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当前，新冠肺炎疫情形势严峻。党和国家高度重视控制疫情蔓延，从全国到地方采取了多种防控措施阻隔疫情进一步扩散。在此背景下，国家经济运行各方面受到不同程度影响，数字经济领域消费在此次疫情中起到特殊作用，同时也迎来了新的机遇和挑战。
全国范围的新冠肺炎疫情抗击工作开展以来，围绕“早发现、早隔离”的防治原则，人们利用包括大数据技术在内的多种手段，进行重点人群的监测预警、统计分析，以准确、及时、全面的信息为武器对抗疫情。相关的应用包括实时监测车辆、人口动态信息，或利用大数据开展人员流动监测，为研判疫情态势提供技术支持；包括面向公众的“同程排查”服务，用户输入行程日期、车次和地区，即可查询已被披露的新冠肺炎确诊患者同行的火车、飞机和地铁等等。北京、天津、江苏等地方主管部门公布“病例发病期间活动过的小区或场所”，帮助市民及时了解疾病线索，便于社区有针对性地开展疫情防控工作。
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随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
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工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
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