8月28日至30日，2026中國國際大數據產業博覽會（數博會）在貴州貴陽舉辦。走進機器人互動展區，人機雙向互動的場景持續上演。從消費服務到工業巡檢，從文化創意到民生康養，AI（人工智能）朝著可實用、可量產、可規模化應用的方向加速邁進。

應用場景更豐富，深度賦能千行百業

山巒疊嶂，鐵塔巍巍。一架巡檢無人機騰空而起，通過全方位掃描自動識別設備缺陷。以往人力難以抵達的峽谷陡坡、導線背面等巡檢盲區，如今都進入檢查視野。

這是數博會現場南方電網播放的一段視頻。“無人機能邊巡檢邊識別，目前缺陷識別准確率超過90%。”南方電網貴州電網公司數智運營中心副總經理肖輔盛介紹，以前一個人一天的巡檢工作，現在無人機隻需半小時，還能規避安全風險。

AI正以看得見、摸得著的方式，賦能千行百業。

一家深耕智能物聯系列軟硬件產品的企業，擁有千余條SMT（表面貼裝技術）貼片線、數百條總裝線，市場高度碎片化。針對不同客戶需求，產線要頻繁切換，意味著人力和設備損耗增加，還有可能影響產品質量和生產效率。

“通過AI、物聯感知、大數據等技術，結合多年積累的工業數據，構建智能工廠技術體系，實現全流程智能化升級。”數博會交流活動上，該企業相關負責人介紹，生產端有“AI決策大腦”高效調度，品控端有“AI質檢員”精准識別，生產效率有了質的提升。

不少企業還帶來更智能、體驗感更強的前沿成果。首次展出的AI康養機器人，能自主規劃路線，靈巧避開人流，平穩完成隨行陪護、定點停靠等任務，兼備取物、健康監測多重功能，適老化設計不斷完善。

“要強化企業創新主體地位，整合優勢資源，形成產學研攻堅合力，把‘人工智能+’行動向縱深推進，深度賦能千行百業。”貴州省大數據發展管理局黨組成員李立國表示。

數據供給更多元，充分釋放數據要素價值

如果說算力是引擎，數據就是AI的燃料。

“AI大模型的精度、泛化能力和落地效果，取決於高質量數據集的供給水平。”李立國總結。

在數博會數據供給板塊，瓴泓智能科技（貴州）有限公司的展台人氣頗高。作為一家數據企業，瓴泓智能打通“數據—算力—大模型”協同產業鏈的關鍵環節，完成從單一數據標注，向同時提供算法、採集、治理、標注的一攬子數據解決方案商的跨越。

“醫療數據是發展重點，合規是其難點。”瓴泓智能董事長鄭科偉介紹，AI落地醫療場景，價值高、門檻也高，實際效果取決於訓練數據的質量，目前公司已經拿到省外兩家三甲醫院醫療語料運營授權，在公共醫療數據的所有權、流通權以及安全方面開展先行先試。

本屆數博會上，瓴泓智能還聯合其他企業，瞄准合成數據賽道，拓展醫療數據供給。

“醫療屬於高敏感、高隱私場景，合成數據無需觸碰真實個人信息，能生成可控、可用、可溯源的訓練樣本，是破解數據瓶頸的有效途徑之一。”鄭科偉說。

無論是醫療、交通，還是農業、工業，數據供給正跳出先堆數據再找場景的傳統思路，轉向應用牽引的數據生產模式，讓高質量數據資源供得出、用得上，構建起場景牽引數據、數據驅動模型、模型賦能應用、應用創造價值的正向循環。

作為全國首個大數據交易所，貴陽大數據交易所發布全國首套數據交易規則體系，上線全國首款數據產品交易價格計算器，已吸引超1000家數據商入駐、360余家數據中介提供全鏈條服務。“從資源到產品，從匯聚到賦能，充分釋放數據要素價值，還要完善關鍵要素支撐。”李立國介紹。

詞元調用更便捷，讓產業痛點找到技術解法

“詞元調用量正成為AI的新度量衡，要提升詞元的智能轉化效率，為市場提供用得起、用得好的高質量詞元。”數博會開幕式上，上海交通大學人工智能學院副教授戴國浩介紹。

如果把AI大模型比作大腦，詞元就是大腦讀懂世界的基礎語言單元，相當於大模型的識字課本。沒有高質量的詞元，就算有海量的數據，大模型也如同認字不全的學生，讀不懂文字背后的真正含義。

本屆數博會活動現場，軟通動力信息技術（集團）股份有限公司聯合中國電信股份有限公司貴州分公司，共同發布貴陽壹號詞元工廠，這一落地貴安新區的新型AI基礎設施，成為多方關注的重點。

展台上的演示沙盤直觀還原整套生產流程：上游接入各類行業高質量數據集，經過詞元加工，形成標准化服務向下游輸出，供給無人機巡檢、AI康養機器人、政務智能體等各類場景。過去不少企業缺詞元加工能力，如今企業可如同用水用電一般，按需調用詞元，根據實際用量付費，大幅降低企業發展AI的門檻。

“算力筑底，詞元搭橋，應用開花。”軟通動力銷售經理張瑋佳表示，詞元工廠補齊了AI產業的關鍵環節，把算力資源優勢轉化為AI產業競爭優勢。

作為數博會的“老朋友”，貴州數據寶網絡科技有限公司以數據原生AI詞元服務商的全新身份亮相。“詞元不只是技術計量單位，更是智能時代價值錨點。”數據寶公司董事彭海林介紹，依托貴州“東數西算”樞紐優勢，探索“貴州算、全國用”的產業模式，推動形成“調詞元、找貴州”的產業效應。

場景越豐富，產業越有活力。3天時間，372家中外企業參展，舉辦89場活動，發布87項重要成果。透過本屆數博會，可以看到AI產業發展邏輯正從重模型參數轉向重落地實效，產業需求倒逼技術迭代。

“也要看到，AI仍面臨垂直行業高質量數據不足、專業詞元庫有待完善、部分場景規模化落地成本較高、安全合規體系仍需健全等現實課題。”李立國說，以數博會為平台，推動技術端與產業端深度對接，讓產業痛點找到技術解法。

原刊於《人民日報》（2026年08月31日 第 08 版）