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Data+AI落地,中國公司有哪些重要思考?

 大數(shù)據(jù)在線 2025-08-04 發(fā)布于北京

今年是數(shù)字中國戰(zhàn)略推進(jìn)的第十年。

如今,中國千行百業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型迎來最好局面:中國數(shù)據(jù)生產(chǎn)總量占據(jù)全球數(shù)據(jù)總量的近30%,在“量”上已然領(lǐng)跑;DeepSeek、Qwen等開源大模型能力引領(lǐng)全球,智能體應(yīng)用創(chuàng)新活躍。

但數(shù)字強(qiáng)國的真諦,并不在于僅僅存儲多少數(shù)據(jù)、模型在測試中得多少分和智能體有多少個(gè),而還需要全域數(shù)據(jù)能力的形成、數(shù)據(jù)要素流通與共享的加速以及AI與各種業(yè)務(wù)場景的深度融合。

也就是說,“量”上去的同時(shí),“質(zhì)”與“效”亟待提升,即企業(yè)與組織需要實(shí)現(xiàn)Data+AI的逐步落地,將先進(jìn)技術(shù)優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為數(shù)智化動(dòng)能,讓數(shù)據(jù)和AI充分釋放價(jià)值,從而加速自身在智能時(shí)代的轉(zhuǎn)型。

無獨(dú)有偶,在WAIC 2025大會上,Data+AI也成為整個(gè)大會討論的熱點(diǎn)之一。以愛數(shù)為代表的中國廠商,正聚焦產(chǎn)品、技術(shù)與解決方案的創(chuàng)造,為Data+AI的落地路徑帶來全新視角和中國答案。

智能數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施:Data+AI的基石

眾所周知,算力是通用大模型近年來崛起的關(guān)鍵,但真正驅(qū)動(dòng)大模型在引發(fā)質(zhì)變的則是高質(zhì)量海量數(shù)據(jù)集,其決定著AI價(jià)值能否全面釋放。

與此同時(shí),放眼全球,大部分企業(yè)與組織在數(shù)據(jù)層面長期被兩大核心問題困擾:

  • 數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象比較普遍。AI崛起之后,結(jié)構(gòu)化、非機(jī)構(gòu)化、時(shí)序數(shù)據(jù)等多模態(tài)海量數(shù)據(jù)更加劇了此種現(xiàn)象,高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的建設(shè)屬實(shí)不易。

  • 數(shù)據(jù)高效利用比較艱難。圍繞場景去使用數(shù)據(jù)的成本一直較高,像數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)工程師乃至普通員工使用數(shù)據(jù)依然面臨著不少障礙,數(shù)據(jù)難以真正高效利用起來。

對此,愛數(shù)帶來的答案是:智能數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施。在愛數(shù)看來,不同類型的數(shù)據(jù)特點(diǎn)不同,僅用一套方法或者技術(shù)架構(gòu)去解決多模態(tài)海量數(shù)據(jù)相關(guān)問題并不現(xiàn)實(shí),必須在基礎(chǔ)設(shè)施層融合不同的技術(shù)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)多模態(tài)海量數(shù)據(jù)的匯聚、治理和管理,并通過AI等技術(shù)來有效降低數(shù)據(jù)使用成本,提高數(shù)據(jù)利用的效率。

愛數(shù)創(chuàng)始人兼總裁 賀鴻富

事實(shí)上,數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的概念近年來被產(chǎn)業(yè)界反復(fù)提及,引發(fā)多方重視。作為在數(shù)據(jù)領(lǐng)域深耕多年的公司,愛數(shù)認(rèn)為智能數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施之上,融入智能+中立兩大優(yōu)勢。

首先,愛數(shù)所提倡的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施一定是需要具備全域數(shù)據(jù)能力和標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品,全域數(shù)據(jù)能力可以涵蓋數(shù)據(jù)處理的所有環(huán)節(jié),大幅提升數(shù)據(jù)處理效率,而標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品則無需定制,讓所有行業(yè)均可采用。

其次,愛數(shù)在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施中采用Data+AI互相賦能,Data for AI和AI for Data帶來的不僅僅是數(shù)據(jù)處理與利用的效率飛躍,更是為AI應(yīng)用帶來源源不斷的高質(zhì)量數(shù)據(jù)。

第三,智能數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施是中立的,解耦云、AI和應(yīng)用,可以與云基礎(chǔ)設(shè)施、基礎(chǔ)大模型和行業(yè)應(yīng)用廣泛融合。

可以看出,愛數(shù)智能數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的策略是通過先進(jìn)性技術(shù)來徹底改變過去數(shù)據(jù)層的割裂狀態(tài),無論是各種類型數(shù)據(jù)之間的割裂,還是在線數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)的割裂,亦或是數(shù)據(jù)與知識之間的割裂,從而讓數(shù)據(jù)與知識進(jìn)行融合,最終為AI所用。

