当AI开始帮投资机构“面试”企业、帮合作伙伴“背调”公司时，你的数据还在沉睡吗？艾迪普用22年经验告诉我们：AI时代的第一场战役，是数据治理战。

现在投资方、银行甚至客户都在用AI智能体“打听”你的企业——如果你的数据没有被主动整理、标注、推向市场，就等于在AI的“筛选网”里隐身。艾迪普推出元典大模型+企业数字资产专区，80%的整理工作可由AI完成，但安全底线不能丢——拒绝大厂直接索要工程文件，坚持在可信容器内训练。从品牌营销到内部Agent训练，数据只有封装、流转、使用，才能真正入表、增值。

以下为艾迪普创始人兼董事长 唐兴波 演讲内容，经36氪整理编辑：

唐兴波丨艾迪普创始人兼董事长

非常感谢大家能给我这个机会跟大家一起分享交流AI+数字资产的内容，我将围绕行业现状、破局路径、价值释放、愿景展望及公司概况展开分享。

分享主题之前，我想跟大家分享两件事：

一个是在上周，中国音乐学院的专家到访我们公司进行交流，一起探讨如何把中国音乐学院的资产，转化为高质量数据集，实现资产与价值变现的路径。他跟我表示，在来之前，他们已经通过豆包、DeepSeek、千问等大模型提前了解了艾迪普，还从这些模型上，获取了如何与艾迪普技术结合的可行方案，模型给出的建议和答案他们觉得非常满意。

另一个是今年315晚会，曝光的一些相关的数据安全问题。

从这两件事就能反映出，在数字化飞速发展的今天，尤其是AI的出现，让我们很多企业都面临“想用好数据、不会用数据、不知道怎么管”的困境。企业应该如何把我们的数据释放出它们的更大价值，在这里跟大家分享一下。

就像我刚才举的例子，合作方会在网络上通过豆包、DeepSeek、千问，了解我们公司详细的情况。包括我自己，我自己也会问。我相信在座很多企业家，甚至很多的投资机构、银行、合作伙伴，都是利用AI的智能体来检索企业信息，来询问如何跟这家公司合作，我如何在这个行业发展，如何进行创新。这就意味着，如何做好企业自己的数据管理，如何把我们的数据有效推到市场上，如何把它给变成品牌价值，如何创造更好的机会，是一个非常重要的事情。如果在这个方面，我们企业不能主动地把数据释放到市场中，我们没有建立一个品牌，如果我们的数据不能经过整理，我们也很难进行价值转化，对于企业目前来说就像沉睡的数据金矿。

我们艾迪普已经是一家成立22年的企业，经过多年深度服务大量企业后，我们发现，很多头部标杆型企业、一些上市公司，他们已经建立了很成熟的数据治理体系；但对于很多的中小企业来说，普遍存在非结构化数据占比高、形态各异、标准不统一、存储分散、各部门数据孤岛等问题，数据流动不起来，就无法实现价值转化。而AI的到来，为企业提供了智能化解决方案，可高效实现降本增效与价值提升。    

我们天天提到数据，数据资产和数字资产究竟有什么区别？我们很多的经营数据、生产数据、研发数据、品牌的知识产权，对我们来说是数据也是资产。数据资产是有价值的。如何变成数字资产？数字资产是可确权、可流通、可转化的。我们更希望我们的数据能实现真正的使用价值，在这个方面我们一定要做好相应的数字资产方面的管理。我们如何做好数据的管理，这个是摆在我们面前很重要的问题，也是当前企业的痛点。

在当前，数字化、信息化发展非常快，很多时候不知道怎么下手。现在在各个领域都突出了平台化，让企业发挥数据的价值。所以我们搭建企业数字化赋能平台，让我们公司的智能体、很多公司的智能体都能在这个平台上一起赋能企业，让我们的企业在这个平台上不管是品牌营销、展览展示、智能制造都能很快找到应用，让我们在海量的Agent情况下，精准找到想使用的工具。

这样的平台能给我们带来什么？我们现在很多企业都是创新企业，或者小微企业。我们希望政府能够了解我们，我们希望我们的客户了解我们、市场了解我们，有了这样的平台，就可以把同类的企业汇聚到平台，企业也知道如何赋能这一类的企业，这就是我们利用这样的平台既可以赋能政府，精准决策，同时也能够让企业激活沉淀的数字资产。

如何打造企业专属的高质量数据集，在这个方面跟大家一起分享一下，在企业里我们用好了ERP，CRM，用好各个方面的信息化管理软件，而现在AI来了，能够更好地应用智能体，在应用智能体之前我们应该做什么？我们公司在这个方面围绕企业数字资产的建立、管理、转化，形成了元典大模型，帮企业如何建数字资产、管数字资产，最终如何转化。

现在企业有很多数据，经过清洗、整理以后，我们就要变成可使用的，可以让AI识别的东西，现在不是要靠人工来把企业数据完整地整理好，因为这是很难的，现在80%是利用智能标注来把我们企业的数据很好地进行整理、标注，如果不标注，AI也很难来认，像这类工具和能力是我们企业一定要考虑的。

