基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡的職業(yè)健康風險傳播建模演講人01引言：職業(yè)健康風險傳播建模的時代需求與挑戰(zhàn)02職業(yè)健康風險傳播的特性：從“靜態(tài)暴露”到“動態(tài)網(wǎng)絡”03圖神經(jīng)網(wǎng)絡的適配性：從“拓撲感知”到“動態(tài)學習”04基于GNN的職業(yè)健康風險傳播建模：全流程框架構(gòu)建05實證案例：某汽車制造企業(yè)噪音暴露風險傳播建模06挑戰(zhàn)與未來方向：從“技術(shù)落地”到“體系化應用”07結(jié)論：圖神經(jīng)網(wǎng)絡賦能職業(yè)健康風險管理的核心價值目錄基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡的職業(yè)健康風險傳播建模01引言：職業(yè)健康風險傳播建模的時代需求與挑戰(zhàn)引言：職業(yè)健康風險傳播建模的時代需求與挑戰(zhàn)職業(yè)健康作為公共衛(wèi)生與企業(yè)管理交叉的核心領域，其本質(zhì)是通過系統(tǒng)性干預降低職業(yè)環(huán)境中的有害因素對勞動者健康的損害。然而，在實踐中，職業(yè)健康風險并非孤立存在，而是通過“人-環(huán)境-行為”的復雜網(wǎng)絡動態(tài)傳播——例如，車間粉塵通過通風系統(tǒng)擴散至鄰近工段，有毒化學品通過設備共享污染多個崗位，職場壓力通過團隊氛圍在部門間蔓延。這種傳播特性使得傳統(tǒng)“點狀”風險評估方法難以捕捉風險的擴散路徑與演化規(guī)律，導致預防措施往往滯后于風險爆發(fā)。在參與某大型制造企業(yè)的職業(yè)健康調(diào)研時，我深刻體會到這一困境：企業(yè)雖定期監(jiān)測車間噪音、粉塵等物理指標，卻無法解釋為何“同一暴露水平下，不同員工的聽力損傷率差異顯著”；傳統(tǒng)流行病學模型（如SIR模型）將員工視為均質(zhì)群體，忽略了班組協(xié)作、非正式接觸等網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，導致預測結(jié)果與實際偏差超過30%。這些問題促使我們思考：能否借助復雜網(wǎng)絡理論與人工智能技術(shù)，構(gòu)建一種能反映職業(yè)健康風險“傳播-演化”動態(tài)的建模工具？引言：職業(yè)健康風險傳播建模的時代需求與挑戰(zhàn)圖神經(jīng)網(wǎng)絡（GraphNeuralNetwork,GNN）的興起為此提供了可能。作為處理非歐幾里得數(shù)據(jù)的深度學習模型，GNN通過“消息傳遞”機制捕捉節(jié)點間的拓撲關系與特征交互，天然適配職業(yè)健康風險的網(wǎng)絡化傳播特性。本文將從職業(yè)健康風險傳播的本質(zhì)出發(fā)，系統(tǒng)分析傳統(tǒng)建模方法的局限性，闡述GNN的理論適配性，并構(gòu)建一套完整的“數(shù)據(jù)-模型-應用”框架，最終通過實證案例驗證其有效性，以期為職業(yè)健康管理提供科學決策工具。02職業(yè)健康風險傳播的特性：從“靜態(tài)暴露”到“動態(tài)網(wǎng)絡”職業(yè)健康風險的多元類型與傳播載體職業(yè)健康風險可分為四大類，每類風險依托不同載體形成傳播路徑：1.物理因素：如噪音、粉塵、高溫等，通過空氣流動、設備振動、空間鄰近等物理載體傳播。例如，某鑄造車間的粉塵不僅通過通風系統(tǒng)擴散至整個車間，還可附著于員工工作服，在更衣室、食堂等區(qū)域形成“二次傳播”。2.化學因素：如重金屬、有機溶劑等，通過原材料傳遞、產(chǎn)品接觸、廢棄物處理等載體擴散。如某電子廠清洗工序中的有機溶劑，可通過通風管道污染相鄰的組裝工段，或通過員工手部接觸污染個人物品。3.