载重大数据

Ⅰ 大数据时代,科技走到了宗教尽头

大数据时代,科技走到了宗教尽头

这是一个人人都言“大数据”的时代，然“大数据”存在于何处？影响于何处？难免，普通大众被席卷而来的“大数据”之潮迷乱了眼睛，搅乱了思绪。正是在这样的时刻，笔者认为尤为重要的是保有敬畏之心与清醒的思维，认识到“大数据”的局限性。

渗透时刻，无处不在的大数据

大数据可能是时下最吸引眼球的话题之一。从通过鲜花与安全套销量比分析不同城市的浪漫指数到发现深处内陆的新疆人民反而比基尼销量第一，从为节能减排做贡献到德国国家队利用大数据技术搜集球员信息征战世界杯到根据敌方机场起降信号，一分钟内分析出起降批次，战斗机型号等细节，再到获得获第86届奥斯卡金像奖最佳原创剧本奖的《她》，剧本内主角和人工智能系统之间感情逐渐加深直到爱上彼此，大数据给人带来无尽遐想，带来无限精彩的可能。

就像马云所说的那样，人类已经从IT时代走向DT时代。阿里巴巴集团数据委员会长车品觉在他的著作《决战大数据》里面也强调了两个重要观点：其一，大数据彻底消除了“样本偏差”（sample bias）。“样本跟大数据不同。大数据相信全量数据，而非样本；是分析得出，而不是抽样获得”；其二，大数据时代的相关性分析可以创造以前无法想象的场景。极端情况下,线上数据的积累,可以形成个人的”线上人格”,影响乃至控制人的线下行为。

傲慢是罪，保持一颗敬畏之心

大数据前景如此美好，竟让我无言以对。然而，傲慢是罪。“智慧果”让人类拥有了智慧，但同时也让离开伊甸园的人类从此无法摆脱傲慢的原罪。从“通天塔”到在“地上建立天国”，失去敬畏之心的人类往往给自己造成巨大伤害。大数据时代，同样应该保持一颗敬畏之心，认识到以下三点。

一、样本偏差始终存在，大数据没有超越统计学

什么是样本偏差？这方面最精彩的例子来自二战。其简化版本是，英国皇家空军苦恼于德军凶猛的防空炮火，想通过加强飞机装甲降低战斗机损耗率。但受制于飞机载重，只能在部分部位加强装甲。为此，他们求助于一位统计学家。在仔细观察成功返回机场飞机上的着弹痕迹后，专家给出了出人意料的结论：在没有着弹痕迹的部位加装装甲。面对质疑，统计学家只回答了一句话。“那些部位着弹的飞机都坠落了”。可见，统计学永远是个手艺活，没有两把刷子是要害死人的。

本质上来说，统计学就是用部分推测整体，用过去预测未来的理论体系。其最大的弱点在于部分推测整体时，样本偏差会让结论失效。那么，在大数据时代，是否真的来到了天堂，没有样本偏差的困扰了？答案显然是否定的。从现象上来看，即使在大数据时代，数据与应用场景也会有严重割裂。拿情人节鲜花和安全套比率这个例子来说，基于“你懂得”的原因，很多安全套消费发生在线下，线上无法获取该数据。因为技术手段或商业模式本身的限制，线上系统能采集到的数据只是完整场景中的一部分，不是全部数据。再比如新疆人民比基尼销量第一的例子。数据分析人员如果不能意识到真实场景中，新疆的比基尼销售量主要集中线上（线下传统渠道销量很少或者基本没有？）但其它省份比基尼销售主要在线下（线上销量占比8%~10%）就会得出错误的结论。同时，在新疆，淘宝天猫的网上销量基本代表了真实的网上销量。但在北上广这些一线城市，京东的线上销量已经和淘宝天猫相当，只考虑阿里系的数据，会严重低估真实销量。

