许多企业的数智化转型停滞在临门一脚★◈✿✿，而大模型与Data Agent正成为突破这一瓶颈的关键力量★◈✿✿。如何借助大模型与Data Agent★◈✿✿，打通数智化转型的“最后一公里”★◈✿✿，实现从洞察到决策★◈✿✿、从部署到优化的完整闭环？这一问题的答案★◈✿✿，已成为行业关注的焦点★◈✿✿。

　　近日★◈✿✿，由数智猿与数据猿联合主办★◈✿✿，中关村科学城公司协办★◈✿✿，并获新华社中国经济信息社★◈✿✿、北京软件和信息服务业协会★◈✿✿、中国互联网协会数字化转型与发展工作委员会★◈✿✿、上海大数据联盟支持的“2025第五届数智化转型升级发展论坛——暨AI大模型&AI Agent趋势论坛”成功举办★◈✿✿。

　　在大会的圆桌讨论环节★◈✿✿，人民数据副总经理刘文中★◈✿✿，IDC中国副总裁韩国华★◈✿✿，高科数聚联合创始人★◈✿✿、CEO董琳★◈✿✿，袋鼠云CEO宁海元★◈✿✿，数势科技联合创始人谭李齐聚一堂★◈✿✿，在现场激荡思想安倍麻美★◈✿✿，为数智化纵深发展献计献策★◈✿✿。

　　当前★◈✿✿，大模型与智能体技术发展迅猛★◈✿✿。智能体凭借记忆★◈✿✿、规划★◈✿✿、工具使用和群体协作等能力★◈✿✿，展现出AI在复杂场景中的处理潜力★◈✿✿。越来越多的AI智能体正“进入劳动力市场”★◈✿✿，创造实际价值★◈✿✿。

　　尽管有人将大模型和智能体视为史上最具影响力的技术之一★◈✿✿，也有观点认为其能力被高估——它究竟是带来真实价值的技术★◈✿✿，还是仅是概念的重新包装？

　　对此★◈✿✿，人民数据副总经理刘文中认为★◈✿✿：“AI代表着一种全新模式的重构★◈✿✿，标志着一个全新时代的到来★◈✿✿。当我们探讨AI是否存在过度包装★◈✿✿，或是否仍显虚浮时★◈✿✿，本质上是在面对一个新生事物发展初期的必然阶段——人们往往倾向于将其神化安倍麻美★◈✿✿，或者低估其潜在价值★◈✿✿。虽然作为新兴事物★◈✿✿，它仍然面临各种问题★◈✿✿，但这正是新技术发展的必经过程★◈✿✿。”

　　刘文中还指出★◈✿✿，AI已深入日常工作的方方面面★◈✿✿，尤其在数据和互联网领域★◈✿✿，大多数从业者已在不同程度上使用AI技术★◈✿✿。未来★◈✿✿，传统工作模式将被重构★◈✿✿，每个人在大模型和智能体的辅助下都有机会成为“超级个体”★◈✿✿，这势必带来办公形态的重构安倍麻美★◈✿✿，我们不禁要问★◈✿✿：未来是否还有必要★◈✿✿，一群人聚集在办公室内工作？

　　IDC中国副总裁韩国华在现场给大模型“算了一笔经济账”★◈✿✿。她分享了一个关键数据★◈✿✿：到2030年★◈✿✿，全球广义的智能经济规模累计将达到22.3万亿美元澳门太阳网城官网★◈✿✿。★◈✿✿。这个数字相当于2020年美国的名义GDP总量★◈✿✿，表明智能经济将带来非常庞大的经济影响太阳集团app旧版下载显示屏★◈✿✿，★◈✿✿。

　　“如果我们把数据看作新型经济的原材料★◈✿✿，那么AI就是加工这些原材料的技术和工具★◈✿✿。”韩国华补充道★◈✿✿，“工具的革命性变化★◈✿✿，自然带来指数级的经济增长★◈✿✿。在未来我们认为★◈✿✿，AI everywhere（AI无处不在）★◈✿✿。”

　　袋鼠云CEO宁海元表示★◈✿✿，人工智能并非全新概念★◈✿✿，其起源可追溯至上世纪60年代★◈✿✿。然而★◈✿✿，本轮以大模型为代表的人工智能浪潮之所以带来根本性变革★◈✿✿，核心在于其对语言的理解与运用能力实现了突破★◈✿✿。正如人类与动物的区别不仅在于感知能力★◈✿✿，更在于语言的出现极大推动了智能的跃迁——正如某位哲学家所言★◈✿✿，“语言的边界就是世界的边界”★◈✿✿，语言不仅反映思维★◈✿✿，也在不断塑造认知★◈✿✿。

