前言
生成式人工智能（GenAI）的快速发展，正在推动新一轮技术与产业变革。从文本生成到多模态交互，从自动化办公到智能决策，AI 正逐步渗透到各行各业，重塑企业的业务模式与创新方式。尤其在 2025 年，GenAI 正加速向 AI 智能体（AI Agent） 演进——从被动响应用户，到具备自主理解、规划、执行与反思的能力，驱动业务流程自动化与智能化升级。
据 Gartner 预测，到 2028 年，至少有 15% 的日常工作决策将由 AI 智能体自主完成，且 33% 的企业软件应用会集成智能体的能力。然而，现实与愿景之间依然存在巨大鸿沟。研究显示，超过 80% 的企业 AI 项目在 POC（概念验证）之后就停滞不前——不是因为 AI 技术不够成熟，也不是因为业务场景不够清晰，而在于一个最底层的原因：企业缺乏面向 GenAI 的高质量数据基础设施。分散在不同系统和孤岛中的结构化、半结构化与非结构化数据，缺乏统一的接入、治理与管理，导致模型和智能体无法持续获取高质量、可追溯的数据来驱动应用，最终使 AI 无法跨越从试验到生产的鸿沟。
在 GenAI 时代，数据不再只是用来查询和分析的资产，而是构建企业专属 AI 应用的基础。只有构建统一、多模态、AI-Ready 的数据底座，企业才能真正释放 AI 的潜力，实现智能体的持续进化与业务的高效增长。
评论