2025中國國際數(shù)字經(jīng)濟博覽會在石家莊國際會展中心開幕。科杰科技董事長于洋受邀出席2025首席數(shù)據(jù)官峰會論壇，并作主題為《人工智能產(chǎn)業(yè)決勝與 Data&AI 數(shù)據(jù)基礎設施建設》演講。 

以下內(nèi)容根據(jù)科杰科技董事長于洋現(xiàn)場演講整理。

科杰科技董事長于洋 

一、數(shù)據(jù)是人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關鍵，數(shù)據(jù)的關鍵是高質(zhì)量數(shù)據(jù)集

在大國競爭中，人工智能產(chǎn)業(yè)是核心競爭領域，其由算力、算法、數(shù)據(jù)三大要素構(gòu)成。目前我國在算力領域已有競爭方案與大規(guī)模計算方式，算法領域已實現(xiàn)混合專家突破，而數(shù)據(jù)作為人工智能產(chǎn)業(yè)決勝的重要因素，是實現(xiàn)彎道超車的關鍵。 

人工智能的發(fā)展，是算力、算法、數(shù)據(jù)三大核心要素協(xié)同驅(qū)動的結(jié)果，三者缺一不可，唯有形成合力才能真正讓人工智能落地應用。 

算力領域，中國憑借前瞻性布局，大力推進大規(guī)模計算中心建設，從超算中心到智算中心，構(gòu)建起了具有競爭策略的算力體系。算法層面，國內(nèi)科研與產(chǎn)業(yè)界也實現(xiàn)了諸多突破性進展。混合專家模型（Mixture of Experts, MoE）、多頭潛在注意力模型（Multi-Head Latent Attention，MLA）等創(chuàng)新成果不斷涌現(xiàn)。 

當前，國內(nèi)外數(shù)據(jù)應用共同面臨挑戰(zhàn)：一是海量數(shù)據(jù)的存儲、傳輸與計算需投入巨額硬件及算力資源，直接推高了技術落地的成本；二是文本、圖像、音頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)的格式差異大，缺乏統(tǒng)一的整合標準，導致跨類型數(shù)據(jù)融合難度極高；三是現(xiàn)有數(shù)據(jù)平臺效率低下，數(shù)據(jù)清洗效率低、標注周期長，直接拖慢模型訓練進度，影響應用落地時效。在此背景下，部分企業(yè)對 AI 的應用預期過高，期望其解決全場景問題，但低質(zhì)量數(shù)據(jù)往往導致模型輸出效果未達預期，最終項目被迫擱置。 

數(shù)據(jù)的規(guī)模和質(zhì)量直接決定了人工智能技術所能達到的高度和深度。數(shù)據(jù)決定模型的認知邊界，模型的學習范圍依賴于數(shù)據(jù)覆蓋的領域，數(shù)據(jù)越廣泛，模型對不同場景、問題的認知能力越強；數(shù)據(jù)質(zhì)量影響輸出的可靠性，低質(zhì)量數(shù)據(jù)會導致模型訓練出現(xiàn)偏差，輸出結(jié)果的準確性和可信度大幅下降；數(shù)據(jù)多樣性提升模型魯棒性，涵蓋多場景、多維度、多來源的數(shù)據(jù)能幫助模型應對復雜多變的實際應用環(huán)境；大規(guī)模優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)支撐模型能力增長，充足的數(shù)據(jù)量能讓模型不斷優(yōu)化參數(shù)、完善邏輯，實現(xiàn)能力迭代升級；高質(zhì)量數(shù)據(jù)更是商業(yè)落地的根基，能確保模型在實際業(yè)務場景中有效發(fā)揮作用，推動人工智能產(chǎn)業(yè)價值落地。 

正如國家數(shù)據(jù)局局長劉烈宏所指出的，數(shù)據(jù)集的質(zhì)效提升是人工智能賦能實體經(jīng)濟的“催化劑”。在算法和算力逐漸趨同的背景下，高質(zhì)量數(shù)據(jù)集已成為塑造AI模型核心競爭力的關鍵護城河。 

