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      AI+數字資產:激活企業沉睡數據,釋放商業價值| 2026AI Partner·北京亦莊AI+產業大會

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      當AI開始幫投資機構“面試”企業、幫合作伙伴“背調”公司時,你的數據還在沉睡嗎?艾迪普用22年經驗告訴我們:AI時代的第一場戰役,是數據治理戰。

      現在投資方、銀行甚至客戶都在用AI智能體“打聽”你的企業——如果你的數據沒有被主動整理、標注、推向市場,就等于在AI的“篩選網”里隱身。艾迪普推出元典大模型+企業數字資產專區,80%的整理工作可由AI完成,但安全底線不能丟——拒絕大廠直接索要工程文件,堅持在可信容器內訓練。從品牌營銷到內部Agent訓練,數據只有封裝、流轉、使用,才能真正入表、增值。

      以下為艾迪普創始人兼董事長 唐興波 演講內容,經36氪整理編輯:


      唐興波丨艾迪普創始人兼董事長

      非常感謝大家能給我這個機會跟大家一起分享交流AI+數字資產的內容,我將圍繞行業現狀、破局路徑、價值釋放、愿景展望及公司概況展開分享。

      分享主題之前,我想跟大家分享兩件事:

      一個是在上周,中國音樂學院的專家到訪我們公司進行交流,一起探討如何把中國音樂學院的資產,轉化為高質量數據集,實現資產與價值變現的路徑。他跟我表示,在來之前,他們已經通過豆包、DeepSeek、千問等大模型提前了解了艾迪普,還從這些模型上,獲取了如何與艾迪普技術結合的可行方案,模型給出的建議和答案他們覺得非常滿意。

      另一個是今年315晚會,曝光的一些相關的數據安全問題。

      從這兩件事就能反映出,在數字化飛速發展的今天,尤其是AI的出現,讓我們很多企業都面臨“想用好數據、不會用數據、不知道怎么管”的困境。企業應該如何把我們的數據釋放出它們的更大價值,在這里跟大家分享一下。

      就像我剛才舉的例子,合作方會在網絡上通過豆包、DeepSeek、千問,了解我們公司詳細的情況。包括我自己,我自己也會問。我相信在座很多企業家,甚至很多的投資機構、銀行、合作伙伴,都是利用AI的智能體來檢索企業信息,來詢問如何跟這家公司合作,我如何在這個行業發展,如何進行創新。這就意味著,如何做好企業自己的數據管理,如何把我們的數據有效推到市場上,如何把它給變成品牌價值,如何創造更好的機會,是一個非常重要的事情。如果在這個方面,我們企業不能主動地把數據釋放到市場中,我們沒有建立一個品牌,如果我們的數據不能經過整理,我們也很難進行價值轉化,對于企業目前來說就像沉睡的數據金礦。

      我們艾迪普已經是一家成立22年的企業,經過多年深度服務大量企業后,我們發現,很多頭部標桿型企業、一些上市公司,他們已經建立了很成熟的數據治理體系;但對于很多的中小企業來說,普遍存在非結構化數據占比高、形態各異、標準不統一、存儲分散、各部門數據孤島等問題,數據流動不起來,就無法實現價值轉化。而AI的到來,為企業提供了智能化解決方案,可高效實現降本增效與價值提升。

      我們天天提到數據,數據資產和數字資產究竟有什么區別?我們很多的經營數據、生產數據、研發數據、品牌的知識產權,對我們來說是數據也是資產。數據資產是有價值的。如何變成數字資產?數字資產是可確權、可流通、可轉化的。我們更希望我們的數據能實現真正的使用價值,在這個方面我們一定要做好相應的數字資產方面的管理。我們如何做好數據的管理,這個是擺在我們面前很重要的問題,也是當前企業的痛點。

      在當前,數字化、信息化發展非常快,很多時候不知道怎么下手?,F在在各個領域都突出了平臺化,讓企業發揮數據的價值。所以我們搭建企業數字化賦能平臺,讓我們公司的智能體、很多公司的智能體都能在這個平臺上一起賦能企業,讓我們的企業在這個平臺上不管是品牌營銷、展覽展示、智能制造都能很快找到應用,讓我們在海量的Agent情況下,精準找到想使用的工具。

      這樣的平臺能給我們帶來什么?我們現在很多企業都是創新企業,或者小微企業。我們希望政府能夠了解我們,我們希望我們的客戶了解我們、市場了解我們,有了這樣的平臺,就可以把同類的企業匯聚到平臺,企業也知道如何賦能這一類的企業,這就是我們利用這樣的平臺既可以賦能政府,精準決策,同時也能夠讓企業激活沉淀的數字資產。

      如何打造企業專屬的高質量數據集,在這個方面跟大家一起分享一下,在企業里我們用好了ERP,CRM,用好各個方面的信息化管理軟件,而現在AI來了,能夠更好地應用智能體,在應用智能體之前我們應該做什么?我們公司在這個方面圍繞企業數字資產的建立、管理、轉化,形成了元典大模型,幫企業如何建數字資產、管數字資產,最終如何轉化。

      現在企業有很多數據,經過清洗、整理以后,我們就要變成可使用的,可以讓AI識別的東西,現在不是要靠人工來把企業數據完整地整理好,因為這是很難的,現在80%是利用智能標注來把我們企業的數據很好地進行整理、標注,如果不標注,AI也很難來認,像這類工具和能力是我們企業一定要考慮的。

