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2025年8月11日,全国高校首个省域产教融合基地——小米集团(河南)基地在开封职业学院正式启用。
基地由小米集团、开封职业学院、中科特瑞科技三方共建共营共管,中科特瑞作为运营公司,构建了集技术实训、认证评价、科研攻关、双创孵化于一体的产学研创生态平台,首期4000平方米核心功能区已全面开放。同日,新一代智能技术暑期研修班正式开班。
开封职业学院校长徐仲昆(左)小米集团周珏嘉(右)共同为基地揭牌
揭牌仪式上,教育部职业教育发展中心副主任李静波提出通过”靶向校准”推动人才培养与产业需求精准对接;河南省教育厅副厅长张国强肯定基地对衔接教育链与产业链的示范意义;开封市委常委、组织部部长、教育工委书记杨克俊承诺政府全力支持服务开封产业升级;小米集团技术委秘书长周珏嘉阐释”以产业应用为导向,以岗位就业为核心”的产教融合模式;开封职业学院校长徐仲昆回顾了学校产教融合办学之路,强调基地对技术技能人才培养的战略价值……
出席嘉宾合影留念
直击基地:
贯通产学研创全链路
从前期建设到落地完成,中科特瑞深度参与基地规划、搭建与运营实施。在嘉宾参观环节,公司技术团队现场讲解基地各区的设计理念与产业衔接逻辑——
- 技术实训层配备AIoT开发、工业视觉、仿生机器人等六大产业级平台,支撑真实项目演练。等前沿课程教学;
- 认证中心同步接入小米MICA/MICP/MICE认证与工信部人工智能认证体系,实现能力评价与岗位需求无缝对接;
- 科研与双创层通过开放小米生态企业技术揭榜项目、搭建师生成果转化通道,推动创新成果向产业应用转化……
跟随基地参观路线,一览部分空间实景图——
基地外观:
展厅:
走廊:
智能家居体验厅:
AIoT智能物联实训室一:
AIoT智能物联实训室二:
AIoT智能物联实训室三:
工业互联网实训室:
AIoT工程技术实训室:
小米企业认证考试中心:
运营赋能:
构建可持续合作范式
同期启动的暑期研修班由小米认证讲师授课,开设《AIoT开发实战》《仿生机器人开发实战》课程。参训教师通过传感器驱动开发、ROS2环境搭建、设备智能巡检等产业级实操,提升技术转化与教学能力。
研修班课堂
研修班合影
随着基地的正式运营与研修班的推进,中科特瑞将持续深化运营服务,构建基地 “实训-认证-就业”闭环生态,为合作院校提供空间规划、课程开发、资源导入、成果转化全周期运营支持。未来将携手各方合作伙伴输出可复制的省域产教融合经验,推动新一代智能技术产业蓬勃发展。
2025年7月24日,由中国互联网协会与小米集团联合主办的“openvela开源生态发展论坛”在北京国家会议中心成功召开。教育部职业教育发展中心副主任李静波出席活动并致辞,对深化产教融合、培养新一代信息技术人才提出了指导意见。
核心成果发布
openvela工程师认证体系启动
论坛聚焦开源技术与职业教育融合。会上,小米集团正式启动“openvela工程师认证”体系,并总结了openvela半年来的开源成果,标志着其生态建设进入技术引领、人才驱动、产教融合的新阶段。
该认证面向计算机相关专业(如电子信息工程、软件工程嵌入式方向、通信工程),旨在重点培养该领域研发人才,开放相关岗位,为生态发展提供支撑。认证涵盖快应用、系统开发、融合开发三大类,并将通过“openvela教育社区项目”打造全国性线下技术交流平台,推动产教融合与人才输送。
13所院校签约及代表发言
共建人才生态
在教育部职业教育发展中心“新一代智能技术产教融合促进项目”框架下,小米集团与13所院校现场进行签约仪式并大合影,彰显项目持续迎来规模化落地。
