職業(yè)場所傳染病傳播的數(shù)學(xué)模型構(gòu)建演講人2026-01-1201職業(yè)場所傳染病傳播的數(shù)學(xué)模型構(gòu)建ONE02引言：職業(yè)場所傳染病防控的建模意義ONE引言：職業(yè)場所傳染病防控的建模意義職業(yè)場所作為社會生產(chǎn)的基本單元，其人員密集、接觸頻繁、空間封閉的特點(diǎn)，使其成為傳染病傳播的高風(fēng)險(xiǎn)場景。從COVID-19疫情期間辦公室聚集性疫情，到工廠車間流感暴發(fā)，再到醫(yī)療機(jī)構(gòu)職業(yè)暴露事件，職業(yè)場所傳染病傳播不僅威脅員工健康，更可能引發(fā)公共衛(wèi)生事件，影響企業(yè)運(yùn)營與社會穩(wěn)定。作為公共衛(wèi)生領(lǐng)域的研究者與實(shí)踐者，我曾在某制造業(yè)企業(yè)參與疫情復(fù)盤時(shí)深刻體會到：僅憑經(jīng)驗(yàn)判斷防控措施的有效性存在明顯局限，而數(shù)學(xué)模型能夠通過量化傳播機(jī)制、預(yù)測疫情趨勢、評估干預(yù)效果，為職業(yè)場所傳染病防控提供科學(xué)、精準(zhǔn)的決策支持。數(shù)學(xué)模型并非抽象的理論工具，而是連接病原體特性、人群行為與環(huán)境因素的“橋梁”。在職業(yè)場所這一特定場景中，模型需兼顧“工作屬性”（如流水線協(xié)作、會議聚集、通勤共享）與“傳播規(guī)律”（如飛沫傳播、接觸傳播、氣溶膠傳播），引言：職業(yè)場所傳染病防控的建模意義構(gòu)建既符合流行病學(xué)原理又貼合職業(yè)實(shí)際的動態(tài)框架。本文將從職業(yè)場所傳播特征出發(fā)，系統(tǒng)梳理數(shù)學(xué)模型的構(gòu)建方法、類型與應(yīng)用，旨在為相關(guān)行業(yè)者提供一套從理論到實(shí)踐的建模思路，最終實(shí)現(xiàn)“精準(zhǔn)防控、科學(xué)決策”的目標(biāo)。03職業(yè)場所傳染病傳播的基本特征與關(guān)鍵影響因素ONE1職業(yè)場所的人群特征與傳播風(fēng)險(xiǎn)職業(yè)場所人群的異質(zhì)性是建模的首要考量因素。不同職業(yè)類型、崗位屬性及人口學(xué)特征，直接決定了接觸模式與暴露風(fēng)險(xiǎn)。以制造業(yè)為例，流水線工人需在固定工位近距離協(xié)作，若一人感染，易通過飛沫或接觸傳播引發(fā)“鏈?zhǔn)椒磻?yīng)”；而辦公室白領(lǐng)雖空間相對獨(dú)立，但會議、茶水間、電梯等公共區(qū)域的聚集，可能形成“超級傳播事件”。我在某電子廠調(diào)研時(shí)發(fā)現(xiàn)，裝配車間員工平均每日接觸人數(shù)達(dá)15人次，遠(yuǎn)高于辦公室員工的3人次，其疫情暴發(fā)規(guī)模是后者的8倍。年齡與健康狀況同樣影響傳播dynamics。年輕員工流動性大（如跨部門借調(diào)、頻繁出差），可能成為病原體“輸入者”；年長員工或基礎(chǔ)疾病患者感染后重癥風(fēng)險(xiǎn)高，且可能因就醫(yī)延遲導(dǎo)致病毒擴(kuò)散。此外，職業(yè)暴露風(fēng)險(xiǎn)差異顯著：醫(yī)護(hù)人員面臨氣溶膠暴露風(fēng)險(xiǎn)，冷鏈物流人員可能接觸污染物，建筑工人因露天作業(yè)環(huán)境接觸風(fēng)險(xiǎn)相對較低，這些差異均需在模型中通過分層參數(shù)加以體現(xiàn)。2環(huán)境因素對傳播效率的調(diào)控作用職業(yè)場所的物理環(huán)境是傳播的“隱形推手”。