每日互动方毅：数据要素价值在于流转，用好AI的前提是用好数据 | 爱分析访谈

2025 年初 DeepSeek 爆火，让每日互动这家公司再次受到广泛关注。

自 2019 年上市以来，每日互动作为一家数据智能服务商，秉承 着 “ 让数好用，把数用好 ” 的理念，致力于用数据让产业更智能，一直是以“ D-M-P ”（ Data-Machine-People ）三层逻辑开展业务。基于在开发者服务中积累的数据以及对海量动态数据的深入洞察，利用数据治理能力，对数据进行归集汇聚、资产化管 理、精细加工，结合行业理解，在商业服务和公共服务领域打造了产品化数据智能应用。

2024 年底，每日互动首度官宣 2025 年核心战略 ——“ 发数站 ” 战略，并在刚刚结束的 2025 数据安全发展大会启动“发数站‘百城百场景’共创计划”， 计划未来三年在百个城市和企业落地 100 个数据要素场景。

另一方面，每日互动基于“大数据 + 大模型” ，推出了“个知 AI ”系列产品，面向企业应用和政务场景，实现企业级知识库的快速搭建，和基于权威语料交互式实现政务场景公文写作。

“发数站”和“个知 AI ”新业务布局方向跟每日互动现有“ D-M-P ”业务逻辑是什么关系？ AI 大模型产品在 每日互动未来业务 布局是什么定位？带着这些问题，爱分析对每日互动创始人 &CEO 方毅进行访谈，围绕着每日互动发数站战略、“个知 AI ”系列产品等新 业务布局展开探讨。

基于交流探讨，爱分析认为，“发数站”和“个知 AI ”两个新方向的业务逻辑跟“ D-M — P ”是一脉相承。

每日互动通过“发数站”及“百城百场景”计划将这三层业务逻辑推广、复制到其他合作伙伴。基于合作伙伴现有数据资源，融合每日 互动的数据能力，共创打造出新的数据产品，服务于合作伙伴自身和其他客户。这样能够进一步激活每日互动及合作伙伴自身数据要素价值，充分利用每日互动的数据治理能力，同时能够将“绿波带”等成熟应用场景进行产品化、服务化，扩大潜在市场空间。

“个知 AI ”业务逻辑还是沿着“ D-M-P ”三层架 构，数据源是各类专业知识库，数据治理能力是 DeepSeek 等基础大模型加上每日互动的数据治理能力，应用是基于每日互动不同业务场景经验封装的产品。

不同于市场上的 AI 知识库、 AI 个人助理产品，“个知 AI ”系列产品不是简单在 DeepSeek 基础模型上封装一些交互功能点。“个知 AI ”核心优势是两个层面，第一是汇聚众多专业数据库，例如“公文写作助理”产品能够基于权威语料增强 AI 大模型在公文写作等专业领域的能力；第二是基于每日互动过往商业、政务等领域服务经验，在对不同行业语料上的理解程度会更加深入，对语料的计算精度更高，而产品功能和用户体验的个性开发设计，也更加符合专业人员的使用习惯。

方毅认为，大模型是一种新的生产工具，融入到每日互动现有业务体系，增强每日互动的技术能力和服务能力，开发出更多数据智能产品应用。

01

专注数据智能大方向不变，AI领域聚焦于大模型工程化落地

爱分析：2019年以来，每日互动定位是数据智能服务厂商。最近两年，大模型对整个科技行业发展产生很大影响，每日互动的定位会不会从一家数据智能服务商变成人工智能服务商？您如何看待大模型领域的市场机会？

方毅：数据智能这个概念一直在发生变化。 2019 年上市时，业内可能知道数据智能，但对于公众市场，数据智能还是个生造词。我们明确地讲，数据智能就是“吃下去数据，产出是智能”。

大语言模型出来后让这件事 情更加具象化。我认为，数据智能是人工智能的一个流派，是用数据这种手段驱动智能的方式。驱动智能还有其他方式，都属于人工智能范畴。因此，我们大方向不会发生变化，肯定不会做基础模型，在垂直领域用好大模型落地是我们的主业。

如果把 DeepSeek 比作 Linux ， DeepSeek 是 面向专业人员提供操作系统级基础能力。面向个人用户和企业用户，在操作系统 之上还需要开发应用，一类是是办公、通讯录、相册等基础应用，另一类是个性化数据和个性化应用。这些应用会从 GUI （图形界面）走向 LUI （语言界面），从 offi ce 走向“ AIffice ”，从 appstore 走向“ AIppstore ”。

我们的市场机会就是打造“ AIf fice ”和“ AIppstore ”。一方面是帮助用户打造 AI 时代办公等基础应用，另一方面是基于个性化数据打造 AI 时代的个性化应用。基于移动互联网时代服务数十万 App 的经验，助力开发者们实现 ‘App to agent’ 转化，更加“润物细无声”地融入到以 Deepseek 为代表的广阔的大模型产业中去。

