在此背景下，如何聚焦破解"国产算力商业化落地难、模型场景应用落地难、数据价值释放难"三大产业 瓶颈，成为AI行业实现高质量发展的关键命题。在近期举办的"2025数据要素融合与应用创新峰会"论坛 上，北京电子数智科技有限责任公司(以下简称"北电数智")首席科学家窦德景教授发表《可信数据服务 构建人工智能产业"红湖"》演讲时表示，公开数据"红利触顶"，大模型持续突破的关键就藏在医疗、制 造等各类专业领域的"数据金矿"中。 随着信息时代的到来，人工智能产业高速发展，行业在技术迭代与生态构建的同时，依然面临多重痛点 亟待突破。国产算力虽已取得显著进展，但商业化落地进程缓慢，高昂的投入与有限的产出形成鲜明矛 盾；模型场景应用落地难，众多先进模型难以深度适配实际业务场景，无法充分发挥效能；数据价值释 放难更是制约产业发展的核心瓶颈，大量数据资源沉睡，难以有效转化为推动产业升级的核心动力。 当下，人工智能技术不断演进，大模型训练的数据需求正从"量变"到"质变"转变。当基础模型逐步向混 合专家模型(MoE)架构迭代，模型参数规模持续攀升至万亿甚至十万亿量级，各行业场景对垂类定制模 型的需求呈现爆发式增长。这一趋势下，大模型训 ...