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(xué)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(yù)計超32ZB，數(shù)據(jù)要素市場規(guī)?；蛞惨殉^1200億元。但數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)要素有關(guān)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(wù)商，其實(shí)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(jìn)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(shí)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(fēng)格的數(shù)據(jù)，也需要高質(zhì)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(wù)閉環(huán)。

如前所述，自“數(shù)據(jù)要素”概念提出后，業(yè)內(nèi)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(shù)介入?；蛘哒f，“數(shù)據(jù)資源”經(jīng)過確權(quán)、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(jìn)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(yīng)用場景，并以大模型為載體進(jìn)行價值釋放，才能最終成為可產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)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(wù)主線，他希望分五步走——以咨詢服務(wù)為牽引；以數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施為支撐；以數(shù)據(jù)標(biāo)注和數(shù)據(jù)歸集等服務(wù)為輔助；以算法基礎(chǔ)設(shè)施，以及行業(yè)大模型訓(xùn)練和微調(diào)為發(fā)力點(diǎn)；以大模型場景應(yīng)用為驅(qū)動，喚醒數(shù)據(jù)要素的潛能，幫助用戶構(gòu)建數(shù)據(jù)要素業(yè)務(wù)閉環(huán)。

02

咨詢服務(wù)可落地

“自從進(jìn)入數(shù)智化轉(zhuǎn)型的深水區(qū)，就已經(jīng)沒有什么‘最佳實(shí)踐’?！睏钅钷r(nóng)是軟通動力咨詢與數(shù)字化創(chuàng)新服務(wù)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(shí)踐”的套路，首先要對企業(yè)的“業(yè)務(wù)戰(zhàn)略”抽絲剝繭。

說得再直白些，“最佳實(shí)踐”是可以套用的模板，對“業(yè)務(wù)戰(zhàn)略”的抽絲剝繭，才是對數(shù)智化轉(zhuǎn)型的個性化設(shè)計?；蛘哒f。大到城市小到企業(yè)，構(gòu)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(wù)戰(zhàn)略”，即數(shù)據(jù)戰(zhàn)略向上要與企業(yè)業(yè)務(wù)戰(zhàn)略打通，向下要與數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對齊。

正是遵從將“業(yè)務(wù)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(shí)施、數(shù)據(jù)安全規(guī)劃與實(shí)施等9大類解決方案，可提供從咨詢到落地的端到端服務(wù)能力。

03

“軟硬一體”的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施

承接咨詢服務(wù)的落地，即是數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。近年來，軟通動力布局了“四大業(yè)務(wù)增長戰(zhàn)略”，其中的兩項(xiàng)——計算產(chǎn)品與數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，以及數(shù)字能源與智能算力，都與基礎(chǔ)設(shè)施有關(guān)。而且不同于多數(shù)數(shù)字化服務(wù)商，軟通動力不僅關(guān)注實(shí)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(jī)的加入，軟通動力補(bǔ)強(qiáng)了PC、通用算力、智能算力、AI一體機(jī)產(chǎn)品，以及存儲服務(wù)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(gòu)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(chǔ)設(shè)施的向下垂直打穿。其可針對芯片、計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)、云平臺、數(shù)據(jù)庫等全棧技術(shù)產(chǎn)品，進(jìn)行驗(yàn)證、適配、定制和調(diào)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(dāng)務(wù)之急

更進(jìn)一步，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)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(wù)”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(dú)立產(chǎn)品，能完整覆蓋企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)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(shù)革命的驅(qū)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(biāo)準(zhǔn)體系，消除了企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)“孤島”，顯著提升庫存流轉(zhuǎn)效率，從而實(shí)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(tuán)隊(duì)，面向行業(yè)提供數(shù)據(jù)標(biāo)注和數(shù)據(jù)歸集服務(wù)?；蚩扇绱吮扔?，未經(jīng)標(biāo)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(biāo)注，所有的數(shù)據(jù)學(xué)會了說普通話，數(shù)據(jù)質(zhì)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(xùn)練應(yīng)用效率。

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

而且高端的數(shù)據(jù)標(biāo)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(wù)團(tuán)隊(duì)就必須理解保險業(yè)務(wù)的導(dǎo)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(wù)”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?yàn)檫@工作，軟通動力也將支撐其業(yè)務(wù)閉環(huán)中的關(guān)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(shí)，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(nèi)部流轉(zhuǎn)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(qiáng)。

還有一條路正在修——我國已成立超過50家數(shù)據(jù)交易機(jī)構(gòu)，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(biāo)的，并注重在解決數(shù)據(jù)供給難、確權(quán)難、定價難、入場難、監(jiān)管難、安全難等關(guān)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(bǔ)上了斷點(diǎn)。正是因?yàn)榫哂小懊嫦駻I的數(shù)據(jù)治理”能力，軟通動力希望以算法基礎(chǔ)設(shè)施為支撐，以行業(yè)大模型訓(xùn)練和微調(diào)為發(fā)力點(diǎn)，以大模型場景應(yīng)用為驅(qū)動，幫助用戶形成數(shù)據(jù)要素價值釋放的業(yè)務(wù)閉環(huán)。

其實(shí)，自大模型出現(xiàn)之后，就捅破了應(yīng)用的天花板。根據(jù)IDC預(yù)測，伴隨AIGC技術(shù)的發(fā)展，智能化應(yīng)用將出現(xiàn)爆發(fā)式增長，2024年，全球?qū)⒂楷F(xiàn)超過5億個新應(yīng)用，相當(dāng)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(shù)底座層，加入了升級的軟通訓(xùn)推一體化平臺，并擴(kuò)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(xùn)練、調(diào)優(yōu)、部署、推理和數(shù)字資產(chǎn)管理服務(wù)，并形成了軟通動力應(yīng)用開發(fā)平臺。

在此之上即是行業(yè)應(yīng)用。

這也是業(yè)務(wù)閉環(huán)的中的最后一環(huán)。例如，在保險領(lǐng)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(guān)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(dāng)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(jì)側(cè)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)側(cè)，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(yīng)鏈金融等領(lǐng)域，創(chuàng)造全新的業(yè)務(wù)模型，激發(fā)新質(zhì)生產(chǎn)力。

這也正是軟通動力的業(yè)務(wù)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(wù)，提供從算力基礎(chǔ)設(shè)施，到算法基礎(chǔ)設(shè)施，再到場景應(yīng)用的服務(wù)，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(jì)效益。

審核編輯：劉清