今年两会期间,众多代表委员深刻揭示了当前我国在推进人工智能与实体经济深度融合过程中,高质量数据集所面临的机遇与挑战。2026 年政府工作报告也明确提出:深化数据资源开发利用,健全数据要素基础制度,建设高质量数据集,完善人工智能治理。这意味着,数据工作正在从“资...
在火电行业数字化转型成为生存题的当下,数据中台作为数字化建设的核心抓手,能够有效破解企业数据管理与经营决策的诸多痛点。本文从火电企业数据中台建设背景出发,阐述建设规划与落地方案,并结合实际案例分享数据中台在经营决策分析中的应用价值,为火电企业的数字化转型与精细...

GTC 2026 之后,外界最容易被放大的,依然是芯片、算力、推理、Agent、物理 AI 这些高热度议题。但如果把黄仁勋这场演讲仅仅理解为一次“算力迭代更新”,其实只看到了表层。真正值得企业重视的,是他在整场演讲中反复释放出的一个更底层的信号:AI 的竞争正...

在数字化转型的下半场,企业面临的核心挑战已不再是“如何存储数据”,而是“如何高效、安全地使用数据”。当业务端的需求以天甚至小时为单位迭代时,传统“手写代码开发接口”的模式早已捉襟见肘。数栈DataAPI作为企业级数据资产开放平台,通过可视化配置、全生命周期管理...

在能源矿产行业数字化转型的浪潮下,数据要素与AI技术的融合成为央国企突破发展瓶颈、构建新增长曲线的核心抓手。本文将从行业需求背景出发,拆解能源矿产智能化转型的建设思路、实施路径、应用场景,并结合实际案例,全面解析从战略规划到落地执行的全景路径,为行业数字化转型...

作者:加悦在企业数字化转型的下半场,AI几乎成了每家公司的"标配"。老板们期待的场景是这样的:对着AI助手问一句——"为什么上周华东区的销售额下滑了15%?"AI应该立刻给出精准答案,甚至自动推导出是“仓储物流规则调整导致履约延迟,进而影响了前端转化率”。但现...

市面上智能体应用开发平台越来越多,发布会越来越像:同一张“工作流 + RAG + 工具调用 + 插件市场”的能力拼图,换一套 UI 和命名,就能讲出一段宏大叙事。市场越热闹,用户反而越难做决定:因为多数平台比拼的是“概念密度”,而不是“生产确定性”。你很容易被...

过去一年,AI 被反复提及为“新一轮技术革命的核心引擎”。但很少有人意识到:支撑这场革命的,不只是模型和算力,还有能源。从算力中心的用电约束,到关键矿产的供应博弈;从能源价格波动,到各国强化资源安全与产业保护——全球已进入一个以能源与资源为底座的长期博弈阶段。...

在越来越多企业推进 AI 应用落地的过程中,一个共识正在逐渐形成: model-centric 的发展已经达到一定瓶颈,那么现在决定 AI 应用效果的就是数据是否完备了。 尤其在真实业务场景中,AI 面对的从来不是“干净、规整的结构化表”,而是大量分散、异构...

袋鼠云在 2025 年,对“数据智能到底该怎么落地”这件事,逐渐形成了一套比较清晰的结构性认识,用一句话概括,就是 1 + N + X。1——指的是一个智能体应用开发平台。在 To B 场景下,真正的挑战并不是“能不能接大模型”,而是企业能不能持续、可控地构建...
