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以Data+AI增强大模型，迈向决策智能

来源：晰数塔互联网快讯时间：2025年08月01日 14:29

2025年7月26-29日，以“智能时代，同球共济”为主题的2025世界人工智能大会（WAIC 2025）暨人工智能全球治理高级别会议将在上海隆重召开。7月28日下午，爱数创始人贺鸿富受邀参与2025 AI商业落地论坛发表演讲，聚焦Data+AI的决策智能平台，为企业落地大模型提供新的思路与实践经验。

论坛现场

随着人工智能技术的蓬勃发展，大模型正在走入务实区，落地和实用价值备受关注。然而，当前大模型落地面临诸多挑战，包括如何确保应用大模型的可靠性、如何使大模型懂得业务规则和业务逻辑、如何让大模型走向决策场景等。智能化浪潮正在促使每一个组织向 Data + AI 组织迈进，组织只有充分利用自身更多的私域数据，增强大模型，实现可信的AI，才能将生成式人工智能技术在知识传承、辅助决策等领域取得最佳投资回报率。

演讲照片

当下，通用大模型难以理解行业场景，智能体应用从“回答问题”演进为“解决问题”，对业务逻辑、流程及决策依据的理解已成为核心要求，进一步放大了通用大模型的能力缺口。在此背景下，增强大模型成为大势所趋，Data+AI成为主要需求驱动力。增强大模型存在两种路线，从训练侧出发，通过数据治理与标注，形成高质量私域数据，利用强化学习或微调手段直接更新通用大模型参数；从推理侧增强，通过知识工程构建业务知识网络，利用知识召回机制实时影响模型输出，无需改动模型参数。

爱数认为，从大模型推理侧出发，基于业务语义层影响大模型具备时效性、可解释性、安全性、经济性四大显著优势。因此，爱数的产品战略聚焦Data+AI，通过集成多模态数据，增强大模型，以实现可信 AI 的系统智能。首先围绕在线数据，通过爱数面向结构化数据、非结构化数据、机器数据积累的数据湖能力和虚拟化能力整合数据孤岛，其次通过创新的副本数据湖技术实现历史数据的连接，此外基于北方大数据交易中心提供外部产业链数据，从而构建出一个零复制集成的一体化平台，在推理侧，通过业务知识网络和信息安全编织能力打造超级助手，面向各种业务场景实现可信AI的系统智能。

演讲照片

AI的发展正在颠覆各行各业，软件行业也不例外，在AI的冲击下，软件行业的实现方式从原本的软件形态走向AI原生。Data+AI和AI原生的趋势下，面向大模型落地，爱数推出决策智能平台，打造AI 原生的产品创新。新一代决策智能平台具备系统智能、可信 AI、决策建议三大核心特征。通过多模态数据湖实现全域数据集成，构建统一业务知识网络，为大模型提供可解释、可推理的全局业务知识，从而实现全业务链条的系统智能；通过专为Data+AI 设计的ISF信息安全编织架构，实现从数据到知识到智能体再到决策的全链路数据安全；基于业务知识网络+行业引擎+AI，为各行业客户构建真正懂业务的智能体，提供精准、高效的决策支持。爱数的决策智能平台具备六大优势：

¨ 多模态数据湖，集成、治理和管理全域数据：在数据集成阶段汇聚结构化数据、非结构化数据、机器数据等全域多模态数据，在数据治理阶段提升多模态数据质量，在数据管理阶段增强多模态数据可召回能力，在数据查询阶段实现多模态数据融合计算。

¨ VEGA数据虚拟化引擎，非侵入式的架构：连接多源异构数据，通过VEGA虚拟化引擎，实现零复制数据查询，面向数据消费阶段提供标准化数据访问。

¨ 构建全局业务知识网络的本体引擎：在本体建模阶段，通过语义化编排数据、逻辑、行动，实现全局业务知识化表达；在索引构建阶段，基于虚拟化数据查询，按需索引，增强查询性能及语义化召回能力；在场景查询阶段，增强智能体准确性和场景适应性。

¨ 融合 Data Agent 与 Dataflow 的智能体工厂：以业务知识网络为核心，实现知识统一管理，业务知识网络驱动语义推理；通过业务语义指导能力匹配，Dataflow - Data Agent 深度协同，实现智能双向融合；基于算子/工具/MCP 能力统一，动态资源调度优化，实现统一资源共享；从数据接入到智能处理，全流程自动化协同，实现端到端处理。

¨ 统一安全策略的信息安全编织架构：通过敏感数据管控、API 访问安全、审计和监测、数据防泄漏、数据脱敏、数据分类分级、访问控制等诸多技术，实现从数据到知识到模型到决策的全链路数据安全。

¨ 以超级助手提供 AI 原生体验：超级助手提供统一入口和自然语言交互，能够自主规划，深入搜索和分析，并实现多模态数据的融合分析，聚焦业务，助力决策，为用户提供AI Native 的体验。

智能文明时代，人工智能已成为引爆生产力质变的核心引擎。紧抓Data+AI机遇，爱数持续推出创新的产品与方案，以技术创新释放数据价值，助力每一个决策，携手各行业客户共创 Data+AI 组织。

发布于：北京