于洋在演讲中表示，在赋能人工智能产业发展中，数据是推动行业实现弯道超车的关键要素。人工智能产业的发展依托算力、算法、数据三大核心要素支撑。目前我国在算力领域已形成成熟竞争方案与大规模计算方式，算法领域也已实现了混合专家技术突破，而数据作为人工智能产业发展高度的重要因素，更是实现弯道超车的核心抓手。

  数据的核心价值在于高质量数据集的构建，这需要专业基础设施平台承载。而人工智能的发展高度与深度，直接取决于数据这一新型生产要素的规模与质量，破解高质量数据供给不足的瓶颈，是人工智能落地见效的首要前提。但高质量数据集并非凭空产生，也不是一劳永逸的成果，而是需经过持续汇聚、加工、治理的动态过程，只有依托数据基础设施平台，才能稳定输出鲜活的数据能力，实现与基础模型在各产业场景的深度融合。

  Data&AI一体化平台作为数据基础设施的核心引擎，需满足AI时代的全新需求：向下需结合GPU进行新的算力优化，向上需面向各终端场景进行模型调优、开展规模化Agent开发，以解决实际问题。因此，AI工程、AI Infra需与数据工程深度融合，构建Data&AI 一体化平台能力，这既是数据基础设施的核心架构，也是支撑人工智能产业发展的关键底座。

科杰科技董事长于洋

  构建“方法论+技术+产品+实践”的系统化支撑体系，夯实数据基础设施建设。数据基础设施建设并非单纯的技术或软硬件部署，而是需要“方法论+技术+产品+实践”协同发力的系统化支撑，以实现组织性、规模性协同。在方法论层面，科杰科技依托多年实践经验，构建了“数据治理与数据工程深度融合”“集中式管理、分散式赋能”的混合数据智能落地体系；在技术与产品层面，以Data&AI一体化平台为核心载体，提供坚实技术支撑；在实践层面，业务已覆盖制造、工业、能源、金融、零售等多个领域。例如在智能制造领域，科杰将工业知识数字化，让“数据/软件”成为智能制造的“大脑”，为制造强国建设筑牢核心基石。

  释放数据基础设施社会化价值，推动AI普惠落地。数据具有依附性等特点，其价值需依托具体应用场景才能充分释放，其中跨产业场景与基层一线场景，更能创造广泛的社会价值。当前，基层普遍面临“无数据、无技术”的现实困境。数据基础设施的社会化价值，正在于对数据这一生产要素与AI 技术这一生产工具，进行更高效的社会化配置。通过“数据可用不可见”“集中式管理+分散式赋能”的模式，以普惠性的配置方式推动AI变革落地，迸发激发个体创新活力。

  践行时代使命，以AI技术出海与数据能力协同，共筑产业新优势。过去十年，中国持续向全球输出先进生产力。中国科技企业具备独特优势，既能为全球客户提供经中国市场验证的创新产品，也能结合当地需求，因地制宜地的打造更贴合实际场景的全新业务生态。以科杰为例，其已在众多海外国家开展业务，为当地运营商、金融机构及政府科技部门，提供数据基础设施落地支撑。

  未来，科杰期望与更多产业伙伴携手，共同构建产业链协同能力，将中国AI等先进生产力以体系化方式推向海外；同时，科杰将持续深耕Data&AI领域的企业软件研发，聚焦数据基础设施赛道，以实际行动践行人工智能发展的时代使命，为产业升级与技术创新贡献力量。