创新标杆！来看看2024杨浦区数字化转型应用场景典型案例

为应对杨浦区区域深度老龄化、慢性非传染性疾病人群基数大等挑战，积极探索“以治病为中心”向“以健康为中心”转变的健康保障新模式。杨浦区医保局牵头联动卫健、体育等部门和上海体育大学，打造“基于数字健康镜像的运动干预场景”，以健康医保理念为牵引，以医体融合为主要形式，以促进群众健康绩效提升为根本目标，以“数融医体”智能社区运动健康师系统为信息化支撑，不断深化社区运动健康师项目。

在全区内依托医联体和各社区卫生服务中心组成的基层医疗服务体系，全覆盖开设运动干预门诊，针对以高血压、糖尿病、血脂异常（“三高”）为主的重点慢病人群，提供个性化运动处方，形成医疗机构内、社区健身机构内、居家三种运动干预模式场景，并通过数字化平台提供项目全过程运动干预健康管理服务。

“数融医体”智能社区运动健康师项目充分利用大数据、大模型、人工智能等技术打通数据孤岛，并借助可穿戴式设备，打造线上线下一体化、院内院外相结合的基于数字健康镜像的全过程运动干预场景。一方面汇聚多元异质数据，AI智能化筛选干预对象。项目场景打通医保、卫健、体育、社区治理等相关数据，汇聚居民体质健康档案、运动档案等数据。另一方面开具个性化运动处方，建立数字医生咨询、健康数据分析评估等干预子系统。此外，通过沉淀汇总样本数据，开发AI运动处方大模型，利用场景平台沉淀汇总样本数据，使用AI算法优化运动处方开具模型，覆盖不同病种和体质的适宜运动处方。与此同时，开展数据挖掘分析，赋能基层卫生服务能力提升。开展运动干预效果多维度交叉分析，包括所管理慢病人群体质、医疗支出费用的变化等。

目前，试点项目探索不同版本的运动干预机制，从1.0版的健康宣教到2.0版聚焦8个项目的精准干预，再到聚焦四大慢病人群全覆盖开设“运动干预门诊”，并配套提供线上线下一体化、院内院外相结合的运动干预服务平台。在杨浦区开展的“三高共管”项目已吸纳区域两大医联体14家医疗机构和20余家生命健康企业加入到项目中。截至2024年12月初，已累计服务6445人次，开具运动处方3961余次，共同为群众的健康保驾护航。

六一小学将信息技术视为推动教育创新的关键引擎，深度挖掘其在培育学生核心素养与促进教师专业成长方面的巨大潜力，全力建设学校数据中心，精心构建起“智慧校园”一站式应用界面，致力于打造智能化教育生态。

通过成功搭建智慧校园系统，巧妙地将学校的AI智慧教室、智能研修平台、三个助手、云存储、视频中心等多元信息化教学系统无缝衔接，达成了各平台间的高效互联互通，为教育教学活动的开展提供了全方位、多层次、一体化的智慧支撑，让教育资源得以充分整合与优化利用。

通过“智能研修”平台和AI智慧教室构成了智能精准教研的基本技术环境，对执教者的课堂教学行为数据和评价者的评价数据进行采集、统计、分析，并生成两类五种精准教研报告，帮助教师理解并优化教学行为。其次，“三个助手”平台促进课堂“四精”发展。备课助手助力课前精准研判，教学助手推动课中精准捕捉，作业助手达成课后精准推送与课外精准分析。此外，课程、视频中心拓宽了学生学习空间。学校打造了学校儿童哲学课程中心和集团课程视频中心，研发了“人与自然”“人与自我”“人与社群”三大核心主题60节精品课程资源，点燃学生的学习热情。

六一小学智慧校园系统构建了技术赋能的“问学”四精课堂智慧教学模式。在学校原有“问学”课堂的基础上，依托“三个助手”、AI课堂等信息化平台，探索技术赋能的“问学”课堂智慧教学。针对六一小学教师年龄结构分布不均衡、教师专业发展不清、教研形式固化等问题，在广泛调研的基础上，从教师教研素养、师生课堂素养、学生学习素养和师生画像素养四个维度，构建了“六一教师信息微能力需求框架”，设计了教师教研数字画像标签体系，形成了“三段式”混合式教研模式。

