战略布局与研发合作 - 公司是专业从事公网通信、专网通信与智慧应用、智能制造的高新技术企业，注册资本6.8亿元 [3] - 卫星互联网是公司战略方向之一，已与西电ISN成立联合实验室，开展天地一体化泛在信息网络技术研究 [3] - 公司在中国通信标准化协会参与空天地协同组网研究和标准制定，加快低轨卫星通信产品研制 [3] - 2025年6月，公司与氦星光联、北京忆芯科技在之江实验室签署战略协议，成立联合企业研发中心，旨在突破激光-微波复合传输等关键技术 [3][4] 核心业务进展 - 数据治理业务涵盖数据集成、治理、开发、共享服务、安全、运维及信息资源门户，服务于政务、企业及行业领域 [5] - 低空经济业务近期获中国通信企业协会三项荣誉，并参与"瞰乾城市级安全运营模型"发布，公司作为电科集团低空总体论证支撑单位，深度参与顶层设计和技术攻关 [6] - PCB业务通过技术创新和工艺优化，聚焦高可靠性样品及中小批量市场，拓展商业航天、低空经济、汽车电子等细分领域 [7] - 应急通信业务提供370MHz设备、卫星电话、北斗终端等产品，子公司远东通信推出天地融合集群系统，包含卫星数据采集终端、动中通指挥车等核心产品 [8] 市场活动与认可 - 2025年10月31日，公司通过电话会议开展三季报业绩解读，参与机构包括华西证券、民生证券、博时基金等多家投资机构 [2] - 低空经济业务获"十大年度贡献代表""十大创新案例""十大成员单位"荣誉 [6]

数据治理是贯穿数据从产生到销毁全过程的系统性工程，其核心目标是通过标准化、规范化管理，实现数据质量、安全性与可用性的三重保障。具体表现 为： 在数字化浪潮中，企业数据治理与数据销毁作为全生命周期管理的核心环节，共同构成数据价值守护的完整闭环。以下从治理框架、销毁必要性、实施路径 及协同价值四个维度展开分析： 一、数据治理：全生命周期的价值基石 三、实施路径：从规划到执行的闭环管理 1. 质量管控 2. 通过制定数据标准、质量评估体系及监控机制，减少数据冗余与错误。例如，某金融机构通过数据治理将客户信息准确率提升至99.8%，显著降低因 数据错误导致的业务风险。 3. 安全防护 4. 构建覆盖数据采集、存储、传输、使用的安全体系，防范泄露与滥用。例如，采用加密技术保护敏感数据，结合访问控制策略限制数据权限，确保数 据仅在授权范围内流动。 5. 价值挖掘 6. 通过数据整合与共享，打破部门壁垒，释放数据潜能。例如，制造业企业通过数据治理实现生产、供应链、销售数据的互联互通，优化库存管理，降 低运营成本。 二、数据销毁：全生命周期的终极防线 数据销毁是数据生命周期的终端环节，其必要性体现在合规性、安全性与资源优化三 ...

三维天地副总裁曹朝辉在演讲中深入剖析了国家数据要素战略的核心内涵及企业数字化转型的关键路 径，并强调数据要素与AI技术的融合创新是企业发展新质生产力、构建现代化产业体系的核心驱动 力。 10月30日，由北京三维天地科技股份有限公司（以下简称"三维天地"）主办的2025数据资产高峰论坛在 深圳圆满落幕。本次高峰论坛以"数赋万象智赢未来"为主题，十余名各行业数据管理领域专家、实践先 锋，共同探讨数据资产化路径、分享AI智能体时代下数智化转型的最佳实践，助力企业把握数据要素 价值释放的历史性机遇，实现"AI+数据"双驱动的企业创新能力持续增强。 三维天地董事长金震在致辞中指出，当前数据治理框架与标准正加速演进，数据资产管理领域涌现出众 多新政策、新模式与新技术。无论是主数据管理体系的精益化构建、数据治理框架的迭代深化，还是全 球数据治理规则的协同推进、AI智能体在促进数据互操作与可信流通方面的创新突破，无不昭示着一 个更加开放、协同、高效的数据要素市场加速形成。这一进程既带来前所未有的发展机遇，也要求我们 必须直面数据权属、隐私安全等复杂挑战。 作为国内数据资产管理领域的技术先行者和领跑者，三维天地始终前瞻性地探索 ...