从理论上分析，数据与应用场景的割裂本质上就是样本偏差。因为技术或者利益的原因，大数据时代搜集的数据也不能完全覆盖应用场景的各个环节，所取得的数据仍然是部分，不是全部。最后，从哲学层面来说，即使以后技术有了长足的进步，解决数据与场景的割裂问题，同时也有了完美的商业模式可以让竞争对手乐意互相分享数据，样本偏差仍然会存在。其核心在于，人类虽然有能力认识客观世界的所有规律，但客观世界本身并不是静止的，而是在不断运动当中。过去的数据，一定不能体现客观世界未来的发展规律。“刻舟求剑”的理念不符合实际。从这个角度上来说，“黑天鹅”事件的本质就是样本偏差。技术再先进，商业模式再精妙，也不能解决这个问题。所以说，即使在大数据时代，人们还是应该有敬畏之心，在这个时代，科技确实游走到了宗教边缘。

二、大数据结论是统计学意义上的整体性结论，并不是针对个体

任何基于统计学的理论分析和结论都是整体性的。阿西莫夫在他的著作《基地》里完美的阐述了这一观点。哈利.谢顿以银河系里2000万星球上百亿亿居民为研究对象，成功创建了心理历史学，并以此成功预测了银河帝国会经历长达三万年的黑暗野蛮时期和银河第二帝国的出现。但无法用该理论预测个体。所以它无法预言变异人骡的出现。若非第二基地的存在，整个复兴计划险些失控。《失控》也描述了类似的现象。深海里的鱼群作为一个整体，行为规律非常容易预测。但单个个体行为毫无规律，难以预测。淘宝/天猫的“千人千面”是大数据时代的重要尝试。其核心基于大数据，为淘宝/天猫客户展现个性化搜索结果。该项目核心细节并不为外人所知，但基于理论分析，可以做出合理的推测。首先，淘宝/天猫搜集的数据一定不是所谓的“全量数据”，现有条件下，很多与顾客购买兴趣相关的核心数据无法被搜集。其次，即使模型准确率能达到99%，对于一个上亿规模的平台来说，也有近千万的客户会有比较差的用户体验。基于此，“千人千面”个性化程度必须做合理化约束，否则，理想越美好，现实就会越骨感。

三、相关性始终不是因果，这方面应用陷阱和机会一样多

相关性分析是数据分析利器，同时又是最容易引入问题的地方。相关并不是因果。统计数据显示，冰淇淋销量上升时，水中溺死人数会迅速上升，两者之间呈现极强的正相关。那么冰淇淋消费会引起人溺死吗？答案显然是否定的。只是天气炎热会同时增加冰淇淋消费和人们水上活动的几率。一个更有说服力的例子是某个时期的统计数据显示，白酒价格和牧师收入之间有极强的正相关。难道牧师群体们一个个都是“酒肉穿肠过，佛祖心中留”？答案也是否定的，其真实原因只是因为通货膨胀同时导致了白酒价格和牧师收入水平上涨。在大数据时代，相关与因果的混淆可能导致的问题会远超以往。大数据时代，数据极为充分，计算能力极强，可以发现以往无法发现的相关性。这是大数据时代让人兴奋的地方。但同时，相关性与因果性的辨别难度极大提升。一旦判断失误，会引起极大的问题。譬如说，目前阿里小贷引以为豪的信用判别模型与自动放款。假设目前信用模型相关性失效，“即通货膨胀率长期稳定，白酒价格和牧师收入不再强相关”，那通过现有模型筛选的主体的真实信用等级会有极大风险，后果不堪设想。以上分析纯粹基于理论层面，并不指向某个具体项目，但随着大数据技术的进步，辨别相关性与因果性的难度会越来越大，风险也会越来越高。

这个世界最让人理解的就是它是不可理解的。这个世界最让人难以理解的就是它又是可以理解的。大数据时代，我们需要有一颗敬畏之心。傲慢是罪。

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Ⅱ 关于轿车的载重量

家用轿车一般载重是375到500KG。没办法详细计算，只能按汽车出厂时悬挂的铭牌标注的载重量为准。国家标准是375公斤，也就是生产的汽车载重量不能高于375公斤。

