申捷策略世界500强CIO齐聚第八届南方信息大会丨汉数创始人陈开冉受邀发表演讲

　　8月16日，由广东省首席信息官协会主办的第八届南方信息大会在广州盛大启幕。作为华南地区极具权威性与前瞻性的 CIO 年度巅峰盛会，本届大会汇聚 AI 领域顶尖学者、各行业头部企业 CIO 及全球领先大模型厂商，其中包括南航、华为、阿里、字节、美的、西门子等世界 500 强公司的 CIO，共同探讨 AI 时代 CIO 的挑战与机遇。

　　探迹科技创始人兼 CTO、汉数科技创始人陈开冉受邀出席本次盛会，他以《大模型时代下的高质量数据云》为主题发表精彩演讲，与一众行业顶尖 CIO 嘉宾同台分享AI技术趋势，展现出卓越的行业洞察力与前瞻性思维。

　　作为本次主论坛首位演讲嘉宾，陈开冉深入剖析高质量数据集在 AI 发展进程中的核心价值，为大模型在千行百业的应用落地提供了清晰可行的“数据破局”路径，引发嘉宾的广泛关注与热烈反响。

　　01高质量数据集“高标号汽油”，为 AI 产业落地赋能

　　人工智能浪潮席卷全球，数据作为驱动 AI 发展的“新石油”，其战略地位已毋庸置疑。而在陈开冉看来，高质量数据集更是如同 “高标号汽油”，直接决定 AI 模型性能与应用效果。

　　“人工智能已从‘以模型为中心’转向‘以数据为中心’，”陈开冉引用吴恩达等学者的观点强调，“高质量标注数据是释放 AI 价值的关键，直接决定了大模型的应用效果与产业落地能力。只有经过深度治理、精准标注的高质量数据，才能让 AI 真正服务于产业实践。”

　　02高质量数据集解决“幻觉”申捷策略，让大模型从“通才”变“专才”

　　尽管大模型技术日新月异，但其在产业落地中仍面临两大核心痛点，而高质量数据集正是破解这些难题的关键。

　　1.解决“幻觉”问题：以权威数据筑牢模型可信度

　　大模型本质是概率模型，“幻觉现象”（生成错误或无依据信息）成为其落地行业的重要障碍，尤其在缺乏专业数据支撑时更为凸显。陈开冉指出：“高质量数据集能为模型提供权威依据，从源头减少‘无中生有’的错误。”通过专业领域的高质量数据集，可让大模型输出的信息有迹可循、有据可依。

　　2. 突破“专业壁垒”：让大模型从“通才”进阶“专才”

　　通用大模型虽能应对基础问题，却在垂直行业的专业场景中“力不从心”。陈开冉解释：“大模型在专业问题上的表现，高度依赖垂直行业领域数据。只有融入行业专识数据，大模型才能真正理解产业细节，给出有价值的答案。”

　　高质量数据集正是打通这一壁垒的核心——通过注入行业知识、业务逻辑等专属数据，推动大模型从“全而不精”的“通才”，转变为“专而优”的“行业专家”。

　　03旷湖数据云构建大模型时代的高质量数据底座

　　面对大模型对数据的高要求，以及针对企业在数智化转型中“数据整合难、调用难”的痛点，陈开冉详细介绍了汉数科技推出的“旷湖”高质量数据集平台——这一平台正是基于高质量数据云所必备的“输入输出标准、数据质量高、适配大模型调用、高并发高性能、计费方式灵活”五大核心能力构建，为企业的行业大模型训练和应用落地提供坚实的数据基础。

　　1、全场景数据生态：覆盖18大垂直领域的“数据百科”

　　旷湖数据云整合了3.8亿+企业、25万+楼宇、30亿+商品等海量数据（603138），覆盖工商企业、实体制造、零售门店、产业招商、宏观经济等18大垂直领域。通过统一数据标准、分级治理体系与实时质量监控，实现多源异构数据的高可信融合，为 AI 大模型提供“权威可信”的全场景数据供给。