三维天地董事长金震致辞表示，数据治理框架与标准加速演进，新政策、模式、技术推动开放协同的要 素市场成型，同时需应对权属界定、隐私安全等挑战。他阐释，主题"数赋万象"即数据赋能千行百业转 型，"智赢未来"需以创新治理、前沿技术及生态共建抢占先机。作为行业领跑者，三维天地始终前瞻性 地探索领域前沿，高度关注AI为数据要素市场化、资产化注入新动能，同时认为区块链、隐私计算与 数据治理的深度融合，将开辟全新发展路径。 副总裁曹朝辉剖析国家数据要素战略，强调数据与AI融合是新质生产力核心驱动力。他指出，大模型 与AI智能体为数据治理带来"降本、增效、提质"新范式，还分享了多项实践成果。面对企业数据治理挑 战，三维天地提出"数据治理三阶五步法"，通过"盘、规、管、建、用"实现全域数据资产可见、可控、 可用、可信。 10月30日，三维天地（301159）主办的2025数据资产高峰论坛在深圳落幕。检测认证、制造、医药、能 源等十余个行业的信息化负责人、企业CIO及数据管理专家齐聚，共探数据资产化发展路径。 本次论坛以"数赋万象智赢未来"为主题，十余名行业专家与实践先锋围绕数据资产化落地、AI智能体时 代转型等议题展开研讨，助 ...

（编辑 郭之宸） 华宇软件是一家软件服务企业，主要的业务领域在法律、教育、政企数字化等领域，目前该公司正继续 推进技术赋能关键业务场景，围绕人工智能、数据治理、数据运营、数据可信计算、数据安全等技术， 不断通过数字技术创新行业服务和应用，持续提升公司竞争力水平，并继续迭代法律行业垂类大模 型"华宇万象"，构建以"大模型+"为核心的应用生态。 本报讯 （记者贺王娟）10月28日，北京华宇软件股份有限公司（以下简称"华宇软件"）披露2025年三 季报，前三季度华宇软件实现营业收入9.09亿元，同比下滑3.48%。 ...

公司上市与市场意义 - 滴普科技于10月28日成功登陆港交所，标志着公司发展进入全新阶段，并预示中国企业服务市场迎来AI驱动的新时代 [3] 创始人背景与公司起源 - 创始人兼CEO赵杰辉拥有天津大学电气工程及电力系统自动化专业本硕学历，曾任职华为核心研发岗位和阿里云关键职务 [4] - 在华为的十一年经历奠定了技术底层思维和对复杂系统工程的敬畏，在阿里云的经历使其洞察企业数据孤岛痛点与市场空白 [6] - 公司于2018年创立，名称取自英文"deep"，寓意"点滴努力，普惠科技"，创始团队多来自华为、阿里、IBM等公司，技术基因深厚 [6] - 成立初期公司深耕数据治理领域，依托自主研发的湖仓一体架构，推出FastData企业级数据智能解决方案，为AI转型奠定基础 [6] 技术平台与解决方案 - 公司打造FastData Foil数据融合平台和Deepexi企业级大模型平台作为两大基础设施 [7] - 基于平台构建FastData（企业级数据智能）与FastAGI（企业级人工智能）两大解决方案，分别聚焦数据标准化输出与模型训练、模型部署与业务应用 [7] - Deepexi平台通过监督微调及强化学习技术，使基础模型深度融合客户私有数据，形成企业专属模型，降低模型幻觉现象 [7] - 平台配套运营智能体、生产力智能体和工作流执行智能体三类AI智能体应用，提供决策支持和效率提升工具 [7] - FastData解决方案通过构建高质量知识库提升数据分析效率和业务响应速度，FastAGI可帮助客户自动化业务流程并作出更明智决策 [9] 客户基础与业务成效 - 截至2025年6月，公司累计服务客户283家，覆盖消费零售、制造、医疗、交通等重点领域 [11] - 全链路服务能力为客户在运营效率、决策精度与生产力方面带来显著提升，形成强劲客户黏性和长期价值 [11] 行业前景与政策支持 - 国家政策明确加快人工智能等数智技术创新，实施"人工智能+"行动，推动人工智能与经济社会各行业深度融合 [12] - 2024-2029年，中国企业级人工智能应用解决方案市场预计从386亿元增长至2394亿元，复合年增长率达44% [12] - 企业级大模型人工智能应用解决方案市场预计从58亿元增长至527亿元，复合年增长率达55.5% [12] 财务表现与战略转型 - 公司收入从2022年的1.00亿元增至2024年的2.43亿元，年复合增长率达55.5% [13] - 毛利率从2022年的29.4%大幅提升至2025年上半年的55.0%，证明向高价值AI解决方案转型的战略正确性 [13] 上市募资用途与未来规划 - 上市募集资金净额约40%用于未来五年研发投入，约30%用于拓展国内销售网络，约15%用于海外业务布局，其余用于战略投资并购及营运资金 [14] - 公司将持续构建Data+AI领域技术优势，推动技术与各产业深度融合，助力客户创造实际价值，推动"人工智能+"产业落地 [16]