车辆载重标准有两种情况：一种以交通路政为标准的车辆载重，两桥车不超过20吨，前四后四24吨，前四后八34吨，超过了罚款要论1000的。另一种在交警眼里的车辆载重标准，是以行驶证为标准的，也就是出厂合格证上规定的吨位，超过了罚款是要论百的。

对于五座轿车的最大乘载量（粗略估算，具体值以说明书为准）：一般每人按75公斤、行李总重按100公斤计算，则5*75＋100＝475公斤。

(2)载重大数据扩展阅读：

超载对车子造成的损害

1、降低制动性能，增长非安全区距离。影响汽车制动距离的因素很多，其中汽车载荷的变化会直接影响到制动距离的长短。超载汽车由于惯性加大，制动距离更长一些。非安全区距离的延长，很容易导致交通事故的发生；

2、缩短弹簧钢板寿命，减少车辆的通过力。由于超载行驶，弹簧钢板受力过重，行驶中连续反弹，这将会缩短了弹簧的寿命。而且由于载荷过重，使车辆整体下沉，缩小与地面的距离，减小了汽车的通行能力；

3、加缩轮胎的磨损和变化。汽车轮胎是根据汽车总重量设计生产的，并留有相当的安全系数。但当汽车超重时，就会使轮胎吃重而产生变形。同时加大摩擦，也会导致轮胎寿命缩短。

Ⅲ 中寰卫星揽获两项高工智能汽车金球奖

近日,2021年度(第五届)高工智能汽车年会暨年度高工金球奖评选颁奖典礼在上海举行。凭借在商用车车联网及大数据领域的能力,中寰卫星荣获“2021年度智能网联创新企业Top100”以及“年度商用车智能网联供应商Top50”两大奖项。

近年来,针对一汽解放、东风商用车等头部主机厂在节能降本精细化服务用户的需求,中寰卫星通过研发车联网及大数据节油分析技术,将服务延伸到实际场景中。在连续多届的商用车车联网节油大赛及TCO全生命周期大赛中,前装的中寰智能终端实时采集报名车辆行驶数据,上传至车联网云平台。通过对参赛车辆状态信息,位置信息,周围环境感知,人车行为等大数据的采集与分析,在云上实现人和车的数字画像。通过精准车主驾驶行为及出行场景分析。通过智能大数据算法,进行驾驶行为分析、车辆载重分析、油耗分析等。参赛司机通过司机端APP不仅可以看到自己的实时排名,还可以看到定期形成的驾驶报告,从而及时纠正错误驾驶行为。通过车联网技术帮助司机改善驾驶习惯,提升节油技巧。

主机厂车联网大数据应用方面,中寰车联网大数据本着协作共赢,按需开发的原则,建立了一套可持续的“让车企数据用起来”的机制。保密脱敏后,通过大数据分析,可以解决商用车主机厂传统业务中靠人力和经验无法真正解决的痛点问题,例如服务站选址等。以实际数据来验证、评价、预测商用车相关业务,支撑企业管理决策和业务分析。中寰卫星已经通过大数据能力,打造了车企大数据应用平台、车队管理平台、地图导航应用、PCC预见性巡航控制、主动安全监控等产品。

随着商用车新能源趋势的发展,中寰卫星还在新能源车联网方面发力,通过和松下合作开发新能源电池管理平台,做到电池+车辆调度管理,在不影响车辆使用前提下,通过特定算法,控制电池的充放电和保存。经4个月实车实际工况测试,这套平台可为松下新能源物流商用车提升电池使用寿命37%。同时中寰卫星还与主机厂一道积极推进车联网及大数据技术在碳交易体系中的应用,为碳达峰、碳中和做出贡献。

