实时AI与生态协作：破解大模型在产业落地中的两大瓶颈

12月26日，“大数据产业发展论坛及数据要素趋势论坛”在上海召开，吸引了医疗、教育、通信运营商、生物医药、金融、资产评估等领域的嘉宾齐聚一堂。与会者就数据要素与AI技术的深度融合、行业落地方案以及数据产品化和资产化等议题展开探讨。本文基于现场观点和案例，重点呈现“实时数据治理+AI”模式如何从根本上激活行业潜能，并提出若干可行的落地思路。

数据要素与AI融合：从“批处理”迈向“实时治理”

数字化转型已成为企业发展的必经之路，但传统的批量数据处理模式难以满足瞬息万变的市场需求。多位与会嘉宾提到，不少企业在数字化转型早期过度采集海量数据，但最终仅有20%得到实际使用，约80%处于‘沉睡’状态。成都电信云中台副总经理张维强调：“如果无法通过AI实现多源数据的实时清洗与融合，大部分数据将持续闲置，难以对决策与运营产生实质帮助。”

成都电信云中台副总经理张维在论坛上着重指出，大型企业普遍面临着“数据孤岛”的难题。这一困境具体表现为企业内部各部门间数据存储分散，重复数据冗余存储与共享，导致了资源的有效利用受到严重制约。

张维进一步阐述道：“数据的重复存储与分散管理，不仅造成了资源的极大浪费，更在跨部门和跨行业的协作中筑起了难以逾越的壁垒。”他以金融机构与电信行业的合作为典型案例，深入分析了数据共享所面临的挑战。由于内部数据分散、数据标准不统一，加之对外数据标准存在不一致性，这使得双方在风控、精准营销等领域的合作进展备受阻碍，甚至陷入停滞状态。

张维强调，要破解这一难题，关键在于“内统外通”。企业内部形成统一的数据编目，再建立起一套强有力的对外数据共享机制，并充分利用AI技术来提升内外部数据协作的效率和准确性。

对此，华东江苏大数据交易中心总经理汤寒林进一步阐释了“多源数据融合”与AI技术结合的重要性。他指出：“单一数据的价值是有限的，只有通过多源数据的实时融合，并在AI的支持下实现智能分析，才能充分满足复杂多样的行业需求。”他强调，AI的引入不仅能够加速数据的整合与治理，还能通过预测分析和自动化处理，为企业提供更加精准的业务洞察和决策支持。他补充道：“AI技术正在为数据治理带来革命性提升，但要发挥这一潜力，关键是确保数据能够在使用过程中实现高效流通与安全管理。”

从资产评估的角度来看，金证资产评估管理合伙人谢佳妮分享了她对数据治理和AI赋能的深入观察和思考。她直言：“在推动数据资产化的过程中，如果企业在前期未能对数据进行充分的标准化处理，评估结果可能会因为缺乏可信依据而不被认可，甚至直接导致整个项目搁浅。”谢佳妮指出，AI可以在数据标准化过程中发挥重要作用，通过自动化清洗、分类和去重等功能，显著降低人工成本，提高数据治理的效率和精度。她进一步表示：“当数据治理能力提升后，企业不仅能够更顺利地推进资产化，还能通过AI技术挖掘数据的深层价值，为后续的商业应用和创新提供支持。”

事实上，除了在论坛现场的简要发言外，谢佳妮也针对本次大会可能涉及的提问准备了更多观点。她也提到，数据要素相较于传统生产要素的非稀缺性、高流动性等特点，使其与AI技术之间形成了共生关系。正因如此，AI在数据的开发、流通与应用中，不仅是工具，更是驱动力和催化剂，为数据资产化和未来资本化奠定了基础。

三位发言人的观点共同揭示了当前企业在数据治理与AI应用上的主要挑战与机遇，并指出了解决这些问题的路径：打破“数据孤岛”、利用AI实现多源数据的高效流通与智能融合，以及加强数据治理能力，确保资产化过程中的规范性与可行性。这些洞见明确了AI在推动数据要素释放中的核心作用，为数字化转型中的企业提供了重要的指导方向。

