"改造后的网络在业务高峰时段，毫秒级就能完成路径优化。"国网冀北电力通信专业负责人李垠韬 介绍。 国网冀北信通公司项目负责人庞思睿说："我们通过技术创新，打通了电力、算力与数据之间的融 通通道，让数据精准匹配用电需求。" 从城市工厂的有序生产，到乡村农户的日常用电，稳定可靠的供电背后，离不开坚实的数字基础设 施支撑。国家电网电力调度控制中心相关负责人表示，下一步将以此次试点为起点，加快SDN技术在全 国电力通信网络的推广应用步伐，持续深化人工智能、大数据与电力业务的融合创新。 【纠错】 【责任编辑:张樵苏】 在国网冀北电力信通调控大厅，监测屏上数据流飞速跃动。随着国家电网首批省级综合数据网优化 改造试点工程顺利竣工，1400余台网络设备正式投用，电力业务响应速度较以往提升超90%。 这个让电力通信网络焕新升级的关键，是被称作"智能管家"的软件定义网络（SDN）技术。过去， 传统电力通信网络设备配置全靠人工逐一操作，不仅费时费力，还容易出现疏漏。如今有了这个"智能 管家"，就能通过软件实现集中调控，如同给电力通信网络装上智能导航——自动甄别最优传输路径、 灵活避开拥堵节点，还能根据用电需求实时调整资源分配，让电 ...

行业监管动态 - 中国支付清算协会于12月16日发布倡议，旨在共同推动移动支付市场规范健康发展 [1] 核心政策倡议 - 鼓励支付市场主体在依法合规前提下加大创新投入，结合市场需求优化产品与服务，为消费者和商户提供更便捷高效的移动支付服务 [1] - 要求市场主体严格遵守《反不正当竞争法》等法律法规，维护公平竞争市场秩序，通过产品创新和技术升级提升竞争力 [1] - 明确禁止市场主体屏蔽或限制其他合法支付产品的展示，不得通过内部制度规则限制其他市场主体间的业务合作，不得利用市场地位妨碍公平竞争 [1] - 鼓励市场主体积极参与条码支付互联互通，全面平等开放条码受理网络和各类场景，以助力构建开放互联的产业生态和统一的国内大市场 [1] - 要求市场主体坚持守正创新、规范经营，运用大数据、人工智能等技术提升风险防范水平，强化风险联防联控，不得为非法交易提供支付渠道 [1]

在文旅产业蓬勃发展、游客需求日益多元化的当下，传统票务管理模式面临着效率低下、数据分散、体验不佳等诸多难题。启点创新智慧旅游票务管理系统 凭借前沿的技术架构与丰富的功能模块，为景区、主题公园、文化场馆等文旅场所打造了一套全场景、智能化、一站式的票务解决方案，推动票务管理向精 细化、高效化、个性化方向升级。 障游客个人信息与交易数据的安全可靠。 二、核心功能：重塑票务管理全流程 启点创新智慧旅游票务管理系统围绕票务销售、验票入园、数据分析等核心环节，提供了一系列创新功能，实现了票务管理全流程的智能化升级。 一、技术架构：打造坚实数字底座 启点创新智慧旅游票务管理系统基于先进的云计算、大数据、物联网与人工智能技术构建，形成了"前端交互-中台处理-后端支撑"的立体化技术架构，为系 统的高效运行与灵活扩展提供了坚实保障。 前端交互层：多元渠道无缝对接 系统支持多渠道售票与验票，涵盖官方网站、微信公众号、小程序、第三方OTA平台（如携程、美团等）、自助售票机以及线下窗口等。游客可根据自身习 惯与需求，自由选择购票渠道，实现随时随地便捷购票。同时，系统支持多种票种类型，包括成人票、儿童票、学生票、老年票、团体票、年卡、季 ...

