生态系统知识和技能。 6、Excel、Mysql、Python等数据采集，数据存取分析挖掘工具和技术。 7、Tableau、FineBI、Qlikview等可视化应用能力。 关于大数据挖掘工程师应具备哪些技能，青藤小编就和您分享到这里了。 如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。 如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
