活动背景
当前，国家“人工智能+”行动已明确写入“十五五”规划，核心目标是到2027年智能体应用普及率超过70%。国家数据局明确提出，高质量数据集是智能体训练的“营养基”，迫切需要政产学研用各方力量打破壁垒、促进数据共享与成果转化。
合肥市作为长三角重要城市和科技创新高地，正在全力推进城市治理、公共服务、产业经济的全面数字化转型升级，构建开放协同的数据产业生态。合肥市数据产业协会参与编写《高质量数据集测评要求》团体标准，推动数据质量与标准化水平提升。中科斯欧牵头《人工智能 关键基础技术 高质量数据集融合系统能力要求》标准获得工信部人工智能标准化技术委员会立项通过。合肥市软件与人工智能行业协会开源专业委员会，正在推动开源与OPC的结合，促进产业从“单点创新”向“系统共建、生态协同”转变。
主办单位
合肥市数据产业协会合肥市软件与人工智能行业协会安徽省工业互联网标准化技术委员会
承办单位
合肥高新数科有限公司
数治云（北京）科技有限责任公司中科斯欧（合肥）科技股份有限公司
协办单位
合肥市大数据资产运营有限公司
科学岛合肥技术创新工程院有限公司
3月9日 下午 14:00-17:00
中科斯欧(合肥)科技股份有限公司合肥市高新区望江西路900号中安创谷科技园一期A1栋31层
活动议程
01
14:00-14:20 开场与政策解读
02
14:20-16:00主题分享
认知篇（40分钟）
《数据问题的本质是“认识论”问题——从“数据汇聚”到“认知形成”》
核心内容：
认知破局：数据问题的本质不是技术问题，而是“认识论”的哲学问题——不同部门对数据、业务的理解能否达成一致（10分钟）
两种话语体系：数据中台的语言（IT技术语言）vs. 本体的语言（业务语义语言）；前者是“表关联”，后者是“业务因果”（10分钟）
高质量数据集的本质：高质量数据集 = 实体(Objects) + 关系(Relationships) + 逻辑(Logic)三位一体，是真实世界的“精准镜像”（10分钟）
行业大模型铁三角：无高质量数据 → 无可信AI；无行业认知图谱 → 无可靠智能体；无融合实时数据 → 无鲜活智能体（10分钟）
方法篇（40分钟）
主题：《从“数据孤岛”到“逻辑一体”——高质量数据集的“冶炼”之道》
分享核心内容：
数据之困：数据“上不来”：协议各异、系统林立；数据“流不动”：语义不一、血脉不通；数据“用不好”：时效性差、质量参差（10分钟）
破局之道：三维一体方法论：数据汇聚与逻辑统一（让数据“上得来”）+ 数据治理与标准化（让数据“流得动”）+ 本体模型与图谱构建（让数据“读得懂”）（15分钟）
“反传统”架构：无需物理集中，只需语义同构——本体层在逻辑上对分散的数据做虚拟化整合，统一概念、定义、关系，不动物理存储（15分钟）
互动设计：现场提问：“您所在企业有哪些系统？数据打通了吗？”
案例篇（20分钟）
主题：《从车间到供应链——工业智能体如何让数据“用得好”》
分享核心内容：
智能生产调度：根据订单、设备状态、物料库存，自动生成最优排产计划（跨系统查询从数小时→分钟级）
设备预测性维护：实时监测设备数据，提前预测故障风险，避免非计划停机（意外停机减少30%）
供应链风险预警：监控供应商动态，提前识别延迟风险，自动推荐替代方案（风险响应速度提升60%）
工艺知识问答：像请教老师傅一样提问，快速定位工艺问题并获取优化建议（质量问题闭环时间缩短70%）
主讲人：中科斯欧行业专家/客户代表
03
16:00-16:30圆桌对话与需求调研
主题：《企业AI落地：数据准备好了吗？人才准备好了吗？》
对话议题：
企业在高质量数据集建设中遇到的最大挑战是什么？
数据人才培养的难点与痛点。
对大数据管理师培训的期待与建议。
05
16:30-16:45培训介绍与答疑
主题：《大数据管理师（中级）培训——您的“数据冶炼”加速器》
06
16:45-17:00问卷调查
07
17:00沙龙活动结束
诚邀您填写问卷
数据筑基，共谋智变！