基于商用车物流场景的智能网联创新

当下在物流领域数字化、网联网、智能化的趋势显得愈加明显。作为商用车智能联网科技服务企业,中寰卫星一直以来积极推进智慧物流实际场景下的落地应用,通过车联网、大数据、地理信息系统等优势技术开发了如货车通专用导航、智能分段限速路网图、PCC预见性巡航控制系统等智能网联产品。

在货车智能导航方面,中寰货车通导航依托四维图新核心地图数据,除实现了商用车常规要素全覆盖外,增加了全国30类6万多个货车专用POI(兴趣点),13类货车品牌专业销售维修店信息,涵盖商用车所需全品类POI,包含途径货车限行数据,安全提醒数据及货车出行相关的超限超载检测站、刹车失灵缓冲区、刹车冷却区、货车专用停车场、加水站、紧急停车带、油品等,可为物流调度和货车驾驶提供全面的货运车辆导航基础数据服务。此外中寰卫星开发了“疲劳驾驶贴心引导”、“超长车辆专属路线”、“防偷油地图”、“智能调度”等多项功能。通过细化货运车辆驾驶途中疲劳驾驶、大件运输、被偷油、运输提效等具体场景,将大数据算法及地图优势资源应用在货车导航中,让货车司机驾车更省心、更安全、更高效。

针对货车高油耗、高排放等场景,中寰卫星创新性地应用ADAS地图数据,实现了地图在车辆控制上的应用,以超视距地图传感器的形式,全面提升了ADAS高级驾驶辅助系统的功能。智能地平线完成了地图从“给人看”到“给车看”的转型,将地图数据作为意向重要传感器辅助其他传统传感器的信息,更主动地辅助驾驶,做到更节能、更安全、更舒适。基于智能地平线开发的PCC预见性巡航控制系统从地图中提取前方道路坡度,帮助商用车调整发动机扭矩和挡位,协助行驶车辆做出优于人类驾驶的决策,将百公里油耗降低4-8%左右,每年可为一辆重卡节省万元油费成本,驾驶更加高效和环保。

在道路安全监管方面,中寰卫星智能分段限速路网图基于车载终端的路网电子地图产品,将路网电子地图内置在车载终端里,涵盖全国超800万公里路网数据,实时提供当前路段的实际限速信息,并在车辆接近或超过限速值时,提醒驾驶员减速慢行。智能路网电子地图的启用让监管更加精细化,系统报警准确度也有了大幅度提升,对道路运输安全管理具有积极作用。

作为汽车智能网联全产业链的年度盛会,高工汽车“高工智能汽车金球奖”见证了近几年智能网联产业的迅速发展。此次获奖再次体现了业界对于中寰卫星产品和技术实力的高度认可。中寰卫星持续坚持“智能卡车 美好物流”的美好愿景,助推商用车智能网联产业发展。

Ⅳ 总部数据大数据中心是冷链物流的什么分区

大余县人民政府

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索 引 号：
B23000-2022-5095849
文件编号：
分类：
生成日期：
2022-07-25
公开方式：
主动公开
公开时限：
常年公开
公开范围：
面向全社会
责任部门：
用数字化推动果蔬冷链物流变革
访问量：49
来源：江西省供销集团

近年来，随着信息技术的快速发展，大数据作为其中的一部分，被广泛应用到一些高新技术产业，也已经深入到包括农业在内的各个行业。根据农业的产业链条划分，目前农业大数据主要集中在农业资源与环境、农业生产、农业市场及农业管理等领域。农业大数据是农业不可或缺的支持，也必将成为农业现代化的助推器。将大数据融入到农产品冷链物流中，不仅可以高效整合物流资源，降低供应链各环节企业的物流成本，还有利于搭建农产品流通平台，保障农产品的配送质量。

2014年，国家就印发了《关于进一步促进冷链运输物流企业健康发展的指导意见》，指出要加强物联网、云计算、大数据、移动互联等先进信息技术在冷链运输物流领域的应用。

2020年的中央一号文件也指出，要依托现有资源建设农业农村大数据中心，加快物联网、大数据、区块链、人工智能、第五代移动通信网络、智慧气象等现代信息技术在农业领域的应用。水果冷链供应链是农产品冷链供应链的重要组成部分，不断优化供应链，对保障果品质量安全至关重要。