生物因素：如病毒、細菌等，通過人際接觸、共享設備（如工具、鍵盤）、密閉空間（如宿舍）傳播。新冠疫情期間，某建筑工地通過宿舍聚集導致的疫情擴散，即體現(xiàn)了生物風險的快速傳播特性。職業(yè)健康風險的多元類型與傳播載體4.心理社會因素：如職場暴力、工作壓力、職業(yè)倦怠等，通過人際互動、組織文化、信息流動等載體傳播。例如，某企業(yè)的“加班文化”通過管理層與員工的層級關系擴散，導致部門內(nèi)出現(xiàn)集體性焦慮情緒。職業(yè)健康風險傳播的網(wǎng)絡化特征與傳統(tǒng)疾病傳播不同，職業(yè)健康風險的傳播具有顯著的組織網(wǎng)絡特性，具體表現(xiàn)為“三性”：1.結(jié)構(gòu)性：組織內(nèi)部的層級關系、協(xié)作關系、非正式社交關系構(gòu)成風險傳播的“拓撲骨架”。例如，某企業(yè)的班組長作為“樞紐節(jié)點”，既與上級溝通任務分配，又與下屬直接協(xié)作，其健康狀態(tài)（如攜帶某種病原體）或行為模式（如違規(guī)操作）可快速影響整個班組。2.動態(tài)性：組織結(jié)構(gòu)、人員流動、任務調(diào)整等因素導致傳播網(wǎng)絡隨時間演化。例如，某項目制企業(yè)在“旺季”臨時抽調(diào)不同部門員工組建團隊，形成短期密集接觸網(wǎng)絡，導致風險傳播速度激增。3.異質(zhì)性：節(jié)點的個體特征（如年齡、工齡、健康史）與邊的屬性（如接觸頻率、協(xié)作強度）影響傳播效率。例如，老年員工對噪音更敏感，高頻協(xié)作的崗位間風險傳播概率更高。傳統(tǒng)建模方法的局限性：從“均質(zhì)假設”到“結(jié)構(gòu)失真”當前職業(yè)健康風險建模多依賴傳統(tǒng)方法，但其對網(wǎng)絡特性的忽視導致模型失真：1.流行病學模型（SIR/SEIR）：假設人群“充分混合”，忽略節(jié)點間的拓撲差異。例如，用SIR模型預測某企業(yè)流感傳播時，若將員工視為獨立個體，會高估“隨機接觸”的作用，而低估“班組聚集”的傳播貢獻。2.統(tǒng)計回歸模型：通過“暴露-反應”關系分析風險影響因素，但難以捕捉動態(tài)交互。例如，用邏輯回歸分析“粉塵暴露與肺功能損傷”的關系時，無法解釋“為何同崗位員工中，吸煙者損傷率顯著高于非吸煙者”——即忽略了吸煙這一行為特征與粉塵暴露的交互作用。傳統(tǒng)建模方法的局限性：從“均質(zhì)假設”到“結(jié)構(gòu)失真”3.復雜網(wǎng)絡模型（如SIRonnetworks）：雖引入網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，但依賴人工定義的傳播規(guī)則（如固定傳播概率），缺乏自適應學習能力。例如，預設“相鄰節(jié)點傳播概率為0.1”，但實際中“高頻協(xié)作節(jié)點的傳播概率可能達0.3”，模型無法根據(jù)數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整這一參數(shù)。03圖神經(jīng)網(wǎng)絡的適配性：從“拓撲感知”到“動態(tài)學習”圖神經(jīng)網(wǎng)絡的核心思想：消息傳遞與節(jié)點聚合GNN的本質(zhì)是通過“消息傳遞機制”學習圖結(jié)構(gòu)信息，其數(shù)學表達可概括為：$$h_i^{(l+1)}=\phi\left(h_i^{(l)},\sum_{j\in\mathcal{N}(i)}\psi\left(h_i^{(l)},h_j^{(l)},e_{ij}\right)\right)$$其中，$h_i^{(l)}$表示節(jié)點$i$在第$l$層的特征，$\mathcal{N}(i)$表示節(jié)點$i$的鄰居節(jié)點集合，$e_{ij}$表示節(jié)點$i$與$j$之間的邊特征，$\psi$為消息函數(shù)（生成鄰居消息），$\phi$為聚合函數(shù)（整合鄰居消息與自身特征）。