決策智能平臺:系統(tǒng)智能的突破

AI價(jià)值的全面釋放,關(guān)鍵在于高價(jià)值、復(fù)雜業(yè)務(wù)場景應(yīng)用的突破,也即AI與復(fù)雜業(yè)務(wù)場景深度融合,從工具屬性躍升為系統(tǒng)智能,為復(fù)雜業(yè)務(wù)場景提供智能決策。

不過,要想實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)智能、智能決策絕非易事。哪怕像國外Palantir這種做智能決策多年的公司,也一直在系統(tǒng)智能的探索中艱難前行。直到最近兩年大模型、生成式AI技術(shù)的崛起,將AI技術(shù)整合到復(fù)雜工作流之中,系統(tǒng)智能才實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵突破。

對于垂直行業(yè)的廣大企業(yè)與組織而言,系統(tǒng)智能與智能決策需要解決四個(gè)核心問題:首先,需要將私域場景的高價(jià)值、多模態(tài)數(shù)據(jù)Token化,便于大模型和智能體所用;其次,大模型到私域場景之中,一定需要基于企業(yè)特定語料庫進(jìn)行后訓(xùn)練和增強(qiáng),以匹配私域場景;第三則需要構(gòu)建起基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能體,且智能體之間具備協(xié)作能力;最后則是在業(yè)務(wù)場景中實(shí)現(xiàn)智能決策。

在WAIC 2025大會上,愛數(shù)公司也指出,企業(yè)與組織只有充分利用自身私域數(shù)據(jù),充分增強(qiáng)大模型,才能將生成式AI技術(shù)知識傳承、輔助決策等領(lǐng)域取得最佳投資回報(bào)率。

難能可貴的是,中國企業(yè)在推進(jìn)系統(tǒng)智能創(chuàng)新上也邁出一大步。其中,愛數(shù)的智能決策平臺就是一個(gè)突出代表。

愛數(shù)的決策智能平臺基于AI原生,由多模態(tài)數(shù)據(jù)湖、本體引擎、行業(yè)引擎、智能體工廠、超級助手以及場景決策應(yīng)用等組成,具備系統(tǒng)智能、可信AI和決策建議三大核心特征。

例如,其本體引擎可以幫助企業(yè)與組織構(gòu)建起全局業(yè)務(wù)知識網(wǎng)絡(luò),從而形成一種業(yè)務(wù)語義層,將數(shù)據(jù)賦予業(yè)務(wù)含義,使大模型能“理解”業(yè)務(wù)場景各實(shí)體之間的關(guān)系,最終將垂直行業(yè)的業(yè)務(wù)知識轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)可執(zhí)行的智能決策。另外,愛數(shù)智能決策平臺的VEGA數(shù)據(jù)虛擬化引擎、ISF 信息安全編織架構(gòu)等實(shí)現(xiàn)可信AI,確保了從數(shù)據(jù)->知識->智能體->決策的全鏈路數(shù)據(jù)安全;而基于業(yè)務(wù)知識網(wǎng)絡(luò)+行業(yè)引擎,則構(gòu)建真正懂業(yè)務(wù)的智能體,為各行各業(yè)提供精準(zhǔn)、高效的決策支持。

事實(shí)上,決策智能平臺的推出,標(biāo)志著愛數(shù)在產(chǎn)品戰(zhàn)略層面的重大變化。眾所周知,深耕數(shù)據(jù)領(lǐng)域的愛數(shù),多年來一直聚焦在數(shù)據(jù)底層、AI框架等底層技術(shù)領(lǐng)域的創(chuàng)新,并未將產(chǎn)品延伸到應(yīng)用領(lǐng)域,而智能決策平臺則意味著愛數(shù)將自身產(chǎn)品線延伸到上層行業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域。

那么,愛數(shù)為什么要進(jìn)入到難度極大的智能決策產(chǎn)品領(lǐng)域?如果從自身發(fā)展、技術(shù)演進(jìn)和產(chǎn)業(yè)變革來看,愛數(shù)此舉可謂是水到渠成。

首先,愛數(shù)多年來一直聚焦Data+AI底層相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域的創(chuàng)新,打造出全域數(shù)據(jù)能力、多模態(tài)數(shù)據(jù)湖、本體引擎、行業(yè)引擎等一系列產(chǎn)品,自身技術(shù)能力和產(chǎn)品能力已積累到位。加上復(fù)雜問題和復(fù)雜場景既是AI技術(shù)價(jià)值釋放的最佳載體,又具備難得的高商業(yè)價(jià)值。因此,愛數(shù)順勢將產(chǎn)品線延伸到應(yīng)用側(cè)不僅具備充足的技術(shù)條件,還能實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品閉環(huán)。

