如果说过去两年的生成式AI竞赛是一场关于模型和算力的军备竞赛，那么进入2026年，战局已经发生了根本性转移。数据的战略意义从未如此突出，而作为数据生产核心环节的标注，正迎来一场从“幕后”到“台前”的深刻变革。从“拉框”到“认知”标注维度的跃迁过去很长一段时间里，数据标注被视为AI产业链的“脏活累活”——一个依赖人力堆砌、利润微薄、技术含量低的成本中心。然而，大模型的崛起彻底改写了这一角色的定义。今天的标注任务，正沿...
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“AI进入执行时代开年以来，OpenClaw凭借惊艳的“执行能力”点燃了大众对个人智能体的想象。然而，当我们将目光从个人桌面转向企业级业务时，这类工具是否依然“有如神助”？答案并不乐观。OpenClaw在执行一次本地操作时可能表现亮眼，但面对政务、金融、能源等场景中跨部门、跨系统、长链条的复杂任务，其脆弱性、黑箱性和不可控性会迅速放大。对企业而言，需要的是一个可管控、可协同、可进化的企业级Agent大脑。那么问题来了，什么...
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“巨额投入背后，中国数据企业出海东南亚的真实盈利逻辑在上一篇《中国在东南亚的一场3000亿美元大数据暗战》中，我们已经看到，中国科技企业出海东南亚的重心，正在从消费级流量扩张，逐步延伸到数据基础设施与企业数字化能力的输出。长期以来，业界对该区域数字经济的估值基准，都建立在由本地网民撑起的“3000亿美元消费大盘”之上。然而，人工智能的快速发展进一步推高了算力需求，全球资本与技术正加速向东南亚等新兴市场集中，...
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“本体论落地中国：Palantir点燃的这把火，烧出了怎样的本土化之路？当制造业厂长对着AI报表叹气：“算法算得头头是道，车间里的物料根本对不上”；当财务总监无奈吐槽：“大模型能写财报，却读不懂我们的库存编码。”斥资百万部署的大模型、智能体，最终沦为展厅里的演示工具，无法穿透业务、无法落地执行、无法创造真实价值——这是2026年中国企业数字化转型最普遍的“AI尴尬”。数据孤岛、语义割裂、系统脱节，不是技术不够强，而是AI和...
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“数据猿诚邀企业、行业精英共赴这场科创盛宴。4月13日—16日，备受全球瞩目的第四届香港国际创科展（InnoEX 2026）将在香港会议展览中心盛大启幕。作为亚洲乃至全球科创领域的顶级盛会，本届展会汇聚全球前沿技术、顶尖企业与行业精英，成为链接内地与国际科创资源、推动技术成果转化的核心枢纽。作为深耕数据与科技领域的专业媒体，数据猿将全程深度参会报道，以专业视角解码展会核心价值，为参展企业、行业从业者搭建高效传播与...
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“巨额投入背后，中国数据企业出海东南亚的真实盈利逻辑在上一篇《中国在东南亚的一场3000亿美元大数据暗战》中，我们已经看到，中国科技企业出海东南亚的重心，正在从消费级流量扩张，逐步延伸到数据基础设施与企业数字化能力的输出。长期以来，业界对该区域数字经济的估值基准，都建立在由本地网民撑起的“3000亿美元消费大盘”之上。然而，人工智能的快速发展进一步推高了算力需求，全球资本与技术正加速向东南亚等新兴市场集中，...
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“当数据要素成为数字经济的核心引擎，非公开企业数据合规，早已不是 ‘选择题’，而是所有从业者必须面对的 ‘必答题’”。近日，在中小企业数据研究院与微风企联合打造的《合规 Talk》访谈中，中小企业数据研究院院长、微风企总经理潘成挺，结合 8 年财税数据服务实战经验，直面行业现存问题，并对外发布《非公开企业数据合规应用白皮书》。从拆解行业核心痛点，到阐释微风企 “不存数据、不参与数据交易” 的合规逻辑，他始终传递一个核...
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“AI下半场，数据决定AI上限。4月2日，以“数据定义智能”为主题的2026未来数商大会在杭州市余杭区未来科技城学术交流中心盛大开幕。本次大会由未来数商大会组委会主办，浙江省数字经济学会、国脉研究院、中国电信股份有限公司浙江分公司联合承办。如果说2025年是大模型的元年，那么2026年无疑是AI应用真正爆发的一年。而应用落地的核心支撑，正是数据。从过去比拼算力、竞速模型，到如今共识转向“数据决定AI上限”，大会围绕着“看得...
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“120万亿Token背后，是每一个普通人的AI时刻。武汉光谷希尔顿酒店的大屏幕上，火山引擎总裁谭待的“数字分身”正在侃侃而谈。而整个短片，从剧本到画面，全部由豆包视频模型Seedance 2.0生成。“我要做的，仅仅是输入自己的想法和创意。”谭待站在台上说。更让人会心一笑的是，他养了一只“龙虾”——一个名叫“tdclaw”的AI智能体，如今已成为他工作中不可或缺的助手。这场看似轻松的开场，实则暗藏了火山引擎想要传递的两个信号：第一，AI...
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“高质量数据稀缺时代，人机协同的智能数据标注正改写AI能力边界。当互联网公开数据的99%被“耗尽”，其边际红利必然递减。随着AI的飞速发展，大模型已充分“消化”了易于获取的高质量公开语料，而剩余的互联网数据要么质量参差、要么重复率高，难以支撑模型能力的实质性跃升。与此同时，模型参数以指数级增长，而能满足特定任务需求、具备专业深度的“高价值数据”却只能以线性速度生产。这二者之间的裂痕，已从隐忧演变为深嵌于AI底层...
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