数据要素筑基，人工智能加速落地应用——2026中国国际大数据产业博览会观察

　　应用场景更丰富，深度赋能千行百业

　　山峦叠嶂，铁塔巍巍。一架巡检无人机腾空而起，通过全方位扫描自动识别设备缺陷。以往人力难以抵达的峡谷陡坡、导线背面等巡检盲区，如今都进入检查视野。

　　这是数博会现场南方电网播放的一段视频。“无人机能边巡检边识别，目前缺陷识别准确率超过90%。”南方电网贵州电网公司数智运营中心副总经理肖辅盛介绍，以前一个人一天的巡检工作，现在无人机只需半小时，还能规避安全风险。

　　AI正以看得见、摸得着的方式，赋能千行百业。

　　一家深耕智能物联系列软硬件产品的企业，拥有千余条SMT（表面贴装技术）贴片线、数百条总装线，市场高度碎片化。针对不同客户需求，产线要频繁切换，意味着人力和设备损耗增加，还有可能影响产品质量和生产效率。

　　“通过AI、物联感知、大数据等技术，结合多年积累的工业数据，构建智能工厂技术体系，实现全流程智能化升级。”数博会交流活动上，该企业相关负责人介绍，生产端有“AI决策大脑”高效调度，品控端有“AI质检员”精准识别，生产效率有了质的提升。

　　不少企业还带来更智能、体验感更强的前沿成果。首次展出的AI康养机器人，能自主规划路线，灵巧避开人流，平稳完成随行陪护、定点停靠等任务，兼备取物、健康监测多重功能，适老化设计不断完善。

　　“要强化企业创新主体地位，整合优势资源，形成产学研攻坚合力，把‘人工智能+’行动向纵深推进，深度赋能千行百业。”贵州省大数据发展管理局党组成员李立国表示。

　　数据供给更多元，充分释放数据要素价值

　　如果说算力是引擎，数据就是AI的燃料。

　　“AI大模型的精度、泛化能力和落地效果，取决于高质量数据集的供给水平。”李立国总结。

　　在数博会数据供给板块，瓴泓智能科技（贵州）有限公司的展台人气颇高。作为一家数据企业，瓴泓智能打通“数据—算力—大模型”协同产业链的关键环节，完成从单一数据标注，向同时提供算法、采集、治理、标注的一揽子数据解决方案商的跨越。

　　“医疗数据是发展重点，合规是其难点。”瓴泓智能董事长郑科伟介绍，AI落地医疗场景，价值高、门槛也高，实际效果取决于训练数据的质量，目前公司已经拿到省外两家三甲医院医疗语料运营授权，在公共医疗数据的所有权、流通权以及安全方面开展先行先试。

　　本届数博会上，瓴泓智能还联合其他企业，瞄准合成数据赛道，拓展医疗数据供给。

　　“医疗属于高敏感、高隐私场景，合成数据无需触碰真实个人信息，能生成可控、可用、可溯源的训练样本，是破解数据瓶颈的有效途径之一。”郑科伟说。

　　无论是医疗、交通，还是农业、工业，数据供给正跳出先堆数据再找场景的传统思路，转向应用牵引的数据生产模式，让高质量数据资源供得出、用得上，构建起场景牵引数据、数据驱动模型、模型赋能应用、应用创造价值的正向循环。

　　作为全国首个大数据交易所，贵阳大数据交易所发布全国首套数据交易规则体系，上线全国首款数据产品交易价格计算器，已吸引超1000家数据商入驻、360余家数据中介提供全链条服务。“从资源到产品，从汇聚到赋能，充分释放数据要素价值，还要完善关键要素支撑。”李立国介绍。

　　词元调用更便捷，让产业痛点找到技术解法

　　“词元调用量正成为AI的新度量衡，要提升词元的智能转化效率，为市场提供用得起、用得好的高质量词元。”数博会开幕式上，上海交通大学人工智能学院副教授戴国浩介绍。

　　如果把AI大模型比作大脑，词元就是大脑读懂世界的基础语言单元，相当于大模型的识字课本。没有高质量的词元，就算有海量的数据，大模型也如同认字不全的学生，读不懂文字背后的真正含义。

　　本届数博会活动现场，软通动力信息技术（集团）股份有限公司联合中国电信股份有限公司贵州分公司，共同发布贵阳壹号词元工厂，这一落地贵安新区的新型AI基础设施，成为多方关注的重点。

　　展台上的演示沙盘直观还原整套生产流程：上游接入各类行业高质量数据集，经过词元加工，形成标准化服务向下游输出，供给无人机巡检、AI康养机器人、政务智能体等各类场景。过去不少企业缺词元加工能力，如今企业可如同用水用电一般，按需调用词元，根据实际用量付费，大幅降低企业发展AI的门槛。

　　“算力筑底，词元搭桥，应用开花。”软通动力销售经理张玮佳表示，词元工厂补齐了AI产业的关键环节，把算力资源优势转化为AI产业竞争优势。

　　作为数博会的“老朋友”，贵州数据宝网络科技有限公司以数据原生AI词元服务商的全新身份亮相。“词元不只是技术计量单位，更是智能时代价值锚点。”数据宝公司董事彭海林介绍，依托贵州“东数西算”枢纽优势，探索“贵州算、全国用”的产业模式，推动形成“调词元、找贵州”的产业效应。

　　场景越丰富，产业越有活力。3天时间，372家中外企业参展，举办89场活动，发布87项重要成果。透过本届数博会，可以看到AI产业发展逻辑正从重模型参数转向重落地实效，产业需求倒逼技术迭代。

　　“也要看到，AI仍面临垂直行业高质量数据不足、专业词元库有待完善、部分场景规模化落地成本较高、安全合规体系仍需健全等现实课题。”李立国说，以数博会为平台，推动技术端与产业端深度对接，让产业痛点找到技术解法。

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