企业AI落地为何总卡在“最后一公里”？关键在于夯实基座

大模型迭代速度肉眼可见，但企业真正把AI用起来，怎么就这么难？最近在普元信息主办的高质量数据集与AI编程实践创新论坛上，来自政府部门、科研机构、产业界和国际学术界的代表们，几乎给出了同一个答案——问题出在底层的“基座”上。

普元WAIC举办高质量数据集与AI编程实践创新论坛。

普元信息董事长刘亚东一针见血地指出，当前企业AI落地普遍面临三个脱节：模型迭代速度与IT建设周期脱节，数据质量参差不齐，系统连接缺乏统一治理。说白了，模型跑得飞快，企业的基础设施却还在慢悠悠地走路。他给出的解决方案是：“既要仰望星空看模型，也要脚踏实地看基座”——高质量数据、AI编程和融合连接，这三块“地基”如果打不牢，AI再强大也只能悬在空中。

第三十届欧洲人工智能大会主席乌利塞斯·科尔特斯教授也带来了类似的观察。无论欧洲还是中国，AI的发展正在从“算力游戏”转向“基础设施竞争”——以前大家拼的是模型参数规模，现在要看的是谁能真正把技术转化为生产力。而这一切的前提，是先夯实基于本体数据治理与业务逻辑的数字基座。

高质量数据集：从“数据工程”到“知识工程”

绕不开的关键词就是“高质量数据集”。普元信息数据智能研究院院长李书超提到，AI原生数据工程可以借助大模型本身来自动完成数据生成、清洗、标注等工作，再配合人机协同的多模态标注体系，就能持续为模型训练和业务应用输出高质量数据。这其实是在推动数据工程与大模型走向深度融合，而不是各干各的。

论坛期间还有一个重磅动作：由上海市数据局、欧洲人工智能大会、中国信息通信研究院、张江AI创新小镇及普元信息等共同发起的“数智领航”全球AI生态赋能计划正式启动。这意味着高质量数据集建设已经从行业共识上升为国家战略行动，而且正在催生一个从“数据工程”向“知识工程”的范式转换，上海市数据局总工程师刘迎风对此做了明确表态。

“芯·基·模·产”AI全链路赋能生态签约

生态协作：打通“芯·基·模·产”全链路

企业AI落地从来不是单打独斗的事。论坛上，沐曦股份、普元信息、科大讯飞、张江AI创新小镇四家正式完成了“芯·基·模·产”AI全链路赋能生态签约。这个链条很有意思：算力（芯）→数字基座（基）→大模型（模）→产业场景（产），四家各司其职，串联起来，目的就是让AI能力不再是一个个孤立的工具，而是成为可治理、可审计的统一基础设施。从产业生态层面打通的这条路，或许才是企业真正能用好AI的起点。