合肥幼儿师范高等专科学校党委书记黄永强在主题分享中介绍了小米省级(安徽)产教融合基地的建设规划与实践经验,该基地将成为安徽区域产业人才培养的重要平台。
深圳信息职业技术学院副校长许志良则围绕“三能型”双师队伍建设分享了校企协同育人的创新实践。
湖北工业职业技术学院副校长李军担任论坛上半场的主持。本次论坛既是小米openvela开源技术生态的重要里程碑,更标志着产教融合迈向“技术引领、人才驱动、协同共建”的新阶段。
未来,校企政各方将继续深化合作,以小米产教融合基地为实践阵地,依托院校合作网络,持续推动技术赋能与人才培养深度融合。中科特瑞作为校企协同的桥梁,将携手院校及产业伙伴,聚焦“三能型”师资建设与区域人才生态构建,为智能硬件产业输送高质量技术技能人才,助力中国物联网自主创新生态蓬勃发展。
2025年6月12日,“智启未来,产教科融”小米新一代智能硬件技术产教融合研讨会、以及此前入选教育部职业教育发展中心“2025年度新一代智能技术产教融合促进项目”的41所院校签约仪式,在成都圆满落幕。
本次会议通过政策宣导、院校范式研讨与集中签约,为院校入选项目的落地实施奠定坚实基础,并进入规模化推进新阶段。
政策引领强化实施要求
教育部职业教育发展中心相关同志现场提出项目发展指示,明确要求各入选单位遵循推进建设,深化产业标准与课程体系衔接,推动项目高质量实施,凸显国家产教融合规范化发展的导向。
入选院校合影并进行签约
在教育部职业教育发展中心此前正式发布项目入选通知的框架下,会议中进行了部分入选院校代表合影仪式,政企校三方共同见证项目全面启动时刻。
当日同步展开了签约仪式,小米产教融合共同体执行秘书长雍德钰代表小米,与41所来自全国各地的院校代表展开了务实对话,并完成签约。小米及相关院校将严格遵循教育部项目要求,分类推进建设任务。
十校共筑范式实施路径
聚焦新一代智能技术产教融合促进项目,十一所院校负责人通过专题演讲与圆桌对话共商落地方案,为项目进一步发展打造良好的开端——
四川建筑职业技术学院校长苏谦系统解析智能建造人才协同培育模型及成效,强调技术标准与教学场景的深度耦合;济宁职业技术学院党委书记高广立分享“校企协同”管理机制创新经验、育人模式等;武汉城市职业学院副校长叶学文则展示“七智、四真、五金”智能人才培养全方位方案,诠释未来三年的对标建设路径……
在随后的圆桌论坛中,五所院校代表围绕技术迭代中的教学适配、产教落地调整、跨区域资源适配等核心议题展开深度对话,共探新一代智能硬件技术产教融合、人才培养实践范式。
此次在蓉的协同联动,是小米与教育部职业教育发展中心、签约院校,三方共同持续推动技术资源与教育现代化协同发展的重要见证。中科特瑞作为项目推广与运营方,共同为培育适配新质生产力的技术人才构建了系统性支撑体系,构成产教融合从单点突破到生态共建的新路径。
新一代智能技术产教融合促进项目
项目由教育部职业教育发展中心与小米通讯技术有限公司联合发起,聚焦人工智能、智能物联(AIoT)、智能制造、智能网联、新能源汽车、智能产品等新一代智能技术领域,在教师能力提升、人才培养创新、国际合作等维度,探索校企协同育人的新模式和新范式。
本项目分为三类子项目:新一代智能技术应用创新项目、新一代智能技术产教融合人才培养项目、新一代智能技术产教融合出海项目。计划于2025-2029年,每年组织遴选,总计支持约610个子项目。小米公司及新一代智能硬件技术行业产教融合共同体将为项目提供专项经费,以及软硬件和相关资源支持。
详情可跳转网址查看:https://www.civte.edu.cn/info/1080/3606.htm