因此，若想在人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展競爭中勝出，下一步需聚焦數(shù)據(jù)競爭力的構(gòu)建。 

二、高質(zhì)量數(shù)據(jù)集需要一套數(shù)據(jù)基礎設施承載

人工智能的發(fā)展高度與深度，直接取決于數(shù)據(jù)這一新型生產(chǎn)要素的規(guī)模與質(zhì)量，破解高質(zhì)量數(shù)據(jù)供給不足的瓶頸，是人工智能落地見效的首要前提。但高質(zhì)量數(shù)據(jù)集并非憑空產(chǎn)生，也不是一勞永逸的成果，而是需經(jīng)過持續(xù)匯聚、加工、治理的動態(tài)過程，只有依托數(shù)據(jù)基礎設施平臺，才能穩(wěn)定輸出鮮活的數(shù)據(jù)能力，實現(xiàn)與基礎模型在各產(chǎn)業(yè)場景的深度融合。 

高質(zhì)量數(shù)據(jù)集是經(jīng)過采集、加工等一系列數(shù)據(jù)處理操作后，可直接用于開發(fā)和訓練人工智能模型，并能有效提升模型性能的數(shù)據(jù)集合。它通過系統(tǒng)性篩選、清洗、標注、增強合成、質(zhì)量評估等環(huán)節(jié)，形成標準化的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，具備格式統(tǒng)一、質(zhì)量可控、場景適配性強等特點。從本質(zhì)上來說，高質(zhì)量數(shù)據(jù)集與普通數(shù)據(jù)的區(qū)別在于“可用性”與“效能”方面存在代際差。 

需要明確的是，高質(zhì)量數(shù)據(jù)并非憑空產(chǎn)生，也不是能夠一勞永逸獲取的成果。高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的構(gòu)建是一個動態(tài)的過程，它必須以持續(xù)、穩(wěn)定、鮮活的數(shù)據(jù)供給作為基礎。高質(zhì)量數(shù)據(jù)建設像巷戰(zhàn)，不同企業(yè)、不同產(chǎn)業(yè)、不同行業(yè)具有各自獨特的情況，無法通過單一舉措一次性解決所有問題。因此，需要針對每個企業(yè)、每個產(chǎn)業(yè)、每個行業(yè)的具體情況，逐一梳理數(shù)據(jù)資源，搭建起科學合理的治理體系，最終形成高質(zhì)量的企業(yè)級、產(chǎn)業(yè)級、行業(yè)級數(shù)據(jù)集。 

與此同時，高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的建設離不開一套專業(yè)化的數(shù)據(jù)平臺的支撐，這個平臺要能夠貫通數(shù)據(jù)采集、匯聚、清洗、標注、治理至應用的數(shù)據(jù)全生命周期，既精準承接高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設訴求，更以全鏈路技術賦能，確保數(shù)據(jù)供給的穩(wěn)定輸出與高可用屬性。

三、Data&AI 一體化平臺是數(shù)據(jù)基礎設施的核心引擎

AI 時代對數(shù)據(jù)平臺提出了全新要求：向下需結(jié)合 GPU 進行新的算力優(yōu)化，向上需面向各終端場景進行模型調(diào)優(yōu)、開展規(guī)模化 Agent 開發(fā)以解決實際問題。因此，AI 工程、AI Infra 需與數(shù)據(jù)工程深度融合，構(gòu)建 Data&AI 一體化平臺能力 —— 這是數(shù)據(jù)基礎設施的核心。 

