“Hi Youth青年”暨AI在八家主题沙龙与数据价值升级活动

【产学研视点】AI驱动数据价值升级，这场沙龙解锁产业智能化新密码

数字经济浪潮下，人工智能与工业互联网的融合，正成为重塑产业格局的核心引擎。数据作为关键生产要素，其价值释放直接决定产业智能化升级的质量。近日，海淀团区委联合八家股份社主办“Hi Youth青年”暨“AI在八家主题沙龙”、“要素·价值——AI驱动数据价值升级”，以“政产学研投”一体化模式，为产业智能化转型注入动能。

沙龙获多方支持，形成强大组织矩阵。活动由海淀区人才工作局指导，海淀团区委牵头主办，八家股份社与北京翠湖科创科技发展有限公司承办，软积木科技、黄河城市科创协办。

中国国际科技促进会水利工程技术分会、中国电子企业协会标准与技术成果转化工委会、工大文法学院产教融合特聘专家、产学研视点王建省教授，带领分会常务副秘书长杨雨桐等核心成员共同参与活动。团队长期深耕产教融合领域，在校企协同育人、科研成果转化方面有着深厚研究与实践经验。活动现场，他与来自高校、企业及行业协会的参会来宾，围绕产教融合政策落地、校企合作模式创新、复合型人才培养路径等议题展开深度研讨，就破解人才供需错配、推动教育资源与产业需求精准对接等问题交换了意见，为后续开展务实合作奠定了基础。

三大核心亮点，搭建数据价值交流平台

沙龙以“权威阵容·前沿解读”“实战案例·一线洞察”“开放对话·生态链接”为核心亮点，成为数据要素流通的重要纽带。

权威解读环节，国家部委与机构专家聚焦数据要素政策、标准体系展开剖析。专家结合“十四五”数字经济规划及《数据要素市场化配置总体方案》，明确数据要素化的战略意义。针对企业关注的政策边界问题，专家指出当前政策正从“顶层设计”转向“落地实施”，企业需重点关注数据确权、交易流通、安全保障等领域动态，在合规框架内探索应用场景，为企业提供权威指引。

实战视角板块，行业龙头企业代表直击数据智能落地痛点。分享嘉宾围绕数据采集、清洗、标注、建模、应用全流程，结合实践经验提炼可复制的方法论。内容摒弃案例堆砌，以“问题导向+解决方案”模式，解答企业“如何做、怎么做”的核心疑问，干货属性突出。

开放对话环节打破各主体信息壁垒，专设“一对一对接”区域。政府解读政策红利，企业发布技术需求，科研机构展示成果，投资机构挖掘项目，各方自由洽谈，为协同创新生态奠定基础。

五大环节层层深入，解锁数据要素化路径

环节一：主办方致辞锚定服务核心

八家股份社书记、董事长魏育新代表承办方致辞。他结合股份社三十余年海淀发展历程，强调区域产业服务价值。八家股份社为多家科技企业提供空间与资源支持，此次联合主办沙龙，旨在搭建“务实、高效、精准”的交流平台。魏育新表示，未来将在翠湖科创园划设专属区域，打造“AI+工业互联网”创新孵化基地，提供办公空间、政策对接、人才引育等全方位服务，引发企业共鸣。

环节二：青年科学家会客厅揭牌，筑牢人才支撑

海淀团区委与八家股份社联合打造的“青年科学家会客厅”揭牌，成为沙龙重要成果。会客厅以“服务青年成长、对接产业需求”为宗旨，建立“高校科研人才库”与“企业技术需求库”，通过学术沙龙、项目对接会等活动，搭建人才与产业的桥梁。

对青年科学家，会客厅提供成果展示、知识产权保护、创业孵化服务；对企业，精准匹配技术人才与成果，破解“卡脖子”难题。王建省教授表示，会客厅将破解“产学研脱节”问题，促进“人才培养—技术研发—产业应用”良性循环，为区域产业注入长远动力。

环节三：专家主题分享，三维度解析数据价值

三位行业专家从路径、标准、实践维度，带来数据要素化“知识盛宴”。

中国工业互联网研究院数据管理与应用研究所工业数据工程研究部主任武晓燕以《数据赋能工业智能化的路径探索》为主题，阐述数据作为核心生产要素的价值转化逻辑。她强调需打通工业全流程数据壁垒，通过标准化治理与智能分析，推动生产效率提升，同时提及技术融合与场景落地是当前实现工业智能化升级的关键方向。

国家工业信息安全发展研究中心人工智能所创新部技术总监张振乾聚焦《人工智能产业发展及工业数据集构建》，强调人工智能与工业融合是产业升级核心路径。他指出工业数据集是技术落地关键支撑，需兼顾数据质量、安全合规与场景适配，通过标准化建设打破数据壁垒，让高质量数据为AI算法迭代、工业智能化转型提供坚实保障。

海天瑞声副总裁、首席语言学家郝玉峰以《智能交互：高质量数据采集及处理实践》为题，展开精彩分享。他结合海天瑞声的实战经验，深入剖析智能交互场景下，数据采集的全流程要点与处理技术难点，强调高质量数据是提升交互体验的核心基石，为行业同仁提供了极具价值的实践参考。

环节四：小组讨论凝聚共识，共破发展瓶颈

围绕《数据要素化的挑战与路径》，各方代表展开讨论，碰撞思想火花。

当前数据要素化面临“政策细则不足、跨区域流通机制不健全、监管标准不统一”等问题。未来海淀区需联合周边区建立“数据要素协同发展联盟”，出台税收优惠、简化备案流程等政策，强化保障。

数据确权难制约交易开展，安全风险亟待化解。呼吁加快建立数据价值评估体系与安全机制，明确权属划分标准，降低企业交易成本与风险。

区块链可用于数据确权溯源，联邦学习能实现“数据可用不可见”的模型训练，二者可破解隐私保护难题。建立“企业出题、高校解题、政府买单”机制，推动技术转化。

数据要素化领域潜力大，但资本更关注核心技术与清晰商业模式的企业，需重点布局数据安全、AI建模、数据治理赛道。建议初创企业聚焦特定场景，打造“数据+算法+应用”一体化方案。

各方达成共识：数据要素化需多方协同。政府强化政策与监管，企业探索应用场景，科研机构研发核心技术，投资机构提供资本支持，形成合力突破瓶颈。

环节五：自由交流促实效，精准对接结硕果

自由交流环节成为“压轴亮点”，企业与科研、投资机构定向对接，洽谈技术合作与项目投资。一位企业负责人表示，解决了技术难题，找到潜在投资方，收获远超预期。主持人总结时强调，沙龙是起点。主办方将建立“需求对接台账”，跟踪合作落地，并计划每季度举办系列沙龙，聚焦细分领域提供持续交流平台。

结语：以AI为翼，激活数据要素新动能

数据已成为第五大生产要素，其价值释放关乎产业高质量发展。本次沙龙恰逢其时，为AI与工业互联网融合提供交流载体，厘清数据要素化路径，凝聚协同共识。

政策层面，沙龙搭建政企“直通车”，助力政策精准传递与优化；技术层面，专家分享促进前沿技术传播，为企业破解难题提供思路；产业层面，资源对接加速要素整合，推动协同创新生态构建。

展望未来，随着主办单位持续发挥平台优势，“政产学研投”生态将不断完善。AI与数据要素的深度融合，将为工业互联网注入更强动力。相信在各方努力下，数据要素化瓶颈将逐步突破，产业智能化升级将迈向新高度，为区域经济发展提供支撑，为数据要素改革提供可复制的“海淀经验”。