前沿引领:
专家领导共话产教融合新未来,院士解读技术趋势
· 教育部领导解读项目,推动产教融合迈向新高


· 中科特瑞董事长谢鸥发言,助力校企协同创新


· 院士领航前沿技术趋势,赋能产教融合新未来



· 小米体系分享产教融合需求,助推院校精准合作

实践赋能:
开封职业技术学院优秀案例,展现校企合作成果

未来展望:
深化产教融合,共筑智能硬件技术产业新生态

依托AAET在全球的广泛影响力,瑞翼教育将持续致力于深化中国与世界各国在科技与教育领域的交流,积极推动国际人才流动,共同促进世界和平发展。



单位:中科院计算技术研究所
- 技术简介
精准医学是生物技术和信息技术在临床实践的交汇、融合、应用,是医学科技发展的前沿方向。当前阶段的精准医学是以组学研究为核心。基因组学数据量巨大,挖据基因数据和表型数据关系算法复杂,我们设计了面向生命科学大数据处理的计算机系统(处理DNA,RNA,Meta,图像),利用千万亿次的计算能力、PB级的数据存储容量和可靠高效的算法流程为用户提供一站式的解决方案,让行业用户以友好的方式分析组学数据,从而推动行业的发展。
- 应用成果
在面向生命科学大数据处理的计算机系统上提供如下服务:
表1 应用服务列表
服务名称 | 意义 |
癌变筛查 | 基于临床肿瘤患者全程管理理念,对异常增生组织进行癌变筛查,从分子层面上了解异常增生组织是否癌变,做到提前预防,排查肿瘤,防止肿瘤进一步发生,恶性转化等;对于阳性结果的患者,可以了解肿瘤分子进化过程,更有利于后期癌症治疗。 |
肿瘤精准用药方案 | 全外显子测序更加全面、深刻、准确的反映患者肿瘤体细胞变异的特征,帮助找到肿瘤进展发生的主要致病突变,为患者临床精准用药治疗、分子分型及疗效复发监控提供最佳参考,对提高肿瘤患者总生存期,改善肿瘤患者在治疗过程生活质量提供巨大价值。 |
乳腺癌化疗辅助方案 | 判断哪些患者可以采取该紫杉醇治疗方案,哪些患者不能采取该治疗方案。 |
化疗药物筛查方案 | 为患者找到更合适的化疗药,可以明显提高患者总生存期,同时最大程度减少化疗药物副作用对患者的伤害,提高患者生活质量。减轻化疗作用副作用,对肿瘤患者有特别大意义。 |
免疫药物适用性判断方案 | 根据肿瘤体细胞变异(变异负担、微卫星DNA不稳定,MMR等),并结合肿瘤内浸润性淋巴细胞的含量,判断当前病人是否适用于针对免疫检查点Pd-1分子抑制的免疫药物治疗。 |
Car-T方案的化疗辅助方案 | 判断患者体内肿瘤的恶性程度,指导医生采取适当治疗方案:乳腺癌预后、肺癌预后。 |
单基因遗传病筛查方案 | 单基因遗传病基因检测可辅助临床为疑似患者的诊断和治疗提供依据;为有遗传病史的家庭提供生育指导,做到优生优育;对无临床症状表现者,通过基因检测,可以了解自身致病基因携带情况,做到及早干预。通过这项基因检测,对提高人口素质具有重要的现实意义。 |
肿瘤遗传风险评估方案 | 评估是否存在肿瘤遗传风险;做到早预防,早干预,早发现,早治疗;协助医生为受检者定制最适合的肿瘤预防方案。 |
表2 会覆盖FDA/CFAD 批准或临床二期以上的药物
Afatinib 阿法替尼 |
Dabrafenib 达拉菲尼 |
Necitumumab 耐昔妥珠单抗 |
Romidepsin 罗米地辛 |
Aflibercept 阿柏西普 |
Daratumumab | Nintedanib 尼达尼布 |
Ruxolitinib 鲁索替尼 |
Aldesleukin 重组人白介素-2 |
Dasatinib 达沙替尼 |
Nilotinib 尼罗替尼 |
Siltuximab 司妥昔单抗 |
Alectinib 阿雷替尼 |
Denosumab 狄诺塞麦 |
Nimotuzumab 尼妥珠单抗 |
Sonidegib 索尼得吉 |
Alemtuzumab 阿伦单抗、阿莱珠单抗 |
Dinutuximab 地努图希单抗 |
Nivolumab 纳武单抗 |
Sorafenib 索拉菲尼 |
Atezolizumab | Elotuzumab 埃罗妥珠单抗 |
Obinutuzumab 奥滨尤妥珠单抗 |
Sunitinib 舒尼替尼 |
Axitinib 阿西替尼 |
Emtansine | Ofatumumab 奥法木单抗 |
Synribo 高三尖杉酯碱 |
Belinostat 贝利司他 |
Erlotinib 厄洛替尼 |
Olaparib 奥拉帕尼 |
Temsirolimus 替西罗莫司 |
Blinatumomab | Gefitinib 吉非替尼 |
Palbociclib 帕博西尼 |
Trametinib 曲美替尼 |
Bortezomib 硼替佐米 |
Ibritumomab 替伊莫单抗 |
Panitumumab 帕尼单抗 |
Trastuzumab 曲妥珠单抗 |
Bosutinib 博舒替尼 |
Ibrutinib 依鲁替尼 |
Panobinostat 帕比司他 |
Vandetanib 凡德他尼 |
Brentuximab 本妥昔单抗 |
Icotinib 埃克替尼 |
Pazopanib 帕唑帕尼 |
Vemurafenib 威罗非尼 |
Cabozantinib 卡博替尼 |
Idelalisib | Pembrolizumab 帕姆单抗 |
Venetoclax | Carfilzomib 卡非佐米 |
Imatinib 伊马替尼 |
Pertuzumab 帕妥珠单抗 |
Vismodegib 维莫德吉 |
Ceritinib 色瑞替尼 |
Ipilimumab 伊匹单抗 |
Ponatinib 普纳替尼 |
Vorinostat 伏立诺他 |
Cetuximab 西妥昔单抗 |
Ixazomib | Ramucirumab 雷莫芦单抗 |
Apatinib 阿帕替尼 |
Cobimetinib 卡比替尼 |
Lapatinib 拉帕替尼 |
Regorafenib 瑞戈非尼 |
Abiraterone
阿比特龙 |
Crizotinib 克唑替尼 |
Lenvatinib 乐伐替尼 |
Rituximab 利妥昔单抗 |
Sirolimus
西罗莫司 |
Rapamycin
雷帕霉素 |
埃克替尼 |
表3 覆盖的化疗药物
奥沙利铂(oxaliplatin) | 吉西他滨(gemcitabine) | 多柔比星(oxorubicin) | 甲氨蝶
呤(methotrexate) |
表柔比星
(cepirubicin) |
卡培他滨(capecitabine) | 环磷酰胺(cyclophosphamide) | 他莫昔芬
(tamoxifen) |
卡铂
(carboplatin) |
烷化剂
(Alkylating Agents) |
顺铂
(cisplatin) |
伊立替康(irinotecan) | 奥沙利铂
(oxaliplatin) |
依托泊苷(etoposide) | 铂类化合化合物
(Platinum compounds) |
紫杉醇
(paclitaxel) |
多柔比星
(oxorubicin) |
嘧啶类似物 | 多烯紫杉醇(docetaxel) | 喃氟啶
(tegafur) |
蒽环类药物
(Anthracyclines) |
氟尿嘧啶、亚叶酸、奥沙利铂
(fluorouracil、leucovorin、oxaliplatin) |
长春新碱
(Vincristine) |