數(shù)據(jù)基礎設施是以釋放數(shù)據(jù)要素價值為目標的新型基礎設施，整合硬件、軟件及標準規(guī)范，從宏觀視角看，數(shù)據(jù)基礎設施是從數(shù)據(jù)要素價值釋放角度出發(fā)，面向社會提供數(shù)據(jù)采集、匯聚、傳輸、加工、流通、利用、運營、安全服務的新型基礎設施，其中Data&AI一體化平臺作為技術底座，數(shù)據(jù)確權(quán)與價值分配機制構(gòu)建權(quán)益框架，數(shù)據(jù)流通連接器實現(xiàn)跨域數(shù)據(jù)交互，以及支持數(shù)據(jù)產(chǎn)品與應用交易的數(shù)據(jù)商城體系，是集成硬件、軟件、模型算法、標準規(guī)范、機制設計等在內(nèi)的有機整體，Data&AI 一體化平臺作為基礎軟件平臺，是數(shù)據(jù)基礎設施的核心引擎。 

從企業(yè)角度來看，Data&AI一體化平臺核心是打通數(shù)據(jù)存儲、治理、計算與 AI 模型開發(fā)全鏈路，實現(xiàn) “Data for AI” 和 “AI for Data” 雙向賦能。它是傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺的升級形態(tài)，通過 AI 原生架構(gòu)重構(gòu)數(shù)據(jù)處理范式，成為人工智能時代的 “核心生產(chǎn)工具”。

在人工智能時代，對數(shù)據(jù)平臺有全新要求，向上銜接基礎模型，為場景化的模型調(diào)優(yōu)與創(chuàng)新應用落地提供有力支撐；向下承接算力資源，充分釋放算力優(yōu)勢，實現(xiàn)計算資源的優(yōu)化調(diào)度與高效利用。 

大至國家城市級可信數(shù)據(jù)空間建設，小至如金融風控、智能制造、醫(yī)療健康、零售等應用場景，實現(xiàn)AI應用全方位落地讓技術精準適配場景，讓數(shù)據(jù)在采集、清洗、標注環(huán)節(jié)（Data Infra）即可適配 AI 訓練、模型開發(fā)（AI Infra）無縫對接，整合AI與數(shù)據(jù)基礎設施能力，推動AI在各業(yè)務場景實現(xiàn) “最后一公里” 的規(guī)模化落地，助力產(chǎn)業(yè)智能化升級。 

四、數(shù)據(jù)基礎建設系統(tǒng)化方法體系：“方法論+技術+產(chǎn)品+實踐”

數(shù)據(jù)基礎設施建設并非單純的技術或軟硬件工作，而是需要 “方法論+技術+產(chǎn)品+實踐” 的系統(tǒng)化支撐，以實現(xiàn)組織性、規(guī)模性協(xié)同。在方法論上，科杰科技基于多年實踐，形成了 “數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)工程深度融合”“集中式管理、分散式賦能” 的混合數(shù)據(jù)智能落地體系；在技術與產(chǎn)品上，以 Data&AI 一體化平臺為核心載體；在實踐中，已覆蓋制造、工業(yè)、能源、金融、零售等領域 —— 例如在智能制造領域，將工業(yè)知識數(shù)字化，讓 “數(shù)據(jù)/軟件” 成為智能制造的“大腦”，為制造強國建設筑牢核心基石。 

Data&AI 一體化平臺作為提供核心技術能力支撐的基礎平臺，其意義遠不止于解決單點技術問題，更在于為大型組織與企業(yè)未來 5 - 10 年持續(xù)推進的數(shù)智化轉(zhuǎn)型提供核心支撐能力——數(shù)智能力。人工智能時代，數(shù)智能力已成為與供應鏈能力、財務能力、人力資源能力并列的關鍵企業(yè)能力，是企業(yè)發(fā)展不可或缺的核心能力。 

