中国队列研究的规模与成就 - 截至2024年，中国已累计建成约350个研究队列，覆盖人群迅速扩展至百万级别，标志着其已跻身全球队列研究大国行列 [1][2] - 中国慢性病前瞻性队列（CKB）通过长达10年的前瞻性随访数据，颠覆了“适度饮酒有益心血管”的既往认知，提示即使少量饮酒也可能增加脑卒中发病风险 [2] - 中国队列研究已开始反哺全球科学界，例如顾东风院士团队发现东亚人群心血管疾病主要危险因素是血压升高而非血脂升高，并开发的风险预测模型已通过APP等工具覆盖3000多万人 [3] 中国队列研究的质量挑战 - 数据整合与应用存在挑战，仅有16.6%的队列研究实现了超过10年的随访，只有10.6%使用了标准化的数据共享平台 [5] - 队列参与者地理分布严重不平衡，76%的参与者集中在六个发达地区，而占全国人口35%的农村地区仅贡献了12%的参与者 [5][6] - 多数队列依赖3-5年短期项目制经费，缺乏随访阶段的长期投入，导致团队不稳定、数据标准不统一，并增加随访脱落率 [7] 中国队列研究的创新路径与发展建议 - 专家建议中国队列研究应走“国家引导、多方共建、临床驱动、技术赋能”的特色路径，政府应作为规则制定者与平台搭建者 [9] - 具体建议包括加强政府政策指导建立数据管理系统、建立数据行业标准和框架、形成多样化资助结构、完善数据保护法律框架 [9] - 提升可持续性的核心要素包括高参与者留存率、稳定专业的团队、行政与多源数据的整合，以及多元持久的资助机制 [9] 中国队列研究的国际合作与全球价值 - 中国为全球健康研究提供了无与伦比的舞台，其庞大人口、辽阔地域、独特遗传背景及疾病模式为解答全球性健康问题提供关键线索 [11] - 英国牛津大学高级研究员指出，大型研究的核心在于数据质量与类型的把控，并强调中国队列研究是全球健康中不可或缺的一环 [11] - The BMJ国际编辑肯定中国队列研究提升了中国的研究能力并成为国际合作的桥梁，这样大规模的队列研究工作在其他国家没有能力开展 [12]

政策框架 - 工作方案包含五部分共41条具体措施 [1] - 第一部分提升贸易数字化水平 旨在提升贸易效率并降低企业运营成本 [1] - 第二部分完善数据治理体系 旨在构建规范高效安全的数据要素市场 [1] - 第三部分优化数字消费环境 旨在规范市场秩序并保护消费者合法权益 [1] - 第四部分优化电信业务开放透明 [1] - 第五部分加强数字贸易国际合作 [1]

AI在不动产领域的应用现状 - AI大模型正从实验室研究延伸至不动产领域的实际应用场景，开始重塑从土地研判、建筑设计到资产运营的完整生命周期 [1] - 行业对AI的探索已从战略观望转向创新攻坚阶段，超过90%的头部房企密切关注AI应用，72%的数字化负责人预判AI将在未来2至3年内对行业产生实质性影响 [2] - AI在营销、内部运营、科研、产品设计、拿地投资等场景的渗透率迅速提升，尤其在解决产品同质化问题方面，通过数据分析优化设计和精准营销可形成竞争优势 [3] AI应用面临的挑战 - 数据孤岛和数字化基建滞后是主要障碍，企业内部非结构化数据（如图纸、合同）清洗成本高，各部门数据系统独立导致格式不统一 [4] - 数据隐私法规和安全担忧进一步阻碍数据共享，营销、工程、物业等部门的数据封闭在各自数据库中 [4] - 建议通过建设企业级数据中台整合开发、运营、客户数据池，并建立数据治理体系确保质量与合规性 [5] AI驱动的行业变革趋势 - 当AI应用跨过15%场景覆盖率的临界点，企业可能进入指数级增长通道，滞后者将丧失线性增长机会 [7] - 未来AI的核心是作为开发商的智能代理（AI Agent），协助完成客户对接、营销、施工、物管等全流程任务 [7] - 克而瑞CRIC深度智联2.0版本已发布，计划在三季度推出专业版，加入私域数据、行业知识库和先进算力以支持企业定制 [7] AI对行业的长期影响 - AI对不动产的重塑将从"点状突破"迈向"全域赋能"，深度重构数据底座、业务流程与协作模式的企业将在行业洗牌中占据优势 [8] - AI的适应场景数量虽无法精确测算，但其影响深度与广度将远超当前想象，需被视为战略核心而非工具属性 [8]