交通拥堵评价技术项目构建了北京市交通拥堵评价指标体系和方法,开展现有评价数据的采集和调研,进行北京市年度交通拥堵评价。交通拥堵评价技术项目的主要研究内容包括以下四方面:
单位:许昌学院
1.技术简介
1 )开展北京市年度交通拥堵评价数据调研:该工作由现有交通系统数据收集和补充数据调研两部分组成;根据现有数据基础确定拟开展评价数据调研需
求,并设计详细的补充调研方案,开展有计划、分步骤的评价数据收集工作;该项目成功组织公交线路调研和出租车跟车调查,其中,公交线路的调研范围涵盖了北京市五环内东、南、西、北、东南、西南、西北、东北八个方向,参与人次分别为 600 人次、240 人次。
2 )设计开发北京市交通拥堵辅助评价系统:利用先进的 SQL server 数据库技术构建评价平台,充分考虑不同拥堵评价需求;并采用数据库二次开发技
术,开发易于操作、具有良好交互界面的拥堵评价软件;
3 )分析北京市交通拥堵评价数据现状及需求:分析现有交通拥堵评价数据应用现状和可获取情况,结合北京市交通拥堵评价需求,确定需要基于现有采集
手段提供的评价数据和应该由补充调研提供的数据;
4 )进行北京市年度交通拥堵评价:评价内容包括:拥堵现状总体、影响范围、时空分布特征、重点拥堵路段解析、典型道路和交叉口拥堵特征分析评价、
公交网络运行状态分析;这些实际评价工作揭示了北京市拥堵现象的内在联系和总体规律,发现了拥堵评价中的关键性问题,并提出了为缓解北京市交通拥堵的治理建议。
2.应用成果
交通拥堵评价技术项目首先开展北京市年度交通拥堵评价数据调研,通过大规模数据调研与处理,分析了北京市拥堵状况。设计开发了北京市交通拥堵辅助
评价系统,进行北京交通拥堵评价。其研究成果为将来如何对北京市交通拥堵程度进行分年度的跟踪和评价工作提供了依据和指南。
图 1 数据采集范围
图 2 北京市交通拥堵辅助评价系统