科杰科技深耕Data&AI 一體化領域逾六載，打造面向AI-Native的 Data&AI 一體化平臺 KeenData Lakehouse，平臺融合“AI-Native”設計理念，自研Al-in-Lakehouse智能驅(qū)動型架構(gòu)，打通數(shù)據(jù)工程→模型訓練/推理→Agent工廠→智能應用全鏈路，以“可信+智能+系統(tǒng)”的平臺能力推進“Data&AI ”新基建，支撐大型組織從數(shù)據(jù)驅(qū)動邁向智能驅(qū)動。平臺突破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)與AI割裂的架構(gòu)，將湖倉一體引擎、OLAP數(shù)據(jù)治理和AI技術統(tǒng)一，形成精簡高效的All-in-One技術解決方案。自研多模態(tài)計算引擎在單流水線中完成數(shù)據(jù)清洗至結(jié)果分析，數(shù)倍提升GPU推理吞吐，結(jié)合 KMI 推理加速、模型量化及Unity Catalog實現(xiàn)跨模態(tài)智能治理。 

強大的技術實力與產(chǎn)品硬實力，科杰科技贏得行業(yè)廣泛認可：不僅斬獲省部級科學進步一等獎，連續(xù)三年蟬聯(lián)中國大數(shù)據(jù)私有化平臺 TOP5、中國湖倉一體平臺軟件市場占有率NO.1，更獲評國家級專精特新重點“小巨人”企業(yè)、人民網(wǎng) “匠心飛躍獎”、工信部軟件產(chǎn)品可信卓越級認證、金融行業(yè)金鼎獎等多項重磅榮譽，同時躋身Gartner、IDC 等國際權(quán)威機構(gòu)數(shù)據(jù)基礎平臺全球推薦廠商行列，成為 Data&AI 一體化領域的標桿企業(yè)。 

依托方法論+技術+產(chǎn)品+實踐支撐，科杰科技形成服務生產(chǎn)制造、工業(yè)、能源、金融、零售等 20 + 行業(yè)近 200 個大型組織，為其量身打造適配業(yè)務需求的數(shù)據(jù)基礎設施與數(shù)據(jù)底座，落地效果顯著。同時，科杰積極響應國家數(shù)字中國、數(shù)據(jù)要素等相關政策，深度參與政府側(cè)數(shù)據(jù)基礎設施及可信數(shù)據(jù)空間規(guī)劃建設，承接國內(nèi)多個關鍵城市可信數(shù)據(jù)空間及先行先行示范區(qū)項目，讓核心能力在政企雙場景中全面落地，持續(xù)拓寬數(shù)據(jù)價值釋放路徑。 

能源行業(yè)：中國石化基于 Data&AI一體化平臺KeenData Lakehouse，構(gòu)建了覆蓋9大核心業(yè)務、數(shù)據(jù)總量達1.2PB的數(shù)據(jù)資源池，制定數(shù)據(jù)標準3727項，提供數(shù)據(jù)服務3093個。通過AI賦能，經(jīng)營分析報表查看效率從1周大幅縮短至4小時，準確率提升，并成功構(gòu)建勘探垂類大模型所需的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，推動業(yè)務智能化創(chuàng)新。 

金融企業(yè)：中信銀行基于KeenData Lakehouse的金融級實時數(shù)據(jù)平臺，整合十大核心業(yè)務域數(shù)據(jù)，支撐億級客戶實時交易需求。平臺實現(xiàn)信貸審批關鍵環(huán)節(jié)響應時間縮短60%，實時反欺詐攔截效率顯著提升，并推動風險監(jiān)控、移動經(jīng)營等10余個核心應用落地，形成全域?qū)崟r數(shù)據(jù)管理能力。 

跨國外企：永旺集團基于KeenData Lakehouse的Data&AI一體化平臺，整合十大主題域數(shù)據(jù)，存儲量達TB級。通過AI賦能，核心報表響應速度提升10倍，業(yè)務決策周期縮短50%，智能定價使KVI商品銷量增長9%，CDP會員運營推動復購率提升8.45%，同時構(gòu)建起實時庫存預警體系，缺貨率下降12%，全面驅(qū)動業(yè)務智能化升級。 

