随着国家 “人工智能 +” 行动意见的深入推进，人工智能与产业的融合正从点状场景赋能迈向全域体系化变革。9月10日至14日，2025年中国国际服务贸易交易会（下称“服贸会”）在北京首钢园区举办。在“2025中国AIGC创新应用论坛”上，与会嘉宾围绕人工智能加速应用展开热议。

  枫清科技创始人兼CEO高雪峰受邀进行了《以“数据为中心”建设企业级人工智能平台 驱动企业全域场景智能化》的主题演讲。他结合近 20 年行业深耕经验，系统阐释了 AI 技术与产业深度融合的演进逻辑与实践路径，分享了“人工智能+”背景下“AI+产业”前沿洞察以及企业智能化的最佳实践路径。

  枫清科技创始⼈兼CEO 高雪峰

从数据关联到全域赋能的技术迭代

  “人工智能与产业的结合早已跨越概念阶段，历经多轮技术迭代沉淀。” 高雪峰在演讲中梳理了 AI 产业融合的发展脉络。

  在传统 BI 时代，以沃尔玛 “啤酒与尿布” 为代表的数据关联分析，开启了数据赋能产业的先河；随着 ImageNet 与深度学习技术突破，计算机视觉迎来爆发期，人脸识别、OCR 等技术在各领域实现点状落地；2020 年前后，以阿里 M6 大模型为代表的生成式 AI 技术崭露头角，当时 AIGC 生成的电商软文已能达到以假乱真的效果，初步展现技术产业化潜力。2023 年初 ChatGPT 的火爆出圈，让生成式人工智能受到广泛关注。今年以来，DeepSeek 等技术成果持续涌现，更促使各类企业加速布局 AI 转型。高雪峰认为，“不拥抱人工智能就可能被淘汰”成为产业共识。

  日前，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，提出加快实施6大重点行动，强化8项基础支撑能力，推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合。以 AIGC为核心的生成式人工智能，正以“技术革命+产业重构”的双重力量重塑世界。

  “当前企业对 AI + 产业升级的动力空前强烈。” 高雪峰指出，企业普遍担忧因未能借助 AI 实现降本提效而丧失竞争优势，数据资源分散、利用效率低下则成为突出瓶颈 —— 多数企业仅有不到 5% 的结构化数据用于生产经营分析，大量图片、文档、视频等非结构化数据仍处于闲置状态。​

  高雪峰认为，国家 “人工智能 +” 行动意见明确的 “时间表”，进一步倒逼企业从研、产、供、销、服全链条推进智能化重塑。据介绍，枫清科技提前一年多便与农业、化工、先进制造、金融、医疗等领域头部客户合作，将技术融入产业全环节，印证了市场对全域智能化的迫切需求。​

“以数据为中心”成企业提质增效核心动力

  尽管需求旺盛，AI 技术落地仍面临多重挑战。在枫清科技联合创始人兼COO葛爽看来，企业在这一智能化过程也伴生着多项挑战：AI大模型幻觉和可靠性、多模态整合难题、推理能力和相关知识短板、安全与合规风险，以及实时更新的技术与旧系统的集成等等。

  在这样的背景下，葛爽认为，“以数据为中心”而非“以模型为中心”是企业智能实践的最佳路径的基础：“以数据为中心”构建企业智能化能够充分释放企业自身数据和知识价值，解决精准性、可解释性、数据安全等通用大模型落地的难题。

  据悉，为实践 “数据为中心”的企业全域智能化，枫清科技打造了新一代企业知识管理与智能体平台，融合“知识引擎+行业大模型”的双重优势，聚焦企业级复杂应用和场景智能化，实现“云-边-端”、企业知识和智能体的协同。

  在底层技术方面，枫清科技自研的企业知识引擎能够高效整合、管理和利用企业复杂的结构化、半结构化和非结构化数据，通过图与向量融合的技术，将其转化为可供AI调用的专业知识。同时，平台集成了多种基础及行业大模型，并进行推理优化，以满足用户的不同需求，解决智能化过程中带来的挑战。

  “人工智能 +”不是技术的简单叠加，而是产业逻辑与智能技术的深度融合。高雪峰认为，我们的目标不是替代人力，而是让AI成为产业协同的“神经中枢”——在云端整合知识，在边端赋能组织，在终端解放个体。随着技术路径日趋清晰，AI 将真正成为重塑产业链、提升生产力的核心力量，为经济高质量发展注入新动能。（记者 张佳兴）