如今，数据要素在产业创新和升级中正起到举足轻重的作用，通过数据集成、分析的有效整合和应用、智能化技术与流程再造，不仅显著推动了企业的数字化转型和升级，增强企业的竞争力和环境责任感，还提升了各行业的生产效率和安全水平，以及产业链的智能化和绿色化整体水平，促进可持续发展目标的实现。
2024 年“数据要素×”大赛全国总决赛即将正式开始之际，我们来一起深挖 666 个总决赛入围项目，从各大赛道挑选，去一一解析数据要素×产业链的实践和优势所在。比如在“通信-汽车”复杂多维网络安全大模型系统项目上，中国移动通过构建复杂多维的网络安全模型，利用大数据分析技术，提高了汽车制造过程中网络安全防护的效率和准确性。数据要素的融合应用使得系统能够实时监测和响应潜在的安全威胁，保障了汽车生产的连续性和产品质量。
蚂蚁保通过智能融合“人、车、险”多维数据，能够精准地为新能源汽车提供保险定价服务。该项目通过融合智能驾驶、车险理赔等多维度数据，能够更准确地评估车辆风险，从而提供个性化的保险定价服务。这不仅能提升保险公司运营效率，还能为消费者带来更合理的保险选择。上海交通大学利用AIS（自动识别系统）数据和GNSS（全球导航卫星系统）数据，通过智能算法实时监测海域内的干扰源，提供预警和防护，显著提升了海上交通的安全性和效率。
在基于多源空间数据与三维地理信息的电网灾害预警关键技术及应用项目上，国网电力空间技术结合多源空间数据和三维地理信息，构建电网灾害预警系统，能够在灾害发生前提供准确的预警信息。通过综合运用多种数据源，能够全面评估电网面临的灾害风险，提前制定应对措施，减少灾害对电网的影响。
一、全国总决赛项目的四大核心关键词
在 2024 “数据要素×”大赛全国总决赛公示的项目名单中，除了人尽皆知的“数字化”、“数智化”之外，“数据驱动”、“数据资源”、“多源数据融合”以及“时空大数据”等关键词都出现数十次。“数据驱动”和“数据资源”强调了利用数据来推动创新和优化各个领域的运作，“多源数据融合”和“时空大数据”通过整合和利用不同来源和类型的数据，提高数据分析的准确性和效率，从而做出更明智的决策，推动各领域的智能化和高效化发展。
1、“数据驱动”和“数据资源”
数据驱动是指基于数据进行决策和操作的过程，利用大量数据来优化业务流程、提高效率、做出更明智的决策，或者推动创新。它涉及到收集、分析和利用数据来指导实践，而不仅仅依靠直觉或经验。
数据资源是指可以被组织用来支持决策、解决问题或创造价值的各种数据集合。数据资源强调了对数据的重视，以及项目旨在有效管理和利用这些数据以实现特定目标。
在项目中的应用：例如“数据驱动装备制造智慧运营”等，通过数据资源的有效管理和应用，提高决策的准确性、优化生产流程、降低成本、提高生产效率，或者开拓新的商业模式和市场机会，来推动行业内的创新、智能制造和智慧运营。
2、“多源数据融合”和“时空大数据”
多源数据融合是指将来自不同来源、格式或结构的数据进行整合和处理，以形成一个统一、一致且有用的数据集的过程。这种融合可以包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，如文本、图像、音频和视频等。
应用场景：多源数据融合广泛应用于多个领域，包括智慧城市、智能交通、医疗健康、环境监测、金融风险管理等。通过融合不同来源的数据，可以提高数据分析的准确性和效率，从而做出更明智的决策。
在项目中的应用：在多个项目中，如“基于多源数据融合的智慧农批园区系统赋能供应链全流程数字化高效协同”、“多源异构质量数据驱动，助力新能源汽车高品质空悬弹簧制造升级”等，多源数据融合被用于提升系统的智能化水平、优化生产流程、增强数据分析能力等方面。
时空大数据是指在时间和空间维度上具有大量信息的数据集合。这类数据通常包括地理信息、时间序列数据、传感器数据等，能够反映事物在时间和空间上的变化和关系。
