IBM大中华区技术销售总经理、首席技术官翟峰曾在媒体采访中表示，企业想要通过AI获得收益需要先回答三个问题：高质量的数据有没有？有没有在用？有没有发挥作用？在他看来，企业级AI落地最重要的因素是数据，没有数据，一切都是空谈。

　　以工业为例，赛迪研究院信息化与软件产业研究所人工智能研究室主任王宇霞表示，工业现场存在诸如数据孤岛、数据缺失、噪声干扰等问题，现有数据是否足以用于训练工业智能体，使其达到安全可靠的水平尚且存疑。有报告显示，制造业数据中只有44％被有效利用。工业知识壁垒高，构建高级别的语料库存在非常大的难度。

　　青岛企业在推进智能体落地过程中的实践也印证了这一观点。

　　“很多客户不缺数据。比如有的企业在发展的过程中，积累了1000多个App。怎么打通这些App，如何利用“汗牛充栋”的数据？我们会帮助客户做数据治理、应用治理和整理，让它变成一个能随时应变的企业。”创新奇智CEO徐辉说。在他看来，智能体比拼到最后一定是“模型＋行业场景＋行业数据”。

　　在华正打造的华正云数字化平台中，前两层均与数据相关。第一层是物联网平台，主要负责边缘侧的设备数据采集和智能感知；第二层是数据中台，负责汇聚、清洗和治理多源数据，打造统一数据底座，让数据“能管理、可互通”。高质量数据作为AI的“核心燃料”，是数智融合应用的核心基石。第三层才是AI中台。

　　面对AI智能体落地的不断提速，青岛企业也在加快建立全方位能力，以抢抓产业宝贵的时间窗口。