　　当AI真正能够理解并生成语言时★◈✿✿，其发展空间被极大拓展★◈✿✿。它或许尚如婴孩蹒跚★◈✿✿、如实习生般稚嫩★◈✿✿，但每一步前行都在积累突破的可能——它已具备从海量数据中习得的通用知识★◈✿✿，但在应对具体业务问题时★◈✿✿，仍需要进一步学习和适应★◈✿✿。尽管技术尚未完全成熟太阳集团app旧版下载★◈✿✿，但应用方向已逐渐明确★◈✿✿。AI正在从实验室走向规模化落地★◈✿✿，将为整个产业带来价值重构与能力升级的重要机遇★◈✿✿。

　　从“超级个体”的赋能到全球智能经济的壮阔图景澳门太阳城官网★◈✿✿。★◈✿✿，不论是来自产业一线★◈✿✿、还是像IDC这样的分析机构★◈✿✿，对于AI的发展都充满了信心★◈✿✿。然而★◈✿✿，当宏大的技术愿景逐渐落地安倍麻美★◈✿✿，当高效的辅助工具必须走向可闭环★◈✿✿、可衡量的业务场景——在这条从“可用”到“有用”的进阶之路上★◈✿✿，Data Agent如何突破最后一公里★◈✿✿，真正驶入价值的深水区★◈✿✿，仍是一个不小的挑战★◈✿✿。

　　高科数聚联合创始人太阳集团app旧版下载★◈✿✿、CEO董琳表示★◈✿✿，作为深耕汽车领域的数智化企业★◈✿✿，我们经常被客户问到一个非常核心的问题★◈✿✿：“你们的方案到底只是提升效率★◈✿✿，还是能带来实实在在的ROI？ AI所带来的业务增量究竟如何衡量？”

　　首先★◈✿✿，是AI对垂直业务场景的深度理解问题安倍麻美★◈✿✿。AI毕竟由人类创造★◈✿✿，它能否真正理解我们为其设计的业务场景★◈✿✿，这是一个巨大的问号★◈✿✿。在汽车这样涵盖研发★◈✿✿、生产★◈✿✿、供应链★◈✿✿、销售与服务的复杂产业链中★◈✿✿，AI是否能够准确把握从数据归集★◈✿✿、整理★◈✿✿、分析到挖掘的全流程★◈✿✿，并真正识别出其中可创造的业务价值？目前让Agent准确理解业务意图★◈✿✿、避免“跑偏”★◈✿✿，仍是一个庞大而复杂的训练和迭代过程★◈✿✿。

　　其次★◈✿✿，是如何平衡Agent的“自主性”与“可控性”★◈✿✿。例如★◈✿✿，某车企售后Agent系统包括管理Agent★◈✿✿、数据库Agent和数据分析Agent★◈✿✿。原本设计为三者协同★◈✿✿，但在实际运行中★◈✿✿，一旦放宽权限★◈✿✿，管理Agent就可能越过分析环节直接操作数据库输出结果——这就好像给了孩子更大的权限★◈✿✿，反而导致协同失效★◈✿✿。因此★◈✿✿，必须在产品设计中加入技术干预与权限管控机制★◈✿✿。

　　此外安倍麻美★◈✿✿，企业现有组织架构也是落地中的一大挑战★◈✿✿。大多数车企并非AI原生企业★◈✿✿，而是从传统制造业转型而来★◈✿✿，部门之间——如IT★◈✿✿、销售安倍麻美★◈✿✿、市场太阳成集团tyc234cc★◈✿✿、售后及研发——存在天然的数据隔阂与流程壁垒★◈✿✿。即便技术方案先进★◈✿✿，若难以打破部门墙★◈✿✿、实现数据流畅流转★◈✿✿，价值释放也会受限★◈✿✿。我们在实践中发现★◈✿✿，若项目获得企业最高层直接推动（一把手工程）★◈✿✿，落地难度会显著降低★◈✿✿；若仅由某个部门驱动★◈✿✿，则往往面临更多协调困境★◈✿✿。