应用场景：时空大数据在城市规划、交通管理、环境监测、灾害预警、历史地理信息系统（GIS）等领域具有广泛应用。通过分析和利用时空大数据，可以更好地理解事物的动态变化和发展趋势。
在项目中的应用：在多个项目中，如“时空大数据赋能农业生产数智化”、“基于时空大数据的重化工行业一体化供应链服务实践”等，时空大数据被用于提升生产效率、优化资源配置、增强灾害应对能力等方面。
二、数据要素x工业制造的产业实践和优势
首先从项目来看，天津长荣通过整合全产业链的数据，利用数据分析和人工智能技术，实现了生产过程的智能化管理和优化。数据要素的应用显著提升了生产效率，降低了运营成本，增强了企业的市场竞争力。中信戴卡通过数据协同，实现了铝制汽车零部件从设计到生产的全流程轻量化和智能化。数据要素的融合优化了产品设计，减少了材料使用，提高了制造精度，缩短了生产周期。
太原钢铁通过收集和分析企业内部和外部的数据，为企业提供了全面的经营决策支持。数据要素的应用帮助企业快速响应市场变化，优化资源配置，提升了企业的敏捷管理能力和市场竞争力。太原重工通过研发云平台，实现了设计工艺的一体化和协同化，利用大数据分析技术优化了产品设计工艺。数据要素的融合应用提高了设计效率，降低了研发成本，加快了产品上市速度。
国网陕西省电力通过整合多个维度的数据资源，实现了跨域数据的融合共享，为产业链上的各个环节提供了全面、准确的数据支持，推动了产业链的高质量发展。
全产业链数据驱动天津长荣打造智能化运营新模式
优势解析：
- 数据集成与协同：通过全产业链数据的集成与协同，实现了生产、销售、物流等各环节的无缝对接，提升了运营效率。
- 智能化决策支持：利用大数据分析技术，为企业的战略决策提供了有力支持，促进了业务创新和模式转变。
- 个性化定制服务：基于数据的精准分析，能够为客户提供更加个性化的产品和服务，增强了市场竞争力。
基于数据协同驱动的端到端轻量化铝制汽车零部件智能制造项目
优势解析：
- 生产效率提升：通过数据驱动的智能制造技术，减少了生产过程中的浪费，提高了生产效率。
- 成本控制：精确的数据管理有助于降低原材料和能源消耗，实现成本的有效控制。
- 质量控制：实时数据监控和分析确保了产品质量的一致性和可靠性，提升了品牌形象。
创新经营决策支持系统 全方位支持企业敏捷管理
优势解析：
- 快速响应市场变化：数据驱动的经营决策支持系统能够快速捕捉市场变化，帮助企业及时调整经营策略。
- 资源配置优化：通过对大量数据的分析，可以更加合理地配置企业资源，提高资源利用效率。
- 风险管理：系统能够识别潜在的市场风险和运营风险，为企业提供有效的风险应对措施。
基于研发云的设计工艺一体化协同平台创新应用
优势解析：
- 设计创新加速：云端的数据共享和协作平台促进了设计创新和工艺改进，缩短了产品上市时间。
- 跨部门协同：打破了部门间的信息孤岛，实现了设计、工艺、生产等部门的高效协同。
- 知识积累与传承：平台上的数据积累有助于知识的沉淀和传承，为企业培养了宝贵的人才资源。
内蒙古能源（电力）大数据平台
优势解析：
- 能源管理精细化：大数据平台能够对能源生产、分配、消费等各个环节进行精细化管理，提高能源利用效率。
- 需求侧管理：通过对能源消费数据的分析，可以实现需求侧的有效管理，促进节能减排。
- 辅助决策支持：为政府和企业提供决策支持，帮助制定更加科学合理的能源政策和发展规划。
更多项目优势和解析：
- “数字习酒”智能化工程
优势：数字习酒智能化工程通过融合电网计量数据及产业经济数据要素，赋能材料加工行业智能化负荷调控与经营预测。
解析：该工程利用大数据分析技术，对电网计量数据和产业经济数据进行深度挖掘，实现了对材料加工行业的智能化负荷调控和经营预测，提高了行业的生产效率和经济效益。
- 冶金矿山“采选送”全流程数智化应用项目
优势：冶金矿山“采选送”全流程数智化应用项目通过多源数据融合，实现了从采矿到选矿再到输送的全流程智能化管理。
