AI+产业时代，枫清科技让企业数据“活”了起来

在AI浪潮席卷各行各业的今天，云厂商们竭力推销“AI即服务”模式，依赖云端算力、模型微调和API调用。然而，政府、金融、制造等行业客户对数据出域极其敏感，甚至完全无法接受。

“一旦把所有部门的数据交给大模型训练，就难以避免数据交叉访问的风险。”一家大型企业的CIO提出了这个问题。

9月12日，在2025年中国国际服务贸易交易会（以下简称服贸会）上，枫清科技给出了答案。“我们提供的知识中台解决方案，通过精细化的权限管控体系，实现了数据安全与智能化的统一。不仅能够做到部门级的数据隔离，还能细化到部门内每个员工的访问权限控制，再结合大模型的能力，真正实现了数据安全可控下的智能化应用。”枫清科技创始人兼CEO高雪峰说。

人物：枫清科技创始人兼CEO高雪峰 图片来源：服贸会

枫清科技（Fabarta）从成立之初就坚持的“以数据为中心的AI”路径，与国家战略和市场需求高度契合，迎来高速发展期。

巨头林立中精准卡位

7月31日，国务院常务会议审议通过《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》，要求充分发挥中国产业体系完备、市场规模大、应用场景丰富等优势。

在政策的指明下，企业从观望转向积极寻找落地伙伴。这些企业有着共性的需求，既希望引入AI能力提升业务效率，又必须遵守严格的数据安全管理要求。

当前，市场上大多数玩家都在“占位”，布局云算力、知识库、智能体平台，试图在标准化的AI生态中卡位。我们发现，真正的竞争不在于大模型本身，而在于如何将大模型能力与产业数据、知识、业务流程深度结合，解决“模型幻觉、数据安全”等核心痛点。

百度、腾讯、阿里、华为等大厂依托云基础设施，推动“AI即服务”。这些巨头的战略是全栈布局，什么都要做，什么都要占，导致产品趋向通用而非深度垂直。

相较于大厂（云服务商）、小厂（普通创业公司），枫清科技通过明确的战略定位和技术路线，在大厂与小厂之间找到了精准卡位。

各纬度对比图

“以数据为中心，更能发挥企业沉淀的数据价值，更加能发挥人工智能+产业的价值，这个是我们核心的技术优势与壁垒。”高雪峰说。

以数据为中心的产品架构体系

枫清科技所瞄准的并非狭小的“缝隙市场”，而是国家政策大力鼓励的产业智能化蓝海。根据IDC数据，全球人工智能产业规模预计将于2025年达到2.3万亿元（约合3500亿美元）。其中，中国AI市场预测2025年规模将超6900亿元，占全球30%～35%份额。

产业繁荣的背后，企业级AI落地却面临严峻挑战。尽管大模型、AI Agent等技术层出不穷，但在金融、制造、零售等复杂业务场景中，通用技术的“水土不服”问题日益突出，导致超70%的企业AI项目陷入“投入高、回报低”的僵局。

这背后还涉及一个架构理念之争。在机器学习领域，长期以来存在着两种主要的架构理念之争：Model-Centric（以模型为中心）与Data-Centric（以数据为中心）。

中国信通院华东分院副院长、上海工创中心副总经理廖运发近日表示，人工智能正从“以模型为中心”转向“以数据为中心”。高质量数据，已成为AI发展的核心燃料。

这和枫清科技的理念不谋而合。高雪峰指出，企业智能化的核心趋势正在从以模型为中心的人工智能架构落地范式，转向以数据为中心这一新的人工智能落地范式。这一理念使枫清科技能够一切从企业的数据出发，构建知识，再驱动智能，从根本上减少幻觉、增强可解释性。

以数据为中心，通过数据+⼤模型⽅式做落地，配合以“知识引擎+⾏业智能体”为核⼼，结合多模型能⼒，枫清科技提供的服务可以达到以下效果：通过对数据知识化处理，可进行知识推理，从而提升企业智能化场景的应用效果与质量可控性；结果可解释，过程可追溯，可以给出出处和来源以及基于本地知识的推导路径；可以快速接入并更新本地知识，并支持实时数据更新；可以进行企业数据权限精细化控制，解决安全隔离问题；通过企业知识引擎与智能体的协同工作，按需使用不同模型，可有效提升知识问答系统的性能；若数据有误，仅需更新数据及其对应知识即可，维护简单。

围绕“以数据为中心”，枫清科技的产品架构呈现出清晰的三层体系。云上知识中台服务作为“云”层，为客户构建多模态共享知识库与云上基座模型；部门级智能节点作为“边”层，实现小范围知识共享，企业智能体能力和边侧大模型后训练或者调优；个人专属智能体作为“端”层，处理个人电脑上的本地数据知识化，以及云上和边侧的智能体能力。

公司还构建了“一体两翼”的产品矩阵，以枫清·天枢多模态智能引擎为核心，辅以枫清· 瑶光企业知识中台和枫清·锦书数据血缘治理平台两翼。我们了解到，该架构能够全面支持企业的AI转型需求，从数据治理、知识构建到智能体应用，形成完整闭环。

用AI重塑产业

据枫清科技联合创始人兼COO葛爽介绍，该公司的核心商业模式是与产业龙头深度合作，共建AI平台，共创解决方案，然后将沉淀的能力标准化，向产业链上下游企业提供服务，形成产业智能化生态。

中化信息通过引入枫清科技的"枫清·瑶光企业知识中台"，针对企业结构化数据和非结构化数据，验证和打造共创方案，将数据转换为知识，利用平台快速构建智能应用，发挥数据的价值，构建企业智能化升级之路。枫清科技还与中华信息，华润医药等头部央企的细分领域展开合作，共同赋能AI+科学计算。并且，枫清科技与众多央企共同承接了国资委开放的众多高价值场景建设，包括立臻科技、TCL中环、龙盈智达、泰康养老等产业龙头。

在高雪峰看来，当前正处于人工智能4.0时代。和上一代的人工智能相比，它有显著的不同。“上一代是产业+AI，但现在是AI+产业，这意味着我们要用人工智能的想法、思维模式重塑一个产业的所有环节。”

在AI时代，所有的产业都值得用“AI+产业”重新做一遍。“我们会通过跟产业龙头的合作来沉淀出非常高价值的场景的智能化，将这样智能化的能力赋能全产业链。”高雪峰在服贸会演讲中提到，枫清科技把客户的知识数据融合在了一起，把模型汇聚在了一起。通过丰富的智能体插件去赋能整个产业，为AI+产业带来了体系化的变革。

这种“与龙头共创，赋能产业链”的模式，使枫清科技能够快速积累行业经验和技术能力，同时扩大市场覆盖。枫清科技目前覆盖了化工、能源、农业、金融、交通、制造、医疗等行业，有30多个高价值场景。

在企业的智能化改造过程中，枫清科技和龙头企业一起实现了共创。我们从枫清科技在服贸会现场的PPT可以看到，他们在和一个头部的制造企业的合作中，使用了上百个核心的产业智能体。“我们已经帮助不同的企业深入他们的产业逻辑，用共创的方式，真正融入产业的核心价值。去重新打造一个产业的智能化链路。” 高雪峰说。

在2024中国生成式AI大会上，高雪峰表示：“我们一直坚持三个至今未变的原则：将大模型与大图融合在一起，才能构建未来AGI的基础；一定要以数据为中心，从数据的角度出发，构建未来人工智能的基础平台；坚持ToB领域的深耕。这条路虽然慢，但这一领域能真正带来实际的生产力价值和长期回报。”

现在，枫清科技已经看到了。