文章核心观点 - 数据系统在过去五十年经历了从处理日常交易到支持智能分析的演变，其核心驱动力是解决记录事件与理解其意义之间的根本张力 [1] - 技术架构的演进路线图是从OLTP系统发展到AI驱动的OLAP平台，目标是使数据转化为洞察变得更加便捷、快速和经济高效 [1][45] OLTP与OLAP的根本区别 - **OLTP系统** 专注于处理企业的日常运营事务，如在线订购、转账，需要快速、准确且始终可用，优化目标是快速写入大量小事务并即时读取特定记录 [2] - **OLAP系统** 专注于分析和报告，旨在通过汇总海量历史数据来揭示模式、趋势和洞察，优化目标是读取、聚合数据并进行跨维度的复杂计算 [2] - 这两种系统需求截然相反，一个系统无法高效同时完成两项任务，这推动了数十年的架构创新 [2] OLAP与数据立方体的兴起（20世纪90年代） - 专用OLAP系统引入了**数据立方体**概念，通过预先聚合多个维度的数据来加速分析查询 [3] - 数据立方体类似于多维电子表格，例如结合时间、产品和地理位置维度来预计算销售额，使原本需要数小时的查询在几秒内完成 [3] - 出现了三种主要架构：**MOLAP**（如Hyperion Essbase）使用多维数组实现高速查询但预处理量大；**ROLAP**（如MicroStrategy）在关系数据库上构建，更灵活但性能较慢；**HOLAP**（如Microsoft Analysis Services）尝试混合两者优点 [4] - 商业驱动因素是高管和分析师需要仪表盘和报表来做出数据驱动的决策，Business Objects、Cognos等工具成为前端界面 [5] 数据仓库时代（20世纪90年代末至21世纪初） - 数据仓库作为面向主题、集成化、时变且非易失性的集中式存储库出现，旨在支持商业智能 [7] - 规范架构采用**ETL管道**从多个源系统提取、清理、转换并加载数据 [7] - **星型模式**和**雪花模式**是两种主导的数据组织方式，用于优化读取性能 [8][9] - Teradata、Netezza、Vertica等企业级数据仓库引入了**列式存储**和**大规模并行处理架构**，显著提高了数据压缩率和查询速度，并支持通过添加机器实现水平扩展 [9] - 局限性在于模式必须预先定义，添加新数据源成本高，硬件扩展性有限，且系统成本高达数十万甚至数百万美元 [9] 大数据与Hadoop时代（2000年代末至2010年代） - 互联网公司面临海量非结构化或半结构化数据（如网络日志、点击流），传统数据仓库在经济和技术上均无法处理 [13] - 受谷歌GFS和MapReduce论文启发，开源**Hadoop生态系统**兴起，其核心是**HDFS**（用于低成本分布式存储）和**MapReduce**（用于分布式计算） [13][14] - Apache Hive、Impala、Presto（现Trino）、Spark等项目提供了更友好、更快的查询和计算能力 [14] - 引入了**数据湖**概念，采用“读取时模式”，允许先以原始形式存储数据，再决定如何使用 [14] - 局限性在于查询延迟高（需数分钟至数小时），不支持事务或更新，且运维复杂度极高 [14][15] 云数据仓库时代（2010年代） - Snowflake、Google BigQuery、Amazon Redshift等云原生数据仓库实现了**计算与存储的完全分离** [17] - 数据存储在廉价、持久的对象存储中，计算集群按需启动和伸缩，用户只需为运行查询支付计算费用，存储成本低廉 [17] - **Snowflake** 提出了“多集群共享数据”的弹性架构；**BigQuery** 采用无服务器模型，自动分配资源 [18] - 优势包括：按需付费的云经济学、几秒内实现弹性伸缩、零硬件管理负担、以及轻松的数据共享能力 [19][20][21][22] - 凭借列式格式、高级压缩和智能查询优化，这些系统能在几秒钟内扫描TB级数据 [23] - Snowflake在2020年IPO时估值超过700亿美元，成为标志性事件 [24] 开放表格式与湖仓一体时代（2010年代末至2020年代） - 云数据仓库的专有格式可能导致**供应商锁定**，而传统数据湖缺乏ACID事务、高效更新等功能 [26][27] - **开放表格式** 为数据湖带来了类似数据库的功能： - **Apache Iceberg** 提供ACID事务、模式演化、隐藏分区和时间旅行 [27] - **Delta Lake** 与Spark生态系统紧密集成，支持流式写入和批量读取 [27] - **Apache Hudi** 专用于高效的增量数据处理和upsert操作 [27] - 这些格式以Parquet等标准列式格式存储数据，并维护丰富的元数据 [28] - 新一代查询引擎如 **Trino**、**Dremio**、**DuckDB** 以及托管服务如 **AWS Athena**，能够在这些开放格式上提供高速SQL查询 [29][30][31] - **开放元数据目录**（如AWS Glue、Unity Catalog）提供了集中的元数据管理和治理 [32] - 这些技术融合催生了 **Lakehouse架构**，结合了数据湖的灵活开放性与数据仓库的性能和功能 [32] AI驱动的分析时代（2020年代至今） - AI原生分析平台正在模糊数据仓库、机器学习和商业智能之间的界限 [35] - 主要趋势包括： - **语义层和AI驱动的指标** 抽象了SQL复杂性，允许用户定义业务指标而非编写复杂查询 [35] - **由大型语言模型驱动的自然语言界面** 允许业务用户用简单语言提问，系统自动生成并执行SQL [35] - **向量搜索和嵌入技术** 使得能够结合传统SQL分析对非结构化数据进行语义搜索 [35] - 统一分析平台涌现，例如： - **Databricks** 整合了湖仓存储、协作笔记本、ML管道和交互式仪表板，并通过收购MosaicML集成LLM训练 [35] - **Snowflake Cortex** 将AI功能直接嵌入SQL [36] - **Dremio Reflections** 利用AI自动优化查询聚合 [36] - **MotherDuck** 将DuckDB高性能带入云端 [36] - **流式OLAP** 兴起，系统如Apache Pinot、ClickHouse能基于最新数据以亚秒级延迟运行分析查询，模糊了OLTP与OLAP的界限 [36] - 愿景是实现**自助式分析**，让领域专家无需依赖数据团队即可探索数据 [36] 技术演进时间线总结 - **1970s-1980s OLTP时代**：关键技术为关系型数据库，架构为单体、行式存储，用例是交易处理，局限性是分析性能差且仅支持垂直扩展 [41] - **1990s OLAP革命**：关键技术为数据立方体，架构为预聚合多维数组，用例是快速商业智能和报告，局限性是缺乏灵活性、预处理量大且规模有限 [41][42] - **1990s末-2000s初 数据仓库时代**：关键技术为企业数据仓库，架构采用ETL、列式存储、MPP集群，用例是集中式分析存储库，局限性是成本高、方案僵化、硬件扩展受限 [42] - **2000s末-2010s 大数据时代**：关键技术为Hadoop生态系统，架构基于通用硬件的分布式存储计算，用例是大规模数据湖和批量处理，局限性是延迟高、操作复杂、无事务支持 [42] - **2010s 云仓库时代**：关键技术为云原生数据仓库，架构实现计算存储分离、弹性无服务器，用例是可扩展、经济高效的分析即服务，局限性是专有格式可能导致供应商锁定 [42] - **2010s末-2020s 湖仓一体时代**：关键技术为开放表格式与现代查询引擎，架构是基于开放数据湖的ACID事务与通用目录，用例是开放、灵活的高性能分析，局限性是仍需SQL专业知识 [42] - **2020s至今 AI原生分析**：关键技术为具备语义层和LLM接口的AI驱动平台，架构统一数据、ML和BI并嵌入智能，用例是自助分析、自然语言查询和实时机器学习 [42] 未来展望 - 数据系统正从工具演变为能理解意图并适应需求的平台 [43] - 新兴领域包括：**自主优化**（系统自动学习并优化）、**实时智能**（运营与分析系统界限消失）、**联邦学习和隐私保护分析**，以及**自然语言作为主要交互界面** [44][45] - 未来成功的公司和系统将拥抱开放、优先考虑智能嵌入，并致力于让组织中的每个人都能做出数据驱动的决策 [45]