解析：该项目通过集成多个数据源，构建了全流程的智能化管理系统，提升了矿山的开采、选矿和输送效率，降低了生产成本，增强了矿山的整体竞争力。
- 基于5G专网确保西藏国网电力配电网数据安全
优势：基于5G专网确保西藏国网电力配电网数据安全，通过数智赋能实现流程再造，助力传统煤业走向“煤”好未来。
解析：该项目利用5G专网的高带宽和低延迟特性，确保了电力配电网数据的安全传输和处理，通过数字化和智能化技术，实现了传统煤业的流程再造和效率提升。
- 基于北斗时空大数据技术的工业园区安全运营（生产）平台
优势：基于北斗时空大数据技术的工业园区安全运营（生产）平台，通过大埋深地热井工矿长距离煤流系统皮带健康监测关键技术研究，提升了工业园区的安全运营水平。
解析：该项目利用北斗时空大数据技术，对地热井和煤流系统的皮带健康进行了实时监测和数据分析，及时发现并处理潜在的安全隐患，显著提升了工业园区的安全运营水平。
- 基于数据驱动的全流程水泥低碳智能生产平台
优势：该项目通过收集和分析生产过程中的数据，利用大数据和人工智能技术，实现水泥生产的低碳化和智能化，降低能耗和排放。
解析：数据驱动的生产优化能够精确控制生产过程中的各个环节，减少浪费和排放，同时提高生产效率和产品质量，实现经济效益和环境效益的双重提升。
所以，通过数据驱动的技术创新和管理优化，数据要素×产业链在工业制造赛道上的实践和优势主要体现在：
- 提升生产效率：通过收集和分析生产过程中产生的数据，企业可以实时监控生产线的运行状态，及时发现并解决问题，从而提高生产效率。
- 优化供应链管理：数据要素可以帮助企业更好地理解市场需求，优化库存管理，减少过剩库存，同时确保供应链的稳定性，降低物流成本。
- 增强产品质量控制：通过对生产数据的实时监控和分析，企业可以实现对产品质量的精确控制，减少缺陷产品的产生，提高客户满意度。
- 促进产品创新和设计：数据要素可以为企业提供大量关于市场和客户需求的信息，帮助企业开发出更符合市场需求的新产品，同时优化产品设计，提高产品的竞争力。
- 实现智能化生产：结合人工智能和机器学习技术，数据要素可以推动企业向智能化生产转型，实现自动化、智能化的生产流程，进一步提高生产效率和产品质量。
三、数据要素x金融服务的产业实践和优势
同样从项目来看，浙江省金融综合服务平台通过数据要素的跨域流通与价值转化，能够促进金融服务的创新和优化。该平台实现了数据价值的最大化利用，促进了金融服务的创新和普惠。它能够帮助金融机构更好地理解客户需求，提供更加精准的金融服务，同时降低运营成本。亳州药都农村商业银行通过释放公共数据的价值，能够为普惠金融的发展提供新的动力。该项目通过数据分析和挖掘，能够更准确地评估借款人的信用状况，从而为更多小微企业和低收入群体提供贷款服务，推动社会经济的包容性增长。
安徽省担保数字科技该项目通过多元数据的融合，能够提升政府性融资担保机构的风险管理能力。该项目通过企业财务报表、市场数据、信用记录等，能够更全面地评估企业的信用风险，从而提高政府性融资担保机构的风险管理能力。这有助于缓解小微企业融资难、融资贵的问题。兴业银行通过数字化手段对普惠金融的风险进行评估，能够提高风险评估的准确性和效率。该项目能够更快速、更准确地识别和量化风险，从而为金融机构提供决策支持。这有助于金融机构优化风险管理策略，提高服务效率和质量。
更多项目优势和解析：
- 智能融合“人、车、险”多维数据 赋能新能源车险精准定价
优势：智能融合“人、车、险”多维数据项目通过整合驾驶员行为数据、车辆使用数据以及保险历史数据，利用大数据分析和机器学习算法，实现了新能源车险的精准定价。
解析：该项目通过数据融合技术，能够更准确地评估车辆的风险等级和驾驶员的行为习惯，从而提供个性化的保险产品和服务，提高了保险公司的运营效率和客户满意度。
- 数据要素跨域流通与价值转化的数字金融平台
