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為了聚焦數據智能，推進數字化轉型，“數字智能報告廳”的主題不斷推出。本期分享由北京百瑞信息科技有限公司首席技術官劉怡靜在柏林哲科技沙龍上所做，聚焦政府和企業數字化轉型中的數據智能演進趨勢和創新實踐。這種流行病從根本上改變了社會治理的方式，甚至影響了人們和社會組織之間的聯系。在疫情期間，廣泛用于許多業務場景的數據智能技術的應用迅速滲透到社會治理的各個方面。以健康守則為例。人們自己在網上申報后，可以很快地在一行下通過二維碼。事實上，即使基于這種手工填寫的真實數據，也有一個非常復雜的技術框架。首先，根據流行病控制策略整理業務邏輯，然后通過技術進行深入研究。值得注意的是，該應用遵循《個人健康信息碼》系列國家標準，從項目建立到發布僅用了14天。在國外，由谷歌和蘋果聯合開發的TraceTogether的基本原理是通過藍牙手機相互通信，以確定誰與誰有密切聯系。密切接觸的推斷也是通過技術手段實現的，當這些人被診斷出來時，相關的密切接觸者被通知。不同的是，這種應用程序不能執行隔離觀察等流行病預防和控制政策。我國在疫情防控期間推出的許多應用，集中體現在政府應對重大突發公共事件的觀念轉變和思維創新上，也使人們普遍改變了對數據智能技術的認知，認識到數據智能是支持社會治理、國家治理和國家政策實施的有利技術支撐。“數據智能”的本質是以基于數據的方式描述和分析現實世界，并最終將其應用于現實世界，形成一個閉環。“數據智能”的內涵至少包括兩個方面:技術和應用。首先，數據智能是一個綜合的技術系統，應用于海量結構化數據的處理、分析和決策。它不再是單點技術，而是融合了大數據、云計算、人工智能和物聯網等多種技術；其次，數據智能是連接物理世界和數字世界的智能應用系統，包括人機智能交互、自動知識構建、知識提取、知識服務、機器輔助和智能決策等一整套應用系統。在新基礎設施政策的推動下，一系列數據智能技術將在未來應用于政府數字治理和工業數字轉型。但是，需要注意的是，“新基礎設施”的核心是數字基礎設施，它具有很高的技術含量和快速的發展變化，必須以需求為驅動，以市場為導向。那么，在現代政府治理中