圖神經(jīng)網(wǎng)絡的核心思想：消息傳遞與節(jié)點聚合通俗而言，GNN的運作類似“社會網(wǎng)絡中的信息擴散”：每個節(jié)點（員工）收集鄰居節(jié)點（接觸對象）的特征（健康狀態(tài)、暴露風險），通過加權(quán)聚合更新自身狀態(tài)，從而捕捉“誰影響了誰”以及“影響程度如何”。這一機制恰好契合職業(yè)健康風險傳播中“節(jié)點特征依賴拓撲關系”的核心特征。GNN與傳統(tǒng)職業(yè)健康模型的互補優(yōu)勢相較于傳統(tǒng)方法，GNN在職業(yè)健康風險建模中具有三大不可替代的優(yōu)勢：1.拓撲感知能力：能自動學習節(jié)點間的“重要性權(quán)重”。例如，通過圖注意力網(wǎng)絡（GAT），模型可識別“班組長”比“普通員工”在風險傳播中具有更高的“注意力系數(shù)”，從而精準定位關鍵傳播節(jié)點。2.動態(tài)演化建模：通過時間圖神經(jīng)網(wǎng)絡（TGNN）或圖卷積網(wǎng)絡與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（GCN-LSTM）的結(jié)合，可捕捉網(wǎng)絡的時序變化。例如，某企業(yè)在“設備檢修”期間，臨時調(diào)整了班組協(xié)作關系，TGNN可實時更新網(wǎng)絡拓撲，預測風險傳播路徑的變化。3.多模態(tài)特征融合：能同時處理節(jié)點的結(jié)構(gòu)特征（崗位、層級）、屬性特征（健康數(shù)據(jù)、暴露水平）和邊的語義特征（接觸頻率、協(xié)作類型）。例如，將“員工工齡”（屬性特征）與“協(xié)作時長”（邊特征）輸入GNN，可解釋“為何工齡長的員工更易將慢性勞損傳播給新員工”。GNN在職業(yè)健康風險建模中的適用場景基于上述優(yōu)勢，GNN特別適用于以下三類職業(yè)健康風險建模場景：1.高風險傳播路徑識別：如化工企業(yè)的有毒化學品擴散，通過構(gòu)建“員工-設備-車間”的多層圖，GNN可識別“設備共享”這一關鍵傳播路徑，為隔離措施提供依據(jù)。2.關鍵傳播節(jié)點挖掘：如建筑工地的傳染病傳播，通過GAT計算節(jié)點的“傳播影響力”，可優(yōu)先對“宿舍長”“工具管理員”等關鍵節(jié)點進行疫苗接種。3.干預策略效果模擬：如某企業(yè)推行“彈性工作制”減少人際接觸，通過動態(tài)GNN模擬網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)變化，可預測“減少30%的面對面協(xié)作能使流感傳播率降低多少”。04基于GNN的職業(yè)健康風險傳播建模：全流程框架構(gòu)建數(shù)據(jù)采集與預處理：從“多源異構(gòu)”到“圖結(jié)構(gòu)化”職業(yè)健康風險建模的數(shù)據(jù)具有“多源、異構(gòu)、高維”特點，需通過以下步驟構(gòu)建圖數(shù)據(jù)：1.數(shù)據(jù)來源：-節(jié)點數(shù)據(jù)：企業(yè)HR系統(tǒng)（員工基本信息、崗位、工齡）、醫(yī)療記錄（職業(yè)病史、體檢數(shù)據(jù)）、環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)（崗位暴露水平、噪音等級）；-邊數(shù)據(jù)：考勤系統(tǒng)（協(xié)作班組、共同任務）、通訊記錄（郵件、企業(yè)微信溝通）、設備管理系統(tǒng)（設備共享記錄）；-標簽數(shù)據(jù)：職業(yè)健康事件記錄（如“某月某車間新增5例聽力損傷”）。數(shù)據(jù)采集與預處理：從“多源異構(gòu)”到“圖結(jié)構(gòu)化”2.