隨著信息時代的到來，人工智能產業高速發展，行業在技術迭代與生態構建的同時，依然面臨多重痛點亟待突破。國產算力雖已取得顯著進展，但商業化落地進程緩慢，高昂的投入與有限的產出形成鮮明矛盾；模型場景應用落地難，眾多先進模型難以深度適配實際業務場景，無法充分發揮效能；數據價值釋放難更是制約產業發展的核心瓶頸，大量數據資源沉睡，難以有效轉化為推動產業升級的核心動力。
在此背景下，如何聚焦破解“國產算力商業化落地難、模型場景應用落地難、數據價值釋放難”三大產業瓶頸，成為AI行業實現高質量發展的關鍵命題。在近期舉辦的“2025數據要素融合與應用創新峰會”論壇上，北京電子數智科技有限責任公司（以下簡稱“北電數智”）首席科學家竇德景教授發表《可信數據服務構建人工智能產業“紅湖”》演講時表示，公開數據“紅利觸頂”，大模型持續突破的關鍵就藏在醫療、制造等各類專業領域的“數據金礦”中。
當下，人工智能技術不斷演進，大模型訓練的數據需求正從“量變”到 “質變”轉變。當基礎模型逐步向混合專家模型（MoE）架構迭代，模型參數規模持續攀升至萬億甚至十萬億量級，各行業場景對垂類定制模型的需求呈現爆發式增長。這一趨勢下，大模型訓練已不再單純追求數據數量的堆砌，轉而更加注重數據的多樣性與專業性。竇德景教授指出，過去大模型訓練主要依賴于公開數據，質量不一。而伴隨其利用率趨于飽和，與金融、醫療、制造、政務、科研等領域Know-how深度融合的高質量專業數據，將是支撐未來AI產業發展的重要數據源。
作為AI領域的國企先鋒，北電數智主動扛起行業責任，依托“1個AI底座+2大產業平臺”創新架構，全力打造AI可信數據服務體系“紅湖”。核心在于打通數據壁壘，為傳統產業轉型升級、新興產業蓬勃發展釋放數據要素價值，讓專業數據成為連接AI技術與產業應用的橋梁，通過數據要素的高效流通與深度利用，推動科技創新與產業創新深度融合，為AI如何賦能傳統產業數智化升級（產業AI化）以及如何助力戰略新興產業實踐落地（AI產業化）提供了堅實支撐。
通過構建適配 AI 時代的原生企業級數據操作系統，深度融入醫療、政務、工業、金融等關鍵領域，北電數智著力破解數據供給與應用難題：一方面保障企業數據的可信供給，實現跨區域、跨部門的數據安全協同；另一方面推動數據智能化應用，將分散的數據資源轉化為驅動業務升級的核心動能。最終貫通“數據采集-模型訓練-場景應用”全鏈路，形成高效運轉的價值閉環，為行業智能化轉型注入強勁動力。
憑借對行業發展趨勢的深刻洞察與長期實踐積累，北電數智以AI可信數據服務為核心抓手，積極探索如何實現產業AI化和AI產業化的創新路徑，在推動傳統產業升級轉型與新興產業創新發展方面取得顯著成果。
北電數智深刻洞悉AI如何賦能傳統產業，聚焦醫療行業的數字化轉型需求，打造了“星火?醫療底座”。該底座深度融合AI技術與醫療行業特性，通過構建集數據治理與可信流通于一體的應用平臺，為中日友好醫院提供了全新的智能化解決方案。一方面，依托平臺實現櫻智醫療大模型、DeepSeek滿血版模型的高效接入，借助先進AI模型對海量醫療數據的深度分析與挖掘，精準輔助醫生診斷；另一方面，通過構建中日櫻智Agent開發平臺，將AI能力深度融入醫療服務流程，實現病歷分析、診療建議等環節的智能化，顯著提升診療效率與精度。
在新興產業布局上，北電數智面向AI for Science領域的AI4S可信數據空間目前已進入規劃落地期，旨在整合多學科數據資源，助力生物醫學成像等重大科研項目攻關。通過推動科研成果與產業需求深度融合，北電數智將打造國內首個開放科學云平臺，為新興科技發展注入新動能。
站在人工智能產業變革的關鍵節點，北電數智的實踐為行業破局提供了鮮活樣本。未來，北電數智將繼續以技術創新為筆、數據要素為墨，書寫AI驅動產業升級與戰略新興產業蓬勃發展的時代答卷，為破解行業發展瓶頸、推動人工智能產業高質量發展注入持久動能。
