2026趋势报告：数据与人工智能 2026趋势报 告：数据与 人工智能 2 报告概览 2026行业特定趋势 2026年数据与人工智能趋势 2026趋势报告：数据与人工智能 简介：大（的）脱节 各行业人工智能雄心与实际运营之间的差距不断扩大 如何为2026做准备 构建准备状态并避免常见陷阱的关键行动 2026年AI的成功将由数据基础设施驱动，而非新模型 1. 为什么现代数据基础设施而不是 为什么现代数据基础设施而不是最新的AI模型为企业带来最高的投资回报率 7. 表现优异的公司正在协调数据、人员和目标，以负责任的方式扩展人工智能 成功组织了解自身、其数据和其人员的内容 6. 企业正在优先考虑数据生命周期管理、现代化和人力能力 塑造未来18个月人工智能驱动转型的战略重点 人工智能正从概念验证阶段发展到企业级部署 3. 人工智能从测试和试点转向各行业的战略性、生产就绪型应用 组织正从广泛实验转向具体、高价值 2026趋势报告：数据与人工智能 简介：大（的）脱节 2026趋势报告：数据与人工智能 DataArt专家就人工智能实际应用领域、阻碍企业发展的 常见问题以及未来18个月将决定成功的优先事项提供的 见解。 文化产业，例如，生动地揭示了这种不匹配。组织热情地采用人工智能和扩 展现实工具用于游客互动，然而，在调查的文化机构中，82%缺乏用于生产 部署的数据治理框架和员工技能。音乐产业承认数据是一项关键资产，但仍

数据中心 1.25MW/1.25MWh 储能系统集成方案 XX 能源解决方案 2022 年 7 月 版本记录 版本 描述 日期 编制 批准 V1 首版 2022/1 V2 第二版 2022/6 目 录 一、项目概述.................................................................................. 降低发电计划偏差、提升电网安全稳定性等方面发挥重大作用。 根据《国务院关于印发 2030 年前碳达峰行动方案的通知》和相关政策文件，开发 利用新能源发电和储能应用是降低综合能源成本、提升用能响应的发展路径。 XX 数据中心项目包含电系统（储能部分）、储能变流器及变压器（能量变换部分）和 能量管理系统组成。采用削峰填谷、平滑输出、智慧用能的模式。系统既可以不受外界 的影响自主发电，也可依据用户用能需求进行能量调节，显著提升园区综合能耗效率， 项目系统设计 2.1 储能系统容量与充放策略 根据项目提资，XX 数据中心风光一体分布式新能源项目，装机容量不低于 10.16MWp 的分布式屋顶光伏、装机容量不低于 0.3MW 的风电和 1 套 8 车位的光储充 车棚系统，并预留接入储能电站的接口（如政府分布式项目开发要求须配储能则项目范 围包含整个储能部分）。 XX 数据中心风光一体分布式新能源项目位于河北省张家口，项目拟建设装机容量不

走向未来学习中心 数据驱动的智慧图书馆新场景 目录 CONTENTS 建设实践与应用场景 数据中台建设 时代背景与面临的任务 2 3 1 时代背景与面临的 任务 2022 年 10 月，党的二十大报告首次提出： “ 推进教育数字化，建设全民终身学习的 学习型社会、学习型大国 ”。 2023 年 5 月，中共中央政治局就建设教育强 国进行第五次集体学习： “ 教育数字化是我国开辟教育发展新赛道 建设实践与应用 场景 2 科研成果数据应用： 满足科研产出服务需 求， 持续支持校内科研 产出数据管理应用场景 —— 与校务数据中心打通 3 学科资源服务： 学科平台建设、 学科服务打造 —— 与学科院系打通 1 学习资源整合： 满足课程资源服务， 扩 展图书馆核心数据应用场景 —— 与教务部打通 建设实践 需求拉动 建设教材教参数据库： 源头参与教务平台教材管理模块的流程设计 ，初步完成教材教参数据库建设 ， 助力学校教学管理相关工 作。 结果反馈 信息补充 数据补藏 教 务 平 台 图 书 馆 API 查询 教材资源服务 课程资源 阅读 统计 教务老师 教材服务 教材管理 提交 教师 学生 图书馆 校务数 据中心 有效利用阅读数据， 为教学过程与学习行 为分析带来数据反馈 与参考 课程平 台 授权和开放系统数据， 同步至校务数据中心， 供其他业务系统使用

