高質量數據集怎麼用 普元協辦2026全球數商大會明确“動态本體”升級路徑
/朝聞通/近日，2026全球數商大會在上海舉行。大會以“數智共生 鍊接世界”為主題，由世界數據組織(WDO)指導，深化與聯合國有關機構及國際數據組織合作，搭建起全球數據要素領域高端對話與産業對接平台，并在現場集中發布多個行業高質量數據集、啟動開源社區共建，成為推動數據要素流動與規則互認的國際化高地。
作為通過國家數據管理能力成熟度(DCMM)乙方四級認證、深耕數據領域二十五年，獲得Gartner、IDC、中國信通院等權威機構認可的數據資産管理企業，普元信息協辦本屆大會核心議題闆塊——“數據前沿論壇”。論壇彙聚了國家數據局直屬科研智庫、浦東新區數據局、華東師範大學、複旦大學附屬中山醫院、複旦大學金融科技研究院、上海數據研究院等政、産、學、研、用代表，聚焦“高質量數據集賦能人工智能創新發展”。國家數據發展研究院院長胡堅波出席論壇并發表《夯實高質量數據集底座，賦能人工智能創新發展》主旨演講。
國家數據發展研究院院長胡堅波出席由普元協辦的2026全球數商大會數據前沿論壇并演講
在論壇上，普元AI科學家王仕億博士發表《從高質量數據集到動态本體的實現路徑》主題演講，闡釋了從底層數據治理到高階本體工程的實現路徑，并與海關監管、跨境貿易等行業代表就智能監管與跨境數據要素落地展開技術交流;同期，王仕億博士受邀在大會“數青公開課”開講《智能體在 AI for Science (AI4S) 中的實踐》，參與産學研前沿交流。
普元AI科學家王仕億博士在2026全球數商大會數據前沿論壇發表演講
普元AI科學家王仕億博士在“數青公開課”開講《智能體在 AI for Science (AI4S) 中的實踐》
破解落地瓶頸：從高質量數據集到“動态本體”的三級路徑
當前，全國已建成高質量數據集超過十二萬個，數據資産入表與産權登記一證互認逐步推進。然而，不少企業在智能化落地中面臨現實阻礙：大模型技術在通用場景表現突出，接入具體業務系統後容易出現理解偏差;底層數據庫中存在大量缺乏注釋的縮寫字段，核心業務規則散落在各系統交互環節，導緻已歸集的數據難以直接轉化為大模型可理解、可調用的結構化資産。
圍繞高質量數據集如何支撐業務應用的行業課題，普元結合企業級軟件工程實踐，闡述了從數據要素通往業務智能的三級路徑。
第一級：數據治理深化——以應用層逆向工程還原業務事實
在面向大模型和智能體的任務中，高質量數據集需要具備準确性、完整性、一緻性與時效性等業務質量屬性。單純依賴底層庫表抽取往往難以還原真實業務，普元依托應用層逆向工程技術，通過解析業務系統的操作界面、交互鍊路與操作規程，直接提取真實的業務标簽與校驗規則，解決底層代碼縮寫帶來的語義缺失問題;同時整合規章制度、技術文檔等多模态知識，建立完整的數據質量核驗與生命周期管理機制，為AI系統提供符合業務實際的輸入基礎。
第二級：業務語義建模——從靜态數據集升級為“動态本體”
高質量數據集保障了數據供給質量，而動态本體進一步解決了系統的業務理解與規則約束問題。本體将離散的數據系統化映射為可供程序執行的業務邏輯框架，把底層數據轉化為智能體可直接理解的實體、關系、規則與事件：
• 多維關聯與動态演進：單個本體通過跨業務域的關聯形成網絡化結構，具備時空屬性與多模态擴展能力，既能反映業務當前狀态，也能支撐業務趨勢分析;
• 規則校驗與協同執行：明确大模型與規則系統的分工——大模型負責自然語言交互與複雜意圖解析，具體的業務路徑查找、跨表關聯與指标計算則由後台引擎依據本體定義嚴格執行，确保推理過程始終以客觀業務事實為準繩，防範業務分析偏差;
• 權限控制與流程合規：針對複雜的業務狀态流轉與組織架構設計細粒度權限體系，确保各項操作符合業務前置條件與企業安全合規要求。
第三級：數智底座升級——從傳統數據平台升級為AI原生基礎平台
動态本體在實際運行中涉及多維數據關聯、語義對齊與細粒度權限控制，對底層軟件基礎設施提出了相應要求。普元通過标準化的工程體系，幫助企業構建穩固的數智化基礎底座：
• 語義知識存儲：采用專業的語義與多模态數據庫，将核心業務實體與拓撲網絡建立為可高效檢索、支持邏輯推理的基礎知識庫;
• 數據映射對齊：依托數據映射工具，将各業務系統中的多源異構數據與本體模型進行标準化對齊，保障全企業範圍内業務概念與統計口徑的一緻性;
• 統一網關管控：通過統一AI網關，實現面向各業務模型與智能體的權限分配、全流程數據追蹤與系統操作審計，确保分析與調度過程清晰可查。
二十五年積累：
上述路徑源自普元在企業軟件平台領域的技術積累，已融入自主研發的“易數”智能數據治理平台。普元在大會上提出：企業應用AI的核心不僅在于選擇模型規模，更在于底層業務數據的治理質量;要實現AI在生産環境中的可信運行，關鍵在于構建貼合企業真實業務、規則明确的動态本體。
目前，普元在動态本體工程化領域已形成多項落地成果：
• 全鍊路應用層逆向與語義對齊：依托應用層逆向技術，普元能夠穿透企業異構曆史系統，解析前端界面要素與系統交互鍊，提煉業務實體與操作規則，降低人工建模成本，解決業務與技術脫節的工程難題;
• 大規模業務關系支撐：普元構建的企業管理場景本體模型，已能夠支撐數萬個核心業務實體與數十萬項業務關聯的實時運算，實現跨系統業務鍊路的貫通;
• 學術标準交流沉澱：相關技術成果已在 CAIBDA 2026、ICCBD 2026 等國際學術會議交流發表;
• 重點行業深度實踐：在金融、先進制造、智慧交通、大型工程及跨境監管等重點領域，普元依托“易數”底座，為多家企業構建動态本體模型，支持數據資産應用于日常經營與管理決策。
大會期間，普元技術團隊與海關監管、跨境業務等行業代表圍繞跨境數據流通、智能監管模型及高質量數據集建設等議題開展了技術探讨與業務交流。
務實協同：連接技術探索與産業實踐
在大會“數青公開課”上，王仕億博士還結合人工智能前沿科研進展，通過案例演示，為高校青年講解了大模型的基本原理、技術應用邊界以及數字化時代專業能力的重要性。
王仕億博士談到，技術工具的核心價值在于延伸和增強專業人員的工作能力，在技術演進與産業落地的過程中，關鍵始終在于對客觀規律的把握與對業務本質的理解。
從數商大會的行業交流，到關鍵産業的工程化實踐，普元正持續以“高質量數據集 → 動态本體 → 升級數智基座”為路徑，融合智能數據治理、AI應用開發、全域數據集成等數字基座産品與解決方案，協助各行業企業築牢數據底座，支持人工智能技術平穩融入業務流程。
