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1、价值:新冠疫情中，大数据在监控干预、疫情发展传播预测、疫情播报和社会舆论、医疗物资和民生物资供应、社会治理、医疗救治等多个关键场景发挥了重要作用。通过有效整合大量数据，与GIS、人工智能、仿真建模预测、可视化等技术进行协同，有效提升突发事件监测科普、预防准备、医疗救治的透明化、及时化和智能化。挑战:数据采集:为了支持数据的广泛采集，需要提供便捷的数据入口，包括面向物的设施，以及面向人提供数据输入入口;数据打通:不同来源的数据在数据收集、数据格式、数据征用、数据交易缺乏统一或者成熟的标准，导致数据源打通和数据整合存在困难，需要强化设施数字化、标准化建设;数据隐私:基于大数据的透明化、数据的共享，
2、可能涉及隐私、安全和法律纠纷问题，需要加强数据交易、共享规范;数据成本:大数据成本较高，不考虑数据源本身的成本，大量数据的存储、计算仍需要耗费大量的存储和算力，需要加强数据压缩、数据计算技术研究，提升数据存储和计算效率，降低技术成本。价值:人工智能是智能化、无人化应用的核心支撑技术，在监控防控、社会舆情、物资供应、医疗救治方面，担当重要角色。具体地，人工智能技术分别基于机器学习、图像识别、自然语言处理、专家系统能力，应用于无接触防控、物资效率、医学技术等不同场景，极大提升应急处置能力。挑战:感知:人工智能对数据具有强依赖，数据的质量和丰富程度影响人工智能的稳定性，大数据的挑战也是人工智能的挑战;决策:人工智能通过复杂的机器逻辑来模拟人的思考，需要耗费大量的存储和算力，需要很好去平衡计算的结果和成本;控制:人工智能代替人类决策引发的决策失误或者偏差，可能涉及新类型的责任追溯和法律制定;设施和人才:人工智能价值的充分释放依赖于设施和人才的建设，一方面，设施建设的不充分，限制人工智能技术的充分应用;另一方面，人工智能需要渗透到各个行业，与具体行业痛点结合，才能发挥其价值。人工智能人才缺乏，制约其快速广泛推广到各个行业和场景。
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