新基建是通往全面数字社会的“高速公路”， 数据是驱动数字经济发展的新“石油” , 工业 互联网则是高效运行的“智能汽车” CSIG 云与智慧产业事业群 …… 工业 能源 地产 文旅 …… 独立的工业互联网事业部 产品 研发 架构 销售 运营 生态 交付 数据智能 大数据 AI 优图 AI 供应价值链 | 02. 欠缺整体规划 03. 系统需协同 04. 数据待挖掘 存在系统分散 ，数据分离 的情况 ，对于流程的支撑 碎片化 ，增加了的生产运 营的管控难度 ，降低了整 体效率 工厂已累计了部分生产过 程 ，销售 ，研发 ，质量 检 测等各类数据 ，但未 对数 据进行归集并充分 挖掘数 据效力 部分制造企业在某些业务 领域日常运营及管理仍以 快速响应 数据共享 业务创新 ① 技术架构不统一， 维护成本高 ② 厂商依赖程度高， 自有团队能力升级难 ③ 烟囱式系统建设， 数据共享困难 ④ 业务响应周期长、无法持续能力沉淀 ⑤以内控为主， 无法满足外延客户运营 ① 技术架构统一， 自动化运维 ② 自有团队能力提升， 数字化运营组织建 设 ③ 数据在线、实时共享、业务热启动

AI 供电的未来 重新定义 AI 数据中心供电 Gerald Deboy 博士，英飞凌科技股份公司 PSS 创新实验室院士 Fanny Björk 博士，英飞凌科技股份公司数据中心配电主管 www.infineon.com/wepowerai 2 目录 Adam White 寄语 3 引言 4 一、现代处理器的供电 5 预测一：垂直供电将成为现代处理器的关键技术 5 1 兆瓦 12 预测四：AI 的能耗需求将推动电源架的功率等级突破 100 千瓦 13 三、数据中心的整体供电 16 预测五：新一代数据中心的功率需求将迈向吉瓦级规模 16 预测六：配电将从交流系统转向直流微电网 17 预测七：可再生能源将成为满足 AI 数据中心增长能耗需求的关键 19 结论 21 参考文献 23 3 Adam White 寄语 技术不断增长的庞大 的功率需求。这种指数级增长的电能消耗，迫使我们 不断突破创新，去开发能够应对复杂功率转换过程的 先进半导体解决方案。与此同时，随着数据中心从传 统计算任务转向 AI 工作负载，其能源需求也在急剧上 升。为满足这一持续增长的能源需求，未来的数据中 心将经历深刻的架构变革，并面临更高的质量、能效 与热管理要求。而实现这一切，都离不开创新的电源 管理解决方案。 AI 已深深融入我们的生活，它势不可挡，正不断拓展

匹配低空应用场景的重庆大数据湖一体化平台建设探索与实践 【摘要】低空数据交易呈现“政策+技术+场景”协同发展态势。国家层面目前在加 速推进数据确权与交易标准制定，明确低空数据作为新型生产要素的战略定位，福 建、广东等试点地区探索跨境流通机制。技术层面依托区块链存证、智能合约等技术 实现飞行轨迹、气象信息等实时数据的脱敏处理与秒级交易，数智低空大脑系统推动 数据清洗效率提升 60%。应用 定价模型，农业领域建立病虫害识别数据集交易平台，城市治理领域开发低空安防数 据包产品。2025 年市场规模预计突破 800 亿元，催生空域风险评估、航路数字孪生等 新兴服务，但数据隐私保护和跨境流通规则仍是关键突破点。 一、引言：低空数据交易发展趋势概况 1.1 政策驱动标准化进程 国家部委加速推进低空数据确权与交易机制建设，工信部牵头制定飞行轨迹、气 象信息等核心数据交易标准，推动建立分级分类的交易目录体系。 类的交易目录体系。 国务院明确将低空数据纳入新型生产要素管理范畴，支持福建、广东等试点地区 开展数据跨境流通试验。 1.2 技术赋能价值释放 依托数智低空大脑系统，实现飞行器状态、空域动态等实时数据的清洗脱敏与区 块链存证，数据交易响应速度提升至毫秒级。 2025 年低空经济规模突破 1.5 万亿，催生航路规划、风险预警等数据服务新业态 56。 1.3 应用场景深度融合 城市空中