文章核心观点 - 对能源公司而言，高质量、标准化的数据是实现供应链转型和人工智能等先进技术应用的关键资产 [1] - 当前能源行业普遍面临数据质量低下、系统孤岛林立等挑战，阻碍了技术投资回报和运营效率提升 [1] - 通过重建数据基础和建立可持续数据环境的两步法，可以实现显著的业务成效，例如减少30%不必要的高价值库存 [1][3][4] - 数据转型的成功依赖于人员、流程、治理和文化的综合变革，而不仅仅是技术升级 [8][10] 能源行业数据挑战 - 缺乏高质量、标准化的数据，导致对分析和人工智能等昂贵工具的投资难以获得最大回报 [1] - 数据分散冗余，同一参数存在多个字段，导致效率低下和理解混乱 [5] - 数据陈旧低质，多年未更新，导致信息可信度下降和运营效率低下 [5] - 缺乏统一标准，数据字段定义不清，造成输入不一致和系统集成困难 [5] - 系统孤岛林立，各职能部门维护独立主数据，数据难以在全公司范围内打通 [5] - 外部协同不足，与运输管理系统、第三方仓储运营等系统间数据无法无缝流动，缺乏端到端可视性 [5] - 治理责任缺失，企业数据与数据质量缺乏明确责任主体，长期问题得不到解决 [5] 数据管理破局两步法 第一步：以业务案例转变观念并针对性提升数据质量 - 将数据战略与最具价值的人工智能应用场景紧密关联，清晰展现数据管理对业务目标的支撑作用 [3] - 聚焦于清洗与重点应用场景和业务问题相关的数据字段，采用小而准的方案高效提升数据质量 [3] - 明确特定任务所需的数据，集中精力改善相关数据，加速释放数据价值 [3] 第二步：通过全局变革建立可持续数据环境 - 实现持续改进需全面关注流程、治理和人员，将数据质量嵌入组织成为长期工作方式 [4] - 整合数据以创建唯一可信来源，解决因数据不信任导致的超额订购和库存积压问题 [4] - 数据标准化有助于清理积压库存，但需结合改善的治理机制防止问题复发 [6] - 明确数据所有权的有效治理对于保持变革方向至关重要，并需结合安全协议保护敏感信息 [6] - 构建可持续的数据驱动环境需要跨职能协作支撑的文化转变，让员工信服其必要性 [6] 成功实现数据转型的关键要素 - 明确数据赋能供应链的愿景，所有利益相关方需理解实现数据驱动洞察与决策的目标和路径 [10] - 勇于质疑现状，挑战现有做法以实现真正可持续的解决方案，通过追问原因识别改进点 [10] - 任命来自运营或资产管理部门的变革推动者，主导转型并清晰传达变革重要性 [10] - 展示速赢成效，如清理数据助其削减30%低效库存，能积累动能、争取支持 [10] - 认识到转型不仅是数据和技术变革，人员、流程、治理和文化转变与数据本身同等重要 [10] 数据转型的收益与前景 - 建立可靠、高质量的数据基础后，公司在各运营领域获得了做出明智决策所需的可视性与透明度 [11] - 对流程的更清晰理解，带来了整个供应链中更有效的计划、优化和风险缓解 [11] - 全面解决数据质量问题产生的涟漪效应将实现跨职能部门的更好沟通与对齐，促进协作与战略决策 [11] - 集中、高质量的数据使能源企业能够从被动响应转向主动预测型运营，为采用人工智能等先进技术做好准备 [11] - 以中国天然气行业为例，利用超过13万条行业数据实现了全国天然气消费的日预测，准确率高达96% [11]

