数字技术正深刻改变城市治理结构，尤其在消防管理领域展现出巨大潜力。上海市大数据股份有限公司的成立，标志着通过融合大数据与人工智能技术，旨在提升城市运行效率和服务质量。强调了数据基础设施建设的重要性，包括数据互联互通、高质量发展和数据隐私保护，以确保技术应用的合法性和安全性。数字孪生、区块链、大模型等先进技术的应用，旨在提高数据质量，促进业务协同，并实现更智能化的决策过程。具体案例展示了这些技术在提高消防应急响应能力和公共卫生管理效能中的实际作用，突出了以业务需求为导向，实施精细化治理的重要性。此外，强调了数据资源的动态化、要素化治理，以及鼓励社会力量参与的必要性，展现了对未来智慧城市建设的积极展望和乐观态度。  

数字赋能如何进一步提高城市管理的水平，特别是在消防领域的应用？  

数字赋能是解决当前防护检查、消防设施管理维护侧重于建筑消防设施的问题，通过数据驱动和场景应用来提升管理水平。上海大数据局的姚总将分享如何利用数字技术实现场景驱动、数据赋能，提高城市治理能力和水平。  

上海市大数据股份有限公司成立的原因是什么？  

公司于2019年成立，是因为在城市运行管理、一网通办一网统管等方面，需要借助大数据和人工智能技术更好地解决业务场景问题。同时，响应国资国企深化改革，向公益性和应急能力领域集中发展的政策要求。  

数据要素层的概念及其价值体现在哪些方面？  

数据要素层是指通过数据赋能各行业应用场景，比如在应急管理中遥感数据可用于森林防火和火灾救援，在交通运输领域中车辆轨迹数据可辅助监测违法倾倒、规划路线等，形成跨行业共享的价值链。这体现了数据要素层对于不同行业提升场景价值的重要性。  

数据要素在数字中国和智慧城市中的地位和作用是什么？  

数据要素作为新型生产要素，与其他要素如土地、劳动力、技术、资本结合，能带来乘数效应，即提升心智生产力。国家层面高度重视数据要素流通和价值释放，并成立了国家数据局来推动数据基础设施高效联通，打破数据孤岛，实现数据可信流通，以支撑数字中国和智慧城市的建设。  

数据基础设施建设和数据资源化的关系是什么？  

数据基础设施不仅包括传统的网络和服务器，更涵盖了区块链、隐私计算等新型技术，用于提升数据质量、确保数据安全和实现数据的高效共享。数据资源化是从采集、治理到要素化的全过程，需结合具体业务场景（如消防领域），通过业务驱动实现数据的有效利用和价值释放。  

上海今年在做的是什么项目，如何实现医疗数据的可信、可管、可控、安全流动？  

上海今年正在进行一个项目，即整合卫健委、医院医疗服务、运行数据以及医保数据，形成一个全面的医疗健康档案。通过使用可信计算模块和隐私计算模块，能够在保护个人隐私的前提下，释放并利用这些数据的价值，解决传统医疗循证医学无法解决的问题。  

数据要素在哪些行业有重要作用？  

数据要素不仅对医疗行业有价值，药企在新药研发时也需要相关数据，同时保险公司也可利用此类数据设计新型保险产品。这意味着数据要素在各个行业中都有其独特价值。  

智慧城市发展的现状及面临的问题是什么？数据比对如何帮助解决城市管理中的具体问题？  

智慧城市已经发展多年，现在更多谈论的是数字城市。随着城市大脑和数据源的深入应用，发现原有数据资源基础不够扎实，数据质量不可靠。因此，当前首要任务是夯实数据资源基础，建立共性支撑平台以整合多元数据，并设立协同平台来确保数据权限管理和使用。数据比对在城市管理中起到了关键作用，例如通过比对发现并查处套牌车，以及利用车辆行驶轨迹监测危化品车辆是否违规出庭或偏离指定路线。此外，结合视频数据和其他相关数据（如学校、养老机构分布），有助于前期力量部署和应急预案制定，提高城市应急管理水平。  

