数据治理市场规模与痛点 - 2025年中国数据产量将达51.78ZB，但有效留存率仅5.1%，超九成数据因治理缺失沦为沉睡资产 [1] - 2025年78%的国内企业已实施数据治理，但仅有不足30%的企业实现数据资产化运营 [1] - 技术标准混乱、安全风险凸显等问题成为普遍痛点 [1] 数据治理行业演进 - 数据治理行业经历三个阶段：1.0时代比拼功能汇聚数据，2.0时代平台功能智能化但严重依赖行业专家 [2] - 传统治理模式存在规则僵化、语义割裂、任务碎片化等问题，导致大量数据资产沉睡 [2] - 行业亟须进入3.0时代，即依托垂直领域大模型实现全流程智能赋能 [2] - 到2028年，企业中超过50%的生成式AI模型将为特定领域模型 [3] 垂直模型解决方案优势 - 通用大模型缺乏深度业务理解，面临知识肤浅、幻觉频发困境 [4] - 垂直大模型能理解行业专有名词，例如应急管理场景下“三防”指防汛、防旱、防风 [4] - 百分点科技发布业内首个百思数据治理大模型（BS-LM），基于过去十年服务16个部委、90余个省市、50余家央企所积累的近千个项目经验 [4] 技术架构与实施机制 - 构建独特的数据回流机制，项目产生的数据主题库、标准元数据、运营指标体系等必须回流，直接影响项目考核 [5] - BS-LM采用知识原语理念，将复杂治理知识解构为可计算语义单元，通过多阶段训练和模型融合技术解决知识遗忘和语义漂移问题 [6] - 百思数据治理平台（AI-DG）以自然语言交互为入口、以智能体群为执行单元，实现从智能决策到高效执行 [6] 商业应用与价值验证 - 百思大模型已在政务、应急、央国企等关键领域落地，例如广州市白云区应急管理局对多源异构预案数据进行整合支撑智能分析 [7] - 某省应急厅的智能问数应用使跨业务数据获取与决策效率显著提升，实现从被动响应向主动治理跨越 [7] - 治理3.0时代核心是将行业知识变成可计算原语，让智能体处理重复性工作，使人专注于高价值判断 [7] - 未来垂类大模型竞争焦点是场景深度与知识厚度，而非参数大小 [7]