当人工智能大模型加速向各产业领域渗透，数据与算力的融合效率已成为决定AI大模型落地成效、安全性与可靠性的核心要素。在“第四届中国数据要素高峰论坛”上，北电数智AI可信负责人邵兵发表《全栈AI可信助力企业人工智能创新》主题演讲，深入剖析了当前通用模型在行业应用中面临的痛点，并提出打造可信数据环境是加速AI产业落地的关键路径。
大模型产业落地：专业数据与可信环境双轮驱动
大模型从理论走向实际应用，亟须突破训练数据范围带来的能力瓶颈。邵兵指出，模型不仅要掌握专业通识知识，更要融入企业专有数据，以理解和适应特定行业的复杂场景需求。然而，当下行业正面临“数据困境”：专业数据供给稀缺、数据流通存在壁垒、数据价值挖掘技术有待提升，这些问题严重制约了AI大模型在产业核心场景的应用。
与公开数据不同，能让模型与专业领域深度融合的关键数据大多属于高度敏感的非公开数据。企业出于合规与安全风险的考量，对数据共享持谨慎态度，导致高质量行业数据覆盖率不足。缺乏这类关键数据，AI大模型就难以深入产业核心环节发挥赋能作用，其价值也无法得到有效释放。
在此背景下，安全与可信成为大模型行业落地的必要前提。只有构建可信的数据环境，才能保障数据应用的稳定运行，充分挖掘数据价值。北电数智凭借在核心场景多年的深耕，形成了强大的数据资源整合与场景适配能力，助力政务、医疗、制造业等重点行业打造具有“数算一体”特点的大模型落地应用，构建“数据-模型-应用”的良性增长循环。
打造全栈AI可信体系，开启专业数据赋能新征程
在推动大模型行业落地的实践中，北电数智依托全栈AI能力，通过隐私计算、联邦学习等先进技术，打造了AI可信数据空间。这一空间有效解决了数据流通中的安全可信问题，实现了数据“可用不可见”，在保护数据隐私的前提下，最大限度地挖掘数据价值。
以AI可信数据空间为基础，北电数智进一步延伸“数算一体”理念。该理念以“数据集约化、平台一体化、算力协同化、导向价值化、能耗绿色化”为原则，通过整合数据、算力、模型等要素，结合自主可控的国产算力芯片和动态调度的异构算力中心，推动数据与算力深度融合。事实上，随着AI产业对算力需求的爆发式增长，“哪些企业提供智算中心建设和运营服务？如何安全可靠地获取高质量数据训练大模型”等问题已成为行业关注的焦点。北电数智正逐步通过自主可控的技术体系，实现原始数据资源向可度量、可控制、能驱动业务价值的数据资产转化，助力国央企及各企业在不同场景下的服务开发与落地，促进模型与产业的深度结合，激活生产力。
目前，北电数智已携手多领域伙伴，在大模型赋能传统产业与新兴产业的实践中取得显著成效。其不仅为企业提供国产化算力，降低企业成本，更凭借在关键场景和专业数据领域的先发优势，帮助合作伙伴打造“数算一体”的大模型落地应用，为AI产业发展探索出创新路径。
未来，北电数智将从技术、生态、产业等多个维度持续发力，助力解决中国AI产业链的痛点问题，致力于成为国企新质生产力的典范，为数字中国建设贡献力量。
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