釋放數(shù)據(jù)要素價值的路徑不止有一條。有一條路相對較短，但多數(shù)企業(yè)學不來；另一條路正在修，未來可期；還有一條路此前沒有形成閉環(huán)，影響了數(shù)據(jù)要素的價值釋放，但軟通動力現(xiàn)在就想走通這條路。

01

數(shù)據(jù)要素三部曲五步走

兩個概念需要再被明確。

初步測算，2023年中國數(shù)據(jù)生產(chǎn)總量預計超32ZB，數(shù)據(jù)要素市場規(guī)模或也已超過1200億元。但數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)要素有關系，可并不是一個概念，兩者的差別大概就如石油與汽油之間的不同。

另一個概念。

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理與面向AI的數(shù)據(jù)治理也不是一個概念。過去十年，多數(shù)數(shù)字化服務商，其實就是在證明——“不是所有的牛奶都叫特侖蘇”。他們對原始數(shù)據(jù)進行整理、清洗、加工，將原始數(shù)據(jù)從無序變?yōu)橛行颉?/p>

但這也是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理。

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理所生產(chǎn)的“產(chǎn)品”，與大規(guī)模語言模型（LLM）所需要的語料數(shù)據(jù)集，其實還存在一定的差距。大模型需要投喂海量的、文本格式的、多樣化語言風格的數(shù)據(jù)，也需要高質量、多渠道、多語言的數(shù)據(jù)。

而“面向AI的數(shù)據(jù)治理”更需要解決四個挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)“擁”而難“用”、數(shù)據(jù)“匯”而難“慧”、數(shù)據(jù)“通”而不“統(tǒng)”、數(shù)據(jù)“治”而不“智”。也只有解決上述挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)才能成為產(chǎn)品化的數(shù)據(jù)集，才能稱之為“數(shù)據(jù)資源”。

但這還沒有完成業(yè)務閉環(huán)。

如前所述，自“數(shù)據(jù)要素”概念提出后，業(yè)內逐漸清晰了數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)要素之間的差別，以及傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理與面向AI的數(shù)據(jù)治理之間的差別。只不過，這也才厘清了從數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)要素脫變的前半段路徑。

后半段路徑，則需要有新的模式、新的技術介入?；蛘哒f，“數(shù)據(jù)資源”經(jīng)過確權、登記、評估、定價、入表等一系列環(huán)節(jié)，才能成為了可流通的“數(shù)據(jù)資產(chǎn)”。更進一步，將“數(shù)據(jù)資產(chǎn)”融入社會生產(chǎn)經(jīng)營活動，融入行業(yè)應用場景，并以大模型為載體進行價值釋放，才能最終成為可產(chǎn)生經(jīng)濟效益的“數(shù)據(jù)資本”。

這就是數(shù)據(jù)要素蛻變的三部曲。

也正是厘清了其中的每個環(huán)節(jié)，軟通動力就形成了自己業(yè)務主線，他希望分五步走——以咨詢服務為牽引；以數(shù)據(jù)基礎設施為支撐；以數(shù)據(jù)標注和數(shù)據(jù)歸集等服務為輔助；以算法基礎設施，以及行業(yè)大模型訓練和微調為發(fā)力點；以大模型場景應用為驅動，喚醒數(shù)據(jù)要素的潛能，幫助用戶構建數(shù)據(jù)要素業(yè)務閉環(huán)。

02

咨詢服務可落地

“自從進入數(shù)智化轉型的深水區(qū)，就已經(jīng)沒有什么‘最佳實踐’?！睏钅钷r(nóng)是軟通動力咨詢與數(shù)字化創(chuàng)新服務線聯(lián)席總裁。在此前接受的采訪中，楊念農(nóng)就表示要跳出“最佳實踐”的套路，首先要對企業(yè)的“業(yè)務戰(zhàn)略”抽絲剝繭。

說得再直白些，“最佳實踐”是可以套用的模板，對“業(yè)務戰(zhàn)略”的抽絲剝繭，才是對數(shù)智化轉型的個性化設計?；蛘哒f。大到城市小到企業(yè)，構建數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，都是牽一發(fā)而動全身的大事，不可能千篇一律——其需服從企業(yè)的“業(yè)務戰(zhàn)略”，即數(shù)據(jù)戰(zhàn)略向上要與企業(yè)業(yè)務戰(zhàn)略打通，向下要與數(shù)字基礎設施對齊。