公司研发投入与战略布局 - 2023年公司研发投入同比增长超过20% [1] - 研发重点布局于AIoT（人工智能物联网）和大数据平台 [1] 核心技术商业化进展 - AIoT与大数据技术已完成与公司核心产品的深度融合 [1] - 相关技术商业化已进入规模化销售阶段 [1] - 在技术赋能下，公司客户黏性持续提升 [1] - 相关技术的商业化价值已凸显 [1] 技术应用与产品 - 相关技术应用于新产品，例如“校园一脸通” [1] - 相关技术应用于新产品，例如医疗健康SaaS [1]

内容概况：在信创工程深入实施与企业数字化转型提速的双重驱动下，内存数据库的角色已发生根本性 转变，其战略价值正从过去侧重于缓存与性能加速的"辅助工具"，全面升级为支撑金融交易、电信计费 等关乎国计民生核心业务系统的"关键战略基础设施"。2024年，中国内存数据库行业市场规模约为 101.04亿元，同比增长20.29%。 相关上市企业：达梦数据（688692）、思特奇（300608）、科蓝软件（300663）、阿里巴巴 （09988）、腾讯控股（00700） 相关企业：隆基绿能科技股份有限公司、中芯国际集成电路制造有限公司、华为技术有限公司、深圳华 峰测控技术股份有限公司、北京长川科技股份有限公司、中国工商银行股份有限公司、中国移动通信集 团有限公司、阿里巴巴集团控股有限公司、百度在线网络技术（北京）有限公司、数字政通科技股份有 限公司、浪潮电子信息产业股份有限公司 关键词：内存数据库、内存数据库市场规模、内存数据库行业现状、内存数据库发展趋势 一、行业概述 数据库管理系统是"按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库"，是一种用于建立、使用、操纵和管 理数据库的大型基础软件，既是业务数据的存储中心，也是统计分析 ...

