论坛背景与核心议题 - 2025企业家博鳌论坛系列活动于12月2日至5日在海南博鳌举办，期间举行了“2025AI生态共建论坛暨《睿德数字经济创新发展大数据平台》发布会” [1] - 论坛核心圆桌对话主题为“数据驱动产业革命，垂直领域的智能体化实践”，聚焦于垂直领域AI落地的实际问题、场景及安全 [1][6] AI行业发展阶段与挑战 - AI发展正从通用普惠阶段深化至垂直行业应用阶段 [3] - 规模化落地面临数据治理、算力成本、安全可信及复合型人才短缺等挑战 [3] - 传统企业特别是中小型制造企业在推进AI转型过程中面临突出挑战，研发垂直大模型需要强大的数据治理能力、高额算力投入和跨领域专业团队，对许多企业而言成本过高 [3] 数据质量与治理的关键性 - 数据质量是人工智能深入发展的重要支撑，如果投喂给AI的数据本身不真实、权属不清晰，再先进的算法和算力也可能输出“有毒”结果并误导决策 [4] - 数据源头的可信性已成为AI能否真正落地的基础前提 [4] - 构建源头可信机制能显著降低后续AI数据治理成本，为分析决策构建扎实可靠的基础 [4] - 公司实践：矩网科技通过自主研发的动码印章技术，为文件绑定不可篡改、可溯源的可信标识，为产业数据附加“数字身份证” [4] AI落地与业务融合 - AI落地须深入业务场景、理解行业运行逻辑 [4] - 公司实践：小哆智能科技通过长期驻点服务方式，全程参与从数据采集、清洗到使用的业务环节，以深入理解客户需求 [4] - 只有真正理解业务，才能设计出可交付实际成效的AI系统，推动AI从“可用”走向“好用”，最终实现“结果化” [4] 安全可信与风险防范 - 完全防止AI安全漏洞是不现实的，但可以通过技术加固、备案管理、人才培育等多重手段提升整体防护水平 [3] - 公司实践：北大法宝基于二十余年积累，建立了严谨的数据采集、标注与审核流程，并通过为AI回答提供法条原文链接等方式，确保结果可溯源、可验证，有效维护信息准确性 [5][6] 人才培养与产学研协同 - 当前兼具专业技术与行业洞察能力的复合型人才较为稀缺 [5] - 高校与产业间在人才培养与供需对接方面存在一定脱节 [3] - 公司实践：北大法宝与多所高校合作，共同开设法律大数据、法律AI等课程，着力推进产学研协同育人 [5] - 人工智能的未来需要在数据可信、安全可控、人才充沛的前提下，持续推动技术与行业的深度融合 [3] - 在AI技术不断演进的背景下，需要产学研用协同发力，突破关键瓶颈，共同推动智能化在实践中扎根生长 [6]