正是遵從將“業(yè)務戰(zhàn)略”拆解為“數(shù)據(jù)戰(zhàn)略”的思路。目前，軟通咨詢已可提供主數(shù)據(jù)管理咨詢、數(shù)據(jù)治理咨詢、數(shù)據(jù)能力規(guī)劃、數(shù)據(jù)平臺咨詢與實施、數(shù)據(jù)安全規(guī)劃與實施等9大類解決方案，可提供從咨詢到落地的端到端服務能力。

03

“軟硬一體”的數(shù)字基礎設施

承接咨詢服務的落地，即是數(shù)據(jù)基礎設施建設。近年來，軟通動力布局了“四大業(yè)務增長戰(zhàn)略”，其中的兩項——計算產(chǎn)品與數(shù)字基礎設施，以及數(shù)字能源與智能算力，都與基礎設施有關。而且不同于多數(shù)數(shù)字化服務商，軟通動力不僅關注實施交付能力，更具備“軟硬一體”的全棧數(shù)字化產(chǎn)品方案。

隨著同方計算機的加入，軟通動力補強了PC、通用算力、智能算力、AI一體機產(chǎn)品，以及存儲服務器、分布式存儲系統(tǒng)、歸檔存儲系統(tǒng)、備份存儲系統(tǒng)等產(chǎn)品。協(xié)同軟通動力自研的天鶴操作系統(tǒng)、天鶴數(shù)據(jù)庫、鴻鵠SwanLinkOS、數(shù)字孿生與仿真平臺等，其從底層構建起了軟硬一體化的能力。

更重要的是，軟通動力借此能力，已有條件完成基礎設施的向下垂直打穿。其可針對芯片、計算、存儲、網(wǎng)絡、云平臺、數(shù)據(jù)庫等全棧技術產(chǎn)品，進行驗證、適配、定制和調優(yōu)，所謂“多云、多芯”就再不是問題，而且還將最大限度地激發(fā)算力的能量。

04

數(shù)據(jù)治理是當務之急

更進一步，數(shù)字基礎設施之上即是數(shù)據(jù)治理。如前所說，軟通動力在此環(huán)節(jié)，提供的是“面向AI的數(shù)據(jù)治理”，而且其采用了“平臺+服務”模式，將自身的行業(yè)沉淀、場景理解融入其中。

此前，“云上中臺·重明”數(shù)據(jù)中臺已正式發(fā)布。據(jù)軟通動力副總裁唐平介紹，該平臺已可提供數(shù)據(jù)集成平臺、主數(shù)據(jù)管理平臺、數(shù)據(jù)工廠、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理平臺、數(shù)據(jù)開放平臺等13款獨立產(chǎn)品，能完整覆蓋企業(yè)數(shù)據(jù)應用與全生命周期數(shù)據(jù)治理兩大體系。

舉例說明，在能源革命和信息通信技術革命的驅動下，車企正在經(jīng)歷一場智能化的變革。此過程中，知名合資車企選擇部署了“云上中臺·重明”主數(shù)據(jù)管理平臺（iMDM）。該方案搭建起了企業(yè)級的數(shù)據(jù)治理平臺，建立主數(shù)據(jù)標準體系，消除了企業(yè)內部數(shù)據(jù)“孤島”，顯著提升庫存流轉效率，從而實現(xiàn)了數(shù)據(jù)治理工具鏈端到端閉環(huán)。

不僅如此。

軟通動力還已建立起一支專業(yè)團隊，面向行業(yè)提供數(shù)據(jù)標注和數(shù)據(jù)歸集服務?；蚩扇绱吮扔?，未經(jīng)標注的數(shù)據(jù)，就像是在說著各自家鄉(xiāng)的方言，而經(jīng)過數(shù)據(jù)標注，所有的數(shù)據(jù)學會了說普通話，數(shù)據(jù)質量已大幅度提升，將這樣的數(shù)據(jù)語料，喂給大模型，更將極大地提升大模型訓練應用效率。

但這里需要澄清誤解——萬不要認為數(shù)據(jù)標注和數(shù)據(jù)歸集，是兩項既不起眼，又沒什么技術含量的工作。如標注安全帽等低端的數(shù)據(jù)標注，確實將被人工智能技術取代。但更多的數(shù)據(jù)標注如“尋寶”，服務團隊需從圖片、文字、地理信息等數(shù)據(jù)載體中，“尋寶”標注出有價值的信息。

