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随着数据要素价值的持续释放，数据融合应用已从产业端延伸至政府治理与公共服务领域，成为推动数字经济高质量发展的关键抓手。从智慧城市协同治理到工业生产智能升级，从企业AI能力构建到政务服务优化，数据融合正以多元场景落地破解行业痛点、提升治理效能、优化公共服务，推动数据从"资源"向"效能"深度转化。本文聚焦数据融合的典型场景实践与数字政府建设路径，解析数据赋能产业创新与治理现代化的内在逻辑，为相关领域的创新发展提供参考。

深化数据融合场景应用

构建智慧城市协同治理体系。搭建覆盖四级的统一数字平台，整合交通、环保、政务等多领域公共数据，建立跨部门数据共享机制。在环境治理中，融合多部门相关数据实现污染问题快速定位与处置；在民生服务中，通过数据互通简化各类政务办理流程，压缩办理时间、提升群众体验，让城市治理更精细化、便民化。

打造工业互联网智能升级模式。依托行业生产经验，整合生产线设备运行数据、工艺参数等核心信息，构建行业专属工业大模型。在质量管控中，实现微小缺陷自动识别与精准检测，大幅提升检测效率；在生产优化中，通过模型追溯不良品产生节点，缩短问题分析时间，助力生产线良率提升与效益增长，推动制造业向智能化转型。

探索跨领域数据融合服务路径。推动医疗、保险等不同领域的数据协同，整合诊疗记录、检查报告与医保报销数据，开发专业化AI应用。在风险管控中，精准识别各类违规行为，降低不合理支出；在产品创新中，基于融合数据开发定制化服务方案，满足特定群体需求，实现社会效益与商业价值的双赢。

强化企业AI能力建设

整合公共数据降低创新成本。积极接入国家公共数据开放平台，获取气象、交通、港口等权威数据资源，为业务创新提供支撑。在物流运输领域，利用相关数据优化配送路线、调整物资包装方案，缩短运输时间、降低货物损坏率，有效压缩企业运营成本，提升核心竞争力。

借力政策补贴加速技术迭代。聚焦行业痛点问题，主动申请工业互联网、人工智能等领域的专项政策补贴，参与国家级创新行动。通过构建全产业链数智化平台，实时采集生产过程中的能耗、供应链等数据，运用AI模型优化生产工艺与资源配置，缩短研发周期、提升生产效率，实现技术快速升级与产业转型。

聚焦垂直场景开发解决方案。紧跟国家政策导向，围绕特定行业需求，开发基于数据驱动的垂直领域AI解决方案。针对工业设备维护等场景，通过采集设备运行数据构建预测性维护模型，提前预判故障风险、降低停机损失，形成"政策导向-场景开发-商业落地"的良性闭环，拓展市场空间。

推进数字政府建设升级

构建政务协同治理格局。推动政务数据跨部门整合共享，引入AI智能服务工具，覆盖社保、就业、公积金等多个政务领域。通过智能客服解答高频咨询问题，降低人工成本；依托数据自动核验实现"零材料"办事，大幅缩短办理时间，提升政务服务效率与群众满意度，让政务服务更便捷、高效。

提升政策制定智能决策水平。运用AI技术分析企业运营、行业发展等多维度数据，构建经济运行监测模型。在消费促进领域，精准把握行业动态，为政策制定提供数据支撑；在企业帮扶领域，精准识别困难企业需求，定向推送税收减免、贷款贴息等支持政策，提升政策落实效果与精准度。

促进数字政府与数据市场协同。建立政务数据市场化流通机制，将脱敏后的公共数据注入数据交易平台，为市场创新提供资源支撑。通过培育数据产品交易生态，带动企业开发多元化数据应用，形成"政务数据开放-企业创新-税收反哺"的闭环模式，反哺政务信息化建设，实现政府治理与市场发展的良性互动。

数据融合应用的实践图景正在不断拓展：在产业端，数据融合能破解流程痛点、提升效率；在政府端，数据协同能优化治理、改善服务；在市场端，政企数据双向流动能形成生态闭环。未来，需进一步强化场景创新与制度保障，持续释放数据要素价值，让数据更好地赋能产业升级与政府治理现代化。

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本文系未央网专栏作者发表，属作者个人观点，不代表网站观点，未经许可严禁转载，违者必究！首图来自图虫创意。

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