创新举措与实践成果

要充分释放数据要素的价值，企业必须突破“数据孤岛”效应，实现实时数据治理与跨机构协作。华东江苏大数据交易中心总经理汤寒林分享了一个典型案例，展示了跨行业数据整合与AI技术的结合如何带来切实成效。

成都电信云中台副总经理张维在论坛上分享了一项关于公共安全、公共管理、公共服务和经济数据覆盖率的调查结果。他指出，公共安全数据的集中程度较高，覆盖率可达85%以上；公共管理层面的数据覆盖率也能达到70%以上；公共服务层面的数据覆盖率则约为60%；而经济数据覆盖率相对较低，仅在50%左右。

“这一数据表明，政府部门对安全与应急数据的掌控度较高，但在涉及产商业主体时，数据共享的意愿明显不足。”张维分析道。为了破解这一难题，他提出了通过技术手段推动数据开放与共享的思路。具体来说，就是在更多业务场景中嵌入ADD（自动化数据采集设备）、RPA（机器人流程自动化）、AI（人工智能）等技术，丰富数据源，提升数据的可靠性与合规性，从而进一步促进经济数据的开放与共享。

张维以电信公司与国家电网的合作项目为例，展示了数据治理与AI技术结合的巨大潜力。在该智慧城市项目中，双方利用用户路由器实时数据动态监控停电状况，通过AI技术的实时分析能力，显著提升了城市应急响应的效率。汤寒林强调：“这种‘数据产品+运营服务’的一体化模式，是实现数据要素高效流通与价值转换的重要抓手。”

然而，推动数据要素的流通与应用并非一帆风顺。成都电信云中台副总经理张维坦言：“我们为数据治理投入了大量时间和资源，但市场对这些资产的认可程度仍待提高。”这一观点揭示了当前数据市场尚未完全成熟的现状。尽管企业在数据治理和资产化上取得了初步成果，但要实现真正的市场价值转化，仍需更多的产品化创新和需求挖掘。

总体来看，这些实践表明，数据要素的释放不仅依赖技术上的突破，更需要从治理能力、商业模式和市场培育三方面协同发力。通过AI与数据治理的深度融合，企业不仅能够提升自身运营效率，还能以标准化、高流通性的资产形态参与更广泛的行业协作，为数字经济的持续增长注入动能。

数据要素赋能行业的关键抓手

要实现数据要素的全面释放，企业需从关键场景入手，循序渐进推动数据治理与AI技术的深度融合。实时数据平台TapData创始人唐建法指出，企业内部实时业务数据是最具价值的资产。这些数据直接反映了企业与客户的交互情况，为优化运营和提升客户体验提供了基础支持。他强调：“企业应该优先聚焦实时数据治理，围绕‘1%的关键数据’推动‘99%的业务价值’。”这种策略能够帮助企业在资源有限的情况下实现高效管理，最大化数据的使用效能。

然而，数据资产化的成功并非一劳永逸。汤寒林进一步提出，动态化运营是确保数据资产长期活力的重要保障。他以江苏大数据交易中心的实践为例，介绍了如何通过“数据产品+运营服务”的一体化模式，不断更新数据资产，确保其市场竞争力。这种动态管理模式，不仅提升了数据的外部价值，还通过行业协作和资源共享，强化了企业在生态中的整体运营能力。汤寒林强调：“在医疗、教育等高敏领域，动态化运营尤其关键，能够确保数据的实用性与精准性，为行业创造持续的增值效益。”

论坛讨论中，数据与AI融合对行业发展的强大推动作用得到了广泛强调。张维以运营商行业为例，分享了通过AI技术深度挖掘数据价值的宝贵经验。在反诈项目中，电信行业利用实时数据与神经网络学习技术的结合，显著提升了反诈模型的精准度。不仅如此，通过模型的深入推理，还成功识别出了潜在风险客户群体，为防范诈骗行为提供了有力支持。