城市政府：以Data&Al一體化平臺為載體，以”建、服、管、運”為總體思路，構(gòu)建"1+4+N"框架與可信數(shù)據(jù)空間提高“供數(shù)、用數(shù)”效率，推動促進數(shù)據(jù)要素的可信流通與合規(guī)共享，實現(xiàn)1000+數(shù)據(jù)主體接入、2000+數(shù)據(jù)產(chǎn)品發(fā)布、30+典型應用場景打造、5+重點行業(yè)覆蓋、公共數(shù)據(jù)資源接入，賦能產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展，推動數(shù)據(jù)要素價值釋放，并實現(xiàn)數(shù)據(jù)可持續(xù)運營。 

依托領先技術底座與深厚軟件積淀，結(jié)合多領域、多場景的項目實踐深度驗證，科杰科技精準洞察企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級核心趨勢，為企業(yè)提供兼具科學性與落地性的全流程行動指南。 

科杰科技提出 “集中式管理，分散式賦能” 的核心建設模式：通過集中式管理實現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期的統(tǒng)一管控與質(zhì)量把控，以分散式賦能激活業(yè)務一線創(chuàng)新活力，讓數(shù)據(jù)價值精準滲透業(yè)務場景。同時，深度推動 “數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)工程深度融合”，將治理要求系統(tǒng)性嵌入數(shù)據(jù)采集、處理、應用等工程化全環(huán)節(jié)，突破傳統(tǒng)事后修正的局限，助力企業(yè)構(gòu)建深度數(shù)智驅(qū)動型組織。基于科杰科技 Data&AI 一體化平臺 KeenData Lakehouse，為上述方法論提供堅實落地支撐。 

完成KeenData Lakehouse的Data&AI一體化平臺建設后，企業(yè)級大數(shù)據(jù)與 AI 部門的核心架構(gòu)已全面構(gòu)建。該部門不僅具備強勁的技術引擎、低代碼化的數(shù)據(jù)與 AI 開發(fā)工具，更通過標準化管理辦法與數(shù)據(jù)資產(chǎn)的深度配套，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)與 AI 能力的高可用、高復用。但要進一步向更廣泛的業(yè)務單元輸出精準服務，仍需破解行業(yè) Know-how 沉淀不足、個性化業(yè)務需求響應不及時的核心挑戰(zhàn)。因此，大數(shù)據(jù)與 AI 部門的功能升級必然走向 “數(shù)據(jù) + AI 的業(yè)務化表達”—— 以 Data Fabric 數(shù)據(jù)編織與虛擬化技術為核心，廣泛的中基層人員能快速找到數(shù)據(jù)、調(diào)用 AI 工具、消費數(shù)據(jù)服務，真正讓數(shù)智能力融入日常業(yè)務。 

而 Data Fabric 的落地，離不開底層低代碼開發(fā)、智能路由計算與 AI 工程管線的協(xié)同支撐，最終實現(xiàn)全組織的數(shù)據(jù)消費與 AI 應用自由，達成數(shù)據(jù)研發(fā)、AI 開發(fā)、業(yè)務運營的一體化閉環(huán)，推動整個組織形成數(shù)據(jù)與 AI 雙驅(qū)動的工作模式。 

值得強調(diào)的是，作為核心支撐的 Data&AI 一體化平臺，KeenData Lakehouse并非單純的軟件平臺，而是企業(yè)必須持續(xù)迭代的核心競爭力。其本質(zhì)是“先進技術+成熟軟件+ AI 工程” 深度融合的綜合體系，不僅解決技術落地問題，更通過 “集中式管理，分散式賦能” 的核心模式塑造企業(yè)全新管理方式，是軟件深度融入企業(yè)管理的最佳實踐載體。它串聯(lián)起技術工程、數(shù)據(jù)管理、AI 運營與業(yè)務協(xié)作，幫助企業(yè)建立基于數(shù)據(jù)與 AI 需求的新型協(xié)作機制，最終推動組織從管理模式、業(yè)務流程到價值創(chuàng)造的全方位數(shù)智化轉(zhuǎn)型，讓轉(zhuǎn)型從口號真正落地為可持續(xù)的增長實效。

