【洞见·TMT】

当前，数据与智能体的深度融合已非简单的技术叠加，而是重构产业运行底层逻辑的关键。数据要素与智能体的双向赋能已成为发展智能经济的核心命题。

在2026世界人工智能大会期间，由中国信息协会主办的“数据要素×行业智能体——构建智能经济的底层逻辑”分论坛上，与会专家围绕数据与智能体的双向赋能、技术落地与产业融合等核心议题展开了深入探讨。

智能体从“讲故事”走向“创造价值”

国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广援引本次WAIC高级别会议主席声明指出，智能体是人工智能产品与服务的新形态，应当明确决策权限和行为边界，建立行为追溯和风险提示机制。

单志广认为，智能体正从“讲故事”走向“创造价值”，将重塑互联网交互范式，从被动响应的工具转变为主动理解、规划和执行任务的伙伴。但同时，在社交沟通、协调谈判等复杂社会博弈场景中，智能体的可靠性仍需审慎对待，需要更通用的协议标准、更广泛的行业共识和更安全的信息保护，才能行稳致远。

国家数据发展研究院数据资源研究部主任王威则从数据要素供给的视角，阐述了数据与智能体“双向进化”的飞轮关系。王威强调，数据贯穿智能体从训练、运行到评测的全生命周期，数据的供给能力和供给质量将影响到人工智能发展水平。他建议培育高水平数据产业、推动数据产品形态市场化、以可信数据空间推动跨主体数据开发，是打通数据供给瓶颈的关键路径。

可信数据空间与行业AI落地实践

在构建可信数据空间方面，蚂蚁数科隐私计算与可信空间事业部总经理李书博分享了智能体可信数据空间的构建实践。他介绍，蚂蚁数科在人工智能、区块链及隐私计算等领域拥有深厚技术积淀，其开发的“智能体沙箱”通过轻量化执行环境，服务于智能体的快速创建与销毁，并将数据安全、隐私计算等能力以Skill和MCP方式集成其中。他同时提出，区块链技术是构建智能体间可信协作的基础设施，可为智能体身份认证与协同规则制定提供有力支撑。

保险行业的实践同样令人瞩目。中国平安财产保险股份有限公司科技负责人樊增建结合行业实践，展示了AI在金融场景中的深度应用。平安产险围绕场景、算法、算力和数据四大核心要素攻坚，核心场景AI应用覆盖率达到100%，已积累万亿Token的保险垂域知识库。这一案例充分体现了行业数据与智能体深度融合所产生的实际价值。

存储与算力：智能经济的硬底座

希捷科技中国区市场与业务战略负责人俞康从存储视角提出鲜明观点：“算力决定AI跑多快，存储决定AI能走多远。”他介绍了希捷独有的魔彩盒（Mozaic）平台，该平台依托热辅助磁记录（HAMR）技术，不断提升硬盘的面密度，为海量数据提供长期可靠的存储保障。

 行云科技股份有限公司董事长、总经理张文围绕算力基础设施的范式变革展开分享。他认为，算力租赁行业正从“卖设备、卖资源”进入“系统综合能力决定胜负”的3.0时代。行云科技定位为极致高效的“Token工厂”，构建了“4+2”战略体系，涵盖国内外算力中心建设、模块化预制、软硬件协同调优及MaaS基础设施平台。其首席科学家唐博博士团队发布的AlayaJet推理引擎，可在超长文本专业领域显著提升单卡Token产出效率、压降推理成本，为行业提供更具性价比的算力支撑。

数字员工与端侧AI：企业智能化新路径

北京数巅科技有限公司首席运营官蒋锡茸基于企业数字化转型的共性问题，提出了“数字员工”的解决思路。她指出，企业在数字化深水区普遍面临系统协同不够、数据转化不足、专家经验难以复制、流程智慧化不够四大痛点。

数巅通过数据语义引擎、行业专家大模型、多智能体协作框架和数字员工平台“四位一体”架构，打造从感知、决策到执行闭环的智能体。在与全球头部消费电子厂商的供应链合作中，AI数字员工帮助客户将库存周转率提升了40%，展现了智能体在优化运营效率方面的巨大潜力。

智辰半导体创始人兼CEO王孝斌首次提出“企业Token工厂”端侧AI解决方案。他表示，当前云端大模型应用仍面临Token调用成本较高、企业私有数据安全管控难等问题。“企业Token工厂”并非云端算力的简单下沉，而是融合数据、模型、权限管理与算力，构建企业本地AI闭环，为企业提供了更安全、可控的智能化路径。

本次论坛汇聚了从政策研究、数据供给、可信空间、行业应用到算力存储、端侧芯片、治理标准等全链条的各方智慧，清晰地勾勒出智能经济底层逻辑的轮廓：数据与智能体的双向赋能正在成为产业重构的核心引擎，而标准、平台、案例与行动的协同推进，则为这一进程提供了坚实的生态保障。智能经济的高质量发展，正从共识走向实践，从愿景走向现实。(文/胡平）