这一实践充分证明了AI技术不仅能够显著提高数据的利用效率，使数据资源得到更充分的挖掘和利用，还能够通过智能化手段不断拓展数据的适用范围，为业务创新和发展提供新的可能。特别是当AI技术与隐私计算和云原生架构相结合时，其动态适配多种数据场景的能力得到了进一步增强。这种结合不仅有助于企业在数据治理方面实现突破，提升数据管理的规范性和效率，还能够为企业的数据运营提供强有力的支撑，推动企业在数字化转型的道路上迈出坚实步伐。

综合来看，要释放数据要素的潜力，企业需从以下三个方面着手：首先，明确关键业务场景，优先推动高价值数据的治理和实时处理；其次，建立动态化的运营机制，确保数据资产的持续更新与市场适配；最后，通过技术与管理的双重手段，强化数据安全与合规保障，为跨行业协作和生态共建奠定基础。正如汤寒林所言：“数据的价值不仅在于其资产化的账面体现，更在于其在动态运营中为行业生态注入的持续活力。”

创新模式的未来发展与落地建议

推动“实时数据治理+AI”模式落地的关键，在于优先试点高收益的核心场景，并结合行业需求逐步拓展适用范围。例如，成都电信作为运营商分享了政府的大数据局在疫情防控期间通过运营商的数据整合，快速推出健康码服务，不仅有效支持了疫情期间的人员流动管理，还为后续在智慧城市建设中推动数据要素价值释放奠定了基础。这一成功经验表明，数据治理与AI协作能够显著提升社会治理能力，同时为企业探索数据产品化与资产化提供了可行的模式。

正如汤寒林所言：“数据的资本化并不是为了停留在账面上，而是为了让它流动起来，在不同场景中创造出可持续的增值效益。”在技术层面，多位专家建议采用批流一体化数据架构，将Flink、Kafka等实时流处理平台与传统数据仓库相结合，形成白天批量、夜晚流式（或相反方式）的滚动处理模式。通过这一方式，数据可在生产系统与分析系统之间快速流动，并借助AI模型进行实时决策推送。成都电信分享在疫情防控及健康码服务中就应用了类似思路，成功缩短了数据同步与风险识别的响应时间，显著提升了整体效率。

数据资本化的最终目标，是通过在多种业务场景中的持续应用，为企业和行业生态创造长期价值。例如，在医疗领域，通过实时数据治理和AI技术优化临床实验流程，不仅能够显著提高新药研发的效率，还能加快病患精准诊疗方案的制定；在教育领域，实时数据的采集与分析让个性化学习路径成为可能，大幅提升教学效果和资源分配的公平性。

未来，随着技术能力的持续提升和政策框架的逐步完善，数据生态的创新将为企业开拓更广阔的市场空间。在技术层面，隐私计算、联邦学习和差分隐私等前沿技术的成熟，将为高敏数据的安全流通和共享提供坚实保障；在政策层面，各级政府的顶层设计和行业标准的制定，将进一步打通数据要素流通的障碍，促成多主体间更高效的协作。

不过，要真正实现这一模式的广泛应用，企业还需在运营管理上进行深度变革。正如谢佳妮所提到的，AI与数据要素的共生关系决定了数据在资产化进程中的独特路径，而推动数据要素的资产化，不仅是企业数字化转型的重要抓手，也是未来数据资本化顺利实现的关键一步。

一方面，需建立清晰的收益评估机制，让管理层和一线团队能够直观感受到数据与AI结合的价值；另一方面，通过持续培训和技能提升，推动员工从传统操作向数据驱动型工作模式的转变。

综合来看，“实时数据治理+AI”模式不仅是对企业数字化能力的提升，更是一种跨行业、跨领域的协作生态建设。通过持续的技术创新、管理优化和政策支持，这一模式有望在未来为数字经济的高质量发展注入源源不断的动力，帮助企业在瞬息万变的市场中抓住机遇，实现可持续增长。