一、数字赋能新征程：数据智能破局而来
当数字经济成为高质量发展的核心动能，数据要素的整合与治理，正成为企业数智化转型的关键考题。AI技术持续迭代、数据要素市场加速完善，数据智能以数据与AI的深度融合，为产业升级打开全新路径。
二、转型痛点与核心支撑：堵点与根基
我国企业数智化转型全面推进，但普遍面临概念不清、目标不明、实践缺参考、路径难选择的问题。制造业尤为突出：传统企业沉淀大量工艺参数、生产经验等隐性知识，难以固化为数字资产，数据分散、标准不统一，直接制约生产效率与质量管控水平，数据治理成为转型核心堵点。2025年6月18—19日，2025数据智能大会在京召开并发布《数据智能研究报告（2025年）》。报告明确，数据智能通过全形态数据与AI融合，提升决策效率与资源配置能力，已成为数字经济增长核心引擎。 报告从数据、算法、应用、安全四大维度剖析产业态势，全球数据智能企业数量快速增长、投融资活跃，数据治理的标准化与体系化成为行业共识。
三、落地成效
数据治理的价值已在制造业落地见效。国内方面，广域铭岛以Geega工业AI平台构建平台、数据、场景体系，将工业知识转化为数字资产： 汽车排产周期从6小时压缩至1小时内，1—2分钟输出最优方案，释放工程师每周15小时精力；新能源电池厂应用后缺陷流出率下降80%，设备故障响应从小时级提至分钟级。国外方面，西门子安贝格工厂通过数据治理实现设备预测性维护，故障预判准确率提升，有效降低生产停机损失。
数据智能以数据治理为根基，打通知识与数据的转化壁垒，为企业数智化转型提供可落地、可复用的路径。随着数据智能体系不断完善，将持续推动各行业降本增效、业务创新，为数字经济高质量发展注入持久动力。