數(shù)據(jù)清洗與特征工程：-缺失值處理：對“暴露水平”等關鍵指標，采用“崗位均值插補”或“KNN插補”；對“協(xié)作記錄”中的缺失數(shù)據(jù)，通過“任務反推”（如同一項目組的員工默認存在協(xié)作）補充。-特征標準化：對“年齡”“工齡”等連續(xù)特征采用Z-score標準化，對“崗位類型”“暴露等級”等分類特征進行one-hot編碼。-隱私保護：對員工姓名、身份證號等敏感信息進行匿名化處理（如用“ID001”代替），符合《個人信息保護法》要求。數(shù)據(jù)采集與預處理：從“多源異構(gòu)”到“圖結(jié)構(gòu)化”3.圖結(jié)構(gòu)構(gòu)建：-節(jié)點定義：將員工、設備、車間等實體抽象為節(jié)點，節(jié)點特征包括“個體屬性”（如年齡、健康狀態(tài)）和“環(huán)境屬性”（如所在崗位的暴露水平）；-邊定義：根據(jù)“接觸關系”定義邊，如“共同工作時長>4小時/天”則存在協(xié)作邊，“使用同一設備”則存在共享邊，邊的特征包括“接觸頻率”“協(xié)作類型”（如正式協(xié)作/非正式交流）；-圖類型選擇：根據(jù)研究目標選擇有向/無向圖：若風險傳播具有方向性（如“管理層決策影響員工行為”），則采用有向圖；若傳播無方向性（如“粉塵通過空氣擴散”），則采用無向圖。GNN模型設計：從“基礎架構(gòu)”到“任務適配”職業(yè)健康風險建模的核心任務是“風險傳播預測”與“關鍵節(jié)點識別”，需針對不同任務設計GNN模型：1.風險傳播預測模型（時序預測任務）：-模型架構(gòu)：采用“GCN-LSTM”組合結(jié)構(gòu)。GCN層用于聚合節(jié)點間的空間信息（如鄰居的暴露風險），LSTM層用于捕捉時間序列的動態(tài)演化（如風險隨時間的變化趨勢）；-輸入輸出：輸入為歷史時間步的節(jié)點特征（如近3個月的暴露水平）與邊特征（如近3個月的協(xié)作時長），輸出為未來時間步的節(jié)點風險狀態(tài)（如“是否發(fā)生健康損傷”）；-損失函數(shù)：采用“加權(quán)交叉熵”，對“高風險節(jié)點”賦予更高權(quán)重（如“高風險節(jié)點的分類錯誤權(quán)重設為5”），解決樣本不平衡問題。GNN模型設計：從“基礎架構(gòu)”到“任務適配”2.關鍵傳播節(jié)點識別模型（節(jié)點分類任務）：-模型架構(gòu)：采用圖注意力網(wǎng)絡（GAT）。通過注意力機制計算節(jié)點間的“注意力系數(shù)”，識別“對鄰居風險影響最大”的節(jié)點；-輸入輸出：輸入為當前時刻的節(jié)點特征與邊特征，輸出為節(jié)點的“傳播影響力得分”（得分越高，越可能是關鍵傳播節(jié)點）；-訓練策略：采用“監(jiān)督學習+無監(jiān)督學習”結(jié)合：監(jiān)督信號來自歷史數(shù)據(jù)中的“實際傳播節(jié)點”（如某疫情中的“超級傳播者”），無監(jiān)督信號來自節(jié)點的“中心性指標”（如PageRank值）。GNN模型設計：從“基礎架構(gòu)”到“任務適配”3.多模態(tài)融合模型（復雜任務）：-當需同時處理“文本數(shù)據(jù)”（如員工心理健康問卷）與“數(shù)值數(shù)據(jù)”（如環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)）時，采用“模態(tài)特定編碼器+圖融合”策略：-文本數(shù)據(jù)通過BERT編碼為節(jié)點特征，數(shù)值數(shù)據(jù)通過MLP編碼為節(jié)點特征；-通過“門控機制”控制兩種模態(tài)的特征權(quán)重，融合后的輸入送入GNN層。模型訓練與優(yōu)化：從“過擬合風險”到“泛化能力”4.圖數(shù)據(jù)增強：通過“邊擾動”（隨機添加/刪除少量邊）、“特征掩碼”（隨機掩蓋部分節(jié)點特征）生成訓練樣本，提升模型泛化能力。