探究大数据在我国水果冷链供应链中的应用，以此提出针对性发展建议，具有重要的现实意义。

冷链物流及大数据应用

01

冷链物流的定义

冷链物流一般指冷藏或冷冻类食品在生产、贮藏、运输及销售的各个环节中始终处于规定的低温环境下，以保证食品的新鲜和质量，减少损耗的一项系统工程。冷链物流是一项复杂的系统工程，需要供应链各环节之间的高度协调、高效运作。随着经济发展水平和消费者健康意识的提升，对水果的品质和新鲜度的要求也越来越高，水果冷链物流也已引起人们的普遍关注。作为一个食品消费大国，水果冷链物流在我国拥有广阔的发展前景。

02

水果冷链物流的产生

我国长期以来就是水果生产大国，苹果、柑橘、梨等果树产量均居世界首位。数据显示，近年来，水果总产量由2003年的1.48亿t提高到了2018年的2.44亿t，占世界总产量的比重由23.87%提高到了28.07%。苹果、柑橘和梨的产量及所占比重整体呈增长趋势，至2018年，苹果、柑橘和梨的产量分别达到0.39亿t、0.42亿t和0.16亿t，占世界总产量的比重分别为45.55%、27.49%和68.24%。

由于新鲜水果含水量高、湿度大，易腐烂变质，常温贮藏时间较短，我国果蔬的产后流通损耗率为20%~30%。同时，我国水果流通规模较大，除了出口至其他各国以外，在国内的流通量非常大。冷链物流有利于减少水果产后损失，带动水果随季节均衡销售和促进农民增收。因此，我国果树产业可持续健康发展需要冷链物流的支持。

03

水果冷链物流对大数据应用的需求

近年来，随着生鲜电商平台的大量涌现，尽管有RFID、GPS等技术为支撑，仅冷链物流单一业态已经无法满足消费者对生鲜农产品品质保障的更高要求，因此冷链物流融入大数据分析的多业态模式应运而生。

水果作为重要的生鲜农产品之一，其冷链供应链对大数据应用的需求尤为突出。一方面，水果配送条件极为苛刻，光照、温度、湿度等细微变化将直接影响果实品质及腐损率，而基于海量实时反馈的大数据分析能不断优化配送环境，直至最佳。另一方面，因大部分水果产地局限于小范围地区，导致配送距离较远，而基于路径优化的大数据分析能将水果快速、准确地送达目的地，以确保水果品质几乎不变。此外，水果冷链供应链的后台操作、人员调配及运营管理等环节的大数据应用，还将带来溢出效益及工作效率的进一步提高。

04

我国水果冷链供应链发展现状

我国现代果蔬冷链物流技术起步于20世纪80年代，至今发展还比较缓慢，国际竞争力较弱，与水果生产大国的地位极不相称。2017年，我国果蔬的冷链流通率为22%，冷藏运输率为35%，而在欧美、日本等发达国家易腐食品冷链流通率为95%~98%，冷藏运输率也已超过90%，差距较大。

基础设施落后

完备的冷链基础设施是保障水果跨地域流通的关键，目前我国各项冷链设施还比较落后，这也是制约水果流通率和运输率低的主要原因。

2015—2019年，我国冷库的总量呈逐年上升的趋势。2019年，冷库总量约6053万t，新增库容814.5万t，但与实际需求量差距较大。从冷藏车的数目来看，区域差异比较明显。2017年，华东、华南、华中和华北地区的冷藏车分别为2.68万、1.40万、1.62万、1.10万辆，而西北、西南和东北地区分别为0.22万、0.27万、0.17万辆。

