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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。

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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。

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。

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。

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。

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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。图为全球AI生态赋能计划暨AI编程和高质量数据集底座联合发布。(主办方供图)

论坛上,全球AI生态赋能计划暨AI编程和高质量数据集底座联合发布。普元信息携手中国信通院、以及张江AI创新小镇等产学研政各界代表共同发布“AI编程高质量数据集底座”,直击大模型落地过程中“缺高质量数据、少原生底座”的痛点。

未来,该赋能计划将立足张江创新高地,辐射全球技术生态,通过聚合顶尖智库的规范指引、前沿的数据资产沉淀以及坚实的企业级AI基座能力,全面赋能企业跨越AI落地的“深水区”,为千行百业的数智化跃迁提供源源不断的新质生产力。(完)

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