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AI如何真正成为企业生产力？构建坚实的数字基座是关键_我的网站

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A | 中新网上海7月20日电(记者缪璐)在2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议框架下，一场聚焦企业级AI工程化落地的产业论坛应运而生，其核心命题在于：AI如何从模型能力真正转化为企业生产力？　　7月20日，由上海市数据局、上海市浦东新区数据局指导，普元信息技术股份有限公司主办的“高质量数据集与AI编程实践创新论坛”作为WAIC分论坛举行，与会嘉宾聚焦应用提速、数据治理和统一连接三大基座能力，共同探寻企业级AI工程化落地新路径。

B | 8月26日，即梦AI正式推出影视内容厂牌“即梦片场”，面向电影、剧集项目开放征集，入选项目将获得算力、技术、资金、行业资源等多维支持。电影项目面向时长90分钟以上、目标为院线上映或网络平台发行的影视项目；剧集项目则面向连续性剧集或单元剧，作品可发布于长视频或短视频平台。 7月20日，“高质量数据集与AI编程实践创新论坛”作为WAIC分论坛举行。(主办方供图) 　　当前，AI产业正从“模型竞赛”进入“应用落地”阶段。对企业而言，引入大模型只是起点，真正决定落地效果的是数据质量、应用开发效率、系统集成能力、安全可控能力和组织协同能力。电影项目设S级、A级两档，支持内容包括制作积分、模型权限、技术测试、版权保护、1v1技术指导等。　　该分论坛层层递进，涵盖“远见蓝图：破局企业AI落地难题的未来路径、夯实地基：算力融合与高质量数据资产构建、效能跃迁：重塑企业级应用与业务流、生态闭环：共建高质量数据联盟”四大板块。其中，S级项目可获得全额覆盖项目需求的制作积分和最高算力通道，并由产研团队协作深度共创；A级项目可获得每分钟最高25万积分及优先算力通道。　　上海市数据局总工程师刘迎风表示，高质量数据集建设已从行业共识上升为国家战略行动，正在催生从“数据工程”向“知识工程”的范式转换。　　刘迎风指出，如果说上一阶段更多在做“有没有”的基础工作，现在就要回答“好不好用、能不能创造价值”的问题。　　围绕这个思路，刘迎风建议可以从五个维度发力：建平台，聚焦企业自身高质量数据资源的基础平台能力建设；治数据，将行业的领域知识与数据治理相结合，建设“通识—行业通识—行业专识”三级数据集体系；育生态，通过培育数据领域综合服务商和垂域高水平标注企业，构建分工协作、优势互补的产业格局；促共振，打造数据飞轮，形成“场景牵引数据、数据驱动模型、模型赋能应用、应用创造价值”的良性循环；保安全，依托区块链、隐私保护计算、可信数据空间等技术基础设施，保障数据集在流通过程中的安全可控。　　第三十届欧洲人工智能大会主席乌利塞斯·科尔特斯指出，人工智能的幻觉难以规避，企业必须在数据质量和工程化校验上建立防线。AI从“辅助生成”走向“自主执行”将放大安全漏洞与责任归属风险。他强调，无论欧洲还是中国，AI发展正从追求模型参数的“算力游戏”，转向衡量能否真正转化为生产力的“基础设施竞争”，必须先夯实基于本体数据治理与业务逻辑的数字基座。　　普元信息董事长刘亚东表示，很多企业以为AI落地就是购买模型、接入接口，但真实业务中常常遇到应用排期长、数据质量差、接口治理乱、智能体接入不可控等问题。这意味着企业需要把AI能力建设在更坚实的数字基座上。他还强调应用提速、数据治理、系统打通，这三件事，是企业AI时代必须先打牢的基座。

C | 　　中国信息通信研究院人工智能研究所平台部副主任李荪指出，2026年是“人工智能+”核心攻坚年，尽管78%的数据供给企业已转向行业高质量数据集，但“数—模—用”发展脱节、孤立割裂的问题依然严峻。面对这一鸿沟，她提出产业亟需走向“模数共振”——打破数据与模型的传统壁垒，构建“高质量数据、高效能模型、高价值应用”的正向循环。