目前，我国已有的冷藏容量仅占货物需求的20%~30%，商用的冷藏库主要集中在农产品资源较集中的区域或经济较发达的地区。

冷链供应链体系不健全

冷链供应链是通过最大化的标准化和集约化来降低成本、实现利润的。目前，我国水果冷链供应链的体系还不够健全。一方面，缺乏系统规范化的管理，相关法律法规和规范化体系不够健全甚至缺失。如冷链供应链各环节温度调控和产品质量检测标准缺失，无法保障水果品质，降低了产品价值。另一方面，各物流企业之间缺乏交流和合作，导致冷链技术和资源利用率低，增加了冷链物流成本。

冷链信息化程度低

水果的冷链物流不仅需要科学有效的保鲜措施，更需要快速响应消费市场动态的信息系统，以满足冷链物流时效性高的特点。目前，我国冷链物流还未建立起统一的信息化系统，信息的不对称导致水果的供需矛盾，长期以来，极易造成水果“滞销”。解决线上和线下的信息交流是化解供需矛盾的关键所在。

05

大数据在水果冷链供应链中的应用

随着我们农业供给侧结构性改革的提出，各行业都在转变生产方式，种植业也是如此。大数据以及互联网元素的应用，让水果的冷链物流供应链有了更多优化的空间，这也是现阶段破解我国水果冷链物流发展缓慢的重要途径之一。

利用大数据进行果品质量安全控制

水果冷链物流不仅要提升运输效率，还要保障物流过程中果品的质量及安全。利用物联网、智能追溯等技术，收集水果生产数据源。在果品进入冷藏仓库时，再利用射频识别技术根据RFID标签携带的全部产品信息，监控果品的贮存环境。以此为依据建立农产品质量和安全信息数据库，从而将水果生产信息和物流信息相关联，构建一体化的信息链。

以陕西省苹果为例，该省苹果产业规模大，市场化程度高，具有应用大数据的基础。2019年初，国家级苹果产业大数据中心落户陕西省。目前，苹果产业大数据平台已覆盖了苹果生产资料投入到贸易等全产业链环节，能够实现对苹果种植的精准化管理，提高果品质量。通过该平台也能够对陕西省苹果进行品牌认证和质量分级，及时剔除不合格产品，保障冷链流通产品的质量和安全。同时，利用区块链技术可解决品牌认证的数据可信问题，快速提升品牌价值。陕西省也将建设苹果数字试验站和智慧果园，对果库进行数字化改造，实现生产智能化、管理高效化、经营网络化和服务多元化。

利用大数据优化仓储

仓储物流是冷链物流运作中的一个重要环节，随着物流的智能化发展，大数据技术在仓储物流中的作用也日益凸显。依据大数据及其他先进的科学技术构建的农产品仓储物流管理系统，极大地促进了农产品一体化的发展。这一系统能够实现对物流信息的快速检索和上传，为物流整体的运作提供技术支持，不仅工作效率高，还有效节省了企业物流环节中的运作成本。

利用大数据优化水果物流运输

利用GPS技术、车载移动终端构建水果智能运输系统，实现对冷藏车辆的配送和动态管理，从而提升物流效率，减少浪费。在果品配送之前，建立包括载重、容量、贮存条件等信息在内的冷藏车辆数据系统。在此基础上，将每辆车与对应的司机相关联，进行“一对一”匹配，通过车辆与司机身份的绑定，能够为果品运输安全提供一定的保障，也为物流企业降低了运营风险。在配送中，利用GPS定位和可视化技术对冷链运输中车辆的位置、运行速度、运行轨迹及人员进行远程监控，为物流企业进行车辆调度和指挥提供及时有效的反馈信息。

贵州省是全国大数据创新创业的“试验田”，为加快实施智慧农业工程，该省积极推进物联网、大数据、3S技术等信息技术的融合及在农业全产业链中的应用，农业智能化水平不断提高，并充分运用大数据，加快冷链信息平台建设。

