8月22日,以“数据驱动AI”为主题的第五届中国数据×AI价值峰会在北京举行。本届峰会由DTinsight中国数智发展研究中心主办,汇聚来自央国企、智能制造等领域的200余位专家学者与企业数智化领军者,围绕数据治理、数据资产、AI大模型与AI Agent等核心议题展开交流。随着AI从单点试验走向规模化应用,一个更基础的问题摆在越来越多企业面前:拥有大量数据,是否意味着这些数据已经能够支撑AI?
网易智企·数帆受邀出席本次峰会,携制造行业Data + AI整体解决方案亮相展区,与参会企业代表围绕数据基座建设与AI落地路径展开交流。

有数据,不等于用起来
在以“数据筑基,AI驱动制造业高质量进阶”为主题的智能制造对话中,与会企业代表梳理出数据治理的四大难题——数据分散、标准不一、权责不清、治理覆盖不足。这背后是一个更本质的判断:“有数据”,并不等于“数据已经准备好支撑AI”。业务数据、生产数据、文档知识在不断增长,但真正要用起来,还要跨过几道坎——数据能否被找到、被理解,是否足够可信,能否稳定供给,能否在安全合规的边界下持续使用。
落到制造企业的日常经营里,这些坎就是熟悉的困境:系统多、数据散、口径不一,报表不少、洞察不多;订单走到哪一步说不清,库存为什么涨说不明,质量问题的根因仍高度依赖资深人员经验。数据躺在各个系统里,就是“用不起来”。
从“有数据”到“AI可用”,这条路径可以概括为:数据资源 → 可信数据 → 可供给数据 → AI可用数据。走通这条路径,答案不在某一个工具,而在一套完整的方法:底座打牢、口径统一、分析先行、智能生长——让数据先“ready”起来。
让数据用起来,关键是打通数据价值链
围绕如何让数据真正用起来,网易智企·数帆在峰会现场展示了制造行业Data + AI整体解决方案。数帆认为,制造业AI落地更适合价值导向的渐进路径:先经营后生产、先平台后应用、先工具后智能。而这条路径的起点,是让数据达到AI-ready状态——随时可被AI解析、推理和调用。
统一数据语义,让AI真正读懂业务
要在这条渐进路径上释放价值,首先需要的不是浮在表面的AI应用。仅有业务系统或数据湖,往往难以支撑智能体稳定运行——底座的核心,是能紧密粘合数据与业务的指标平台。
在制造行业,数帆基于多年项目实践,围绕经营分析与订单穿透两条价值链,沉淀了500余项行业指标。在指标平台与网易智企·知数DataAgent的配合下,形成数据世界的统一语义层,让AI幻觉更低、结果更可信、来源可追溯,真正读懂数据。
两条价值链,让数据进入业务现场
在统一业务语义的基础上,数帆将数据应用落到经营分析与订单穿透两条价值链:
1、经营分析价值链:从“看报表”到“做判断”
经营分析面向CIO、CFO等管理层,是更容易量化价值的场景。以经营管理大盘(财务指标、偿债能力、营运能力)为总览,向下覆盖质量分析(来料、生产过程、产品质量)、物流分析(场内物流、场外物流、物流成本)、应收分析(应收余额、周转、逾期)、存货分析(库存周转、库龄、呆滞报废)等专项场景;业务人员可通过自助式分析取数,减少对技术排期的依赖。
在某电子制造客户的实践中,制造经营分析体系与智能问数直接支撑月度经营管理会:报表编制周期从7天压缩至1天,释放约20人的数据处理工作量,人效提升50%。这类场景往往成为制造企业验证AI价值的优先切入口。

2、订单穿透价值链:从“看进度”到“管履约”
订单穿透以订单为主线,对订单关键节点和履约周期进行全程跟踪分析,让从接单到交付各环节的状态与节奏一目了然,帮助企业及时识别交期风险。
通过拉通订单履约全流程,协同10余个部门,对订单节点、库存安全水位和物料不齐套进行智能监测与影响归因。跨部门异常响应效率提升55%,订单交付周期从49天压缩至11天。其价值不只是缩短交期,更在于让履约过程更透明、跨部门协同更高效。

DataAgent:从分析工具到“智能同事”
在AI-Ready底座之上,DataAgent将数据分析升级为面向真实业务的智能体:智能问数、指标归因分析、AI报告自动生成——业务人员无需理解底层表结构,就能获取可靠的经营洞见。在峰会现场的方案中,它落地为订单智能助手(执行跟进、履约归因、交期动态应答、延期风险预警)、智慧库存(水位洞察、归因预测、呆滞与缺货预警)、产品质量追溯(质量归因、缺陷关键因子定位)、智慧经分(经营业绩分析与预测、资金风险预警、智能报告)等场景化智能体,把“看见异常”推进到“解释异常、触发行动”。
从“人找数据”到“数据找人”,从“事后看报表”到“事前有预警”——当数据、分析与AI连成一条链,制造企业的数据资产才真正开始创造价值。
数据真正“用起来”,最终要落到业务行动
数据真正“用起来”的标志,不是平台里存了多少张表,而是它能否进入每一次经营判断:更早发现问题,更快解释原因,更及时推动行动。
网易智企·数帆将继续以可信的数据底座和场景化DataAgent,帮助制造企业把数据能力转化为可衡量的业务价值,在数据与AI融合的深水区走得更稳、更远。
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