五、數(shù)據(jù)基礎設施社會化價值

數(shù)據(jù)具有依附性等特點，決定了其價值必須依托具體應用場景實現(xiàn)，且跨產(chǎn)業(yè)、基層一線場景能創(chuàng)造更廣泛價值。但基層普遍面臨 “無數(shù)據(jù)、無技術” 的困境，數(shù)據(jù)基礎設施的社會化價值，正在于將數(shù)據(jù)（生產(chǎn)要素）與 AI 技術（生產(chǎn)工具）進行更有效的社會化配置，通過 “數(shù)據(jù)可用不可見”“集中式管理 + 分散式賦能”，這種普惠性的配置方式才能真正實現(xiàn)AI變革，激發(fā)個體創(chuàng)新。

科杰科技董事長于洋

數(shù)字經(jīng)濟的鮮明特點，是以數(shù)據(jù)為核心生產(chǎn)要素。區(qū)別于傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的關鍵，數(shù)據(jù)具有可復制、可共享、無限增長的屬性，這些屬性讓數(shù)據(jù)擺脫了土地、資本等傳統(tǒng)要素的稀缺性與消耗性束縛——復制無需額外成本，共享可突破時空限制，無限增長能持續(xù)積累規(guī)模效應，這也讓數(shù)據(jù)成為數(shù)字經(jīng)濟時代最具潛力的生產(chǎn)資源。 

但需明確的是，復制行為本身無法直接產(chǎn)生價值，其核心價值的釋放，關鍵不在于 “流通” 這一行為本身，而在于 “流通后的高效利用”。數(shù)據(jù)流通的核心意義，在于打破數(shù)據(jù)孤島的壁壘，讓分散在不同部門、不同主體、不同場景中的零散數(shù)據(jù)流動起來、聚合起來，為后續(xù)利用打下基礎，但流通只是數(shù)據(jù)價值實現(xiàn)的前提，而非最終結(jié)果。只有將聚合后的數(shù)據(jù)流與具體業(yè)務場景深度綁定、精準適配，讓數(shù)據(jù)嵌入跨行業(yè)終端服務與產(chǎn)業(yè)基層一線的真實需求中，才能讓抽象的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為決策支撐、效率提升、創(chuàng)新突破等實際成果，真正釋放其作為生產(chǎn)要素的深層價值。 

這些能夠催生數(shù)據(jù)價值的場景，廣泛扎根在工廠的生產(chǎn)車間、社區(qū)的便民服務點、農(nóng)戶的田間地頭，以及中小企業(yè)的日常經(jīng)營中，遍布社會經(jīng)濟毛細血管的一線場景。只有讓數(shù)據(jù)精準對接基層的生產(chǎn)需求、群眾的生活需求、企業(yè)的經(jīng)營需求，才能讓其規(guī)模性與多樣性充分發(fā)揮作用，通過流動性實現(xiàn)跨場景價值聯(lián)動。 

在實際的一線場景中，數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素的價值已得到充分驗證。 

以藥企為例，藥企可匯聚多家醫(yī)院的臨床實踐案例進行深度分析，以此精準優(yōu)化藥物生產(chǎn)工藝與臨床應用方案，單家醫(yī)院的病例積累過程往往耗時漫長，而通過多院醫(yī)療案例的集中整合，能顯著加速頭部醫(yī)院的科研進程與成果轉(zhuǎn)化效率。 

然而，企業(yè)AI場景落地始終受困于 “數(shù)據(jù)管理能力缺失” 的瓶頸：一方面，中小企業(yè)、基層機構(gòu)雖有強烈的AI場景落地需求，卻缺乏數(shù)據(jù)源渠道與數(shù)據(jù)獲取能力，陷入 “有需求無數(shù)據(jù)” 的窘境；另一方面，即便通過零散渠道獲取到部分數(shù)據(jù)，也因缺乏專業(yè)的數(shù)據(jù)技術團隊與AI工具支撐，難以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的深度加工、有效分析及價值轉(zhuǎn)化，最終導致 “有數(shù)據(jù)無價值”。 