以修文县的猕猴桃为例，过去一直受易软易腐、不耐贮藏的困扰。但目前，通过大数据调度“冷链运输体系”，72h内就能将猕猴桃运送至北京、上海等地。从黔北现代物流新城物流大数据中心的显示屏上，就可以看到猕猴桃从采摘到消费者手中的全过程。

利用大数据实现果品信息的实时动态反馈

冷链物流对水果的温度、湿度、光照等有着严格的要求，这些因素对保证水果的品质至关重要。如何保障果品在运输过程中始终处于低温状态，是整个冷链体系的重点与难点。传统的冷藏车无法实现对果品在运输中的情况进行实时监控。通过在物流车辆内安装温度、湿度传感器和光照传感器，及时将相关信息传送至控制中心，就能够根据实时情况作出调整，达到降低果品损耗的目的。

截至2017年底，山东省有80%以上的冷链物流企业在冷库、冷藏车等冷链设施中安装了温湿度传感器、记录仪等监控设备，所有温湿度信息实现了在山东省级农产品冷链物流公共信息服务平台的实时监控。

利用大数据推动冷库果品精准化销售

利用大数据技术可实现对全国水果价格、成本以及市场供需开展动态监测，进行供需匹配，可避免因供需失衡和价格剧烈波动导致市场混乱，实现冷库与市场的有效对接。

利用大数据技术还可了解客户的行为和反馈，深刻理解客户的需求，根据所获取的信息不断调整不同果品的方向，制定科学的销售策略。不断推进目标市场的精确定位、销售价格的精确评估和销售数量的精确预报。

06

大数据背景下水果冷链供应链发展建议

（1）

重视顶层设计

大数据时代，水果冷链物流的发展离不开农业部门、质检部门、交通运输部门和互联网各行业的协调与合作。因此，各地区需要统筹规划，建立政府-行业协会-龙头企业相联动的机制，促进各种运输方式和企业之间的公平竞争和发展。

（2）

加强水果冷链供应链基础设施建设

冷链物流水平是农业现代化的重要标志，是现代农业综合效益最大化的有效载体。大数据的应用也是建立在完备的供应链基础之上的，因此，加快冷链供应链基础设施建设是当务之急。

一方面，加快冷库的建设，尤其是西部、偏远山区和贫困区域。在这方面，政府可提供一定的财政和技术支持，可通过设立农村物流发展专项资金，并引导社会资本投入到农村冷链物流领域，适度扩大对农村物流用地、用电等政策的支持力度。

另一方面，加大对铁路、公路、航运等冷链运输设施和冷藏车、冷藏箱等冷链设备的投入，确保冷链运输的可能性。

（3）

做好大数据收集工作

完备的数据存储是进行利用高新技术的前提，也是建立水果质量可追溯体系的必然要求。因此，必须积极做好水果从生产、包装、仓储、运输到销售等环节的数据搜集工作，构成果品的生产、仓储、销售、流通和服务的一个全生命周期管理。

（4）

培养和引进高科技人才

人才是农业现代化的重要基础，为乡村振兴提供内在动力。由于大数据本身有较高的科技水平和技术含量，对人才的要求也相对较高，既需要掌握生产知识、物流知识，还需要具备一定的信息技术能力，因此应当加强这类复合型人才的培养。

一方面，高等教育应该注重加强水果冷链物流、农产品存储、电子商务、互联网技术等领域人才的培养，为冷链物流的现代化发展储备人力资源。

另一方面，应重视对直接参与水果冷链物流的公司职员、农民、货运司机等进行专业化技术培训，内容包括水果保鲜知识、信息技术利用、数据分析和设备维护等。同时，还可引进国外高技术人才，为大数据在我国冷链物流中的应用提供帮助，以实现资源的共享。