单位:湖北大学
1. 项目简介
1)教育信息化发展水平
近年来,湖北省的教育事业得到了飞速的发展,积累了较丰富的教育工作经验,在很多方面存在着优势,但是也存在一些突出的问题,主要表现在:1)从
全省范围来看教育信息化的发展还极不平衡,部分地区仍然存在信息化建设与应用相对滞后,基层信息化基础薄弱;2)部分地区教育信息化基础设施与相关技术人员及维护人员不对等;3)信息化技术人员的教育培训工作相对薄弱,相关制度、规范还未建立或刚起步,致使教育信息化建设工作难以顺利推进,信息化没能充分发挥作用;4)仍缺乏优秀数字化教育资源的汇聚融合及共享机制。因此,为了尽快落实国家、省制定的“教育规划”发展实施方案,必须加快教育信息化发展的步伐。
2)面向教育信息化行业应用的省级教育公共信息服务网站群门户建设
以各类管理系统产生的教育基础数据库为基础,面向学生、教师、学校、家长和社会公众提供信息服务;立足政务公开和便民服务,不断改进和完善公共服
务平台,实现了信息公开、网上互动和在线办事;提供了学籍学位查询、教师资格申请、高中与中职学历查询、高校毕业生就业信息查询等在线办事服务;
3)教育数字资源共享机制与平台建设解决方案
实现教育数字资源共享与平台建设,可以开展教育资源规范化和标准化处理,实现多源、多格式、异构数字教育资源的转换,通过多源、异构大数据融合技
术,形成教育资源的整合、聚类和重组的规范。同时,完善教育大数据集群架构,解决教育大数据处理的高可靠性和高智能化需求,并基于大数据预处理、组织、去重与压缩、汇聚、分析与挖掘等关键技术,建立与云计算技术融合的大数据处理平台。
4)“基于MOOC开源平台的大规模网络开放课程平台”课题
教育数字资源共享与平台建设需要在线大规模学习平台的支撑。本课题是基于MOOC开源平台edX进行本地化处理与深度二次开发,并与云计算平台结合,
确定数据中心的基础构架,开展如下研发工作:①教育大数据存储系统参考架构;②教育大数据分布式存储方式与高速加载技术,提高系统处理效率;③基于NoSQL的非结构化大数据统一存储模型,实现大数据存储的透明性、高性价比、容错性、可扩展性、一致性、可用性;④大数据的高效压缩技术,提高教育资源存取和处理的性能;⑤数据高效索引技术及其基于数据划分的查询优化,实现海量教育资源的高并发数据存取;⑥研究大数据的存储模型与数据压缩、数据去重及其查询的路由选择等技术,建立更为智能的教育大数据存储层。
5)预期建设目标
上述课题的目标,利用脱密大数据能切实满足湖北省教育信息化发展的重大技术需求,即重点围绕教育信息化应用平台、教育资源数字化建设、教育信息化
安全建设等方面开展研发工作和技术服务;能面向市场、面向企业积极开展共性技术攻关,促进科技成果转化并实现产业化;加快培养湖北省教育信息化人才,并提高教育质量、促进教育公平,促进优质教育资源普及共享,推进信息技术与教育教学深度融合。
2. 应用成果
在教育大数据领域,湖北大学得到了湖北省教育厅、湖北省科技厅等单位的大力支持,多年来湖北大学与湖北省教育厅直属单位“湖北省教育信息化发展中
心”倾力合作,长期服务于包括教育部、省教育厅、各地市局教育机构在内的各级教育管理部门,形成了长期、紧密、稳定可持续的合作关系,取得了丰硕的成果,研发了教育信息化相关应用平台30余项,项目经费累计2000余万元,在教育行业积累了丰富的项目研发经验和行业优势。并于2014年由湖北大学作为牵头单位、“湖北省教育信息化发展中心”作为合作单位成功申报了省级工程技术研究中心“湖北省教育信息化工程技术研究中心”。

