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在当前的人工智能生态系统中，大数据作为企业创新和数字化转型的关键驱动力，占据了中心位置。最近于2023年9月举行的第12届Big Data & AI Paris大会突出了这些技术在组织中的日益普及。该活动吸引了16,000名行业参与者，强调了大数据在促进增长和创新方面的潜力，同时也提出了治理、系统兼容性和可持续性方面的挑战。本届会议还探讨了广泛采用AI系统（尤其是生成性AI）的伦理和责任问题，揭示了开发信任和透明度框架以确保负责任使用海量数据的重要性。

与此同时，将大数据整合到医疗基础设施中的努力通过世界卫生组织/欧洲成员国于2022年9月通过的首个数字健康行动计划得到了体现。该计划旨在利用大数据、AI和其他数字工具来改善欧洲和中亚人口的福祉。COVID-19大流行加速了对海量数据在应对公共卫生挑战中潜力的认可，强调了良好治理和适当政策以确保数字解决方案的有效性和安全性的重要性。数字健康的举措展示了大数据和AI之间日益增长的融合，允许在医疗管理中采取更综合和主动的方法。

研究和教育领域的最新发展也突出了大数据的重要性。PSL大学通过其AI4TheSciences博士项目发起了一项博士论文项目征集，旨在共同资助AI和大数据交叉领域的研究。这种对跨学科培训和研究人员国际流动性的承诺强调了大数据在科学知识进步和技术创新中的核心作用。将于2023年秋季开始的选定项目反映了对大数据作为推动科学进步的关键杠杆的日益认可，涵盖从物理到经济学的各个领域。

最后，工业界和研究机构继续合作以加强大数据在供应链等关键领域的应用。由Scalian和IMT Mines Albi发起的SCAN联合实验室展示了沉浸式技术如何结合大数据和AI来改变供应链管理。这项自2019年开始的合作旨在通过创新决策模型和沉浸式模拟来提高供应链的弹性和灵活性。这些发展展示了大数据如何继续发展并整合到AI的其他领域，为日益数字化的世界带来新的机遇和挑战。