而且高端的數(shù)據(jù)標注，必須由懂行業(yè)、懂場景的行業(yè)專家執(zhí)行。例如，保險行業(yè)數(shù)據(jù)歸集，服務團隊就必須理解保險業(yè)務的導購、理賠、精算等場景。這也才是真正的“面向AI的數(shù)據(jù)治理”。

05

“大模型”釋放數(shù)據(jù)價值

正是憑借“平臺+服務”模式，軟通動力已在持續(xù)幫助用戶，完成“面向AI的數(shù)據(jù)治理”。

因為這工作，軟通動力也將支撐其業(yè)務閉環(huán)中的關鍵一環(huán)。而接下來的工作，即是將數(shù)據(jù)要素融入社會生產(chǎn)經(jīng)營活動，完成數(shù)據(jù)變現(xiàn)，這也就是通常所說的“數(shù)據(jù)要素×”。

其實，數(shù)據(jù)要素價值釋放的路徑不止有一條?；ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)在此方面頗有心得，其數(shù)據(jù)可在生態(tài)內部流轉變現(xiàn)。例如，電商平臺數(shù)據(jù)可反哺入駐電商平臺的商戶，而且這條有一條路相對較短，閉環(huán)變現(xiàn)能力也較強。

還有一條路正在修——我國已成立超過50家數(shù)據(jù)交易機構，他們以數(shù)據(jù)API、數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)報告等為主要交易標的，并注重在解決數(shù)據(jù)供給難、確權難、定價難、入場難、監(jiān)管難、安全難等關鍵共性難題。但不得不說，這條路還處于持續(xù)探索之中。

另外，還有一條路是“圓的”。

此前這條路沒有形成閉環(huán)，現(xiàn)在大模型補上了斷點。正是因為具有“面向AI的數(shù)據(jù)治理”能力，軟通動力希望以算法基礎設施為支撐，以行業(yè)大模型訓練和微調為發(fā)力點，以大模型場景應用為驅動，幫助用戶形成數(shù)據(jù)要素價值釋放的業(yè)務閉環(huán)。

其實，自大模型出現(xiàn)之后，就捅破了應用的天花板。根據(jù)IDC預測，伴隨AIGC技術的發(fā)展，智能化應用將出現(xiàn)爆發(fā)式增長，2024年，全球將涌現(xiàn)超過5億個新應用，相當于過去40年的總和。

這就為數(shù)據(jù)要素價值釋放，創(chuàng)造了更多的窗口。只不過，有窗口還要有窗框——2023年，軟通動力正式推出軟通天璇2.0 MaaS平臺，其在大模型技術底座層，加入了升級的軟通訓推一體化平臺，并擴展接入了多個開源和閉源大模型接入以及深入研究的開源大模型。

同時，在軟通天璇2.0 MaaS平臺的行業(yè)大模型及管理層，軟通動力為客戶提供了大模型的數(shù)據(jù)處理、繼續(xù)訓練、調優(yōu)、部署、推理和數(shù)字資產(chǎn)管理服務，并形成了軟通動力應用開發(fā)平臺。

在此之上即是行業(yè)應用。

這也是業(yè)務閉環(huán)的中的最后一環(huán)。例如，在保險領域，軟通天璇2.0 MaaS平臺接入盤古大模型，已經(jīng)幫助企業(yè)極大地提升了能效。其在在核保、核賠等環(huán)節(jié)，可以回答保險理賠、方案定制、產(chǎn)品推薦、保單查詢等相關問題，甚至在部分場景能夠做到全自動化秒級處理。

06

數(shù)據(jù)要素聯(lián)接數(shù)字中國

當然，這也只是開始。未來，數(shù)據(jù)要素更將連接在數(shù)字經(jīng)濟側與實體經(jīng)濟側，聯(lián)接一家家企業(yè)，聯(lián)接一個個行業(yè)，并在智能制造、智慧農(nóng)業(yè)、供應鏈金融等領域，創(chuàng)造全新的業(yè)務模型，激發(fā)新質生產(chǎn)力。

這也正是軟通動力的業(yè)務方向，而他現(xiàn)在唯一要做的事情就是，提供從“第一公里”到“最后一公里”的服務，提供從算力基礎設施，到算法基礎設施，再到場景應用的服務，喚醒企業(yè)沉睡的積累，釋放企業(yè)數(shù)據(jù)要素價值潛能，為客戶創(chuàng)造可量化的經(jīng)濟效益。

審核編輯：劉清