优势：该平台通过数据要素的跨域流通与价值转化，促进了金融服务的创新和普惠金融的发展。平台连接了多个数据源，包括政府、企业和个人数据，通过数据清洗、分析和应用，提供了多样化的金融服务。
解析：该平台利用数据要素的价值，打破了数据孤岛，提升了金融服务的覆盖面和可达性，降低了金融服务的成本和风险，推动了金融行业的数字化转型。
- 释放公共数据价值赋能普惠金融新质生产力
优势：该项目通过释放公共数据的价值，为普惠金融提供了新的生产力和服务方式。通过数据开放和共享，金融机构能够更好地了解客户需求，提供更加精准的金融服务。
解析：该项目利用公共数据，增加了金融服务的透明度和可信度，降低了金融服务的门槛，使得更多的个人和企业能够获得金融服务，促进了金融市场的繁荣和社会经济的发展。
- 多元数据融合提升政府性融资担保风险管理水平
优势：该项目通过多元数据的融合，提升了政府性融资担保机构的风险管理水平。平台整合了企业、政府、市场等多方面的数据，通过大数据分析和风险评估模型，为融资担保提供了更加科学的风险评估依据。
解析：该项目通过数据融合技术，能够更全面地了解企业的经营状况和信用状况，减少了信息不对称带来的风险，提高了融资担保的效率和安全性，促进了中小企业的融资和发展。
- 普惠金融数字化风险评估探索与实践
优势：该项目通过数字化手段，探索和实践了普惠金融的风险评估方法。通过大数据分析和机器学习算法，对客户的信用状况进行评估，提供了更加精准的信贷服务。
解析：该项目利用数字化技术，能够处理大量的数据，提高了风险评估的准确性和效率，降低了信贷风险，使得更多的人能够获得信贷服务，促进了普惠金融的发展。
总的说来，数据要素的整合和应用、开放和共享在金融服务赛道上有助于：
- 保险公司更好地理解客户需求，提高车险定价的准确性，从而提供更加个性化的保险产品。
- 金融服务更加高效、便捷，为金融机构提供了更多的风险管理工具和手段。
- 降低金融服务的门槛，更多的人能够享受到金融服务的便利。
- 担保机构能够更全面地了解客户的信用状况，做出更加准确的担保决策，降低风险。
- 风险评估过程更加科学、客观，金融机构更好地控制风险，推动普惠金融的发展。
四、数据要素x九大赛道的产业实践和优势
1、商贸流通赛道
金丝智眸：基于三域数据融通的烟草消费者洞察创新应用
- 优势：该项目通过三域数据的融合，能够更全面地了解消费者的需求和行为，从而提供精准的营销策略和产品创新。
- 解析：数据融合能够揭示消费者在不同渠道、不同时间点的行为模式，帮助企业更好地理解市场和消费者，提升营销效果和产品竞争力。
数据要素引领，京博控股集团开辟供应链数智化发展新模式
- 优势：京博控股集团通过数据要素的引领，推动了供应链的数字化转型，提升了供应链的协同效率和响应速度。
- 解析：数据要素的应用使得供应链各环节的信息更加透明和可追溯，有助于优化库存管理、降低物流成本，并提高整体供应链的灵活性和响应速度。
多源异构数据融合赋能数字消费新场景构建
- 优势：该项目通过多源异构数据的融合，构建了新的数字消费场景，为消费者提供了更多元化的购物体验。
- 解析：数据融合能够将不同来源、不同类型的数据整合起来，发现新的市场机会和消费者需求，从而创造出新的消费场景和商业模式。
数字赋能多层联动 助力智慧供应链整体质效双升
- 优势：该项目通过数字技术的赋能，实现了供应链各环节的多层联动，提升了供应链的整体质量和效率。
- 解析：数字化技术的应用使得供应链各环节的信息更加流畅，有助于提高决策的准确性和时效性，减少库存积压和物流延误，从而提升整体供应链的质效。
纺织服装供应链平台助力产业能级提升
- 优势：该项目通过纺织服装供应链平台的构建，提升了整个产业的能级和竞争力。
- 解析：供应链平台的构建使得供应链各环节的信息更加集中和共享，有助于提高生产效率、降低成本，并促进技术创新和产业升级。