业务驱动的精细化治理在智慧城市中的应用是怎样的？  

业务驱动的精细化治理旨在通过实际业务场景，如城市生命体征监测（交通拥堵、突发事件等）来驱动数据采集和治理。利用底层的基础资源（人防物防、空间数据等），结合实时数据和历史数据，制定规范并实时更新，实现线上线下协同服务，提高城市管理效率。  

一网统管理念在上海的应用实例有哪些？  

上海践行一网统管理念，通过政务服务一网通办、城市运行一网统管，实现业务管理流程优化和治理体系升级。例如，通过基层数据采集和算法结合运营商数据比对，准确掌握了上海实有人口数；建立车辆数字孪生后，实时了解每天路上行驶车辆的数量和轨迹，有助于提升交通管理能力和应对突发事件的预案制定。  

上海在铜管管理中秉持的理念是什么？  

上海铜管管理秉持的理念是“早研判、早处置、早发现”，通过这种方式，在最低层级和最早时间以相对最小的代价解决最突出的问题，从而取得最佳的综合效益。这一理念的背后离不开数据的支撑。  

如何确保基础数据的准确性？  

基础数据的准确性主要来源于各个委办局以及社会面的数据。例如，人口数据来自公安和民政部门，包括身份证发放、婚姻状况、死亡情况、老弱病残情况等；人防物器的基础数据需要整合公安、民政、人力资源和社会保障局（人设）和卫生健康委等部门的数据；此外，还会融合运营商的数据和互联网数据来形成更精准的标签体系，以应对突发事件时能够迅速定位并优先救助相关人员。  

企业在哪些方面提供权威数据支持？  

企业在市场监管局发放的统一信用代码、统计局上报的企业运行数据、税务系统的开票和缴税数据等方面提供权威数据支持。这些数据反映了企业的基本信息和运行情况。  

房屋空间数据如何管理和治理？  

房屋空间数据的治理涉及地名地址信息的整合，如公安管理的门楼牌、住建部门的新设地名、临时门楼号牌等。需要通过不同来源的数据转换，形成统一标准，并结合互联网数据进行比对，确保地址信息的准确性。  

消防专题数据是如何获取和应用的？  

消防专题数据包括消火栓、消防设备设施、救援力量等，并在事件发生时能够快速集中周边资源。其中，高层建筑玻璃幕墙的数据来自住建部门，通过传感器和无人机进行日常巡检和监控预警。在事件响应中，大数据中心或专题库可以整合相关数据，如防火监督、装备、火灾警情和社会面数据等，以便于实时分析和决策。  

视频数据在城市管理中的作用和治理难点是什么？  

视频数据通过公安部门的雪亮工程已实现大量布设，其鲜活、实时的特点使得它在城市管理中具有很大价值。然而，视频数据也面临找不到、打不开、算不准和用不起来的问题，需要进行专门的治理，包括标签化和跨部门要素提取。例如，在防汛防台事件中，围绕积水点、传感器和消防业务建立特定标签图层，以便在事件发生时能快速找到关键点位并作出有效应对。  

在消防领域中，如何通过技术手段实现算法融合以提高救援效率？  

我们可以通过视频、标尺数据以及传感器数据的融合来精确表征积水面积和水深情况，从而判断是否需要进行救援。如果能结合人群数据，还可以优先考虑救援可能需要帮助的人群。数字孪生技术能够整合基础数据、地图数据、物联传感数据和视频数据等，并将这些数据汇总在一张图上，以便在事件发生时能够联动各个部门的能力，如消防、交通等，形成综合应急响应能力。  

数字孪生在消防领域的具体应用有哪些特点？  

数字孪生在消防领域的应用强调时空概念，随着事件的发展，信息会随着时间变化而更新。此外，它还具有人员协同的特点，例如上海的一网协同平台，将公务员和社区工作人员整合到统一组织架构中，实现业务流程和权限管理的协同，确保在特定业务场景下，相关人员能获取所需数据和执行相应职责。  

区块链技术在消防领域的数字化转型中起到什么作用？  

区块链技术可以提升数据质量和追溯性，比如在电动自行车安全治理中，通过上链可以确认数据填报的准确性，追溯责任人，并利用智能合约自动分配工作量和可能的奖赏机制，激励参与者在数据采集、治理和加工过程中更加积极主动，从而形成闭环管理。  

