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AI+数字资产：激活企业沉睡数据，释放商业价值| 2026AI Partner·北京亦庄AI+产业大会
主要内容
- 01艾迪普推出元典大模型与企业数字资产专区。
- 02拒绝大厂直接索要工程文件，坚持可信容器训练。
- 03数据需经资源化、资产化、资本化三步才能入表。
- 04企业数字资产专区可同步更新网站、公众号、企业名片。
- 05以中国音乐学院为例，合作方已通过大模型了解艾迪普。
背景
许多中小企业非结构化数据多、标准不一、形成数据孤岛，而投资方和客户已开始用AI智能体检索企业信息。艾迪普成立22年，积累100万+数字资产，此前服务于央视春晚、冬奥会等场景，现希望帮助更多企业实现数据确权、流通与价值转化。
为什么值得关注
AI工具用户和开发者关注如何将企业自有数据转化为可被AI使用的资产。艾迪普的方案提供了从标注、封装到入表的一站式路径，尤其对中小企业降低AI应用门槛有参考价值。同时强调安全封装与人工兜底，提示了纯AI整理的风险。
🇨🇳
对中国用户与市场
国内企业数据治理意识刚起步，艾迪普产品有助于中小企业低成本建立数字资产管理体系，但需注意其平台是否支持国产化部署、数据是否跨境。已有案例显示合作方使用豆包、DeepSeek等国产大模型检索信息，说明生态兼容性较好。
继续关注
⚠尚未确定的部分
- ·宣称80%整理由AI完成，但未公开具体评测数据或案例效果。
- ·“可信容器”训练的安全机制尚未被第三方审计或认证。
- ·中小企业可能高估AI整理能力，忽略20%人工环节的人力成本。
- ·元典大模型与其他主流大模型（如通义千问、DeepSeek）的兼容性和迁移成本未知。
→可采取的行动
- ·评估企业现有数据状况，优先整理非结构化数据（图纸、影像、文档）。
- ·尝试使用AI智能标注工具进行小规模试点，验证80%自动化比例。
- ·关注艾迪普元典大模型是否开放API或私有化部署，对比现有数据治理方案。
- ·建立数据安全规范，明确哪些数据可在可信容器内训练，哪些需要严格隔离。
摘记
AI时代的第一场战役，是数据治理战。
数据只有封装、流转、使用，才能真正入表、增值。
#艾迪普#元典大模型#企业数字资产专区#元数云#豆包#DeepSeek#千问#中国音乐学院#数据治理#数字资产
🤖 本文根据 36氪 AI 的 RSS 内容整理，并由 AI 辅助提炼要点。完整上下文请以 原文 为准。