052.歸一化方法：采用“層歸一化”（LayerNorm）穩(wěn)定訓練過程，解決GNN中“節(jié)點數(shù)量變化導致的梯度方差問題”；03GNN模型訓練面臨“過擬合”“梯度消失”等挑戰(zhàn)，需通過以下策略優(yōu)化：013.超參數(shù)調(diào)優(yōu)：通過“貝葉斯優(yōu)化”搜索最優(yōu)超參數(shù)（如學習率、隱藏層維度），避免手動調(diào)參的盲目性；041.正則化技術(shù)：采用“Dropout”（在GNN層中隨機丟棄部分節(jié)點與邊）和“L2正則化”（限制模型參數(shù)大?。?，防止過擬合；02模型驗證與評估：從“技術(shù)指標”到“業(yè)務價值”模型驗證需結(jié)合“技術(shù)指標”與“業(yè)務場景”，確保模型不僅準確，還能解決實際問題：1.技術(shù)指標：-預測任務：采用準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召回率（Recall）、F1-score（F1），其中召回率尤為重要（需盡可能識別所有高風險節(jié)點）；-節(jié)點分類任務：采用AUC-ROC（衡量模型區(qū)分關鍵節(jié)點與非關鍵節(jié)點的能力）、Precision@K（Top-K節(jié)點的精確率）。模型驗證與評估：從“技術(shù)指標”到“業(yè)務價值”2.業(yè)務場景驗證：-將模型預測結(jié)果與企業(yè)實際職業(yè)健康事件對比，如“模型預測的‘高風險班組’與實際發(fā)生‘群體性健康事件’的班組重合率”；-通過“干預模擬”驗證模型決策價值：如“若對模型識別的‘關鍵節(jié)點’進行隔離，實際風險傳播率下降多少”。05實證案例：某汽車制造企業(yè)噪音暴露風險傳播建模案例背景與研究目標某汽車制造企業(yè)擁有2000名員工，其中裝配線員工800人，長期暴露于85-100dB的噪音環(huán)境。2022年，企業(yè)發(fā)現(xiàn)“裝配線員工的聽力損傷率（12%）顯著高于管理人員（3%）”，但傳統(tǒng)SIR模型預測的損傷率僅為8%，偏差達33%。本研究旨在基于GNN構(gòu)建噪音暴露風險傳播模型，實現(xiàn)“精準預測-關鍵節(jié)點識別-干預優(yōu)化”的閉環(huán)管理。數(shù)據(jù)采集與圖構(gòu)建1.數(shù)據(jù)來源：-節(jié)點數(shù)據(jù)：2000名員工的年齡、工齡、崗位、聽力損傷史（來自醫(yī)療系統(tǒng)）；-邊數(shù)據(jù)：考勤系統(tǒng)（2022年全年協(xié)作記錄，定義“同班組協(xié)作>6小時/天”存在邊）、設備管理系統(tǒng)（共享工具記錄）；-環(huán)境數(shù)據(jù)：車間噪音監(jiān)測數(shù)據(jù)（各崗位噪音等級，85-100dB）。2.圖構(gòu)建：-節(jié)點：2000名員工，節(jié)點特征包括“年齡”“工齡”“崗位噪音等級”“聽力損傷史”（0/1，0表示無損傷，1表示有損傷）；-邊：共定義3500條協(xié)作邊，邊特征包括“協(xié)作時長”“協(xié)作類型”（如“流水線協(xié)作”/“設備維修協(xié)作”）；-圖類型：無向圖（噪音傳播無方向性）。模型設計與訓練1.模型選擇：針對“聽力損傷傳播預測”任務，采用“GCN-LSTM”模型：-GCN層：2層，隱藏維度128，聚合鄰居的“噪音暴露水平”與“聽力損傷狀態(tài)”；-LSTM層：2層，隱藏維度64，捕捉時間序列動態(tài)（以月為單位，輸入近6個月數(shù)據(jù)，預測未來3個月?lián)p傷狀態(tài)）；-損失函數(shù)：加權(quán)交叉熵（高風險節(jié)點權(quán)重設為5）。2.