数智化建设服务
Digital intelligence construction service
云和大数据
Cloud platform big data
- 人工智能
- 云计算
- 云管理服务
对企业元数据整合、存储、分析利用，解决数据孤岛问题，提供企业内数据共享，构建数据中台。通过对数据的深度挖掘，释放数据潜能，为企业客户提供标准化、可视化、智能化的数据服务，包括数据治理、数据资产管理、大数据实时计算、AI深度学习等应用开发，为企业的数字化转型持续赋能。
通过对企业搭建的数据中心形成的多元化数字为基础，利用机器学习、知识图谱、自然语言处理等技术手段，并结合实际业务，提供画像、识别、对话系统、智能推荐等应用集成。
通过多维度的云服务能力，帮助客户打造云基础设施及云端数据智能服务，实现业务创新。
云开发：提供多云管理平台开发，基于云的行业解决方案、产品及服务的云原生开发，云数据库、云存储开发服务。
云测试：采用新型测试方法提供国产化服务器测试，云数据库、云存储测试服务。
云智能服务：提供数据治理及数据商业化、智能化服务，包括数据集成、数据标准化、数据开发、数据质量、数据资产管理、数据分析、数据安全、数据挖掘、智能推荐、智能识别等定制化开发。
为企业提供上云咨询、建设及运营阶段的各项服务，具体包括云咨询，云运维，云开发、云安全等服务，支持企业上云全流程，深刻赋能企业数字化变革。
云咨询：提供整体上云规划，云迁移咨询，数据智能，数据治理，数字化转型咨询服务。
云运维：提供应用于企业云环境的运维服务，从运维规划，运维设计到运维管理的整体解决方案。
云开发：凭借强大的行业定制化软件开发能力及基于DevOps的敏捷交付能力，帮助客户在云上开发云原生应用或重构应用系统。
云安全：提供云安全管理，云安全防护及云安全咨询等服务内容。
智慧航空
Smart aviation
- 碳排放量
- 飞行品质
- 航空油耗
- 民航飞行
- 民航知库
对行业内的数据进行联通、交换、共享、融合，形成综合性的民航数据资产。同时利用大数据、云计算、人工智能等新兴技术对数据资产进行编织，为行业内外提供高效、精准、安全的数据服务。利用智慧民航大数据资源架构对飞行数据、气象数据、行业分析报告、学术论文等数据资源进行整合。目前已在 “碳排放量的时空分布分析”,“飞行品质监控管理系统”, “民航燃油消耗对比分析系统”, “民航知库平台”等系统及应用平台进行了充分应用，为行业内后续业务系统的承建，提供有效的数据及技术支撑。
利用标准化后的飞行燃油消耗数据进行碳排放量的模型计算，通过地理信息系统进行精确坐标定位，结合热力图、3D模型对碳排放量的时空分布进行可视化展示。可精细为每分钟刻度的碳排放量在时空中的变化分布。能够有效为机场、航司、环境监测单位在航班碳排放量的分析方面提供有效数据支撑。
基于QAR数据提取、变换、分析与飞行品质风险相关的飞行参数，搭建飞行品质风险量化评估模型，实现对着陆风险类别、风险因子、地理分布特征等方面的可视化展示；聚合多个航段着陆阶段的飞行参数曲线进行，展示群体着陆模式，发现着陆品质风险形成的典型特征。协助航空公司对机队飞行品质的管理与提升。
通过智慧民航大数据资源整合平台对飞行数据、气象监测数据进行处理，结合影响燃油消耗的全部因素，对航班在滑行、起飞、爬升、巡航、降落等各阶段的燃油消耗进行数据分析，与同航线同机型的燃油消耗模型以及往期同类历史数据进行比对，为用户提供燃油消耗分析报告和预测评估等服务。
由于民航飞行数据的具有数据海量性、数据多元性、持久化周期长的特性。民航飞行大数据平台充分利用大数据技术对海量数据进行采集、加工、处理成标准化的数据形式，并结合集群服务的存储与计算能力对标准化的数据进行持久化存储。形成统一的、标准的集约化管理的数据资产平台，降低海量数据的管理成本，提升数字经济价值。
民航知库平台，旨在打造以民航领域为背景，以学术报告、论文、专业分析报告、咨询、舆情、政策法规为主体，为广大民航业从业者、合作伙伴、民航爱好者提供知识文献检索、学习等内容的综合性知识库管理平台。
智慧农业
Smart agriculture
- 农业大数据
- 水产养殖监控
- 农产品电商
从数字农业看，传统农业全方位、全角度、全链条的数字化改造将进一步加强互联网大数据、人工智能与农业融合，将加快由消费向生产加工延伸，智慧农业建设将开启新的局面。将遥感、地理信息系统、全球定位系统、计算机技术、通讯和网络技术、自动化技术等高新技术与地理学、农学、生态学、植物生理学、土壤学等基础学科有机地结合起来，实现在农业生产过程中对农作物、土壤从宏观到微观的实时监测，以实现对农作物生长、发育状况、病虫害、水肥状况以及相应的环境进行定期信息获取，生成动态空间信息系统，对农业生产中的现象、过程进行模拟，达到合理利用农业资源，降低生产成本，改善生态环境，提高农作物产品和质量的目的。
- 数据平台构建解析
对水产养殖过程进行监控，成为水产养殖的“管家”，用户可实时了解掌握监测的水质数据（水温、溶解氧、pH值、电导率、液位、氨氮（NH4-N）、浊度、亚硝酸盐、硫化氢等）、气象数据（空气温湿度、光照、大气压力、降雨量、风向风速等现场信息，以及整个区域的天气预报信息以及灾害预警信息）、养殖对象活动状态与状况，饵料投放至沉落残余及养殖对象摄食，精确的养殖对象数量统计结果，了解水底情况及水下鱼群信息以及水产养殖生产执行装置的工作状况。
利用大数据、云平台、物联网等互联网技术，整合农产品市场、物流等各类社会资源，实现农业产业链去中间化，提升农产品生产流通效率，打造互联网+ 农业新型电商平台。
数字孪生
Digital Twins
基于IOT、BIM+GIS技术的三维空间信息交互平台，是中科汇联自主研发的3D建模、3D可视化技术，实现城市、园区、建筑、设备的物联网可视化应用平台，结合人工智能交互平台功能，为政府智慧孪生城市和城市态势感知，企业智慧建筑、智慧工地、智慧园区提供CIM、BIM的咨询、开发、测试和交付服务。
其他行业
Other industries
- 生物基因变异
在地下矿物开采过程中，通常需要工人在钻头磨损严重时进行更换钻头。现有钻头更换次数统计通常由人工进行，计数过程占据了一定的人力和时间资源。由于工人在更换钻头时的动作存在一定的重复性，为了节省人力、更简便的计算工人更换钻头的次数，利用图像处理技术和深度学习技术对输入的工人更换钻头的视频进行识别计数，准确地输出钻头更换的次数。
承担研究所生物相关软硬件系统平台的一体化建设：搭建基于LSF+GPFS的高性能运算平台，为客户提供海量数据的高性能存储及大型数据集分布式计算的任务处理平台，满足多用户的大型、小型任务的集中、分布式处理需求。
基于BWA一系列算法定制化开发数据拆分、数据索引、数据排序、数据比对等计算任务流程，根据生物研究工作在基因检测、基因变异识别等业务中的数据快速处理需求，快速完成万级数据样本的计算工作，为后续研究工作开展提供基层数据支撑。
邮箱：huacheng@bjcreei.com