Apollo是一个云原生的持续交付平台，能够跨不同环境部署和管理软件更新，确保系统的稳定运行和安全性。Palantir AIP是最新的人工智能平台，强化预测和决策支持。Palantir X集成了开源、自托管和商业大语言模型，帮助企业将结构化和 非结构化数据转化为可操作的智能信息，推动人工智能在企业中的应用。 （3）强大的数据整合能力和跨行业适用性 Palantir的数据基础设施拥有强大的数据处理和分析能力、 。凭借云原生架构、开 放生态及AI融合，Snowflake已成为全球数据基础设施的主要提供商，其产品主要应用于支持实时数据查询与可视化的数据 分析与BI场景，以及AI驱动创新的优化预测分析和自然语言处理等场景。截至2025年3月，Snowflake已拥有542个年收入 超100万美元的客户，包括754家福布斯全球2000强企业，覆盖金融、零售、医疗等多个行业。 （2）跨平台可分离的数据核心技术 国家数据基础设施技术路线发展研究报告 第二章 世界各国积极探索数据基础设施建设和运营 20 > 21 可信数据空间分类 健康数据空间 金融数据空间 语言数据空间 文化遗产数据空间 汽车数据空间 工业数据空间 总体特点进展以及特点 一、建设情况： 1、多领域布局：形成语言、工业、汽车、 文化遗产、金融五大核心数据空间，覆盖全 产业链与公共服务。 2 、 技 术 架 构 统 一 ： 采 用 联 邦 学

（一）大模型助力政务行业数智化转型 随着大模型技术的不断发展演进，AI 在赋能政务数智化建设方 面发挥着越来越重要的作用，带来的革新性变化可归纳为以下三类。 技术要素重要性不断凸显激发政府行业生产力变革。以大语言模 型为代表的 AI 技术凭借其在文本处理、辅助办公等领域的归纳总结、 自动生成能力，正在深化政府侧的效能革命。例如深圳市推进 DeepSeek 与政务办公、城市治理、公文写作等应用领域深度融合， （3）模型应用：大模型驱动数据分析智能化 数据分析是政务数据价值创造的重要工具，传统的数据分析多以 机器学习、数据挖掘等小模型为核心，以领导驾驶舱、数据报表等可 视化形式加以呈现，面向大模型自然语言交互能力，可通过 NLP2SQL、 NLP2DSL 等方式助力取数、统计分析和报告生成，降低数据分析技 术门槛。此外，大模型在一网通办、一网统管、一网协同、数据要素、 经济运行、社会信用、产业大脑等各领域均发挥着重塑业务流程、便 为解决数据分析此前面临的技术门槛高、数据分析维度单一、用 数指标配置难等痛点问题，依托大模型的自然语言理解能力，通过构 建结构化及非结构化基础数据库、术语、指标库、场景主题数据库， 智能化的数据分析可根据用户意图理解，调用查询对应数据库，实现 数据下钻分析，通过将 SQL 查数转化为自然语言查询方式，极大提 升了数据利用效率，助力政府快速决策。例如广东依托问数大模型构 建了宏观经济问数智能体，聚合和定义了