2、交通运输赛道
吉林省寰旗科技通过融合来自不同来源的交通数据（如视频监控、交通流量、事故报告等），实现了对交通状况的全面监控和管理，优化了交通流量，减少了拥堵和事故，提高了整体交通效率。在基于大数据的交通多场景服务——陕易通项目上，陕西交控利用大数据技术分析交通流量、天气、路况等多维度数据，为陕西省提供了个性化的交通服务，改善了公众出行体验，提升了交通管理的智能化水平。
更多项目优势和解析：
基于AIS数据的全球海域GNSS干扰智能感知预警防护技术
- 优势：该项目利用AIS（自动识别系统）数据和GNSS（全球导航卫星系统）数据，通过智能算法实时监测海域内的GNSS干扰情况，并提供预警防护。
- 解析：通过多源数据的融合分析，能够准确识别和预警潜在的GNSS干扰源，提升海上航行和通信的安全性和可靠性。
基于多源数据融合的智慧交通综合管理信息化平台
- 优势：该项目通过整合来自不同来源的交通数据，如交通流量、路况、天气等，利用大数据分析和人工智能技术，提供实时的交通管理和决策支持。
- 解析：通过多源数据融合，能够更全面地了解交通状况，提前预测交通拥堵和事故，从而优化交通流量，减少拥堵时间，提高道路使用效率。
基于一路多方数据融合高速公路应急处置能力提升项目
- 优势：该项目通过收集和分析高速公路上的多源数据（如车辆行驶数据、路况监控、气象信息等），构建一个综合的应急处置平台，提升高速公路的应急响应能力。
- 解析：数据融合使得交通管理部门能够更准确地掌握高速公路的运行状态，及时发现并处理突发事件，减少事故影响，保障交通安全和畅通。
基于全域车时空数据集的城市交通数治新模式
- 优势：该项目利用全域车时空数据集，结合大数据和人工智能技术，构建一个智能化的城市交通治理体系，实现交通流量的精准调控和交通拥堵的智能疏导。
- 解析：通过全域车时空数据集，能够更全面地了解城市交通的动态变化，制定更为合理的交通管理策略，提高城市交通的效率和流畅性。
基于区块链的多式联运信息服务云平台
- 优势：该项目通过区块链技术，构建一个多式联运信息服务云平台，实现货物和运输工具的实时追踪、信息共享和协同管理。
- 解析：区块链技术的去中心化和不可篡改性确保了数据的真实性和可靠性，提高了多式联运的透明度和协同效率，降低了运输成本和时间。
3、科技创新赛道
在基于区块链和隐私计算的海洋科学数据可信共享平台项目上，国家海洋信息中心结合了区块链技术和隐私计算，确保了海洋科学数据的安全性和可信度，促进了数据的高效共享和利用，加速了海洋科学研究的发展。
基于卫星数据和信令数据融合的动态监测科创范式研究与应用
- 优势：该项目通过结合卫星数据和信令数据，能够实现对地表形变的动态监测，提供高精度的灾害预警和应急响应数据支持，有助于提升科技创新在灾害预防和应对方面的应用效果。
- 解析：该项目对于地质环境监测、城市规划等领域具有重要意义。数据要素的融合应用提高了监测的准确性和实时性，有助于及时发现和处理潜在的安全隐患。
基于数智融合的矿山无人驾驶项目
- 优势：利用数智化技术，可以实现矿山的智能化管理和操作，提高生产效率，降低安全风险，同时减少人力成本，推动矿山行业的绿色可持续发展。
- 解析：矿山无人驾驶项目通过数智化技术，实现了矿山的自动化和智能化作业，极大提高了生产效率和安全水平。数据要素的应用使得矿山能够更精确地管理资源和人员，减少人力成本和事故风险。
混合异构数据统一访问平台
- 优势：该平台能够整合不同来源和格式的数据，提供统一的数据访问接口，促进数据资源的共享和利用，加速科技创新成果的转化和应用。
- 解析：该平台能够统一管理和访问来自不同来源和格式的数据，促进了数据的流通和利用。数据要素的整合使得企业能够更全面地了解自身运营状况，做出更科学的决策。
高质量多模态数据集赋能的智能座舱交互空间
- 优势：通过收集和处理高质量的多种类型数据，可以提升智能座舱的用户体验，例如通过语音识别、手势控制和情感分析等技术，增强用户的交互体验。