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Ⅳ A320飞机的最大载量是多少

A320飞机的最大载量是150~180人，最大起飞重量为64T，货舱容积CBM为37.42，业载3T，

空中客车320系列是欧洲空中客车工业公司研制生产的双发中短程150座级运输机。空中客车公司在其研制的A300/310宽体客机获得市场肯定，打破美国垄断客机市场的局面后，决定研制与波音737系列和麦道MD80系列进行竞争的机型，在1982年3月正式启动A320项目，1987年2月22日首飞，1988年3月开始投入商业运营。

(5)载重大数据扩展阅读：

A320项目自1982年3月正式启动，第一个型号是A320 —100。1987年2月22日首飞，1988年3月获适航证并交付使用。1994年A321投入服务，1996年A319投入服务，2003年A318投入服务。

A320飞机的机载气象雷达主要用来探测飞机前方航路上的气象目标和其他目标的存在以及分布状况，并将所探测目标的轮廓、雷雨区的强度、方位和距离等显示在显示器上。它是利用电磁波经天线辐射后遇到障碍物被反射回来的原理，目标的导电系数越高，反射面越大，则回波越强。

Ⅵ 大数据筛查铁路和公路是一个系统吗

是的
交通运输所做的管理决策包括不同运输方式的选择，这其中包括海运、铁路、公路、空运、管道运输、汽车运输或者多式联运的。多式联运是最常见的选择，需要同时用到几种不同的运输方式。海运和铁路价格最低但速度慢；公路运输灵活性高，但运费较贵、运量较小；空运速度最快但价格高昂，载重量有限；管道运输则有地理限制。大数据分析在交通运输领域的应用能够优化运输组合，满足多种标准。这些标准包括运输时间、速度、运量、安全性、成本以及许多其他方面的标准，甚至减少碳排放量。

Ⅶ 腾讯地图里有没有货车专用导航地图

1、腾讯地图在更新版本中上线了全新的货车导航功能，能够帮助众多司机准确避开货车限行、限高、限重等路线，使得大车出行更加智能和安全。

2、货车应该是所有车辆类型中对导航、对地图数据精细度要求最高的。腾讯地图相关负责人表示，由于货车上路有着严格的限高、限宽、限重、限行等限制，一旦驶入限行路段，货车掉头都比较困难，不仅违章须交罚款，还有可能会造成道路拥堵，甚至引发安全风险。

3、在更新腾讯地图最新版本后，用户通过点击最下方“路线”，跳转页面后即可看到“货车”按钮。司机首次使用时，根据要求输入货车类型、品牌、重量、长宽高等基本参数。腾讯地图基于高精准大数据进行智能运算。

4、根据每辆货车不同的高度、宽度、重量（载重）等信息给司机提供不同的路线，自动避开对该车辆限高、限宽、限重及限行区域，并通过界面提醒各地的限行政策。

5、腾讯地图已经覆盖了全国超百万个货车限重、限高、限宽、限轴重、限行、禁止等道路信息，在地图中添加了全国货车检查站的位置数据，并在导航过程中进行导航及语音提醒，让司机对检查站数量及位置做到心中有数。

(7)载重大数据扩展阅读：

1、货车导航入口提级 操作更简单

货车导航使用也超级方便：升级到最新版本8.22，点击最下方“路线”，跳转页面后即可看到“货车”按钮，根据要求输入货车各类参数后，就能放心使用了。

2、完善货车车辆信息 避免违规

货车导航对路况有着严格的限行、限高、限重、限宽等要求，在正式使用腾讯高德地图的货车导航之前，需要完善车辆信息。

才能开启更多专有服务：填写车高，车宽，车高、总重量、核定载重等基本参数信息，根据每辆车的参数不同，地图会匹配最合适的路线、行驶时间，避免各项违规。

3、货车导航功能提醒更全面

货车导航的发布也体现出与驾车导航在播报提醒上有不同之处：在使用货车导航规划时，腾讯地图会根据每辆货车的高度、宽度、重量（载重）等信息的不同提供不同的路线，避开对该车辆限高、限宽、限重及限行的路线，并通过界面提醒各地的限行政策。若无法避开以上货车限制时，会给用户强提示。