外滩大会观察：AI加速落地产业，数据基础设施成突围核心

AI时代，企业对数据价值的理解正在发生根本性转变。

在2026 Inclusion·外滩大会上，相比过去聚焦“AI能做什么”，业内专家与实践者反复探讨了一个更为底层的问题：当AI真正进入产业深处，企业手里的海量数据，究竟该如何被AI高效利用？

来自金融、航空、医疗及互联网等多个行业的共识表明：AI要深度赋能产业，前提是让数据真正跑进AI工作流。

数据能力成为企业落地核心瓶颈

华东师范大学原副校长周傲英教授在论坛上指出，数据已经成为核心生产要素，高质量的AI决策必须建立在高质量的数据基础之上，缺乏底层可靠数据支撑的建模如同建在沙滩上的城堡。

当前企业并不缺乏数据，痛点在于如何让数据被大模型理解与调用。IDC中国企业软件市场研究经理王楠表示，AI正在步入落地“下半场”，数据能力已是企业应用的核心瓶颈。

IDC预测，到2035年，中国AI数据基础设施市场规模将达到1548.3亿美元，较2025年增长超10倍。值得注意的是，企业新生成的数据资产中约90%属于非结构化数据，分散在各类存储孤岛中。企业坐拥数据“富矿”，却普遍欠缺“冶炼”工具。

破解这一局面的关键，在于形成“数据管理—数据智能—数据服务—AI 智能体（Agent）消费”的全链路闭环，通过“小模型微调+多模态底座”模式，推动生产级AI的高效部署。

一体化底座：从多模态存储到面向智能体演进

产业业务场景本身具备天然的多模态特征。一次车险理赔不仅涉及结构化字段，还包含报案文本、现场照片、路网及气象信息；一次航班调度同样关联着机组、空管及飞机传感器数据。多模态的核心价值，在于实现跨模态信息的统一管理、关联与调用，从而呈现完整的业务全貌。

OceanBase高级副总裁翁睿表示，新一代数据底座必须走向一体化与多模态，推动结构化、半结构化和多模态数据的统一治理。

与此同时，数据的使用主体也在转移——AI 智能体正在成为核心的数据使用者。

蚂蚁旗下智能健康产品“阿福”技术负责人魏鹏介绍，OceanBase已深度嵌入阿福从评测、记忆构建到在线推理的数据链路。通过高效的记忆与上下文共享，系统降低了30%以上的Token消耗，并缩减了60%至80%的对话推理成本。

今年6月，OceanBase推出湖库一体的AI Lakebase，原生支持多模态数据的一体化存储与处理。数据库正由过去的存储系统，进化为直接驱动智能决策的AI数据平台。

金融、航空与医疗的生产级实践

在具体落地场景中，新型AI数据基础设施展现出明显的提效能力：

• 银行问数：某国有大行通过引入语义层架构，系统对业务意图的解析大幅改善，智能问数准确率从70%提升至98%。
• 保险风控：某大型财险公司借助LakeBase打通责任认定、理赔、交通流量与气象等多源信息，精准分析事故高发路段成因，有效拉低出险率与综合赔付成本。
• 航空调度：民航系统将传感器、气象、机组及航班调度全面纳管，近实时分析延误传导链，大幅压缩应急恢复时间。
• 业务深耕：平安产险目前已将AI渗透至超1000个业务场景，核心场景覆盖率达100%，正基于多模一体化架构建设新一代数据智能平台。

在互联网与公共服务领域，快看漫画依托LakeBase构建IP“数字生命”角色Livo，实现角色的持久记忆与动态进化；成都市武侯区则与OceanBase共建医疗健康数据融合联创中心，推动医疗数据归集治理与智能化全流程贯通。

OceanBase CEO杨冰认为，进入AI时代，企业关注的重心正从单纯的数据库读写性能与成本，转向数据实体之间的深层关联与物理世界的映射。“真正的商业价值，往往藏在那些尚未建立连接的数据之间。”

向下纳管企业全量异构数据，向上高效支撑AI 智能体应用，正在成为AI新经济进入深水区的核心基石。