浙江日报
陈玮
2025-08-13 05:58:58
一、趋势脉搏：把握新一轮创新的核心驱动进入2023年及其后的阶段，科技领域的核心驱动呈现出新的组合拳。算力与数据的深度绑定成为最基础的支撑，海量数据的汇聚、清洗、标注、治理，决定了后续算法的效果与可用性。生成式人工智能平台已经从一个技术方向变成推动行业升级的通用能力，如何在行业知识与模型之间建立有效的对接，成为企业竞争的关键。
云端与边缘的协同正在从概念走向日常应用，边缘算力的分布式化让实时性、隐私保护和能源效率成为可能。再往前看，材料科学、量子计算在特定场景中的突破，为新一代硬件提供更强的算力基础。还有一个不可忽视的趋势是数字治理与数据安全的提升，企业在数据资产化的如何确保合规、隐私与信任成为商业能力的一部分。
黄台2023在多场行业讨论中强调：趋势并非孤立的技术点，而是相互叠加、形成生态系统中的协同效应。只有从系统角度理解，才能把握创新的速度与边界。
二、数字底座与算力浪潮：数据中台、边缘计算与算力资源的协同真正的创新落地需要一个稳定而高效的数字底座。数据中台的建设不仅是数据的集中管理，更是把数据资产转化为可复用的服务和能力。结构化、半结构化、非结构化数据在中台上以统一的语义和标准进行治理，支持跨业务线的快速组合与探索。
与此边缘计算的兴起让部分推理和决策直接在数据源附近完成，降低了延时、减轻了网络压力，也提升了隐私保护的可控性。算力资源的弹性调度成为常态，不同场景下需要的算力形态各不相同：训练阶段偏向吞吐量与并行性，推理阶段追求低时延与能效。为此，企业需要建立自上而下的算力编排和模型治理框架，确保从数据采集、清洗、标注到模型更新、上线、监控的闭环贯通。
生成式AI在此基础上发力：以企业知识为注入点，定制化的行业模型可以更好地服务于特定场景，减少“外部黑箱”的依赖，提升可控性与落地成功率。产业组织层面也在变化，平台化、生态化的协作成为常态，跨厂商、跨行业的能力互认让创新不再受单一企业的边界限制。
只有把数据治理、模型管理、平台能力和产业生态整合起来，才能在这轮浪潮中实现持续的竞争力增长。
三、场景落地的四大维度：从技术到商业的转化路径要把趋势变成可被市场复制的成功，需要以场景为驱动的工程化思维。第一维是产业层面的应用场景扩展，如制造业的数字孪生、预测性维护、智能生产线调度，以及医疗、金融、物流等领域的智能化解决方案。
这些场景的共同点在于对数据的高质量理解、对模型的可解释性与对系统稳定性的高要求。第二维是区域与产业生态的协同，区域数据要素的流动性、产业链条的协同效率，以及高校、研究机构与企业的开放合作模式，为创新提供源源不断的供给侧资源。第三维是法规与治理的协调，数据隐私、模型可解释性、风险监控等成为常态化的治理要素，只有在合规前提下，创新才能实现规模化扩张。
第四维是生态协同与开放创新，平台型组织和开放框架可以让外部创新者“接入”企业的数据资产与算力资源，在共同的标准、接口和激励机制下推动快速迭代与落地。把这四个维度组合起来，企业不仅在技术层面提升能力，更在商业模式、运营流程、组织能力方面实现系统性跃升。
四、黄台2023的实践路径：方法论、案例与协同生态黄台2023的实践路径强调“以场景驱动、以治理为底盘、以生态为能量”的协同方法论。建立以数据资产为核心的层级治理体系，明确数据所有权、使用权限、质量指标与安全边界，确保数据的可用性与合规性。
推动模型治理和持续学习机制，设立模型评估、版本控制、风险预警和回滚机制，确保模型在真实环境中的稳定与可控。再者，构建跨行业、跨组织的协作生态，通过开放的接口、统一的规范和可核验的评估体系，让外部创新者能够快速接入并产生价值。注重以用户为中心的落地实践，即从用户痛点出发设计场景，进行快速原型、试点验证、规模化落地和持续迭代。
通过案例分享，黄台2023呈现了若干行业实践的要点：在制造业，数字孪生结合边缘推理实现了设备健康监测的实时性与维护成本的显著下降；在医疗领域，基于生成式AI的临床决策辅助工具通过与医师工作流的深度整合，提升了诊断效率与治疗建议的一致性；在金融行业，风控和智能投研工具结合区块链与数据安全框架，提升了透明度和信任度。
更重要的是，黄台2023强调在创新中保持“人本视角”和“可持续性思考”，以降低变革带来的组织摩擦，推动企业在连续迭代中实现长远增长。这一路线图不仅描绘了技术可能性，更提供了企业在新一轮创新浪潮中的行动底座与路径选择。