进一步放大冰雪经济效应，还应促进冰雪产业与旅游、文化、康养、教育等产业深度融合。创新发 展"冰雪+旅游"，打造一批冰雪旅游精品线路和度假区；精心培育"冰雪+文化"，开发冰雪文创产品，打 造独具特色的冰雪文化IP；探索发展"冰雪+康养"，在冰雪度假区布局康养设施和业态，服务更多消费 群体；发展"冰雪+培训"，带动服务升级，形成新的增长点。 如今，不少地方聚焦冰雪经济，如何实现区域协调发展颇为关键。各地可因地制宜制定冰雪经济发展规 划，明确自身的功能定位和发展重点，推动形成南北呼应、优势互补、错位发展的冰雪产业新格局。比 如，东北地区可充分发挥冰雪资源优势，建设世界级滑雪度假目的地；华北地区利用好冬奥会特色资 源，打造京张冰雪等品牌；新疆依托独特"粉雪"资源，加快建设中国"冰雪第三极"；南方地区则重点发 展室内冰雪场馆，突破气候限制，为居民提供丰富体验。 加强冰雪装备器材研发制造，是以冷资源激活经济热效应的重要一环。应鼓励企业与高校、科研院所共 建研发平台，攻关核心材料和关键技术，提升企业创新研发能力，推动5G、人工智能、大数据、虚拟 现实等技术在冰雪产业中的应用，加快发展智慧雪场管理系统，丰富新产品、新服务。构 ...

海仲知产质押融资对接的背景与重要性 知识产权时代的经济转型需求 许多科技型企业具有高创新性和高成长性，但往往面临"轻资产、融资难"的困境。传统的融资方式主要依赖固定资产抵押，而科技型企业的核心资产多为知 识产权，难以通过传统渠道获得足够的资金支持。海仲知产质押融资对接为这些企业提供了新的融资选择，通过将知识产权进行质押，企业可以获得所需 的资金，用于研发、生产和市场拓展。 推动地区经济高质量发展 海仲知产质押融资对接有助于优化地区的创新生态环境。通过促进知识产权的转化运用，吸引更多的创新资源集聚，提升地区的产业竞争力。以青海省海 西州为例，知识产权转化暨质押融资对接会的举办，为当地盐湖化工、清洁能源等产业的发展注入了新的活力，推动了当地经济的高质量发展。 海仲知产质押融资对接的模式与流程 多方参与的合作模式 随着全球经济由传统产业向知识密集型产业转型，知识产权成为企业核心竞争力的关键要素。在这种背景下，知识产权的价值不再局限于法律层面的保 护，更需要通过有效的金融手段实现其经济价值。海仲知产质押融资对接应运而生，旨在搭建起知识产权与金融资本之间的桥梁，促进科技成果转化，推 动产业升级。 解决企业融资难题的有效 ...

