外灘大會聚焦AI數據，如何讓數據真正跑進產業？

文章摘要：

（原標題：外灘大會聚焦AI數據，外灘如何讓數據真正跑進產業？聚焦）

AI時代，數據的數據數據開云官方平臺入口價值正在被重新發現。

9月9日至12日，2026 Inclusion·外灘大會在上海世博園舉行。真正相比過去聚焦“AI能做什么”，跑進今年大會上，產業一個更底層的外灘問題被反復討論：當AI真正進入產業，企業手里的聚焦海量數據，如何才能被AI真正用起來？數據數據

在“數智進化：讓多模態數據成為AI核心燃料”見解論壇上，來自高校、何讓研究機構以及金融、真正政企、跑進科技行業的產業專家和實踐者展開討論。從銀行、外灘保險、航空，到Agent、數字生命、醫療健康，開云官方平臺入口一系列產業實踐正在給出共同答案：AI要真正進入產業，首先要讓數據跑進AI。

AI進入產業，數據先要“跑起來”

“誰掌控了數據，誰就在AI競爭中獲得了先機。”

論壇現場，華東師范大學原副校長、教授周傲英用這句話點明了數據在AI時代的新位置。在他看來，數據已經成為重要的生產要素，高質量的AI決策離不開高質量的數據基礎，“如果沒有高質量的底層數據，任何‘本體建模’都是沙灘上的城堡”。

今天的企業并不缺數據，真正的挑戰，是如何讓數據被AI理解和使用。

IDC中國企業軟件市場研究經理王楠表示，AI正在進入下半場，數據能力已成為企業AI落地的核心瓶頸。IDC預測，到2035年，中國AI數據基礎設施市場規模將達到1548.3億美元，相比2025年增長超過10倍。與此同時，2025年企業新生成的數據資產約90%屬于非結構化數據，大量數據散落在NAS、對象存儲等不同系統中。

數據越來越多，但數據之間的連接卻沒有同步發生。這意味著，大量企業正手握“富礦”，卻沒有相應的“冶煉能力”。

王楠表示，未來就在于誰能夠最先形成覆蓋“數據管理—數據智能—數據服務—Agent 消費”的完整閉環，路線上就是擁抱“小模型+多模態底座”模式，聚焦構建強大的多模態數據底座，結合行業知識與場景數據，通過小模型微調實現高效、可控的生產級 AI 落地。

OceanBase的答案：從多模態到Agent友好，構建一體化數據平臺

數據要真正進入AI，首先要面對一個現實：產業本身就是多模態的。

一次保險理賠可能同時包含保單字段、文字描述、事故照片、道路信息和天氣數據；一次航班延誤，也不只是一個航班號，而是機組、氣象、空管、飛機狀態等多種信息共同作用的結果。

因此，多模態的意義并不只是“存更多數據”，而是讓不同形態的數據能夠被統一管理、關聯和調用，讓AI看到一個完整的產業。

這也是OceanBase在AI時代重新思考數據底座的出發點。OceanBase高級副總裁翁睿表示，AI時代的數據底座需要向一體化、多模態方向演進，讓不同類型的數據和計算匯聚到統一底座，讓結構化、半結構化、非結構化以及多模態數據能夠被統一治理和關聯使用。

而隨著AI進入真實場景，數據的使用者也在發生變化——Agent正在成為新的數據用戶。

螞蟻阿福技術負責人魏鵬在現場分享，OceanBase已經貫穿阿福從評測、記憶構建到在線服務的核心數據鏈路，支撐用戶記憶積累、歷史對話理解和智能分析。其中，記憶與上下文共享可節省30%以上Token，降低60%—80%的對話成本。

從人找數據，到Agent用數據，再到數據成為AI產品持續進化的基礎，數據正在從業務背后的資源，走到AI工作流的中心。

今年6月，OceanBase發布湖庫一體的AI Lakebase，原生支持結構化、半結構化、非結構化及多模態數據的統一存儲與處理，讓 AI 真正“讀懂”企業。

翁睿直言，過去，客戶要的是“能存數據的庫”，現在，客戶要的是“懂數據、用數據、驅動智能的引擎”。 基于這一變化，OceanBase正從數據庫向AI數據平臺延伸，加速千行百業生產級AI的規模化落地。

產業實踐：OceanBase AI數據平臺 讓產業看見AI

從多模態數據處理到Agent支撐，OceanBase AI數據平臺正在金融、保險、航空、互聯網等行業落地。

在一家國有大型銀行，OceanBase通過引入語義層，讓系統理解業務意圖，將智能問數準確率從70%提升至98%。

在一家超大型財險公司，OceanBase LakeBase統一關聯責任認定、理賠、投保、路網、氣象、交通流量等數據，用于分析車輛事故高發路口及成因，推動事故發生頻率、理賠成本與車險綜合成本率同步下降。

在航空領域，LakeBase統一納管航班、機組、氣象、空管和飛機傳感器等多源數據，可近實時識別大面積延誤影響鏈，輔助航班調整和機組改派，縮短恢復響應時間。

在平安產險，AI已進入1000多個業務場景，核心場景AI應用覆蓋率達100%，并積累了萬億級Token的保險行業知識庫。下一步，平安產險將基于OceanBase多模一體化架構和DataPilot建設企業級數據智能平臺。

數據進入AI之后，變化也不止于業務提效。

快看漫畫依托1.3萬部IP推出“數字生命”Livo，讓角色擁有性格、記憶和成長能力。OceanBase結合MaaS平臺與湖庫一體的LakeBase，實現多模態數據統一存儲與實時調用，支撐角色長期記憶和持續成長。

在醫療健康領域，成都市武侯區與OceanBase宣布達成“AI+醫療健康”合作，聯合成立AI+醫療健康數據融合聯創中心，探索打通醫療數據歸集、治理、流通與智能應用全鏈路。

從金融、保險、航空，到互聯網、醫療健康，不同行業正在讓原本分散的數據成為AI可以使用的新動能。

在OceanBase CEO楊冰看來，進入AI時代，企業關注的重點正從數據庫本身的性能、成本和可靠性，轉向數據背后不同業務對象之間的關聯，以及它們與真實世界之間的關系。

“真正的商業價值，往往就藏在那些尚未建立連接的數據之間。”

當數據被重新連接、治理和組織，并進一步被AI和Agent調用，數據基礎設施也開始從承載數據，走向連接企業數據與AI。

這正是AI數據平臺正在打開的空間——向下連接企業全量數據，向上支撐AI應用和Agent，讓數據從“存得住、管得好”走向“用得起來、產生價值”。

這也是AI新經濟走向產業深處的基礎。讓產業看見AI，首先要讓AI看見產業。