　　数势科技联合创始人谭李表示★◈✿✿，在Data Agent的落地实践中★◈✿✿，我们观察到三个常见挑战★◈✿✿，并提出了针对性的解决方案★◈✿✿：

　　大模型在直接处理数据分析任务时★◈✿✿，容易出现“幻觉”★◈✿✿，导致关键数据查询不准确★◈✿✿，尤其在面对复杂★◈✿✿、混乱的数据表结构时★◈✿✿，效果往往不尽如人意★◈✿✿。我们自2023年起采用的应对策略是★◈✿✿：不依赖大模型直接解析自然语言生成SQL查询★◈✿✿，而是推动企业先建设一套“指标语义层”★◈✿✿。这一层相当于对企业内部数据进行了私域治理★◈✿✿，明确统一各项指标的业务口径★◈✿✿。只有企业内部对数据定义达成共识★◈✿✿，模型才可能输出准确★◈✿✿、可靠的结果★◈✿✿。

　　获取数据只是第一步★◈✿✿，更关键的是结合企业特定语境进行解读和决策★◈✿✿。例如★◈✿✿，同样分析“下午订单量下降”★◈✿✿，咖啡连锁与茶饮连锁背后的原因和应对策略可能完全不同★◈✿✿。因此★◈✿✿，我们强调企业必须系统化地沉淀私域知识——包括业务逻辑★◈✿✿、经验判断和场景知识等★◈✿✿。通过RAG等技术★◈✿✿，使大模型能够基于这些知识进行推理和分析★◈✿✿，从而在具体业务环境中提供真正有用的洞察★◈✿✿，而不仅仅是描述数据★◈✿✿。

　　第三个挑战在于如何将Agent嵌入企业现有流程★◈✿✿，实现闭环操作★◈✿✿。例如在金融场景中★◈✿✿，客户投诉积分未到账★◈✿✿，传统方式需客服线下核查再手动补发★◈✿✿，流程冗长★◈✿✿。而通过Agent自动打通规则引擎★◈✿✿、数据查询与积分发放接口★◈✿✿，即可实时判断并解决问题★◈✿✿，大幅提升效率与体验★◈✿✿。因此★◈✿✿，Agent的价值实现依赖于企业是否具备清晰★◈✿✿、可自动化的业务流程★◈✿✿，以及系统接口的可调用性★◈✿✿。

　　他总结认为★◈✿✿，Data Agent在企业端落地需具备三个核心基础★◈✿✿：高质量的私域数据治理太阳集团app旧版下载★◈✿✿、丰富的私域知识沉淀与融合机制★◈✿✿、可接入★◈✿✿、可执行的业务流程自动化能力★◈✿✿。只有这三个层面协同推进太阳成集团tyc234cc[主页]网址★◈✿✿。★◈✿✿，Agent才能真正从“分析”走向“赋能”★◈✿✿，最终带来可持续的业务价值★◈✿✿。

　　袋鼠云CEO宁海元认为★◈✿✿，今年被称为“Agent元年”★◈✿✿，它既代表一个技术新起点★◈✿✿，也意味着现实挑战并存的探索期★◈✿✿。不同企业的发展阶段★◈✿✿，直接决定了Agent的应用路径和价值评估方式★◈✿✿。

　　在数据基础成熟★◈✿✿、业务高度数字化的行业（如在线广告）★◈✿✿，Agent可以依托实时反馈和闭环数据★◈✿✿，实现效果量化甚至“按效果付费”★◈✿✿。

　　但对多数企业而言★◈✿✿，决策仍依赖长周期的报表流程★◈✿✿，从分析到执行反馈动辄数周★◈✿✿。在这类场景中★◈✿✿，Agent的核心价值并非直接变现★◈✿✿，而是效率提升——比如将三天的分析工作压缩到几分钟★◈✿✿，或将一周的汇报准备过程大幅缩短★◈✿✿。结合企业既有知识库与历史数据★◈✿✿，Agent能够快速切入此类需求★◈✿✿。

　　随着模式成熟★◈✿✿，Agent的收费机制可能逐步从“按Token计费”转向“按效果付费”★◈✿✿。 但“效果付费”不会一统天下太阳集团app旧版下载★◈✿✿。就像汽车没有完全取代自行车★◈✿✿，未来商业生态必将多元并存——有效果付费★◈✿✿，也会有效率付费★◈✿✿、成本付费等多种形态★◈✿✿。技术拓宽了可能性★◈✿✿，但商业的本质仍是适用与多样★◈✿✿。