通風(fēng)條件是最關(guān)鍵的環(huán)境變量：密閉空間（如地下車庫、檔案室）若缺乏新風(fēng)系統(tǒng)，氣溶膠可懸浮數(shù)小時(shí)，導(dǎo)致遠(yuǎn)距離傳播；而開敞式車間（如機(jī)械加工廠）自然通風(fēng)良好，傳播風(fēng)險(xiǎn)顯著降低。某研究通過模型模擬顯示，在10人辦公室中，每小時(shí)換氣次數(shù)從2次增至12次，流感傳播概率下降62%。空間布局與高頻接觸物體同樣不容忽視。工位間距小于1米時(shí)，COVID-19傳播風(fēng)險(xiǎn)增加3倍；共享工具（如電梯按鈕、食堂餐盤）、高頻接觸表面（如門把手、鍵盤）若清潔消毒不及時(shí)，可成為“間接傳播媒介”。我在某醫(yī)院調(diào)研時(shí)發(fā)現(xiàn)，護(hù)士站電腦鼠標(biāo)的表面陽性率達(dá)23%，遠(yuǎn)高于床欄的8%，這提示模型需將“環(huán)境物表污染”作為獨(dú)立傳播路徑納入考量。3病原體特性與防控措施的交互影響不同病原體的傳播機(jī)制決定了模型的“底層邏輯”。流感病毒主要通過飛沫傳播，潛伏期短（1-4天），模型需重點(diǎn)考慮“快速傳播”與“短期免疫”；而COVID-19存在無癥狀感染者傳播（占比約30%）及長潛伏期（平均5-6天），模型需引入“隱形傳播”compartment（如E潛伏期或A無癥狀期）。結(jié)核分枝桿菌通過氣溶膠傳播，需在模型中強(qiáng)調(diào)“長時(shí)間暴露”與“低劑量感染”的特性。防控措施的效果需通過模型參數(shù)量化。戴口罩（外科口罩防護(hù)效率約70%）、保持社交距離（1.5米距離可使飛沫傳播風(fēng)險(xiǎn)降為1/4）、接種疫苗（滅活疫苗防感染有效率約80%）等措施，均需轉(zhuǎn)化為模型中的“傳播率β修正系數(shù)”或“感染概率調(diào)整因子”。值得注意的是，防控措施的“協(xié)同效應(yīng)”需通過交互項(xiàng)體現(xiàn)——例如“戴口罩+勤洗手”的聯(lián)合防護(hù)效率并非簡單疊加，而是相乘關(guān)系，這要求模型構(gòu)建中需通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)或文獻(xiàn)校準(zhǔn)參數(shù)交互項(xiàng)。04數(shù)學(xué)模型構(gòu)建的理論基礎(chǔ)與框架設(shè)計(jì)ONE1流行病學(xué)模型的經(jīng)典范式與職業(yè)場景適配職業(yè)場所傳染病模型的核心框架源于經(jīng)典流行病學(xué)模型，但需根據(jù)場景特性進(jìn)行“場景化改造”。最基礎(chǔ)的是易感-感染-恢復(fù)模型（SIR模型），其假設(shè)人群分為易感者（S）、感染者（I）、恢復(fù)者（R），通過微分方程描述動態(tài)變化：\[\frac{dS}{dt}=-\betaSI/N,\quad\frac{dI}{dt}=\betaSI/N-\gammaI,\quad\frac{dR}{dt}=\gammaI\]1流行病學(xué)模型的經(jīng)典范式與職業(yè)場景適配其中，β為傳播率，γ為恢復(fù)率，N為總?cè)丝?。然而，SIR模型未考慮潛伏期與無癥狀感染者，難以解釋職業(yè)場所中“疫情突發(fā)”現(xiàn)象。因此，SEIR模型（增加暴露者Ecompartment）成為更優(yōu)選擇：暴露者（E）已感染但不具傳染性，經(jīng)過潛伏期σ?1后轉(zhuǎn)為感染者（I），這一改進(jìn)能更好擬合COVID-19的職業(yè)傳播數(shù)據(jù)。針對職業(yè)場所的“人群分層”特性，需引入分層模型（StratifiedModel）。例如，將制造業(yè)員工分為“生產(chǎn)一線”“后勤保障”“管理層”三層，層間通過接觸矩陣描述傳播（如一線員工與后勤員工接觸概率為0.3，與管理層為0.1），層內(nèi)傳播率則根據(jù)崗位密度調(diào)整（如一線層內(nèi)β=0.6，管理層β=0.2）。