n 现状评级：★★★ n 工具链：钢铁行业开始广泛采用物联网、大数据分析和人工智能等技术来支持协同生产 ，从生产监测控制到工艺过程优化 ，再到产品质量监控 ，有效提升了产业链的整体协同制造水平。 n 数据链：企业间也通过数字化平台实现了跨企业、跨平台的数据交换和集成 ，进行数据共享和协同作业 ，推动企业之间更好地协同合作。 n 痛点问题 ：钢铁产业链数字化系统集成难度高 ，主要是因为钢铁生产流程复杂 ，主要是因为钢铁生产流程复杂 ，多原料采购、生产制造、物流配送等环节都需要相应的数字化系统进行支持。然而 ，这些系统之间的数据交换和集成面临巨大的挑战 ，导致企业难以实现全面数字化的协同制造。 YB01-A-1-1 性能关联模型、冶金过程模拟与优化模型等 数 据要 素 ： 原 料成 分 数据 、 冶金 过 程参 数 、生 产设备状态数据、产品质量检测数据 人 才技 能 ： 冶 金工 程 与材 料 科学 、 大数 据 与数 据 分析 、 计算 机 科学 与 信息 技 术、 软件开发与编程、人工智能与自动化 痛点问题 ：钢铁行业中 ，不同部门、不同项目之间存在数据孤岛 ，数据无法有效共享和整合 ，影响研发效率和成果。 A 铁前环节

........................................................................................24 2.3.1. 数据融合，科学决策.....................................................................................24 2.3 ........................................................................................43 2.8.4. 数据服务平台............................................................................................... 63 2.12.1. 系统软硬件、网关、数据传输部署设计.....................................................63 2.12.2. 操作系统、数据库、应用软件部署设计.....................................................63 2.12.3. 系统数据库、中间件部署设计............

2 信息系统支撑现状分析与评估 ..................................................................... 49 2.3.3 数据资源治理现状分析及评估 ..................................................................... 54 2.3.4 基础设施建设现状分析及评估 ...................................................................................... 73 2.4.2 数据资源治理提升 ......................................................................................... 74 ......................... 121 5 XXXX 公司数据标准体系建设 ............................................................................................. 134 5.1 数据架构规划 ......................................

中央军委科学技术委员会主任刘国治中将在接受媒 体采访时指出 ， “确实需要加快军事智能化发展。 我认为这是我们国家实现创新超越、 实现强军的一个难得战略机遇 ，也是我们实现弯道超车的难得战略机遇。 ” 伴随着大数据、 物联网、 机器学习、 智能芯片等前沿科技的创新 ， 人类社会正在 走向人机协同、 跨界融合、 万物智能的 “智慧时代” ， 而军事领域则是社会的缩影与先导。 前言 目录 CONTENTS 构建 人工智能军事产业 • 人工智能产生的构建包括数据资源、计算引擎、算法、技术、基于人工智能算法和技术进行研发及拓展应用的军事 应用领域 人工智能技术 • 人工智能技术是人类在咯用和改造机器的过程中所掌握的物质方法 ，包括自然语言处理、语音识别、计算机视觉等 传统意义上的 AI 技术， 同时还包括具备智能信息处理的海量数据、超复杂性、实时性等暂时还未触及的智能技术 20 世纪 50 机器学习期 计算机从数据中学习算法 深度学习在语音、图像、 自然语言处理领域大获成 功 个百分点夺冠 ImageNet Hinton 发表深 度学习的文章 莱第五代计算机 - 人 工智能计算机 - 由于 技术路线明显背离计 算机工业的发展方向 项目宣告失败 推理期 将逻辑推理能力 赋予计算机系统 知识期 总结人类知识教 授给计算机系统 自动定理证明系统 完成数据原理第二 章证明