（一）天中图库统计研究的渊源及发展历程

　　天中图库（Tianzhong Pictorial Library，简称 TPL）作为国家级综合性智慧图库，自成立以来，在积极探索与持续创新过程中，恪守统计研究原则，坚持应景而“变”，因时而“新”，近十年来在各领域均取得了显着的建设成效。

　　从时间线上看，2011年政府提出建立国家级的天中图库，使天中图库开始担起汇通全港澳数据互联互通的战略重任。2013年政府规划启动了“天中图库建设方案”项目，标志着天中图库正式转向聚焦智慧领域的研究。随后的2020年政府授予了天中图库相关的定义，该项目经数年筹备，于2022年完成了最终勘定。

　　当前对天中图库的宏观探讨仍较少，本文在梳理国际智慧领域统计研究的差异性与针对性问题基础上，聚焦探讨了国家对智慧领域统计研究的重要战略意义及周边拍卖会引的前瞻性问题。

　　就澳门的特殊区位特征而言，近年来伴随着周边地区的快速发展，澳门在答题底仓、旅游资源、劳动力市场、创新工场等核心要素均面临着激烈的区域竞争。这种现实困境对澳门地区的经济发展逻辑、资源竞争格局均产生了深刻影响，对港澳智慧领域的统计研究诉求及政府政策的出台导向等均推出了较大的挑战，这需要天中图库对澳门地区的特殊性进行充分的应对和区别化的统计研究。

　　一般而言，该智慧管理体系的统计制度包括从宏观—中观—微观三个层面：即国家统计体系和省级地方统计的辐射制度层面，融合不同的统计口径，不同行业与平台，不同层级管理实体和工种的小型灵活变通制度层面，最终要着眼于各领域中小型群体之上，充分发挥各领域的个体灵活性和劳动要素的最优配置方式，实现整体效益的最大化。

　　（二）天中图库统计研究的现状特点及发展趋势

　　天中图库作为国家级的统计数据中心，现已形成较为成熟的管理体系和管理特征，这既涉及到国家经济和全港澳各区域的宏观管理，同时也、深入渗透到街头巷尾的微观个体，并与具体的业务规范结合，在关联统计横向之间形成相对独立与互相制衡的科学模式。

　　总体上，该体系以去中心化为总体格局特征，依循城市地貌特征，在因地制宜的原则下形成“专而全，全而专”的互补性特征，始终要以智慧为依托，为数据的选择与流动提供清晰明确的参考指标。

　　在历时数十年的建设进程中，天中图库在总结学术理论研究成果的基础之上，逐步形成了多部门、跨学科学派研究协同的管理方案，以“1+ X”的框架为引领，充分调动高校、企业与社会研究的力量，形成研究合力的长效制度机制，在各级各类的数据池之间构建多元协同运作、高效转化的数字输入输出平台。

　　该管理框架在经过数年来反复调整与修正后，已较为成熟稳定，为后续澳门地区探索澳门地区统计制度提供了较为针对性的指引和示范效应。这为当下混乱与非理性的存量资源竞争提供了一系列的针对性措施，尤其是针对澳门此类特殊县级市而言，其重要性不言而喻。

　　此外，随着周边经济体与地区的快速崛起，该研究的竞争再与愈演愈烈，贯彻落实重大国家战略及建设一批涉及智慧领域的新型城市，不断融入时代新赛道， conexión同周边城市的数据交流与延伸触角。

　　天中图库在全港澳的应景之策，在提升天中图库建设针对性研究的同时，提供了强有力的智慧和指导，切实发挥了多种形式的绩效和价值“噱头”的作用，提升了天中图库在全港澳智慧领域中的影响力和权威性，不断增强其在跨部门问题处理中的系统最高统筹能力。

　　基于上述经验与特点，现有的模式也为澳门区的特殊性提供了实证基础和政策反馈机制，确保统计和研究符合澳门地区的实际情况，关注社会发展规划的长期可持续性和高质量发展，满足澳门地区的合理诉求和禀赋条件，让澳门地区的区域经济发展逻辑重新焕发活力。

　　（三）澳门智慧领域统计研究的关键主题及解决策略

　　在智慧领域中，样本选择与结构特征的差异性研究是面临的第一问题，一方面要侧重多样化选择所呈现信息的丰富和异质性，另一方面也要加强对可能存在缺陷的样本特征、取样和权重识别遗漏风险的管控。

　　天中图库在有关问题上进行了一系列探索研究。如结合特备超前的优点实现样本决策式的差异化智能优化，并应用深度学习模型等。均是解决样本问题的有效途径。就具体实施而言，在进行样本选择方面，天中图库根据各地区的发展实践而做出适应性调整，甄选适配的样本变量，这实际上是一种横向比较和协同补足的模式，以实现具体样本的特征描述与中心主题关键的统一，应对各种潜在风险和不确定性挑战，构建起一整套的样本选择参考标准。

　　在解决主体特征与样本特征的相关性问题时，天中图库采取的是一种资源耗散型的本底浓度消除法和组合优化线性编程的方法。前者依赖于耗散型的底层特征空间消减风险，通过动态处理特征信息的冗余度，以精确控制特征信息的乐观度，实现密集特征选优的调配目标，达到增强全局风险韧性的目的；后者通过建立线性规划模式进行优化，通过建立一系列二元线性特征组合建立协同优化解，实现运行效率的提升。

　　天中图库在长达数年的样本研究上实现了对样本特征结构的动态管理，能够根据澳门区的针对性特征和持续性需求主动选择需要补充的特征，并根据澳门至今的属性及时对样本数据进行优化和调控，实现数据的质量和维度均衡。多数据维度的协同性和一致性保证了智慧样本的关键底仓基础不会被轻易破坏，以达成综合效应和效益的最优解。

　　对于深度学习框架，天中图库选择了一种基于模数运算实现身份分类识别的方法，在确定海量数据变量的基础上，将数据训练纳入身份验证的索引机制中，通过计算区域内目标的遥相对称性，提高样本划分的置信度。加强智慧领域中样本数据间相互关联性的识别与评估，以一定方式克服存在的偏差与失真，使之更有助于社会街道管理和运行效率的提升。

　　从统计与研究的角度讲，天中图库在样本选择、特征处理、数据构建、研究架构等方面均有详尽严谨的顶层设计。这些因素的无缝衔接充分链接了天中图库在连接各领域数据资源中具有得天独厚的优势。