這種分層結(jié)構(gòu)能精準(zhǔn)反映職業(yè)分工導(dǎo)致的傳播網(wǎng)絡(luò)異質(zhì)性。2網(wǎng)絡(luò)模型：從“均質(zhì)混合”到“真實(shí)接觸”的突破傳統(tǒng)微分方程模型假設(shè)人群“全混合”（homogeneousmixing），即任意兩人接觸概率相同，這與職業(yè)場所的“結(jié)構(gòu)化接觸”嚴(yán)重不符。例如，辦公室員工更可能與同部門同事接觸，而非隨機(jī)選擇全公司人員。為此，網(wǎng)絡(luò)模型（NetworkModel）成為重要補(bǔ)充，其將人群視為節(jié)點(diǎn)，接觸視為邊，構(gòu)建“職業(yè)接觸網(wǎng)絡(luò)”。常見的網(wǎng)絡(luò)類型包括：-規(guī)則網(wǎng)絡(luò)：如工廠流水線，員工按固定順序連接，反映“線性協(xié)作”模式；-小世界網(wǎng)絡(luò)：如企業(yè)組織架構(gòu)，部門內(nèi)連接緊密（高聚類系數(shù)），跨部門存在“弱連接”（短平均路徑長度），模擬“熟人社會”的傳播特征；-無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)：如管理層與基層員工，少數(shù)“核心節(jié)點(diǎn)”（如部門經(jīng)理）擁有大量連接，一旦感染可能引發(fā)“級聯(lián)傳播”。2網(wǎng)絡(luò)模型：從“均質(zhì)混合”到“真實(shí)接觸”的突破我在某科技公司構(gòu)建的接觸網(wǎng)絡(luò)模型中，發(fā)現(xiàn)研發(fā)部經(jīng)理的節(jié)點(diǎn)度（連接數(shù)）達(dá)45，遠(yuǎn)高于普通員工的8，其感染后30天內(nèi)導(dǎo)致公司12%的員工感染，驗(yàn)證了“核心節(jié)點(diǎn)”在職業(yè)場所傳播中的關(guān)鍵作用。3.3Agent-BasedModel（ABM）：個(gè)體行為驅(qū)動的精細(xì)化模擬當(dāng)需考慮“個(gè)體行為異質(zhì)性”時(shí)，基于主體的模型（ABM）展現(xiàn)出獨(dú)特優(yōu)勢。ABM中每個(gè)“Agent”（主體）具有獨(dú)立屬性（如年齡、崗位、防控依從性）與行為規(guī)則（如“是否戴口罩”“是否參加聚餐”），通過多主體交互涌現(xiàn)出群體傳播動態(tài)。例如，在模擬辦公室場景時(shí)，可設(shè)置三類主體：-“謹(jǐn)慎型員工”：戴口罩概率90%，避免聚集；-“隨意型員工”：戴口罩概率30%，常參加集體活動；2網(wǎng)絡(luò)模型：從“均質(zhì)混合”到“真實(shí)接觸”的突破-“管理層員工”：接觸范圍廣，決策影響防控措施執(zhí)行。通過ABM模擬“某員工確診后不同防控措施的效果”，我們發(fā)現(xiàn)：僅50%員工戴口罩時(shí)，疫情持續(xù)42天，感染率35%；若提升至90%，疫情持續(xù)18天，感染率降至12%。這一結(jié)果提示：防控效果不僅取決于措施本身，更與人群依從性密切相關(guān)，而ABM能通過“行為規(guī)則”精準(zhǔn)捕捉這一機(jī)制。05常見職業(yè)場所傳染病傳播數(shù)學(xué)模型類型及構(gòu)建方法ONE1基于微分方程的確定性模型：宏觀趨勢預(yù)測確定性模型通過微分方程組描述人群狀態(tài)的宏觀變化，適用于“大人群、長周期”的職業(yè)場所傳播預(yù)測，如企業(yè)全年流感防控規(guī)劃。