- 解析：通过集成多种数据源，智能座舱交互空间提供了更加个性化和智能化的用户体验。数据要素的应用不仅提升了座舱的功能性，还增强了用户的满意度和忠诚度。
地球大数据促进全球和区域可持续发展目标实现
- 优势：地球大数据平台能够提供全球范围内的环境、社会和治理等方面的数据，帮助科研人员和政策制定者更好地理解和解决全球性的可持续发展问题。
- 解析：地球大数据平台通过整合和分析全球范围内的环境、经济和社会数据，为政策制定和项目实施提供了科学依据。数据要素的广泛应用有助于实现全球和区域的可持续发展目标。
4、文化旅游赛道
“一键游广西”项目
- 优势：通过整合广西各地的旅游资源，利用大数据和云计算技术，为游客提供一站式的旅游服务。游客可以通过一个平台了解广西的景点、酒店、交通等信息，实现快速规划和预订。
- 解析：该项目利用数据要素提升了旅游服务的便捷性和个性化程度，增强了游客的体验。
“海南放心游”旅游消费投诉先行赔付项目
- 优势：通过建立旅游消费投诉处理机制，利用数据分析和人工智能技术，实现快速响应和处理旅游投诉，提升游客满意度。
- 解析：该项目通过数据驱动提升了旅游服务质量，增强了游客的信任感和满意度。
AI数字化赋能“一部手机游海南”核心场景研发及应用
- 优势：利用人工智能技术，将海南的旅游信息进行智能化处理，为游客提供更加精准的旅游推荐和服务。例如，通过语音识别和自然语言处理技术，游客可以通过语音指令查询旅游信息。
- 解析：该项目通过数据要素和人工智能技术的结合，提升了旅游服务的智能化和个性化水平，增强了游客的体验。
基于多源数据融合的智慧旅游综合服务平台
- 优势：通过整合来自不同来源的数据（如交通数据、气象数据、景区数据等），构建一个全面的智慧旅游服务平台，为游客提供全方位的旅游服务。
- 解析：该项目通过数据融合提升了旅游服务的全面性和精准度，增强了游客的便利性和满意度。
数绘武当•数据要素驱动文旅产业融合应用
- 优势：利用大数据和人工智能技术，对武当山的旅游资源进行深度挖掘和分析，推动文旅产业的融合创新。例如，通过数据分析和用户行为研究，为游客提供更加个性化的旅游路线和推荐。
- 解析：该项目通过数据要素推动了文旅产业的创新和升级，提升了旅游服务的质量和效益。
5、医疗健康赛道
基于多模态大模型技术构建全周期健康管理生态新体系
- 优势：利用多模态大模型技术，整合患者的生理、病理、基因等多维度数据，构建全周期的健康管理生态系统。
- 解析：通过大数据和人工智能技术，能够实现对患者健康状况的全面评估和精准预测，提升预防、诊断和治疗的效果。
基于互联互通2.0架构的医疗健康数据要素网络及应用
- 优势：构建基于互联互通2.0架构的医疗健康数据要素网络，实现医疗数据的实时共享和高效利用。
- 解析：该网络能够打破数据孤岛，提升医疗服务的协同性和连续性，优化资源配置，提高医疗效率。
基于药用海马人工养殖与中药研发的数据要素产业融合实践
- 优势：将药用海马的人工养殖与中药研发相结合，利用数据要素推动产业融合和创新。
- 解析：通过数据分析和智能算法，可以优化养殖过程，提高药材质量，促进中药产业的现代化和智能化。
数智化口腔虚拟患者构建技术
- 优势：利用数智化技术构建口腔虚拟患者，进行模拟诊断和治疗。
- 解析：虚拟患者可以帮助医生在无风险环境下进行手术模拟和训练，提升医疗人员的操作技能和医疗服务质量。
基于移动互联网构建全孕程健康管理新模式
- 优势：通过移动互联网技术，构建覆盖全孕程的健康管理新模式，实现孕期全程的数字化管理和个性化服务。
- 解析：该模式能够实时监测和记录孕妇的健康数据，提供个性化的健康建议和干预措施，保障母婴健康。
6、应急管理赛道
德龙软件智能安全管控平台