消防领域的数字化转型切入点在哪里？  

消防领域的数字化转型核心在于打破业务和技术边界。相较于互联网企业对线上支付的依赖，消防领域的数字化转型可能更多关注于如何有效利用现有的大量传感器数据、物联网平台数据、视频数据等，并结合消防一张图的空间、时空及轨迹数据，以及原有的消防业务系统数据，构建一体化的消防管理体系。  

大量数据没有充分发挥价值的主要原因是什么？  

大量数据未能充分发挥价值的主要原因是数据没有实现融合，它们在各个业务系统中以不同格式存在，且各主体对数据的理解和标准可能不一致。  

消防领域在数字化转型中如何有效利用数据？如何实现消防领域中数据的要素化以及其重要性是什么？  

在消防领域，通过围绕人、物、事件和动态产生并收集数据，并进行融合治理，将这些数据汇总后应用到流程化中，以便更好地利用和管理这些数据资源。数据要素化是指将数据在特定业务场景中体现价值，同时需要结合时空信息。时效性是关键，数据随时间推移价值会降低，只有与时空联系起来才能更有效地揭示其中的关系和价值，如交通数据的时效性对于城市安全和火灾防控至关重要。  

如何让现有装备更好地适应数字化转型并拓展其功能？  

随着技术发展，原本专用的单兵设备可通过视频技术和中枢系统转变为普通手机，从而实现资源的简单利用和业务价值的提升，缩短响应时间，提高现场到达效率。  

如何通过跨部门协作和新技术实现天地联动，提升消防救援能力？  

通过高空鹰眼、车载、无人机和单兵设备等形成立体视角，结合消防、应急部门的多跨业务协同，实现信息共享和联动，提高整体灭火救援效能。  

历史数据分析在消防工作中有何作用？  

历史数据分析可用于评估当前人群密度、建筑密度与消防设施、水源匹配度，辅助决策判断，并结合气象、交通等实时数据为救援提供支持。  

高德数据如何帮助消防救援工作？  

高德提供的实时路况数据有助于消防车规划最优路线，同时可以通知用户为救援让行，实现社会面与消防救援的协同，提高救援效率。  

业务驱动的数据准备与优化过程是怎样的？  

业务准备阶段需收集各类数据（如医院、建筑楼宇、人流、学校周边商业中心等），经过时空化和要素化处理后，才能有效支持后续的研判和指挥决策。通过一线实践反馈，不断优化数据治理和提升数据质量，根据实际需求选用合适的数据能力，如空间分析、交通规划等，以提高救援效率。  

核心图示展示了什么内容？  

核心图示展示了通过业务流程将不同阶段的数据资源和核心能力串联起来，以实现价值闭环。例如，利用AI分析图像识别技术，对特定场景如外地小哥聚集点或经营性农村自建房进行监控和预警。  

大模型在智能体中扮演了什么角色？  

大模型通过学习和理解连续的音频、视频和文本等事件，能够不断提升自身智能，并在未来可能达到甚至超越人类的智能水平。  

未来愿景中AI智能体如何帮助提高效率？  

未来的愿景是通过AI智能体更好地串联业务流程，实现更高效的预警、防控及灭火救援工作。但目前由于数据质量和多元数据治理尚未达到理想状态，更多工作集中在防控阶段，救援场景的赋能仍需进一步提升数据质量和优化业务流程。  

上海消防厂房仓库安全信息排查平台是如何运作的？  

该平台由企业主动填报信息，所有数据汇总至唯一专题库，并接受街镇抽检审核，压实主体责任。通过随身办的企业云和政务云共享数据，实现三端协同，提升消防厂房仓库的统计核检质量。平台运行一年来，联网单位评分从64分提升至83分。  

该平台如何利用数据进行风险隐患分析？  

平台持续采集数据，通过分析真实运行的数据看板，旨在将业务监管流程进一步植入企业云和政务云，并汇聚更多数据，以期能提前发现并处理潜在的风险隐患。