以SEIAR模型（增加無癥狀感染者A）為例，其方程組為：\[\frac{dS}{dt}=-\beta(I+\thetaA)S/N,\quad\frac{dE}{dt}=\beta(I+\thetaA)S/N-\sigmaE\]\[1基于微分方程的確定性模型：宏觀趨勢預(yù)測\frac{dI}{dt}=(1-\alpha)\sigmaE-\gammaI,\quad\frac{dA}{dt}=\alpha\sigmaE-\etaA,\quad\frac{dR}{dt}=\gammaI+\etaA\]其中，θ為無癥狀感染者的傳播系數(shù)（通常θ=0.5-0.8），α為無癥狀感染比例（α=0.3-0.5），η為無癥狀感染者的恢復(fù)率。構(gòu)建此類模型需三步：1基于微分方程的確定性模型：宏觀趨勢預(yù)測1.參數(shù)校準(zhǔn)：通過企業(yè)歷史疫情數(shù)據(jù)（如某工廠2022年流感暴發(fā)記錄）估計(jì)β、σ、γ等參數(shù)，例如β=0.4（日均傳播率），σ=1/3（平均潛伏期3天），γ=1/5（平均感染期5天）；012.場景設(shè)定：設(shè)定初始條件（如1例輸入性病例）、人口規(guī)模（N=500人）及防控措施（如疫苗接種率v，則S=N(1-v)）；023.數(shù)值求解：使用Python的SciPy庫或MATLAB的ode45求解器模擬S(t)、E(t)、I(t)等曲線，預(yù)測疫情高峰時(shí)間（如第15天出現(xiàn)30例感染者）及總感染規(guī)模（如最終感染率18%）。032基于網(wǎng)絡(luò)的隨機(jī)模型：傳播路徑與關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)識別與確定性模型不同，隨機(jī)模型引入“隨機(jī)性”模擬傳播的不確定性，適用于“小人群、暴發(fā)式”場景，如辦公室聚集性疫情。以小世界網(wǎng)絡(luò)模型為例，構(gòu)建步驟為：1.網(wǎng)絡(luò)初始化：生成包含N=100個(gè)節(jié)點(diǎn)的規(guī)則網(wǎng)絡(luò)（每個(gè)節(jié)點(diǎn)連接4個(gè)鄰居）；2.隨機(jī)化重連：以概率p=0.3隨機(jī)斷開一條邊并重新連接，形成“小世界”特性（聚類系數(shù)0.6，平均路徑長度3.2）；3.傳播模擬：隨機(jī)選擇1個(gè)初始感染節(jié)點(diǎn)，每時(shí)間步感染節(jié)點(diǎn)以概率β=0.2感染鄰居，直至無新感染產(chǎn)生。通過蒙特卡洛模擬（重復(fù)1000次），可輸出“傳播規(guī)模分布”（如80%情況下感染人數(shù)5-15人）及“節(jié)點(diǎn)重要性排序”（如節(jié)點(diǎn)中心度、介數(shù)中心度高的員工更易成為傳播樞紐）。某咨詢公司通過此類模型識別出“前臺接待”為關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，為其配備N95口罩、設(shè)置隔離區(qū)后，公司疫情暴發(fā)風(fēng)險(xiǎn)降低65%。3混合模型：宏觀動態(tài)與微觀行為的耦合單一模型存在局限性：微分方程模型難以捕捉微觀行為，ABM計(jì)算復(fù)雜且參數(shù)多。為此，混合模型（HybridModel）應(yīng)運(yùn)而生，其將微分方程與ABM結(jié)合，用微分方程描述人群宏觀狀態(tài)，用ABM模擬個(gè)體行為對宏觀參數(shù)的反饋。例如，構(gòu)建“企業(yè)-社區(qū)混合模型”：-宏觀層：用SEIR模型描述企業(yè)員工（N1=200）與社區(qū)居民（N2=1000）的傳播，層間通過“通勤”傳播（每日10%員工往返社區(qū)）；-微觀層：用ABM模擬企業(yè)內(nèi)部員工行為，如“某員工因參加生日聚會導(dǎo)致β從0.3升至0.5”，并將β反饋至宏觀層SEIR方程。