- 优势：德龙软件智能安全管控平台通过集成多源数据，实现了对安全生产场所的全面监控和预警。该平台利用卫星+5G技术进行林草火灾监测，结合AI大模型进行灾后人流预测及应急救援决策生成，显著提升了应急管理的效率和准确性。
- 解析：该平台通过数据融合和智能分析，能够在火灾等突发事件发生时迅速做出反应，减少人员伤亡和财产损失。
数字赋能，打造“智慧应急”服务应用体系
- 优势：该项目通过数字技术赋能应急管理，构建了一个全面的智慧应急服务应用体系。该体系集成了卫星、5G、大数据等多种技术手段，实现了对各类突发事件的实时监测、快速响应和高效处置。
- 解析：该体系通过数据融合和智能分析，能够在突发事件发生时迅速做出反应，提高应急管理的效率和效果，确保人民群众的生命财产安全。
基于“云上水电”的流域水灾害监测与防控
- 优势：该项目利用云计算技术，构建了流域水灾害监测与防控系统。该系统能够实时监测流域内的水文数据，结合气象数据进行分析，提前发现潜在的水灾害风险，并制定相应的应对措施。
- 解析：通过云计算和大数据技术，该系统能够处理海量数据，提供准确的预警信息，帮助相关部门及时采取措施，减少水灾害造成的损失。
7、气象服务赛道
在基于多源观测数据的强对流智能预报模型项目上，中国气象科学研究院利用多源观测数据（如气象雷达、地面观测站等），构建强对流智能预报模型，能够提前预测强对流天气的发生。通过大数据分析和机器学习技术，能够从大量观测数据中提取有用信息，提高预报的准确性和时效性。
在基于AI大模型的气象数据产品助力气象科技产业发展创新项目上，华为云计算利用AI大模型处理和分析气象数据，开发出多种气象数据产品。通过人工智能技术，能够从海量气象数据中提取有价值的信息，提供更精准的天气预报和灾害预警服务，促进气象科技产业的创新和发展。
“气象通+北斗预警”跑赢应急管理第一棒
- 优势：该项目结合了气象数据和北斗导航系统的预警功能，能够提供更为精确和及时的灾害预警信息。
- 解析：通过数据融合技术，将气象预报与地理位置信息相结合，显著提高了灾害预警的准确性和时效性，有助于减少灾害损失。
“数智”航空气象服务，提升飞行安全和效率
- 优势：该项目通过智能化的气象数据处理和服务，为航空领域提供精准的气象信息，提升飞行安全性和航班运营效率。
- 解析：智能化的气象服务能够实时分析大量气象数据，为飞行员提供最佳的飞行高度、速度和航线建议，减少因天气原因导致的延误和事故。
基于AI大模型的气象数据产品助力气象科技产业发展创新
- 优势：该项目利用人工智能技术，对气象数据进行深度分析和挖掘，开发出多种创新的气象产品和服务。
- 解析：AI大模型能够处理复杂的气象数据，提供更准确的天气预报和灾害预警，同时还能用于气象科研和产业创新，推动气象服务的技术进步和产业发展。
广东省气象数据要素融合应用众创平台
- 优势：该项目通过构建一个开放的数据共享平台，促进气象数据与其他行业数据的融合应用，推动气象服务的多元化和智能化。
- 解析：数据共享平台能够吸引更多的企业和研究机构参与，共同开发和应用气象数据，形成多元化的气象服务产品和解决方案，满足社会多样化的需求。
基于多源空间数据与三维地理信息的电网灾害预警关键技术及应用
- 优势：该项目通过融合多源空间数据和三维地理信息，构建了高效的电网灾害预警系统。该系统能够利用卫星数据和气象数据，提前发现潜在的电网故障，并进行预警，有效避免了大规模停电事故的发生。
- 解析：通过高精度数据和先进的预警算法，该系统能够在灾害发生前提供准确的预警信息，帮助电网企业及时采取措施，保障电力供应的稳定性和安全性。
基于多源观测数据的强对流智能预报模型
- 优势：该项目利用多源观测数据，建立了强对流智能预报模型，能够准确预测极端天气事件，如暴雨、台风等。该模型通过实时监测和分析气象数据，提前发布预警信息，帮助相关部门和公众做好防范准备。
- 解析：该模型的高精度预测能力显著提高了应对极端天气事件的效率和效果，减少了因天气灾害造成的人员伤亡和财产损失。
