2026年AI发展趋势与企业级应用 - 企业级AI应用将从单点应用普及转向产业化变革，可信、可治理的私有AI将成为企业的关键差异化能力[3] - AI技术将从辅助工具向企业核心系统渗透，在决策、质检、办公等领域成为核心，应用方向将转向流程优化、运营自动化和行业级智能应用[3] - 衡量AI成功的关键指标将从模型参数与算力规模，转变为投资回报率、业务效率提升和可持续运营能力[3] 私有化与本地部署成为主流 - 鉴于数据安全与合规可控的前提，越来越多的国内企业将在2026年转向私有AI路径，即在受治理的环境中部署和运行模型，坚持数据不出域、权限可控、流程可追溯[4][5] - 本地化私有部署被视为AI规模化落地的基础前提，企业将更关注AI能否在本地私有环境中持续运行、不断优化并稳定支撑核心业务，对平台级能力的要求将取代一次性部署或短期验证[5] - 公司通过收购Taikun等技术布局，旨在搭建长期可控的环境以保障企业AI私有化部署需求，并提供集成的计算层以统一IT堆栈的部署与运维[5][6] 数据整合是AI整合的基础 - 企业进行跨部门AI应用整合的背后，实质是需要打破数据壁垒，因此打好数据基础、做好“内功”是首要任务[6] - 高质量数据的缺失严重困扰企业AI进程，跨部门整合对数据提出更高要求，企业需把握三个核心关键点：明确数据溯源和分布、积极参与践行标准化协议、推行数据湖仓一体架构以实现一致的数据管理[7] - 公司通过共享数据体验和收购数据血缘分析公司Octopai来增强数据可视化能力，并通过采用Iceberg等组件打造数据湖仓一体架构，实现数据的唯一性管理，以支持跨部门AI整合[7][8] 解决AI人才瓶颈的策略 - 面对AI人才瓶颈和人员流动，企业应将管理核心从“人员稳定性”转向“系统稳定性”，确保AI平台的长期稳定运行[10] - 关键在于搭建松耦合的架构，涵盖硬件、软件平台和人的技能适配，以拆分工作细节，降低对特定人员的依赖，确保工作的可继承性和成果的可复制性[10] - 企业应“先找架构，再找人”，倾向于将后端从通用模型调整到专有模型的全流程掌握在自己手中，以降低后续复制成本并避免依赖特定供应商或人员[11] - 人才培养方面，企业可重点培养懂大语言模型部署、调试、配置的人才，若人才储备不足，可先搭建检索增强生成体系来利用内部数据满足流程需求[11] 公司实践与成效 - 在上汽大众车辆数据实时监测项目中，公司利用现代化大数据平台助力解决海量数据激增难题，HBase存储空间减少了约73TB，节约了67%的使用空间，总集群文件数减少约8千万，优化原有文件数的约75%[8] - 在核心报表及跑批业务上实现了明显的性能提升，批量作业性能平均提升2.5倍，最高可达6.6倍[8] - 公司针对金融行业用户，强调AI系统需融入已有系统实现流程优化和数据结合，并利用模型上下文协议打通AI与现有数据库和系统的对接[6] - 公司针对新能源车产业用户，强调AI模型和平台需带来实际收益[6]