为提升新能源输配电装备生产的数字化水平，盖勒普工程咨询（上海）有限公司打造了绿色低碳先进新能源电气装备AI智联智造平台项目。该项目建设开发了由全流程闭环式AI数据模型优化分析驱动、行业领先的创新型新能源装备制造业领域精益生产数字化全业务流程管控平台系统。项目应用盖勒普自身多年研发拥有自主IP知识产权的“AI行业小模型数据实时优化分析技术”覆盖企业全流程生产管理及工厂车间现场设备工业物联，极大提高了生产管理水平。

AI智能生产排程基于工业物联实时数据，搭建以生产约束条件、排产规则等多维度的各级计划模型，借助AI算法达成动态生产排程，能快速响应现场的计划变化，优化生产资源，提高生产准备工作效率，提高设备和人员的产能利用率，提高产品准时交付率。而基于生产大数据和AI趋势模型实现了生产预警。通过系统的搭建规范及AI数据分析技术驱动的优化生产制造过程，通过条码和二维码技术全面提高车间生产大数据采集及过程流转能力，同时利用AI趋势模型对制造过程进行实时分析。

此外，通过建立AI智能物联网络信息平台，实现工厂全工艺生产过程及全生产要素泛在平台化实时互联，使生产业务处理以统一和规范的模式在系统中运作，保障生产相关业务得到及时响应和处理。与此同时，AI智能生产运营管理可以利用AI知识大模型+行业小模型分析的意图识别和推理能力，实现交互式报表生成，辅助智能生产运营，生产管理人员可了解到现场的生产状况，提供有效的生产监控手段。

该项目是中国电气装备制造业内的首个全流程数字化工厂标杆项目，实施后关键产品的生产效率提升了近 20%，工艺数据收集率达100%，质量问题处理周期缩短30%，每年平均可直接降低生产运营成本约120多万人民币。目前，方案已着手在中国电气装备制造行业内的数十家子集团和生产企业部署应用，并在中国电气装备集团国内外供应链生产企业进一步全面集成化推广应用。

为解决冷热源机房和空调系统的管理粗放、成本高昂、能耗问题等问题，海澜智云（上海）数据科技有限公司以高效节能冰机管理为目标打造了智慧冰机管理系统。该系统可实现实时监测冰机运行状态和环境参数，并通过数据分析和预测模型优化冰机的运行状态，达到降低能耗、提高效率、延长使用寿命的目标。

智慧冰机管理系统建设包括厂务智慧平台、冰水数字化系统、设备智能控制系统，覆盖冷站、冷机、水泵和冷却塔等多个层面。通过物联网实时监测冰机运行状态和环境参数，结合大数据分析和人工智能技术，实现数据分析和预测、数据可视化、远程自动控制、故障诊断与报警提示、运行辅助决策等功能。

全链路协同优化与深度数据建模，通过深度数据建模和全链路协同优化技术，实现了对冰机负荷的精准预测和智能寻优。边缘计算与云平台融合系统实现了分布式智能感知和云端深度分析，不仅提高了数据处理的效率，还增强了安全性。而且，结合预测性维护与自主学习，系统能够智能报警和故障预判，显著提升预测性维护的能力，提高设备的可靠性和维护效率。与此同时，通过模块化与标准化设计，系统能够快速适配各种多样化的场景和灵活的应用模式。

此外，利用数据与算法复用，系统允许在本地进行微调以适应特定的环境和条件，并与生态伙伴进行协同，共享数据和算法，以实现更广泛的应用和更深入的优化。而且通过实时数据采集与多参数感知，可让系统通过动态工况监控和高精度传感器网络，实时捕捉冰机的瞬时负荷变化和效率变化情况，为系统的即时响应和精确控制提供支持。同时，大数据驱动的负荷预测与能效建模。系统结合环境参数和末端负荷需求，确定设备的最佳启停组合，提高整体能源利用效率。

在2022年，某电子公司的冷水主机年耗电量高达350万千瓦时（kwh）水泵及冷却塔的年耗电量也达到了168万kwh。通过应用智慧管控平台系统，该企业实现了冷机、水泵等关键设备的能耗降低14%，设备运行效率提升了20%，同时运维成本下降了15%。随着智慧管控平台的深入应用，企业在提升设备运行效率和优化决策支持方面取得了显著进展，为企业实现可持续发展和绿色制造目标打下了坚实基础。