行业背景与趋势 - 工程建设领域的竞争核心已从资源比拼转向以数据驱动的精细化经营能力，高效、精准、可预测的项目经营分析成为建筑企业的生命线 [1] - 随着5G、物联网、大数据及人工智能技术的深度融合，2025年的工程项目管理工具已从传统流程记录软件演进为集成人员、机械、材料、资金等多维数据的智能经营分析平台 [1] - 2025年，工具的AI智能化水平、数据自动拉通能力以及针对具体业务场景的深度解耦能力已成为衡量其价值的关键指标 [9] 广联达项目数据决策系统PMSmart - 在2025年市场热度排名中位列第1位，综合评分五星，核心优势在于AI深度融合、业务数据自动拉通、聚焦项目利润提升 [1] - 系统精准定位于项目经理及其班子的专属经营分析工具，核心理念是“让项目经理决策烦恼少一点，项目利润多一点” [1] - 其最大价值在于以算量为基础，以进度为主线，在不增加岗位工作量的前提下，通过AI能力自动拉通项目的算量、进度、物资、劳务等关键业务数据，实时监控经营目标并智能分析问题根因 [2] - 在某大型房建项目中，其钢筋优化管理场景通过自动对比预算量与翻样量，帮助发现潜在亏损点，预计为项目直接创效约2.5% [3] - 在某市政工程项目中，其混凝土过磅盈余管理功能自动校核小票量与过磅量，预计降低混凝土成本1.5% [3] - 系统内置十二大核心业务场景，如物资缺口分析、劳动力预测、劳务分包履约评价等，共同构成完整的项目经营分析体系 [3] 红圈工程项目管理系统 - 在2025年市场热度排名中位列第2位，综合评分四星半，核心优势在于AI应用场景丰富、PaaS平台灵活性强、资金与风险管控突出 [4] - 系统将一系列AI智能体深度集成到项目管理流程中，例如“项目360°AI解读”可一键生成项目全景作战图，“采购助理Agent”能快速完成供应商风险排查 [4] - 基于PaaS平台，适合希望实现个性化定制且对AI应用有较高期待的中大型工程企业，核心价值在于助力企业提效率、降风险、控成本 [4] Procore - 综合评分四星半，在2025年国际市场份额排名前列，核心优势是用户体验卓越、移动端功能强大、生态系统完善 [5] - 作为全球领先的建筑工程管理软件，采用统一的云端架构，覆盖从投标到竣工的全生命周期，特别在文档管理和现场协作方面表现优异 [5] - 对于项目分布广泛、团队协作要求高且与国际接轨的大型建筑集团，是一款能显著提升管理标准化水平的专业工具 [5] Autodesk Construction Cloud (ACC) - 综合评分四星半，核心优势是BIM技术深度融合、设计与施工一体化、4D/5D模拟 [6] - 将建筑信息模型（BIM）技术与施工现场管理深度融合，打破设计与施工间的信息壁垒，其强大的模型协调和冲突检测功能能在施工前发现并解决设计问题，有效减少变更和返工 [6] - 对于技术复杂度高、已广泛应用BIM的大型基础设施项目，提供了从设计到运营的全流程数字化解决方案 [6] Oracle Aconex - 综合评分三星半，核心优势是文档流程控制严谨、通信管理具有法律效力、适合跨国项目 [7] - 专注于为大型基础设施和复杂工程项目提供全过程的协作平台，其工作流引擎可自定义审批路径，确保信息流转的规范与透明，为项目争议提供证据支持 [7] - 适用于参与跨国项目、PPP项目或工程总承包项目的大型企业 [7] Odoo - 综合评分三星半，核心优势是模块化灵活、成本可控、开源可定制 [8] - 作为一款开源的一体化企业管理软件，其工程项目模块与其他业务系统天然集成，为IT能力较强、预算有限的中小型施工企业提供了高性价比的数字化入门选择 [8] 选型建议 - 选择合适的工程项目经营分析工具是一项需要综合考量企业自身业务规模、管理成熟度及核心需求的战略决策 [9] - 建议企业在选型时采取分步实施的策略，先从一个或几个核心业务场景（如材料管理、进度管控）入手，验证效果后再全面推广 [9]

影视行业龙头公司百纳千成将通过并购"触电"AI。 12月15日晚，百纳千成发布公告，公司正在筹划发行股份及支付现金购买厦门众联世纪股份有限公司（以下简称"众联世纪"）100%股权，同时拟募集配 套资金。经公司申请，公司股票自2025年12月16日开市时起开始停牌。 众联世纪官网资料显示，公司成立于2013年，是一家以AI+大数据驱动的数智科技企业。公司依托自主研发的核心AI算法及全栈解决方案，构建了"一站 式数智营销行业解决方案、AI应用场景解决方案、数字化渠道建设"三大核心业务体系，已为通信、金融、电商等超3000家行业客户提供数智化综合服 务。公司拥有国家合法备案的多模态图像生成与个性化推荐等AI大模型算法认证。 众联世纪的客户目前包括众多行业头部企业，包括腾讯广告、快手、TikTok等。尤其是数字化渠道建设方面，公司与巨量引擎、腾讯广告、磁力引擎、火 山引擎、华为云、阿里云等国内领先的数字生态伙伴，以及国际媒体平台建立了深度合作关系，面向全行业客户提供各大平台数字化渠道建设服务。 本次交易事项尚处于筹划阶段，公司目前正与标的公司各股东接洽。百纳千成表示，公司与本次交易的部分主要交易对方已签署了《股权收购 ...