基于气象数据的重点环境影响企业运行实时分析与监测系统
- 优势：该项目结合气象数据和环境监测数据，实时分析企业的运行状况，识别受环境影响的关键因素。
- 解析：通过多源数据的融合分析，能够全面了解企业在不同环境条件下的运行表现，帮助企业采取相应的环保措施，降低环境影响。
8、城市治理赛道
滨州市一站式助企服务平台
- 优势：滨州市通过一站式助企服务平台，利用数据要素整合各类服务资源，为企业提供便捷高效的办事服务。
- 解析：该平台通过数据融合，提升了政府服务的智能化和个性化水平，促进了企业发展，增强了城市治理能力。
济宁交通运输云执法平台（水上非现场执法平台）
- 优势：济宁市通过云执法平台，实现了对交通运输的实时监控和非现场执法，提高了执法效率和准确性。
- 解析：该平台利用大数据和云计算技术，提升了数据处理的效率和准确性，有助于及时发现和处理违法行为，保障交通安全。
乘数而上 赋智腾飞——时空大数据赋能数字城市高质量发展
- 优势：利用时空大数据，鹤壁市实现了城市管理的智能化和精细化，提升了城市管理水平。
- 解析：该平台通过整合多源时空数据，实现了对城市运行状态的实时监控和分析，提供了科学决策支持，推动了城市治理现代化。
推进市域治理数字化转型，构建一网统管、协同共治的现代化治理体系
- 优势：通过数字化转型，信阳市实现了对城市治理的全面覆盖和协同管理，提高了治理效率。
- 解析：该平台通过数据融合和智能化技术，实现了对城市各项治理活动的全面覆盖和协同管理，提升了治理效率和效果。
9、绿色低碳赛道
基于柔性排产的数据要素赋能智能制造智慧能碳系统
- 优势：通过数据要素优化生产排程，实现智能制造与能源管理的紧密结合。
- 解析：数据要素能够实时分析生产需求和环境因素，帮助企业在保证生产效率的同时，优化能源消耗，实现节能减排。
“以电折煤”数智融合赋能煤炭生产与科学保供
- 优势：利用电力数据预测煤炭需求，优化煤炭采购和生产计划。
- 解析：通过数据分析和模型预测，企业可以更准确地把握煤炭市场的供需变化，减少库存积压和浪费，提高能源利用效率。
基于数据要素运营的环保产治污联防联控工业互联网平台
- 优势：通过数据集成和智能分析，实现环保设施的精准控制和高效运行。
- 解析：数据要素能够提供全面的污染物排放和环境状况监测，帮助企业及时调整环保措施，减少污染物排放，实现绿色生产。
“铅蛋”创新荟聚数据要素赋能循环经济高质量发展
- 优势：通过数据要素整合和优化资源利用，推动循环经济的发展。
- 解析：数据要素能够帮助企业更好地理解废弃物和资源之间的关联，促进废物的回收和再利用，减少资源浪费，推动可持续发展。
基于三维荧光技术的城市地下管网水污染监测与预警体系建设
- 优势：利用三维荧光技术实时监测城市地下管网的水质状况，及时预警污染事件。
- 解析：三维荧光技术能够提供高分辨率的地下水污染图谱，结合数据要素分析，能够准确识别污染源和污染路径，提高城市水质管理的效率和效果。
在此之前，我们先通过《“数据要素×”在交通、能源及农业产业链的运用对比》可以了解，围绕“数据要素×”典型案例展开不同行业中数据要素的应用如何解决行业难题、提升效益，同时强调了数据来源的合规性、治理的有效性以及数据安全流通的重要性。
如上篇《2024 全国总决赛路演在即 浅谈数据要素×产业链应用趋势》所说，数据要素在当前不仅能够推动各自行业的发展，还能促进跨行业的融合与创新，提升行业整体的数字化水平，最终与数字技术一同全面赋能产业链持续创新，未来将对整个社会经济的高质量发展产生深远的影响。
来源：国家数据局，本篇针对《2024年“数据要素×”大赛全国总决赛项目名单》由生成式 AI 做出的核心摘要和解答，仅作为参考，请以原文为准。
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