訓練過程：-數(shù)據(jù)集：2022年1-9月數(shù)據(jù)作為訓練集，10-12月作為測試集；-優(yōu)化器：Adam，學習率0.001，batchsize32；-正則化：GCN層Dropout率0.3，L2正則化系數(shù)0.001。結(jié)果分析與業(yè)務價值1.模型性能：-測試集F1-score達0.82，顯著優(yōu)于傳統(tǒng)SIR模型（0.58）和邏輯回歸模型（0.61）；-召回率達0.85，即85%的實際聽力損傷員工被模型成功預測。2.關鍵傳播節(jié)點識別：-GAT模型識別出20個“關鍵傳播節(jié)點”，其中15人為班組長，3人為設備維護人員，2人為“非正式社交中心”（如食堂“桌長”，常組織員工聚餐）；-分析發(fā)現(xiàn)，這些節(jié)點的共同特征是“協(xié)作人數(shù)多（平均每人與15人協(xié)作）”“噪音暴露水平高（平均95dB）”“健康意識薄弱”（僅30%使用防護耳塞）。3.干預策略與效果驗證：-基于模型結(jié)果，企業(yè)采取三項措施：結(jié)果分析與業(yè)務價值010203在右側(cè)編輯區(qū)輸入內(nèi)容①對關鍵節(jié)點進行“一對一”健康培訓，提升防護耳塞使用率至90%；在右側(cè)編輯區(qū)輸入內(nèi)容②調(diào)整班組協(xié)作模式，減少“班組長”的流水線協(xié)作時長（從8小時/天降至4小時/天）；-效果：2023年一季度，裝配線聽力損傷率降至8%，較2022年同期下降33%，模型預測值與實際值偏差<5%。③為“非正式社交中心”配備降噪耳機。案例反思本案例的成功驗證了GNN在職業(yè)健康風險傳播建模中的有效性，但也暴露了數(shù)據(jù)依賴問題：若企業(yè)缺乏“協(xié)作記錄”等邊數(shù)據(jù)，模型性能會顯著下降。這提示我們，未來需結(jié)合“知識圖譜”等技術(shù)，通過領域知識補充缺失數(shù)據(jù)，提升模型的魯棒性。06挑戰(zhàn)與未來方向：從“技術(shù)落地”到“體系化應用”當前面臨的核心挑戰(zhàn)盡管GNN在職業(yè)健康風險建模中展現(xiàn)出潛力，但其規(guī)?；瘧萌悦媾R三大挑戰(zhàn)：1.數(shù)據(jù)質(zhì)量與隱私保護：-企業(yè)數(shù)據(jù)分散在HR、醫(yī)療、生產(chǎn)等多個系統(tǒng)，存在“數(shù)據(jù)孤島”問題；-職業(yè)健康數(shù)據(jù)涉及員工隱私，如何在數(shù)據(jù)共享中保護隱私（如差分隱私、聯(lián)邦學習）是亟待解決的問題。2.模型可解釋性：-GNN的“黑箱”特性使得企業(yè)難以理解“為何某節(jié)點被識別為關鍵傳播節(jié)點”。例如，模型可能將“食堂桌長”識別為關鍵節(jié)點，但企業(yè)需要知道“是因為社交傳播還是共同用餐”才能制定針對性措施。當前面臨的核心挑戰(zhàn)3.動態(tài)網(wǎng)絡適應性：-企業(yè)組織結(jié)構(gòu)（如部門調(diào)整、人員流動）和外部環(huán)境（如新工藝引入、政策變化）會導致網(wǎng)絡拓撲動態(tài)變化，現(xiàn)有GNN模型對“快速變化網(wǎng)絡”的適應性不足。未來研究方向1.因果推斷與GNN結(jié)合：-當前GNN只能捕捉“相關性”，而職業(yè)健康風險管理需“因果性”。例如，需明確“是協(xié)作導致風險傳播，還是高暴露崗位的員工更傾向于協(xié)作”。通過“因果圖神經(jīng)網(wǎng)絡”（CausalGNN），可區(qū)分“混淆變量”“中介變量”“因果關系”，為干預提供科學依據(jù)。2.聯(lián)邦學習與隱私計算：-聯(lián)邦學習允許多個企業(yè)在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下聯(lián)合訓練GNN模型。例如，10家汽車制造企業(yè)可各自貢獻本地數(shù)據(jù)，訓練