一、核心技术：不止于数据平台，而是构建"决策智能"的生态基石 全球数据巨头Palantir的成功，不仅源于其技术优势，更在于其构建了"数据治理 + 场景化应用 + 政府能 力 + 高端客户理解"四位一体的商业模式。在中国语境下，寻找Palantir的对标者，并非简单对标一家数 据技术公司，而是寻找具备同等复合型能力、能够构建可持续数据生态的平台型企业。北京融信数联科 技有限公司(以下简称"融信数联)正是这样的代表，它长期深耕政企数据领域，在深度融合业务场景与 数据智能的基础上，逐步建立起具备中国特色的数据应用生态，成为该赛道中具有标杆意义的实践者。 三、生态构建：从G端信任到B端拓展，以"标准+口碑"筑就护城河 与Palantir从政府及大型机构切入的战略一脉相承，融信数联的生态构建同样建立在对G端需求的精准洞 察与深度服务之上。通过不断提升数据解构的精细度，形成差异化优势。在智慧城市治理场景中，其系 统实现92%的跨系统数据贯通率，处理效率较通用型解决方案提升4.3倍。 二、场景淬炼：从城市治理到产业决策，让数据底座"长出"智能应用 技术价值唯有在场景中才能真正彰显。融信数联深刻认识到，正如Palantir ...

核心观点 - 中汽创智在SAECCE 2025展会上行业首发“人-车-路-云-星”全维信息技术平台联合创新体，标志着汽车智能化竞争进入“空天地”系统级较量，代表中国智能网联汽车未来发展方向 [1][3][7] 联合创新体发布 - 中汽创智携手中国一汽、东风汽车、长安汽车、西部科学城智能网联汽车创新中心及头部低轨卫星运营商，于10月22日联合发布基于天地融合的“人-车-路-云-星”全维信息技术平台 [3] - 该平台深度融合“车路云一体化”与“卫星强国”战略，以数据为核心驱动，定位“车为终端、路为延伸、云为中枢、星为链接”，通过天地协同破解复杂环境运行难题，推动智能汽车从“单点智能”迈向“全域全场景”生态 [5] - 平台采用“两纵五横”架构，“两纵”兼顾存量系统兼容与增量星端、AI大模型技术跃迁，“五横”打通人、车、路、云、星维度，实现数据流、控制流、价值流闭环协同 [7] 技术展示与解决方案 - 公司展出了覆盖新能动力材料、共性智能底座、同源新型技术三大领域的创新产品，包括氢燃料动力膜电极、催化剂、固态电池电解质、正负极膜、高比能全固态电芯等核心部件 [8] - 通过沙盘演绎具象化呈现车用操作系统、AI基础服务平台、车路云星平台运作及信息安全服务等共性智能底座产品，并展示了在飞行汽车、人形机器人等前沿领域的探索成果 [8] - 展品吸引了大量与会嘉宾驻足交流，包括重庆市政府副市长马震、东风汽车集团党委常委、副总经理尤峥等行业重要人士参观 [9] 数据治理与行业协同 - 在“汽车大数据前沿技术探索与应用实践论坛”上，公司强调驱动汽车智能化发展的关键是系统治理后的高质量数据，而非海量原始数据 [17] - 公司创新构建“标准、技术、管理、合规”四位一体数据治理体系，通过建立数据质量标准、突破治理关键技术、强化质量管控与合规建设，实现数据全生命周期质量提升，印证“治理即收益” [20] - 公司协同中国汽车工程学会和国家智能网联创新中心发起共建智能网联汽车场景数据资源平台，联合制定场景数据共建协同机制，呼吁行业联合打造数据标准，推动高质量数据集生产与评测，加速数据流通共享 [22]

公司业务模式澄清 - 公司未直接管理客户数据，仅在合规前提下受托对客户数据进行治理及数据应用 [1] 业务参与范围 - 现有各业务线均有参与数据治理及应用 [1] 人力资源配置 - 医疗数据业务类部门涉及相关人员数量较多，2024年末数量超200人 [1]