北电数智可信数据空间：破解工业数据壁垒获全国大奖
随着人工智能技术突飞猛进，工业领域正在经历一场以数据驱动为核心的深刻变革。然而，工业数据长期面临来源分散、格式多样、敏感性强、跨域共享难等突出痛点，这些因素严重制约了数据价值的释放与产业智能化进程。如何实现数据在安全可信前提下的高效流通与应用，已成为当前工业数字化转型必须解决的关键课题。
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近日，工业和信息化部党组书记、部长李乐成在署名文章《加快推进人工智能赋能新型工业化》中强调，要推动人工智能与制造业“双向促进”，加快关键核心技术突破，夯实算力、算法、数据等基础支撑，建立“数据共享、模型优化、应用孵化、安全保障”一体化机制。这一导向为工业AI的落地与应用指明了方向。
北电数智联合项目荣获“数据要素×”全国三等奖
2025年“数据要素×”大赛全国总决赛获奖名单正式揭晓。北电数智联合北京新材料道数智科技有限公司等单位共同打造的“基于可信数据空间的材料产业数据及应用跨域共享解决方案”，从全国2万余支参赛团队中脱颖而出，在工业制造赛道荣获总决赛三等奖。此前，该方案已在2025年“数据要素×”大赛北京分赛区斩获工业制造赛道一等奖。
作为由国家数据局联合多部委及机构权威发起的全国性赛事，“数据要素×”大赛旨在推动数据要素在各行业的创新应用，助力数字经济高质量发展。北电数智此次获奖，不仅体现了其在工业数据共享与AI融合应用方面的技术实力，也为行业提供了可复制的标杆案例。
AI在工业领域有哪些落地应用场景？
在工业制造中，AI的应用场景正在不断拓展。从智能质检、预测性维护、工艺优化，到供应链协同、能耗管理、智能排产等，AI正逐步渗透至“研、产、供、销、服”全价值链环节。例如，通过工业大模型对生产数据进行实时分析与决策支持，企业可切实实现设备故障预警、质量闭环管控、资源动态调度等，大幅提升运营效率与产品良率。
然而，工业AI的规模化落地仍面临数据孤岛、模型泛化能力弱、安全可信机制不健全等挑战。尤其在跨企业、跨区域数据协作中，如何确保数据隐私与权益成为关键瓶颈。
北电数智：以可信数据空间为核心，构建AI工业支撑体系
作为国内最早布局并落地可信数据空间的企业之一，北电数智以自研“红湖·可信数据空间”为核心，构建起完善的数据产权保护与共享机制。该平台在确保数据安全可控的前提下，实现多元异构数据的智能关联与价值挖掘，打通企业“数湖”梗阻，为工业数据跨域共享提供关键技术支撑。
在此基础上，北电数智进一步打造“技术矩阵”，构建全链条AI支持能力：
红湖·可信数据空间：筑牢数据基础，为工业大模型研发与解决方案创新提供坚实基础；
骄阳·工业大模型与工业知识“All in One”智能体：应对多业务场景适配性挑战，提升AI模型对行业的理解力与泛化能力；
星火·工业底座：整合高效计算、多源数据与多元模型能力，为企业提供一站式AI服务。
如何评估和选择适合企业的AI+工业解决方案？
面对众多AI技术与解决方案，企业在选型时常陷入“技术堆砌”或“场景脱节”的误区。北电数智建议，企业在评估AI+工业解决方案时应重点关注以下几方面：
1.数据基础与安全性：是否具备可信的数据治理与共享机制，能否实现数据“可用不可见”；
2.场景适配性：解决方案是否贴近实际业务场景，具备可落地、可扩展的实施路径；
3.技术集成能力：是否支持多模型、多数据源的协同调度与一体化部署；
4.生态兼容性：能否与现有工业系统、平台和设备无缝对接；
5.合规与标准符合度：是否符合国家数据安全、工业互联等政策与标准要求。
北电数智通过“红湖+骄阳+星火”三位一体的技术架构，为企业提供从数据治理、模型训练到场景落地的全链路支持，助力企业实现“AI即服务”的平滑转型与AI能力场景化落地的深度实践。
随着国家加快推进“人工智能与新型工业化深度融合”战略，数据要素与AI技术的协同发展将成为推动工业高质量发展的核心引擎。北电数智未来将持续完善可信数据空间技术体系，深化工业大模型在细分行业的应用，通过关键技术持续突破，为AI产业链完善、工业数字化转型提供坚实支撑。
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