      企業數據經過平臺化管理,要經過三個過程,一個是數據資源化、數據資產化,最后數據才能轉化,才能做到數據的資本化,在這個方面,利用數字化手段來把我們數據進行封裝、建模、這個就是數據數字化的過程。

      有了智能標注以后,我們可以識別很多的圖紙、作品甚至影像都可以進行識別,很方便地使用,我們要查歷史數據,很好很容易地找到,像過去沒有標注做起來非常難。數據治理的第一步就要進行標注,在這個方面就能做到一定的識別,對高質量的數據集建完模以后,就要編目,像建數字卵生體一樣,把它變成知識庫,擁抱AI,用AI來驅動內容,就可以智能地進行生產。

      舉個例子,原來我們都知道企業有自己的網站,現在更多地有公眾號?,F在我們又開發了企業名片,以往的做法是,這三個是獨立的產品?,F在我們為企業做了數字資產專區,意味著有了數據可以共享,在企業專區里更換一個內容,這三個部分就可以同步進行更新,我們寫的公眾號內容,也更加精準,基于通用大模型的能力,再加上企業自己的知識庫和行業知識庫共同完成。

      還有一個方面,企業對數據的安全有很多的問題,我們平臺上有一百萬+的資產,小二十年的積累才形成的,這里面有原數、模型、場景、效果包括算法,都在這個平臺上,最近有幾家大廠跟我們協商想學習,想用我們的數據,但是這一套訓練學習機制沒有完整地在黑箱里形成,直接把工程文件數據給到他們,他們毫不猶豫地拒絕了,我們也視我們自己企業數據為生命。

      高質量數據集釋放商業價值,無論是品牌還有營銷、展覽展示、智能制造乃至于我們企業自己訓練自己的AI Agent,都是基于企業自己的數據,有關于人工智能的定義,計算機視覺。計算機視覺再往下,無非是文本、圖片、聲音、視頻、3D模型+3D場景,前面是封裝動態數據的技術,3D模型、3D場景是封裝動態數據,所有人工智能認的就是這些內容,而這些內容恰恰又是數據的封裝技術,在這些方面構建企業數據基礎的時候,我們要了解所有與數據封裝相關的技術和Agent,那樣能把我們的企業數據管理好,不僅要建好,還要管好。

      有了這樣的企業數字資產專區,我們保證數據安全的情況下,把有效的數據,經過Agent變成我們的宣傳文稿、視頻、企業,產品宣傳的視頻,乃至于智能產線的數字內容,對于所有的合作伙伴也好,外界也好都能很好了解我們的企業,這是企業能夠很好地進行轉化,本身希望企業開始注重我們數據的建立、管理,來利用新形態,就像當時管我們的數據、信息似的,通過互聯網技術、工具軟件,很好地管理,實現數據價值的管理,現在要把數據變成數字資產管理,這要有一套完整的數字資產管理的手段。

      我們也建立了元數云元典大模型,無論在企業數據方面的建立、私有大模型方面我們都給他提供了很好的工具。

      我們還有一些轉化的工具,數據最終是使用才能把數據價值真正體現出來,有了基礎工具,我們每個工具又融合了AI的能力,我們發現現在很多AI工具,不能夠完全滿足我們的精準生產,我們嚴肅的內容,80%是需要AI來完成的,那20%就需要更好地具有一定能力的員工來幫助完成的。有一些工具想完全替代人工是不可行的,我們用的AI工具,在數據整理和管理層是好的,在解決最后落地的時候,那還是需要工具的。比如我們做數字卵生,那就需要很好的工具完成,而用AI推理出來也是做不到的,數字卵生最主要的特點就是實時可交互的,我們的AI在這方面是推理的,這里有很多內容包括制作企業宣傳的時候,AI只能作為輔助的能力,最后由我們的主編、制作人員,利用很好的工具把它完成。

      這個是我剛才說的有關于數字內容的生產、創作,AI確實給我們提供了非常好的能力,現在為企業做專區,就是幫助企業梳理數據,做企業的知識庫,我們把行業的知識庫賦能到每一個行業的企業,讓大家更好生產精準的內容和工作任務。

      AI給我們數據帶來的好處,對于企業確實可以實現,我們已經做了相應的案例,數據資產入表,我們可以通過手段把企業的數據變成在可信的空間容器封裝,數據一定要封裝,才能夠把它變成資產,才能夠入表,而裸露的和基礎的數據是很難實現的。

      不管是哪個方面,我們從現在開始,尤其是AI到來的時候,如何把數據變成資產,如何建立企業的數字資產,如何管理好,如何才能夠做好轉化,這是每位企業現在面臨AI時代一定要想好的事情,也必須做好的事情。

      最后簡單我想再介紹一下公司,艾迪普已經22年了,在泛媒體、泛文化、泛工業方面我們做了很多的內容,比如央視2014年春晚舞臺的視覺效果、冬奧會的開幕式,那是我們在傳媒領域的應用,還有航空航天、海洋工程等項目,我們一直跟數據打交道,我們一直知道數據的價值在哪里,我們也知道未來怎么幫助每個企業怎么把數據變成資產,怎么來實現企業更大的數據價值。

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