随着信息时代的到来，人工智能产业高速发展，行业在技术迭代与生态构建的同时，依然面临多重痛点亟待突破。国产算力虽已取得显著进展，但商业化落地进程缓慢，高昂的投入与有限的产出形成鲜明矛盾；模型场景应用落地难，众多先进模型难以深度适配实际业务场景，无法充分发挥效能；数据价值释放难更是制约产业发展的核心瓶颈，大量数据资源沉睡，难以有效转化为推动产业升级的核心动力。

在此背景下，如何聚焦破解“国产算力商业化落地难、模型场景应用落地难、数据价值释放难”三大产业瓶颈，成为AI行业实现高质量发展的关键命题。在近期举办的“2025数据要素融合与应用创新峰会”论坛上，北京电子数智科技有限责任公司（以下简称“北电数智”）首席科学家窦德景教授发表《可信数据服务构建人工智能产业“红湖”》演讲时表示，公开数据“红利触顶”，大模型持续突破的关键就藏在医疗、制造等各类专业领域的“数据金矿”中。

当下，人工智能技术不断演进，大模型训练的数据需求正从“量变”到 “质变”转变。当基础模型逐步向混合专家模型（MoE）架构迭代，模型参数规模持续攀升至万亿甚至十万亿量级，各行业场景对垂类定制模型的需求呈现爆发式增长。这一趋势下，大模型训练已不再单纯追求数据数量的堆砌，转而更加注重数据的多样性与专业性。窦德景教授指出，过去大模型训练主要依赖于公开数据，质量不一。而伴随其利用率趋于饱和，与金融、医疗、制造、政务、科研等领域Know-how深度融合的高质量专业数据，将是支撑未来AI产业发展的重要数据源。

作为AI领域的国企先锋，北电数智主动扛起行业责任，依托“1个AI底座+2大产业平台”创新架构，全力打造AI可信数据服务体系“红湖”。核心在于打通数据壁垒，为传统产业转型升级、新兴产业蓬勃发展释放数据要素价值，让专业数据成为连接AI技术与产业应用的桥梁，通过数据要素的高效流通与深度利用，推动科技创新与产业创新深度融合，为AI如何赋能传统产业数智化升级（产业AI化）以及如何助力战略新兴产业实践落地（AI产业化）提供了坚实支撑。

通过构建适配 AI 时代的原生企业级数据操作系统，深度融入医疗、政务、工业、金融等关键领域，北电数智着力破解数据供给与应用难题：一方面保障企业数据的可信供给，实现跨区域、跨部门的数据安全协同；另一方面推动数据智能化应用，将分散的数据资源转化为驱动业务升级的核心动能。最终贯通“数据采集-模型训练-场景应用”全链路，形成高效运转的价值闭环，为行业智能化转型注入强劲动力。

凭借对行业发展趋势的深刻洞察与长期实践积累，北电数智以AI可信数据服务为核心抓手，积极探索如何实现产业AI化和AI产业化的创新路径，在推动传统产业升级转型与新兴产业创新发展方面取得显著成果。

北电数智深刻洞悉AI如何赋能传统产业，聚焦医疗行业的数字化转型需求，打造了“星火・医疗底座”。该底座深度融合AI技术与医疗行业特性，通过构建集数据治理与可信流通于一体的应用平台，为中日友好医院提供了全新的智能化解决方案。一方面，依托平台实现樱智医疗大模型、DeepSeek满血版模型的高效接入，借助先进AI模型对海量医疗数据的深度分析与挖掘，精准辅助医生诊断；另一方面，通过构建中日樱智Agent开发平台，将AI能力深度融入医疗服务流程，实现病历分析、诊疗建议等环节的智能化，显著提升诊疗效率与精度。

在新兴产业布局上，北电数智面向AI for Science领域的AI4S可信数据空间目前已进入规划落地期，旨在整合多学科数据资源，助力生物医学成像等重大科研项目攻关。通过推动科研成果与产业需求深度融合，北电数智将打造国内首个开放科学云平台，为新兴科技发展注入新动能。

站在人工智能产业变革的关键节点，北电数智的实践为行业破局提供了鲜活样本。未来，北电数智将继续以技术创新为笔、数据要素为墨，书写AI驱动产业升级与战略新兴产业蓬勃发展的时代答卷，为破解行业发展瓶颈、推动人工智能产业高质量发展注入持久动能。

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