我们之前的业务中也一直在讲，要做数件、数据中间件， Data Middleware 。 Middleware 是在基础操作系统之上架一层 GUI 等驱动，很多的组件统一开发好之后，在上面直接可以去调试、运行。现在大模型应用也是类似方式去做，在基础模型之上架一层 LUI 等驱动，把语料以向量化形式提供给大模型，把底层抽象掉。这样所有应用都不依赖于基础模型，底层可以适 配 DeepSeek 、 Qwen 等主流 AI 大模型。比如这 次我们也跟温州市数据集团签约，推出基于可信数据空间的可控大模型服务 —— “温故 AI 平台 ” ，以此来帮助企业更高效、安全地解决组织知识管理中的信息孤岛、 数据异构等普遍性的痛点问题，让企业真正地 用上 AI 。我们希望通过温故 AI 平台，能够帮助企业温过去产业的 故，而知未来产业的 新。

爱分析：既然公司大方向不会发生变化，从当下和未来1-2年来看，那大模型相关业务在每日互动整体业务中承担什么角色？

方毅：当前大模型行业发展如火如荼，面临这样巨大市场机会和外界期待，我们肯定会抓住这轮机会。今年春节后，我们依托多年深耕商业客户和政府客户服务经验，在可信数据空间环境下，同时围绕着 B 端、 G 端和 C 端进行 AI 产品探索。

基于我们每日互动的资源禀赋，在AI产品布局上，ToB和ToG是 重点领域，接下来会沿着商业客户和政府客户的场景做深。我们奉行“拿来主义”， 集成各种 开源系统、全世界最先进解决方案。我们都会把它集成来解决实际问题。基于对垂直场景的理解，利用强化学习技术、 RAG 技术、提示词优化等方式，对基础大模型进行二次开发，解决客户业务问题。

我们在今年第二季度会专注在几个明确垂直领域，把大模型 应用部署到客户真实场景中，让客户能够真正体会到大模型的业务价值。今年下半年我们会开始大模型业务的规模化复制，未来两年会在规模增长上重点发力。

现在还处于行业发展早期，虽然存在不确定性。但我认为，守在应用侧，越接近业务，越安全，越是刚需。

02

用好AI的前提是用好数据，打造面向企业和政府的专属大模型应用

爱分析：我看每日互动当前大模型业务主要是围绕着个知AI产品，有企业版、政务版、个人版等，方总整体介绍下情况。

方毅：我们在谈及大模型应用的时候有一个前提，一定是在保障数据安全的前提下，垂 直化地做场景落地。大模型只是通用能力的开源开放还不够，一定是垂直场景的精耕细作，这个过程中就会涉及到不同行业用户、不同体量企业对数据安全保障的要求，所以我们会强调“ 可信数据空间 + 可控大模型”的组合——这也是我们面向大模型时代的一个基础的技术架构，开源模型，闭域深耕。

在企业端，我们推出的个知 AI 企业版支持企业快速 搭建知识库、生成智能工作流，助力企业运营效率提升；十万元即可完成部署的 “ 个知 AI 工作站 ” ，更让中 小企业在软硬一体的即插即用中，获得可控大模型的 “ 满血战斗力 ” 。

在政务服务侧，我们推出的 “ 公文写作助理 ” ，基于权威语料库实现交互式智能写作，不做 “ 代写 ” 只做 “ 辅助 ” ，既严守规范，又让 “ 写作变得更加轻松 ” 。

同时对于大模型使用频繁的 C 端 用户群体，我们也推出了 “ 个知 ” 个人版，通过个性化知识库搭建，帮助 每个个体在安全环境内更加高效使用大模型，成为数智时代的 “ 超级个体 ” 。

爱分析：听下来，个知AI产品的逻辑跟每日互动其他业务类似。数据源从移动互联网数据变成各类文档数据，核心能力还是对这些数据进行处理，在应用端基于客户场景需求的理解，包装成数据产品。

方毅：企 业和政府用好 AI 的前提是要用好数据，只有解决组织知识管理中的信息孤岛、数据异 构等普遍性的痛点问题，才能让 AI 的能力全面地释放在各个业务场景中。

以“个知”为代表的 AI 大模型产品对我们而言，只是应用场景的延伸，能够覆盖企业和政府客户更多场景需求，我们做产品和业务的方法论是一致的。本质而言，我们每日互动还是凭借行业 Know-How 与数据智能核心能力，深度融合行业经验与数据智能技术，通过可信数据空间 保障安全、可控大模型提升精准度，实现 AI 赋能。

人工智能的未来不在通用而 在专属。大模型是新 的生产工具，但大模型只是具备基础能力，未来大模型应用落地的关键还是知识库，知识库决定大模型应用的专业度。

以“个知 AI ”政务版为例，该产品目前有四个知识库，以浙江温州为例，第一是相关内容的全国库，第二是浙江温州 的地域库和文件，第三是温州发改委为代表的部门库，第四是个人库。可以确保每一段文章选中之后告诉用户这些文字和提法的来源，每一个数字会告诉用户引自哪里，如果是大模型自己生成，会写上“模型记忆，请注意确认”。

