外滩大会观察：AI进入产业，数据正在成为新动能

AI时代，数据的价值正在被重新发现。

9月9日至12日，2026 Inclusion·外滩大会在上海世博园举行。相比过去聚焦“AI能做什么”，今年大会上，一个更底层的问题被反复讨论：当AI真正进入产业，企业手里的海量数据，如何才能被AI真正用起来？

在“数智进化：让多模态数据成为AI核心燃料”见解论坛上，来自高校、研究机构以及金融、政企、科技行业的专家和实践者展开讨论。从银行、保险、航空，到Agent、数字生命、医疗健康，一系列产业实践正在给出共同答案：AI要真正进入产业，首先要让数据跑进AI。

AI进入产业，数据先要“跑起来”

“谁掌控了数据，谁就在AI竞争中获得了先机。”

论坛现场，华东师范大学原副校长、教授周傲英用这句话点明了数据在AI时代的新位置。在他看来，数据已经成为重要的生产要素，高质量的AI决策离不开高质量的数据基础，“如果没有高质量的底层数据，任何‘本体建模’都是沙滩上的城堡”。

今天的企业并不缺数据，真正的挑战，是如何让数据被AI理解和使用。

IDC中国企业软件市场研究经理王楠表示，AI正在进入下半场，数据能力已成为企业AI落地的核心瓶颈。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，相比2025年增长超过10倍。与此同时，2025年企业新生成的数据资产约90%属于非结构化数据，大量数据散落在NAS、对象存储等不同系统中。

数据越来越多，但数据之间的连接却没有同步发生。这意味着，大量企业正手握“富矿”，却没有相应的“冶炼能力”。

王楠表示，未来就在于谁能够最先形成覆盖“数据管理—数据智能—数据服务—Agent 消费”的完整闭环，路线上就是拥抱“小模型+多模态底座”模式，聚焦构建强大的多模态数据底座，结合行业知识与场景数据，通过小模型微调实现高效、可控的生产级 AI 落地。

OceanBase的答案：从多模态到Agent友好，构建一体化数据平台

数据要真正进入AI，首先要面对一个现实：产业本身就是多模态的。

一次保险理赔可能同时包含保单字段、文字描述、事故照片、道路信息和天气数据；一次航班延误，也不只是一个航班号，而是机组、气象、空管、飞机状态等多种信息共同作用的结果。

因此，多模态的意义并不只是“存更多数据”，而是让不同形态的数据能够被统一管理、关联和调用，让AI看到一个完整的产业。

这也是OceanBase在AI时代重新思考数据底座的出发点。OceanBase高级副总裁翁睿表示，AI时代的数据底座需要向一体化、多模态方向演进，让不同类型的数据和计算汇聚到统一底座，让结构化、半结构化、非结构化以及多模态数据能够被统一治理和关联使用。

而随着AI进入真实场景，数据的使用者也在发生变化——Agent正在成为新的数据用户。

蚂蚁阿福技术负责人魏鹏在现场分享，OceanBase已经贯穿阿福从评测、记忆构建到在线服务的核心数据链路，支撑用户记忆积累、历史对话理解和智能分析。其中，记忆与上下文共享可节省30%以上Token，降低60%—80%的对话成本。

从人找数据，到Agent用数据，再到数据成为AI产品持续进化的基础，数据正在从业务背后的资源，走到AI工作流的中心。

今年6月，OceanBase发布湖库一体的AI Lakebase，原生支持结构化、半结构化、非结构化及多模态数据的统一存储与处理，让 AI 真正“读懂”企业。

翁睿直言，过去，客户要的是“能存数据的库”，现在，客户要的是“懂数据、用数据、驱动智能的引擎”。 基于这一变化，OceanBase正从数据库向AI数据平台延伸，加速千行百业生产级AI的规模化落地。

产业实践：OceanBase AI数据平台 让产业看见AI

从多模态数据处理到Agent支撑，OceanBase AI数据平台正在金融、保险、航空、互联网等行业落地。

在一家国有大型银行，OceanBase通过引入语义层，让系统理解业务意图，将智能问数准确率从70%提升至98%。

在一家超大型财险公司，OceanBase LakeBase统一关联责任认定、理赔、投保、路网、气象、交通流量等数据，用于分析车辆事故高发路口及成因，推动事故发生频率、理赔成本与车险综合成本率同步下降。