企业数据经过平台化管理，要经过三个过程，一个是数据资源化、数据资产化，最后数据才能转化，才能做到数据的资本化，在这个方面，利用数字化手段来把我们数据进行封装、建模、这个就是数据数字化的过程。

有了智能标注以后，我们可以识别很多的图纸、作品甚至影像都可以进行识别，很方便地使用，我们要查历史数据，很好很容易地找到，像过去没有标注做起来非常难。数据治理的第一步就要进行标注，在这个方面就能做到一定的识别，对高质量的数据集建完模以后，就要编目，像建数字卵生体一样，把它变成知识库，拥抱AI，用AI来驱动内容，就可以智能地进行生产。

举个例子，原来我们都知道企业有自己的网站，现在更多地有公众号。现在我们又开发了企业名片，以往的做法是，这三个是独立的产品。现在我们为企业做了数字资产专区，意味着有了数据可以共享，在企业专区里更换一个内容，这三个部分就可以同步进行更新，我们写的公众号内容，也更加精准，基于通用大模型的能力，再加上企业自己的知识库和行业知识库共同完成。

还有一个方面，企业对数据的安全有很多的问题，我们平台上有一百万+的资产，小二十年的积累才形成的，这里面有原数、模型、场景、效果包括算法，都在这个平台上，最近有几家大厂跟我们协商想学习，想用我们的数据，但是这一套训练学习机制没有完整地在黑箱里形成,直接把工程文件数据给到他们，他们毫不犹豫地拒绝了，我们也视我们自己企业数据为生命。

高质量数据集释放商业价值，无论是品牌还有营销、展览展示、智能制造乃至于我们企业自己训练自己的AI Agent，都是基于企业自己的数据，有关于人工智能的定义，计算机视觉。计算机视觉再往下，无非是文本、图片、声音、视频、3D模型+3D场景，前面是封装动态数据的技术，3D模型、3D场景是封装动态数据，所有人工智能认的就是这些内容，而这些内容恰恰又是数据的封装技术，在这些方面构建企业数据基础的时候，我们要了解所有与数据封装相关的技术和Agent，那样能把我们的企业数据管理好，不仅要建好，还要管好。

有了这样的企业数字资产专区，我们保证数据安全的情况下，把有效的数据，经过Agent变成我们的宣传文稿、视频、企业，产品宣传的视频，乃至于智能产线的数字内容，对于所有的合作伙伴也好，外界也好都能很好了解我们的企业，这是企业能够很好地进行转化，本身希望企业开始注重我们数据的建立、管理，来利用新形态，就像当时管我们的数据、信息似的，通过互联网技术、工具软件，很好地管理，实现数据价值的管理，现在要把数据变成数字资产管理，这要有一套完整的数字资产管理的手段。

我们也建立了元数云元典大模型，无论在企业数据方面的建立、私有大模型方面我们都给他提供了很好的工具。

我们还有一些转化的工具，数据最终是使用才能把数据价值真正体现出来，有了基础工具，我们每个工具又融合了AI的能力，我们发现现在很多AI工具，不能够完全满足我们的精准生产，我们严肃的内容，80%是需要AI来完成的，那20%就需要更好地具有一定能力的员工来帮助完成的。有一些工具想完全替代人工是不可行的，我们用的AI工具，在数据整理和管理层是好的，在解决最后落地的时候，那还是需要工具的。比如我们做数字卵生，那就需要很好的工具完成，而用AI推理出来也是做不到的，数字卵生最主要的特点就是实时可交互的，我们的AI在这方面是推理的，这里有很多内容包括制作企业宣传的时候，AI只能作为辅助的能力，最后由我们的主编、制作人员，利用很好的工具把它完成。

这个是我刚才说的有关于数字内容的生产、创作，AI确实给我们提供了非常好的能力，现在为企业做专区，就是帮助企业梳理数据，做企业的知识库，我们把行业的知识库赋能到每一个行业的企业，让大家更好生产精准的内容和工作任务。

AI给我们数据带来的好处，对于企业确实可以实现，我们已经做了相应的案例，数据资产入表，我们可以通过手段把企业的数据变成在可信的空间容器封装，数据一定要封装，才能够把它变成资产，才能够入表，而裸露的和基础的数据是很难实现的。

不管是哪个方面，我们从现在开始，尤其是AI到来的时候，如何把数据变成资产，如何建立企业的数字资产，如何管理好，如何才能够做好转化，这是每位企业现在面临AI时代一定要想好的事情，也必须做好的事情。

最后简单我想再介绍一下公司，艾迪普已经22年了，在泛媒体、泛文化、泛工业方面我们做了很多的内容，比如央视2014年春晚舞台的视觉效果、冬奥会的开幕式，那是我们在传媒领域的应用，还有航空航天、海洋工程等项目，我们一直跟数据打交道，我们一直知道数据的价值在哪里，我们也知道未来怎么帮助每个企业怎么把数据变成资产，怎么来实现企业更大的数据价值。