我在某物流企業(yè)應(yīng)用該模型時(shí)發(fā)現(xiàn)，社區(qū)疫情高峰較企業(yè)早7天，而員工通勤是跨層傳播的主要途徑。據(jù)此，企業(yè)調(diào)整了通勤政策（如鼓勵居家辦公、錯峰上下班），有效阻斷了社區(qū)-企業(yè)傳播鏈。06模型參數(shù)估計(jì)與敏感性分析：提升模型可靠性的關(guān)鍵ONE1參數(shù)來源與多源數(shù)據(jù)融合模型參數(shù)的準(zhǔn)確性直接決定結(jié)果可靠性。職業(yè)場所模型參數(shù)需通過“文獻(xiàn)回顧+現(xiàn)場調(diào)研+專家咨詢”多源融合獲取：-文獻(xiàn)參數(shù)：如COVID-19的R0=2.5-3.5（WHO數(shù)據(jù)）、流感潛伏期1-4天（《流行病學(xué)》教材）；-現(xiàn)場數(shù)據(jù)：通過企業(yè)考勤系統(tǒng)、健康監(jiān)測平臺獲取員工接觸頻率（如日均接觸8人次）、疫苗接種率（如80%）；-專家咨詢：邀請企業(yè)EHS（環(huán)境健康安全）經(jīng)理、疾控專家評估參數(shù)合理性（如“本廠車間通風(fēng)條件下，氣溶膠傳播效率θ=0.4是否過高？”）。以某建筑工地模型為例，我們通過現(xiàn)場調(diào)研獲取“工人宿舍人均面積4㎡”（通風(fēng)差）、“每日集體就餐3次”（聚集風(fēng)險(xiǎn)高），結(jié)合文獻(xiàn)中“麻疹傳播率β=1.2”，校準(zhǔn)得工地β=0.8（較一般社區(qū)高33%）。2敏感性分析：識別關(guān)鍵驅(qū)動因素敏感性分析旨在量化參數(shù)變化對模型輸出的影響，找出“關(guān)鍵控制參數(shù)”。常用方法包括：-局部敏感性分析：固定其他參數(shù)，逐個(gè)改變目標(biāo)參數(shù)（如β±10%），觀察輸出變量（如總感染數(shù)）的變化率。例如，將β從0.4增至0.44，總感染數(shù)從18%升至25%，敏感性系數(shù)為1.75；-全局敏感性分析：使用蒙特卡洛模擬，同時(shí)擾動多個(gè)參數(shù)（如β、σ、α），通過方差分解計(jì)算各參數(shù)對輸出方差的貢獻(xiàn)率。某醫(yī)院模型顯示，傳播率β貢獻(xiàn)率52%，疫苗接種率v貢獻(xiàn)率28%，提示“降低β”是防控核心。敏感性分析的結(jié)果具有實(shí)踐指導(dǎo)意義：若“通風(fēng)條件”對β的敏感性最高，則企業(yè)應(yīng)優(yōu)先改善通風(fēng)；若“員工依從性”對防控效果影響最大，則需加強(qiáng)培訓(xùn)與監(jiān)督。3模型驗(yàn)證與校準(zhǔn)：從“理論”到“現(xiàn)實(shí)”的閉環(huán)模型驗(yàn)證是確保“模型可信度”的最后一步。需通過“歷史數(shù)據(jù)回溯”與“實(shí)際數(shù)據(jù)比對”實(shí)現(xiàn)：-歷史回溯：用2021年某企業(yè)疫情數(shù)據(jù)（10例輸入病例，最終感染45人）校準(zhǔn)模型，調(diào)整參數(shù)至模擬曲線與實(shí)際曲線擬合度R2>0.9；-前瞻性驗(yàn)證：用2022年新數(shù)據(jù)（5例輸入病例）預(yù)測，若模擬感染數(shù)（28人）與實(shí)際感染數(shù)（30人）誤差<10%，則模型驗(yàn)證通過。我在某食品廠驗(yàn)證模型時(shí)，初期模擬感染數(shù)（40人）遠(yuǎn)高于實(shí)際（22人），經(jīng)排查發(fā)現(xiàn)“員工每日體溫檢測”漏檢率達(dá)30%，導(dǎo)致實(shí)際感染數(shù)被低估。修正“檢測靈敏度”參數(shù)后，模型誤差降至5%，驗(yàn)證了“數(shù)據(jù)質(zhì)量對模型精度的影響”。