主要观点总结
中国制造业规模庞大，但面临工业品质量与价格不透明、信息不对称等问题，导致区域和渠道差异大，企业和政府部门监测难。为此，需建立多源数据融合平台，实现数据标准化、透明化，提升供应链协同管理效能。具体包括构建统一工业品价格数据平台、使用人工智能大模型实现数据标准化、多域数据融合发挥数据要素价值等。该平台能实时分析和监测工业品价格变化，助力宏观经济形势分析和市场调控，并帮助优化采购策略、降低成本。
关键观点总结
关键观点1: 中国制造业规模与问题概述
中国制造业连续位居全球首位，但面临工业品质量与价格不透明等问题，导致区域和渠道差异大，监测难。
关键观点2: 建立多源数据融合平台的必要性
为解决上述问题，需建立多源数据融合平台，实现数据标准化、透明化，提升供应链协同管理效能。
关键观点3: 构建统一工业品价格数据平台的措施
国家发改委价格监测中心、中国人民大学和天源迪科三方合作，构建工业品价格大数据平台，建立统一的工业品标准库和价格指数库。
关键观点4: 使用人工智能大模型实现数据标准化的方法
项目采用工业品AI大模型进行数据处理，实现工业品的统一识别和归类，提升数据的一致性和标准化水平。
关键观点5: 多域数据融合平台的效果
平台能实时分析和监测工业品价格变化，助力宏观经济形势分析和市场调控，并能帮助优化采购策略、降低成本。例如，已帮助多家央企降低综合采购成本，提升价格监测效率，并成功发出异常价格预警。
文章预览
中国制造业连续多年位居全球首位，工业品市场规模庞大。然而，由于工业品质量与价格存在不透明和信息不对称等问题，导致区域和渠道间差异大，企业价格监测和成本控制难，同时现有数据流通机制不畅，无法提供及时、准确的市场分析支持。因此，亟需建立一个多源数据融合平台，实现数据标准化、透明化，提升供应链协同管理效能，支持经济高质量发展。 一是构建统一工业品价格数据平台。 国家发改委价格监测中心作为业务指导单位，中国人民大学提供科研支持，天源迪科作为应用实施主体，三方合作共同构建工业品价格大数据平台，通过创新协同机制，建立统一的工业品标准库和价格指数库，构建高质量的工业品数据集，汇集超过4000万工业品价格数据与200万标准工业品库。 二是使用人工智能大模型实现数据标准化。 项目以工业品AI大
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