تكامل البنية المعلوماتية المكانية- الذكاء الاصطناعي لتوطين التنمية الاقتصادية في مصر / Integration of Geospatial Information Infrastructure and Artificial Intelligence for Localizing Economic Development in Egypt
قدّمت الحلقة الثانية من لقاء الخبراء 2025/2026 رؤية شاملة حول تكامل البنية المعلوماتية المكانية والذكاء الاصطناعي لتوطين التنمية الاقتصادية في مصر، حيث أكدت على أولوية الدولة لتحقيق تنمية إقليمية متوازنة وفق قانون التخطيط العام والسردية الوطنية للتنمية الاقتصادية، وأوضحت أهمية بناء مسار تنموي قائم ع...
Na minha lista:
| Formato: | Other |
|---|---|
| Publicado em: |
معهد التخطيط القومى
2025
|
| Acesso em linha: | https://repository.inp.ed.eg/handle/123456789/6274 |
| Tags: |
Adicionar Tag
Sem tags, seja o primeiro a adicionar uma tag!
|
| Resumo: | قدّمت الحلقة الثانية من لقاء الخبراء 2025/2026 رؤية شاملة حول تكامل البنية المعلوماتية المكانية والذكاء الاصطناعي لتوطين التنمية الاقتصادية في مصر، حيث أكدت على أولوية الدولة لتحقيق تنمية إقليمية متوازنة وفق قانون التخطيط العام والسردية الوطنية للتنمية الاقتصادية، وأوضحت أهمية بناء مسار تنموي قائم على البيانات الموثوقة، وتمكين الوحدات المحلية، ودمج نظم التوقيع المكاني مع قواعد البيانات، بما يعزز التخطيط القائم على الأدلة. واستعرضت الحلقة مبررات التكامل بين البيانات المكانية والذكاء الاصطناعي لتطوير منظومة التخطيط، ورفع كفاءة توزيع الموارد، وتحسين قدرات المتابعة والتقييم، ودعم أهداف التنمية المستدامة، مع إبراز الحاجة لإطار وطني موحد للبيانات المكانية ونموذج تخطيط مكاني ذكي. وتطرقت المناقشات لتحديات غياب التشريعات المنظمة، وتشتت قواعد البيانات، وتضارب الاختصاصات، وضعف استخدام الذكاء الاصطناعي في رصد الفجوات التنموية، وأهمية معالجة فجوات البنية المؤسسية. كما قدمت الحلقة حزمة تشريعات مقترحة تشمل إصدار قانون قومي للبيانات المكانية والذكاء الاصطناعي، وتعديل قانون التخطيط، واستحداث قانون البيانات المفتوحة، وإنشاء المجلس الوطني لتكامل البيانات. كما اقترحت إجراءات تنفيذية مثل إنشاء منصة قومية موحدة للبيانات المكانية والذكاء الاصطناعي، وتأسيس وحدة حوكمة وطنية، وتفعيل الرقم القومي المكاني، وإطلاق برنامج وطني لبناء القدرات، وتنفيذ مشروعات تجريبية بالمحافظات، وربط مخرجات النماذج الذكية بالموازنات الاستثمارية، وتطوير نظام دعم قرار محلي ذكي، وإنشاء مختبرات إقليمية، ونظام تحفيزي لضمان جودة البيانات، بما يؤدي إلى منظومة متكاملة تحقق الشفافية، وكفاءة تخصيص الموارد، ودعم اتخاذ القرار التنموي.
The second session of the 2025/2026 Experts’ Meeting presented a comprehensive vision on integrating geospatial information infrastructure and artificial intelligence to localize economic development in Egypt. It emphasized the state’s priority of achieving balanced regional development in accordance with the Public Planning Law and the National Economic Development Narrative, and highlighted the importance of establishing a development pathway based on reliable data, empowering local administrative units, and integrating geospatial systems with databases to strengthen evidence-based planning. The session outlined the rationale for integrating geospatial data and AI to enhance the planning system, improve resource allocation efficiency, strengthen monitoring and evaluation capabilities, and support the Sustainable Development Goals, while underscoring the need for a unified national geospatial data framework and an intelligent spatial planning model. The discussions also addressed challenges such as the absence of regulatory legislation, fragmented databases, overlapping mandates, limited use of AI in identifying development gaps, and the necessity of addressing institutional capacity gaps. The session also presented a package of proposed legislative reforms, including issuing a national law for geospatial data and artificial intelligence, amending the Planning Law, introducing an Open Data Law, and establishing a National Council for Data Integration. In addition, it recommended several implementation measures, such as creating a unified national platform for geospatial data and AI, establishing a national data governance unit, activating the national spatial identifier, launching a national capacity-building program, implementing pilot projects across governorates, linking outputs of intelligent models to investment budgets, developing an intelligent local decision-support system, establishing regional laboratories, and creating an incentive system to ensure data quality. Together, these measures aim to build an integrated system that enhances transparency, improves the efficiency of resource allocation, and supports evidence-based development decision-making. |
|---|