07職業(yè)場所傳染病傳播模型的應(yīng)用場景與案例分析ONE1疫情風(fēng)險(xiǎn)評估與暴發(fā)預(yù)警模型最直接的應(yīng)用是“預(yù)測風(fēng)險(xiǎn)，提前預(yù)警”。例如，某外貿(mào)企業(yè)在海外員工回國后，通過SEIR模型模擬“輸入性病例引發(fā)本土傳播”的風(fēng)險(xiǎn)：設(shè)定輸入病例1例，員工接觸率β=0.5（因頻繁國際出差），疫苗接種率v=70%，預(yù)測若不實(shí)施隔離，7天內(nèi)將出現(xiàn)12例本土病例，14天內(nèi)達(dá)35例?；诖?，企業(yè)立即啟動“14天集中隔離+每日核酸檢測”政策，最終僅出現(xiàn)1例續(xù)發(fā)病例。對于季節(jié)性傳染?。ㄈ缌鞲校山Y(jié)合氣象數(shù)據(jù)構(gòu)建“預(yù)測-預(yù)警”模型。某汽車廠通過分析歷史數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，“氣溫≤10℃且濕度≤50%”時(shí)，流感發(fā)病率是常溫的2.3倍。據(jù)此，在每年10月啟動預(yù)警，提前儲備口罩、消毒液等物資，使當(dāng)年流感暴發(fā)規(guī)模同比下降58%。2干預(yù)措施的成本效益優(yōu)化防控資源有限，需通過模型評估不同措施的成本效益比（CER）。例如，某零售企業(yè)有3種備選措施：-措施A：為所有員工配發(fā)N95口罩（成本10萬元/年，預(yù)計(jì)降低感染率40%）；-措施B：改造通風(fēng)系統(tǒng)（成本50萬元/年，預(yù)計(jì)降低感染率60%）；-措施C：每周1次全員核酸（成本30萬元/年，預(yù)計(jì)降低感染率45%）。通過模型計(jì)算“每避免1例感染的成本”：A為2500元，B為4167元，C為3333元。綜合考慮成本與效果，企業(yè)選擇“A+C”組合，在總成本40萬元/年下，實(shí)現(xiàn)感染率降低75%，性價(jià)比最優(yōu)。3應(yīng)急預(yù)案制定與情景推演模型可模擬“極端情景”，優(yōu)化應(yīng)急預(yù)案。例如，某化工廠模擬“1名員工確診后，不同隔離方案的效果”：-方案1：僅隔離密切接觸者（同班組10人），疫情持續(xù)21天，感染12人；-方案2：隔離所在車間50人，疫情持續(xù)14天，感染5人；-方案3：全廠停產(chǎn)隔離200人，疫情持續(xù)7天，感染1人。從“最小損失”原則出發(fā)，企業(yè)選擇方案2，既控制了疫情，又避免了全廠停產(chǎn)的巨大經(jīng)濟(jì)損失。此外，模型還可推演“疫苗突破感染”“超級傳播事件”等情景，提升應(yīng)急響應(yīng)的靈活性。08模型構(gòu)建的挑戰(zhàn)與未來方向ONE1當(dāng)前面臨的主要挑戰(zhàn)1盡管職業(yè)場所傳染病模型已有長足發(fā)展，但仍面臨三大挑戰(zhàn)：2-數(shù)據(jù)獲取困難：企業(yè)疫情數(shù)據(jù)涉及隱私，難以共享；員工接觸行為（如私下聚餐）難以量化，依賴問卷調(diào)查存在回憶偏倚；3-個(gè)體行為動態(tài)變化：員工對防控措施的依從性隨疫情發(fā)展波動（如疫情初期戴口罩率高，后期松懈），傳統(tǒng)模型難以實(shí)時(shí)更新行為參數(shù)；4-多尺度耦合復(fù)雜：職業(yè)場所傳播與家庭傳播、社區(qū)傳播相互影響，構(gòu)建“個(gè)體-企業(yè)-社區(qū)-區(qū)域”多尺度模型需解決數(shù)據(jù)融合與計(jì)算效率問題。2未來發(fā)展方向針對上述挑戰(zhàn)，未來研究可在以下方向突破：-大數(shù)據(jù)與AI融合：利用