单位:北华航天工业学院
1. 项目简介
面对区域及企业公众日益迫切的遥感数据需求,北华航天工业学院积极探索,深入调研地方实际应用需求,近年来着力开展“县域遥感技术应用与示范”工
作,在农业、林业、环保、国土调查等领域开展技术攻关和示范应用,从数据获取、分析到数据的实际应用构建了完备的服务框架体系,助力县域经济社会发展。
县域遥感技术应用与示范,是基于国产高分卫星数据,实现对多类遥感要素快速提取与监测,为政府部门、行业企业提供高空间/时间分辨率的海量数据信
息,并通过构建基于云平台的高分卫星数据综合应用服务框架,实现对海量数据的查询检索、展示浏览、共享下载、综合分析等功能,对数据的深入挖掘和分析,为相关应用单位提供分析和动态检测,支撑并辅助相关决策的制定。目前该项目已在河北省廊坊市各县(市、区)、邢台市巨鹿县、张家口市等地展开应用,为相关应用部门布设系统,实现高分卫星数据常态化监测与分析工作,取得了不错的经济效益与社会效益。
2. 技术说明
通过四年的探索,目前县域遥感技术应用与示范已形成了较为成熟的服务框架体系,即根据市域、县域应用部门的实际需求,对目标区域进行遥感监测,生
产遥感专题产品,通过搭建县域高分卫星数据综合应用服务云平台,以互联网、移动终端(遥感云屏、遥感云书等)的形式实现信息共享、产品推送以及综合分析服务(图1)。该平台面向县域遥感经济社会发展中所关心的重点问题,基于航天、航空、无人机、地面传感器等多源数据融合技术进行大数据挖据,整合遥感要素信息提取算法,通过同一地区不同数据源间的信息互补为多源遥感图像的处理、分析和应用提供最有效的应用,大大减少单一信息源对被感知对象或环境解译中可能存在的不确定性、不完全性和误差,最大限度地利用各种数据所包含的信息做出决策。
图1 县域遥感技术应用与示范服务框架
制作遥感专题产的数据主要来自于国产高分卫星数据和无人机监测数据,其中卫星数据的空间分辨率可达亚米级,无人机监测数据可达厘米级,这为高精度
提取遥感要素信息提供了数据保障。目前,项目所制作的主要专题产品包括资源调查与监管、生态环境保护、城市精细化管理3大类、23小类专题产品(图2),并且根据用户单位的实际需求,不断扩充遥感产品库,为用户提供业务化标准化高分县域应用信息产品服务。
图2 高分县域应用信息产品服务
以玉米遥感专题产品为例,利用GF-1/2/4卫星影像数据的时序特征,针对典型区域玉米的物候特征,在生长季选取多时相影像数据构建时间序列,并提取
NDVI形成NDVI时间序列,结合玉米物候特征,通过时序特征匹配,实现玉米种植面积的监测(图3)。在提取各类遥感要素信息后,制作专题产品(图4)。所有的专题产品加载于信息化管理平台,实现监测成果的多尺度空间可视化、信息查询统计、图表分析与变化监测,充分挖掘遥感数据的应用价值,保障信息的实时分享,为政府管理和决策分析提供服务(图5-图7)。
图3玉米种植面积监测模块
图4 遥感专题产品
图5 遥感资源展示
图6 遥感资源分布及查询
图7 遥感数据图表分析
3. 应用成果
近年来,项目已在河北省廊坊市、邢台市、张家口市开展了多个方面的深度应用。为廊坊市政府部门安装部署了遥感监测与分析系统,定期报送耕地、农作
物、道路、河流、经济作物等近20种地物的遥感专题产品和工作简报,该项工作已成为政府部门科学决策依据;利用高分卫星数据开展利用卫星遥感、无人机和地面传感器监测点,对廊坊市及周边区域大气环境、水环境进行遥感监测与数据分析,协助廊坊市开展大气污染和水污染防治监督工作;在邢台市巨鹿县协助当地农业部门开展串枝红杏、油葵、枸杞、金银花等特色经济作物普查工作;协助张家口市长城管理处进行了古长城监测与保护,利用遥感数据监测古长城破坏和损毁情况。
从实际效果来看,利用高分卫星进行数据的获取与分析,取得了巨大的经济效益与社会效益。如农林资源普查方面,传统手段需要投入车辆、人力和时间实
地勘察,而使用遥感技术,只需要若干工作人员在室内调用高分卫星数据,即可在很短的时间内完成资源普查工作,对于县级应用部门来讲,每年可节约开支十几万元。并且,这种新型的资源普查方式,好地取代了传统抽样调查、层层上报的工作模式,既节约了成本,又有效遏制了统计数据的瞒报、虚报和漏报现象,提高统计数据的准确性和真实性,为当地政府部门部署相关工作提供了准确可靠的第一手资料。