那么，如何面向基層場景、一線工作者與群眾，實現(xiàn)數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素社會化的有效配置與普惠性供給？這需要打破技術壁壘與資源壟斷，讓中小企業(yè)無需高昂投入即可獲取合規(guī)數(shù)據(jù)資源，讓基層工作者借助輕量化 AI 工具提升效率，讓普通群眾也能享受 AI 時代的紅利。 

廣泛推進數(shù)據(jù)基礎設施與可信數(shù)據(jù)空間建設，正是解決上述問題的核心關鍵。通過搭建數(shù)據(jù)基礎設施，推動數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素與 Data&AI 技術生產(chǎn)工具深度融合，以 “可用而不可見” 的數(shù)據(jù)安全流通機制、“集中式建設 + 場景化賦能” 的創(chuàng)新服務模式，為中小企業(yè)及基層場景精準供給優(yōu)質(zhì)生產(chǎn)要素（數(shù)據(jù)）與高效生產(chǎn)力工具（AI技術），實現(xiàn)數(shù)據(jù)生產(chǎn)力與生產(chǎn)要素的優(yōu)化配置，釋放基層蘊藏的創(chuàng)新活力與價值潛力。 

數(shù)據(jù)基礎設施的價值落地離不開關鍵技術的硬核支撐 ——Data&AI一體化平臺正是激活場景價值創(chuàng)造的核心引擎，它能打破數(shù)據(jù)與場景的壁壘，讓數(shù)據(jù)在具體應用場景中真正 “活起來”，從靜態(tài)資源轉(zhuǎn)化為驅(qū)動基層高質(zhì)量發(fā)展的強勁動能。

六、扛鼎時代使命：AI 技術出海與數(shù)據(jù)能力協(xié)同，共筑全球產(chǎn)業(yè)新優(yōu)勢

過去十年，中國穩(wěn)步走向世界舞臺中心，持續(xù)輸出中國先進生產(chǎn)力。中國科技企業(yè)完全可以為全球客戶提供基于中國市場驗證的創(chuàng)新產(chǎn)品，并且因地制宜地創(chuàng)造全新業(yè)務生態(tài)。目前科杰已在日本、沙特、阿曼、馬來西亞等國，為當?shù)剡\營商、金融機構(gòu)及政府科技部門提供數(shù)據(jù)基礎設施落地支撐。 

過去十年，中國穩(wěn)步走向世界舞臺中心，持續(xù)輸出中國先進生產(chǎn)力。 

自2019年起，在政策的有力推進下，中國全行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速。超過10億的5G移動數(shù)據(jù)端用戶市場為這些企業(yè)積累了無可比擬的技術經(jīng)驗。借助這一經(jīng)驗，中國科技企業(yè)完全可以為全球客戶提供基于中國市場驗證的創(chuàng)新產(chǎn)品，并且因地制宜地創(chuàng)造全新業(yè)務生態(tài)。 

同樣，憑借在國內(nèi)積累的成熟Data&AI數(shù)據(jù)基礎設施建設經(jīng)驗與核心技術，科杰科技主動走向海外市場，將國內(nèi)先進的技術、產(chǎn)品與方法論，輸出到海外國家和地區(qū)，助力當?shù)貥?gòu)建AI時代發(fā)展的核心能力，推動當?shù)厝斯ぶ悄墚a(chǎn)業(yè)與數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展，與沙特、新加坡、南非、日本、馬來西亞、菲律賓等全球多國的客戶建立了深厚合作關系，與全球伙伴攜手，共筑產(chǎn)業(yè)新優(yōu)勢，為全球數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展貢獻中國智慧與中國力量。