在航空领域，LakeBase统一纳管航班、机组、气象、空管和飞机传感器等多源数据，可近实时识别大面积延误影响链，辅助航班调整和机组改派，缩短恢复响应时间。

在平安产险，AI已进入1000多个业务场景，核心场景AI应用覆盖率达100%，并积累了万亿级Token的保险行业知识库。下一步，平安产险将基于OceanBase多模一体化架构和DataPilot建设企业级数据智能平台。

数据进入AI之后，变化也不止于业务提效。

快看漫画依托1.3万部IP推出“数字生命”Livo，让角色拥有性格、记忆和成长能力。OceanBase结合MaaS平台与湖库一体的LakeBase，实现多模态数据统一存储与实时调用，支撑角色长期记忆和持续成长。

在医疗健康领域，成都市武侯区与OceanBase宣布达成“AI+医疗健康”合作，联合成立AI+医疗健康数据融合联创中心，探索打通医疗数据归集、治理、流通与智能应用全链路。

从金融、保险、航空，到互联网、医疗健康，不同行业正在让原本分散的数据成为AI可以使用的新动能。

在OceanBase CEO杨冰看来，进入AI时代，企业关注的重点正从数据库本身的性能、成本和可靠性，转向数据背后不同业务对象之间的关联，以及它们与真实世界之间的关系。

“真正的商业价值，往往就藏在那些尚未建立连接的数据之间。”

当数据被重新连接、治理和组织，并进一步被AI和Agent调用，数据基础设施也开始从承载数据，走向连接企业数据与AI。

这正是AI数据平台正在打开的空间——向下连接企业全量数据，向上支撑AI应用和Agent，让数据从“存得住、管得好”走向“用得起来、产生价值”。

这也是AI新经济走向产业深处的基础。让产业看见AI，首先要让AI看见产业。

AI时代，数据的价值正在被重新发现。

9月9日至12日，2026 Inclusion·外滩大会在上海世博园举行。相比过去聚焦“AI能做什么”，今年大会上，一个更底层的问题被反复讨论：当AI真正进入产业，企业手里的海量数据，如何才能被AI真正用起来？

在“数智进化：让多模态数据成为AI核心燃料”见解论坛上，来自高校、研究机构以及金融、政企、科技行业的专家和实践者展开讨论。从银行、保险、航空，到Agent、数字生命、医疗健康，一系列产业实践正在给出共同答案：AI要真正进入产业，首先要让数据跑进AI。

AI进入产业，数据先要“跑起来”

“谁掌控了数据，谁就在AI竞争中获得了先机。”

论坛现场，华东师范大学原副校长、教授周傲英用这句话点明了数据在AI时代的新位置。在他看来，数据已经成为重要的生产要素，高质量的AI决策离不开高质量的数据基础，“如果没有高质量的底层数据，任何‘本体建模’都是沙滩上的城堡”。

今天的企业并不缺数据，真正的挑战，是如何让数据被AI理解和使用。

IDC中国企业软件市场研究经理王楠表示，AI正在进入下半场，数据能力已成为企业AI落地的核心瓶颈。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，相比2025年增长超过10倍。与此同时，2025年企业新生成的数据资产约90%属于非结构化数据，大量数据散落在NAS、对象存储等不同系统中。

数据越来越多，但数据之间的连接却没有同步发生。这意味着，大量企业正手握“富矿”，却没有相应的“冶炼能力”。

王楠表示，未来就在于谁能够最先形成覆盖“数据管理—数据智能—数据服务—Agent 消费”的完整闭环，路线上就是拥抱“小模型+多模态底座”模式，聚焦构建强大的多模态数据底座，结合行业知识与场景数据，通过小模型微调实现高效、可控的生产级 AI 落地。

