在2026世界人工智能大會暨人工智能全球治理高級別會議框架下，一場聚焦企業級AI工程化落地的産業論壇應運而生，其核心命題在於：AI如何從模型能力真正轉化為企業生産力？

　　7月20日，由上海市數據局、上海市浦東新區數據局指導，普元信息技術股份有限公司主辦的“高品質數據集與AI編程實踐創新論壇”作為WAIC分論壇舉行，與會嘉賓聚焦應用提速、數據治理和統一連接三大基座能力，共同探尋企業級AI工程化落地新路徑。

7月20日，“高品質數據集與AI編程實踐創新論壇”作為WAIC分論壇舉行。(主辦方供圖)

　　當前，AI産業正從“模型競賽”進入“應用落地”階段。對企業而言，引入大模型只是起點，真正決定落地效果的是數據品質、應用開發效率、系統集成能力、安全可控能力和組織協同能力。

　　該分論壇層層遞進，涵蓋“遠見藍圖：破局企業AI落地難題的未來路徑、夯實地基：算力融合與高品質數據資産構建、效能躍遷：重塑企業級應用與業務流、生態閉環：共建高品質數據聯盟”四大板塊。

　　上海市數據局總工程師劉迎風表示，高品質數據集建設已從行業共識上升為國家戰略行動，正在催生從“數據工程”向“知識工程”的範式轉換。

　　劉迎風指出，如果説上一階段更多在做“有沒有”的基礎工作，現在就要回答“好不好用、能不能創造價值”的問題。

　　圍繞這個思路，劉迎風建議可以從五個維度發力：建平臺，聚焦企業自身高品質數據資源的基礎平臺能力建設；治數據，將行業的領域知識與數據治理相結合，建設“通識—行業通識—行業專識”三級數據集體系；育生態，通過培育數據領域綜合服務商和垂域高水準標注企業，構建分工協作、優勢互補的産業格局；促共振，打造數據飛輪，形成“場景牽引數據、數據驅動模型、模型賦能應用、應用創造價值”的良性循環；保安全，依託區塊鏈、隱私保護計算、可信數據空間等技術基礎設施，保障數據集在流通過程中的安全可控。

　　第三十屆歐洲人工智能大會主席烏利塞斯·科爾特斯指出，人工智能的幻覺難以規避，企業必須在數據品質和工程化校驗上建立防線。AI從“輔助生成”走向“自主執行”將放大安全漏洞與責任歸屬風險。他強調，無論歐洲還是中國，AI發展正從追求模型參數的“算力遊戲”，轉向衡量能否真正轉化為生産力的“基礎設施競爭”，必須先夯實基於本體數據治理與業務邏輯的數字基座。

　　普元信息董事長劉亞東表示，很多企業以為AI落地就是購買模型、接入介面，但真實業務中常常遇到應用排期長、數據品質差、介面治理亂、智慧體接入不可控等問題。這意味著企業需要把AI能力建設在更堅實的數字基座上。他還強調應用提速、數據治理、系統打通，這三件事，是企業AI時代必須先打牢的基座。

　　中國信息通信研究院人工智能研究所平臺部副主任李蓀指出，2026年是“人工智能+”核心攻堅年，儘管78%的數據供給企業已轉向行業高品質數據集，但“數—模—用”發展脫節、孤立割裂的問題依然嚴峻。面對這一鴻溝，她提出産業亟需走向“模數共振”——打破數據與模型的傳統壁壘，構建“高品質數據、高效能模型、高價值應用”的正向循環。

7月20日，“高品質數據集與AI編程實踐創新論壇”作為WAIC分論壇舉行。圖為全球AI生態賦能計劃暨AI編程和高品質數據集底座聯合發佈。(主辦方供圖)

　　論壇上，全球AI生態賦能計劃暨AI編程和高品質數據集底座聯合發佈。普元信息攜手中國信通院、以及張江AI創新小鎮等産學研政各界代表共同發佈“AI編程高品質數據集底座”，直擊大模型落地過程中“缺高品質數據、少原生底座”的痛點。

　　未來，該賦能計劃將立足張江創新高地，輻射全球技術生態，通過聚合頂尖智庫的規範指引、前沿的數據資産沉澱以及堅實的企業級AI基座能力，全面賦能企業跨越AI落地的“深水區”，為千行百業的數智化躍遷提供源源不斷的新質生産力。(記者 繆璐)