其次,過去復(fù)雜業(yè)務(wù)場景的智能決策,技術(shù)實(shí)現(xiàn)難度大、交付重、定制化需求多,使得其商業(yè)價(jià)值邏輯并不強(qiáng),投入產(chǎn)出比讓眾多眾多科技公司望而卻步。近年來,Palantir等公司將AI技術(shù)融入到復(fù)雜工作流程中,表明大模型底座+智能體的AI技術(shù)框架能為大數(shù)據(jù)分析和智能決策帶來顯著提升;同樣,愛數(shù)公司基于Data+AI技術(shù)領(lǐng)域的深厚積累,近年來也在嘗試類似的工作,填補(bǔ)國內(nèi)的空白。

第三,軟件產(chǎn)品的形態(tài)與研發(fā)模式在產(chǎn)生根本性改變。過去,通過程式化設(shè)計(jì)+寫代碼的方式來實(shí)現(xiàn)一個(gè)應(yīng)用軟件;現(xiàn)在則是AI即結(jié)果,通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和服務(wù)來定義一個(gè)軟件應(yīng)用,垂直行業(yè)用戶基于自身私域數(shù)據(jù),智能體能快速創(chuàng)造出AI原生的軟件應(yīng)用。因此,愛數(shù)并沒有太多歷史包袱,希望輕裝上陣、抓住軟件產(chǎn)業(yè)變革的機(jī)遇,在AI原生應(yīng)用領(lǐng)域有所作為。

可以看出,隨著愛數(shù)在產(chǎn)品線的布局完善,其已經(jīng)成為面向私域數(shù)據(jù)增強(qiáng)大模型的智能數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施平臺商,通過集成多模態(tài)海量數(shù)據(jù)來幫助垂直行業(yè)企業(yè)與組織構(gòu)建全局業(yè)務(wù)知識網(wǎng)絡(luò),從而構(gòu)建起可信AI,以數(shù)據(jù)智能體幫助各行業(yè)提升AI應(yīng)用的效果和可靠性。

Data+AI混沌期,愛數(shù)繼續(xù)堅(jiān)守

Forrester研究表示,當(dāng)前企業(yè)超過 73% 的數(shù)據(jù)從未被用于業(yè)務(wù)決策,這并非因?yàn)槠髽I(yè)的數(shù)據(jù)不足,而是企業(yè)缺乏將海量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為洞察和行動(dòng)的能力。

顯然,隨著大模型、智能體等技術(shù)的快速發(fā)展,Data+AI的落地路徑逐步清晰,未來垂直行業(yè)的企業(yè)與組織對于Data+AI有著巨大的市場需求。麥肯錫《生成式 AI 商業(yè)影響評估報(bào)告》就強(qiáng)調(diào),如果成功應(yīng)用數(shù)據(jù)分析等智能體的企業(yè),其決策響應(yīng)速度平均將提升5倍,運(yùn)營成本將降低30%。

在愛數(shù)看來,Data+AI是當(dāng)下最為熱門的領(lǐng)域,概念炒作的聲音很多,愛數(shù)未來的策略在在產(chǎn)品布局完善的基礎(chǔ)之上,持續(xù)聚焦能力的深化,接下來主要有三個(gè)重點(diǎn)方向:

其一、圍繞數(shù)據(jù)層、大模型層、智能體層進(jìn)行AI原生架構(gòu)創(chuàng)新,實(shí)現(xiàn)架構(gòu)的統(tǒng)一,在未來提供服務(wù)時(shí),兼顧整體與主線。

其二、圍繞本體論,深化自身的本體引擎,包括持續(xù)構(gòu)建高效的知識網(wǎng)絡(luò)和一體化的安全能力。

其三、探索歷史數(shù)據(jù)相關(guān)產(chǎn)品與AI分析融合,推動(dòng)災(zāi)備等傳統(tǒng)產(chǎn)品走向AI原生化。

綜合觀察,當(dāng)多模態(tài)海量數(shù)據(jù)的浪潮來臨,Data+AI提供的不僅僅是工具效率的倍增,更是企業(yè)與組織邁向智能化的開端。此刻,站數(shù)智化轉(zhuǎn)型的新路口,中國企業(yè)與組織擁抱Data+AI已不可阻擋。而作為智能體時(shí)代面向私域數(shù)據(jù)增強(qiáng)大模型的智能數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施平臺商,愛數(shù)公司以全域數(shù)據(jù)能力為龍骨、業(yè)務(wù)知識網(wǎng)絡(luò)為風(fēng)帆、智能體工廠為引擎,協(xié)助千行百業(yè)用戶駛向美好的智能時(shí)代。

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