　　当智能体的能力越来越强★◈✿✿，甚至开始自主做出判断和决策时★◈✿✿，一些无法回避的问题就摆在了我们人类面前★◈✿✿：我们该如何与它们共处？它的权限应该怎么设置？如何确保最终的裁决权牢牢掌控在人类手中？

　　关于这些问题★◈✿✿，人民数据副总经理刘文中指出★◈✿✿，尽管机器在处理大量参数时表现出色★◈✿✿，但却缺乏人类所具备的情感和直觉★◈✿✿。为了确保数据的合规使用★◈✿✿，他提出了“三权分置”的管理模式★◈✿✿，通过明确数据的所有权★◈✿✿、使用权和管理权★◈✿✿，来保障数据的安全与合规性★◈✿✿。

　　IDC中国副总裁韩国华则从监管政策的角度出发★◈✿✿，强调了政策配合的必要性★◈✿✿。他认为★◈✿✿，只有在完善的监管政策支持下★◈✿✿，才能更好地实现人与智能体之间的有效协作★◈✿✿。同时★◈✿✿，他也提出了培养专业人才的重要性★◈✿✿，通过系统的人才培养计划★◈✿✿，提升人员在人工智能领域的专业素养★◈✿✿，从而更好地界定和执行人与机器之间的权限与边界★◈✿✿。

　　袋鼠云CEO宁海元则认为★◈✿✿，这一过程不仅仅是单个企业的努力★◈✿✿，而是需要所有相关厂商共同参与★◈✿✿、协同推进的系统工程★◈✿✿。厂商们需要共同努力★◈✿✿，不断优化技术★◈✿✿、完善标准★◈✿✿，确保人与Data Agent/Al Agent之间的协作既高效又安全★◈✿✿。通过多方合作★◈✿✿，才能最终实现人与机器在数据领域的和谐共生★◈✿✿。

　　当数智化转型的浪潮涌入深水区★◈✿✿，许多企业频频触碰到那些难以回避的“数据暗礁”★◈✿✿。在这场数智化转型的攻坚之战中★◈✿✿，我们该如何筑牢数据地基★◈✿✿，走好数智化转型之路？

　　他表示★◈✿✿，当前太阳集团app旧版下载★◈✿✿，国家在数据层面的战略布局实际上比人工智能方面的政策更丰富★◈✿✿。这主要是因为我国具备非常完整的产业体系★◈✿✿，在数据资源方面拥有显著优势★◈✿✿。国家数据局的成立也体现出对数据要素的高度重视★◈✿✿。

　　然而★◈✿✿，眼下整个产业仍面临几个现实挑战★◈✿✿。首先是标准问题★◈✿✿。由于缺乏统一的数据标准★◈✿✿，不同来源的数据难以互联互通★◈✿✿，即使想用也用不起来★◈✿✿。

　　其次是数据合规性挑战★◈✿✿。无论是各级政府掌握的公共数据★◈✿✿，还是产业侧积累的私有数据太阳集团app旧版下载★◈✿✿，目前都难以有效释放和流通★◈✿✿。数据供给方普遍面临两难★◈✿✿：要么缺乏足够的收益动力★◈✿✿，要么担心合规与安全风险★◈✿✿，导致数据“不敢供★◈✿✿、不愿供”★◈✿✿。

　　第三是市场闭环问题★◈✿✿。当前★◈✿✿，很多数据工程仍处于投入阶段★◈✿✿，尚未形成真正活跃的数据交易生态★◈✿✿。产业侧希望通过数据驱动和AI技术推动转型升级★◈✿✿，却面临“有数据但用不了★◈✿✿、用不好”的困境★◈✿✿。

　　面对这些问题★◈✿✿，破局的关键★◈✿✿，在于构建可持续的数据产业生态——需要培育一批真正能盈利的“数商”企业★◈✿✿，就像过去几十年互联网行业的繁荣一样安倍麻美★◈✿✿，让参与者能够获得实实在在的收益★◈✿✿，从而愿意投身数据行业★◈✿✿。

　　只有形成“有人★◈✿✿、有钱★◈✿✿、有市场”的正向循环★◈✿✿，吸引更多企业和人才参与★◈✿✿，推动高质量数据集的供给与使用★◈✿✿，当前数据要素化面临的诸多堵点才能逐步打通★◈✿✿。一旦市场机制建立起来★◈✿✿，很多问题都会随着时间迎刃而解★◈✿✿。返回搜狐★◈✿✿，查看更多