从资源要素管理的角度来看，AI大模型技术的应用前景广阔。例如，南方某市构建的产业用地"数字沙盘"，通过整合多部门产业用地数据，生成三维动 态模型，能够实时显示用地绩效指标，帮助决策者识别低效用地，并给出个性化盘活方案。又如，某地建立的房地产市场管理信息平台，纳入房地产用地储 备、出让、建设、销售、价格走势等综合数据，通过AI大模型实时监测房地产市场运行状况，提供问题诊断，并对存量资源的开发时序、增量供应节奏等 提供解决方案。这些案例表明，当AI大模型与资源要素管理的深度融合，能够推动管理模式进入"全景感知—智能推演—精准执行"的新阶段，实现管理能 力、效率和水平的显著提升。 笔者认为，AI大模型与资源要素管理的深度融合需要遵循以下原则：一是以现有数字化建设成果为基础。AI大模型的部署不是对现有数字化成果的颠 覆，而是升华。应通过"现有数据平台＋AI模型"的架构，在保留原有信息系统功能的基础上，新增智能分析模块，走渐进式创新路径，确保技术迭代的平稳 过渡。二是以实际工作需求为牵引。AI大模型的应用场景设置应紧密贴合实际工作需求，解决现实问题。通过"需求—数据—算法"的闭环反馈机制，及时响 应工作需求或问题，实现 ...