03

“发数站”是按效果付费，三年覆盖“百城百场景”

爱分析：除了大模型业务，财报中每日互动一直在提战略规划是“自数、治数、置数”，在现在数据要素的发展背景下，对这个战略会有新的解读吗？

方毅：“自数”是第一步。五六年前，国家数据局还没成立，当时是“谈数色变”的时代。站在监管角度，主要是做数据规范化治理。这种 情况下，我们谈“自数”，是指用我们确保来源合规、深度治理后的数据去赋能我们自己的业务。

“治数”是第二步。以政府机关和大型企业为例，有很多高价值数据，但自身缺乏相关经验导致价值不能充分用起来不会用。每日互动带着自己的数据治理经验，为这些机构在他自己数据池里进行数据价值的挖掘和加工，最后的产品为他们自己所用，数据主体并没有发生变化。

“置数”是第三步。“个保法”“数安法”等相 关政策法规落地，国家数据局的成立，给了我们更大的信心。我们基于可信数据空间与不同行业客户 深度合作，数据要素价值真正可以在跨主体之间流动。这种不是简单的“左手倒右手”，而是我们到不同的地方和企业，基于他自身的产业数据和企业数据，进行数据要素的加工梳理，形成数据要素的可复制的产品，进而可成规模得赋能千行百业。

爱分析：我看到2025年每日互动推出了“发数站”这个核心战略，可以介绍下这个战略考量么？

方毅：我认为数据要素的价值不在占有，而在流转。“发数 站”战略就是通过人工智能、隐私计算等技术构建数据 “ 发电站 ” ，让数据智能像电能一样安全传输、精准赋能。面向产业，就是如何用行业的数据要素，解决“让数好用，把数用好”这个问题。

目前， “ 发数站 ” 已在智慧交通、医疗健康等领域落地。智慧交通领域，数智绿波产品覆盖全国 30 多个地区，优化超 1000 公里道路。医疗健康领域，脑 卒中早筛模型通过医疗数据融合分析，构建疾病预测闭环，助力老百姓健康生活质量提升。

爱分析：今年数安大会上每日互动发布了发数站的“百城百场景”，这是怎么考虑的？

方毅：我们希望三年时间与 100 个城市或企业开展合作。我会带着三五个核心场景，再跟这些城市和企业 合作共创若干个场景。最终愿景是，能有 100 个场景，能够落地到 100 个城市或者企业。

我们这两年一直倡导的是从项目制走向产品 化，走向服务化。待在一个地方，只能做项目制，一定要复制出去，做到产品化。像 之前我们和生态公司在做的“数智绿波”，一开始是杭州的一个交通优化的项目，但是现在我们已经产品化了，复制到全国 30+ 地区在用。

爱分析：听起来发数站跟之前每日互动DMP三层业务逻辑是同一回事，是把整套体系复制到其他客户？

方毅：是的。我们现在跟很多地方政府 、大型央国企、运营商都签了战略合作，就是共同发掘数据价值。

我们的做法跟行业里有些厂商不一样，不是拿项目的业务逻辑。我们的做法是聚焦于城市级、行业级、企业级可信数据空间的共建，依托于每日互动自建的“发数站”技术体系以及在商业服务和公共服务领域丰富经验，结合当地合作伙伴的基础设施资源和数据资源，共同构建安全可控的数据价值流通环境，为当地合作伙伴创造新价值。

国家提的可信数据空间是有城市级、行业级和企业级。我们在温州建设的是温州城市级别的数据空间。在数据营销领域，我们跟明略科技共同打造了行业级别数据空间。我们参投的浙江省大数据联合计算集团中心，作为龙头企业和专业服务企业，它构筑了一个企业级别数据空间。

以我们做的“绿波带”为例，我们会协助当地交警把所有电子卡口、所有感知设备的全部数据整理好，同时协助相关部门把所有出租车和滴滴这种运营车辆的数据都汇聚在一个平台上，进行综合治理。这 样有非常多元数据的融合，就能够从多维度驱动城市治理水平和一个地方本身的数据治理水平，而不仅仅是交通治理，同时也能对交通优化效果进行评估。

爱分析：“发数站”的商业模式听起来很类似RaaS（Result as a Service）按结果付费？

方毅：是的，我们发数站 PPT 写的是“ add value then share value ”。一定是走向效果付费，这样大家都说得清 楚。

根据我们过往实践经验，想要实现按效果付费，还有一项重点工作是效果可衡量、必须要设置合理的效果衡量指标。我们针对效果指标的标准，可感知，可量化、可审计。“可感知”是体感上觉得结果有明显得到改善；“可 量化”是可以测量结果，结果可被量化；“可审计”是指现在很多政府和企业做项目都要接受第三方审计。只有做到这三点，才能实现按效果付费，才能真正做到“ add value then share value ”。