OceanBase的答案：从多模态到Agent友好，构建一体化数据平台

数据要真正进入AI，首先要面对一个现实：产业本身就是多模态的。

一次保险理赔可能同时包含保单字段、文字描述、事故照片、道路信息和天气数据；一次航班延误，也不只是一个航班号，而是机组、气象、空管、飞机状态等多种信息共同作用的结果。

因此，多模态的意义并不只是“存更多数据”，而是让不同形态的数据能够被统一管理、关联和调用，让AI看到一个完整的产业。

这也是OceanBase在AI时代重新思考数据底座的出发点。OceanBase高级副总裁翁睿表示，AI时代的数据底座需要向一体化、多模态方向演进，让不同类型的数据和计算汇聚到统一底座，让结构化、半结构化、非结构化以及多模态数据能够被统一治理和关联使用。

而随着AI进入真实场景，数据的使用者也在发生变化——Agent正在成为新的数据用户。

蚂蚁阿福技术负责人魏鹏在现场分享，OceanBase已经贯穿阿福从评测、记忆构建到在线服务的核心数据链路，支撑用户记忆积累、历史对话理解和智能分析。其中，记忆与上下文共享可节省30%以上Token，降低60%—80%的对话成本。

从人找数据，到Agent用数据，再到数据成为AI产品持续进化的基础，数据正在从业务背后的资源，走到AI工作流的中心。

今年6月，OceanBase发布湖库一体的AI Lakebase，原生支持结构化、半结构化、非结构化及多模态数据的统一存储与处理，让 AI 真正“读懂”企业。

翁睿直言，过去，客户要的是“能存数据的库”，现在，客户要的是“懂数据、用数据、驱动智能的引擎”。 基于这一变化，OceanBase正从数据库向AI数据平台延伸，加速千行百业生产级AI的规模化落地。

产业实践：OceanBase AI数据平台 让产业看见AI

从多模态数据处理到Agent支撑，OceanBase AI数据平台正在金融、保险、航空、互联网等行业落地。

在一家国有大型银行，OceanBase通过引入语义层，让系统理解业务意图，将智能问数准确率从70%提升至98%。

在一家超大型财险公司，OceanBase LakeBase统一关联责任认定、理赔、投保、路网、气象、交通流量等数据，用于分析车辆事故高发路口及成因，推动事故发生频率、理赔成本与车险综合成本率同步下降。

在航空领域，LakeBase统一纳管航班、机组、气象、空管和飞机传感器等多源数据，可近实时识别大面积延误影响链，辅助航班调整和机组改派，缩短恢复响应时间。

在平安产险，AI已进入1000多个业务场景，核心场景AI应用覆盖率达100%，并积累了万亿级Token的保险行业知识库。下一步，平安产险将基于OceanBase多模一体化架构和DataPilot建设企业级数据智能平台。

数据进入AI之后，变化也不止于业务提效。

快看漫画依托1.3万部IP推出“数字生命”Livo，让角色拥有性格、记忆和成长能力。OceanBase结合MaaS平台与湖库一体的LakeBase，实现多模态数据统一存储与实时调用，支撑角色长期记忆和持续成长。

在医疗健康领域，成都市武侯区与OceanBase宣布达成“AI+医疗健康”合作，联合成立AI+医疗健康数据融合联创中心，探索打通医疗数据归集、治理、流通与智能应用全链路。

从金融、保险、航空，到互联网、医疗健康，不同行业正在让原本分散的数据成为AI可以使用的新动能。

在OceanBase CEO杨冰看来，进入AI时代，企业关注的重点正从数据库本身的性能、成本和可靠性，转向数据背后不同业务对象之间的关联，以及它们与真实世界之间的关系。

“真正的商业价值，往往就藏在那些尚未建立连接的数据之间。”

当数据被重新连接、治理和组织，并进一步被AI和Agent调用，数据基础设施也开始从承载数据，走向连接企业数据与AI。

这正是AI数据平台正在打开的空间——向下连接企业全量数据，向上支撑AI应用和Agent，让数据从“存得住、管得好”走向“用得起来、产生价值”。

这也是AI新经济走向产业深处的基础。让产业看见AI，首先要让AI看见产业。