近日，2026全球数商大会在上海举行。大会以“数智共生 链接世界”为主题，由世界数据组织（WDO）指导，深化与联合国有关机构及国际数据组织合作，搭建起全球数据要素领域高端对话与产业对接平台，并在现场集中发布多个行业高质量数据集、启动开源社区共建，成为推动数据要素流动与规则互认的国际化高地。
作为通过国家数据管理能力成熟度（DCMM）乙方四级认证、深耕数据领域二十五年，获得Gartner、IDC、中国信通院等权威机构认可的数据资产管理企业，普元信息协办本届大会核心议题板块——“数据前沿论坛”。论坛汇聚了国家数据局直属科研智库、浦东新区数据局、华东师范大学、复旦大学附属中山医院、复旦大学金融科技研究院、上海数据研究院等政、产、学、研、用代表，聚焦“高质量数据集赋能人工智能创新发展”。国家数据发展研究院院长胡坚波出席论坛并发表《夯实高质量数据集底座，赋能人工智能创新发展》主旨演讲。
国家数据发展研究院院长胡坚波出席由普元协办的2026全球数商大会数据前沿论坛并演讲
在论坛上，普元AI科学家王仕亿博士发表《从高质量数据集到动态本体的实现路径》主题演讲，阐释了从底层数据治理到高阶本体工程的实现路径，并与海关监管、跨境贸易等行业代表就智能监管与跨境数据要素落地展开技术交流；同期，王仕亿博士受邀在大会“数青公开课”开讲《智能体在 AI for Science (AI4S) 中的实践》，参与产学研前沿交流。
普元AI科学家王仕亿博士在2026全球数商大会数据前沿论坛发表演讲
普元AI科学家王仕亿博士在“数青公开课”开讲《智能体在 AI for Science (AI4S) 中的实践》
破解落地瓶颈：从高质量数据集到“动态本体”的三级路径
当前，全国已建成高质量数据集超过十二万个，数据资产入表与产权登记一证互认逐步推进。然而，不少企业在智能化落地中面临现实阻碍：大模型技术在通用场景表现突出，接入具体业务系统后容易出现理解偏差；底层数据库中存在大量缺乏注释的缩写字段，核心业务规则散落在各系统交互环节，导致已归集的数据难以直接转化为大模型可理解、可调用的结构化资产。
围绕高质量数据集如何支撑业务应用的行业课题，普元结合企业级软件工程实践，阐述了从数据要素通往业务智能的三级路径。
第一级：数据治理深化——以应用层逆向工程还原业务事实
在面向大模型和智能体的任务中，高质量数据集需要具备准确性、完整性、一致性与时效性等业务质量属性。单纯依赖底层库表抽取往往难以还原真实业务，普元依托应用层逆向工程技术，通过解析业务系统的操作界面、交互链路与操作规程，直接提取真实的业务标签与校验规则，解决底层代码缩写带来的语义缺失问题；同时整合规章制度、技术文档等多模态知识，建立完整的数据质量核验与生命周期管理机制，为AI系统提供符合业务实际的输入基础。
第二级：业务语义建模——从静态数据集升级为“动态本体”
高质量数据集保障了数据供给质量，而动态本体进一步解决了系统的业务理解与规则约束问题。本体将离散的数据系统化映射为可供程序执行的业务逻辑框架，把底层数据转化为智能体可直接理解的实体、关系、规则与事件：
• 多维关联与动态演进：单个本体通过跨业务域的关联形成网络化结构，具备时空属性与多模态扩展能力，既能反映业务当前状态，也能支撑业务趋势分析；
• 规则校验与协同执行：明确大模型与规则系统的分工——大模型负责自然语言交互与复杂意图解析，具体的业务路径查找、跨表关联与指标计算则由后台引擎依据本体定义严格执行，确保推理过程始终以客观业务事实为准绳，防范业务分析偏差；
• 权限控制与流程合规：针对复杂的业务状态流转与组织架构设计细粒度权限体系，确保各项操作符合业务前置条件与企业安全合规要求。
第三级：数智底座升级——从传统数据平台升级为AI原生基础平台
动态本体在实际运行中涉及多维数据关联、语义对齐与细粒度权限控制，对底层软件基础设施提出了相应要求。普元通过标准化的工程体系，帮助企业构建稳固的数智化基础底座：
• 语义知识存储：采用专业的语义与多模态数据库，将核心业务实体与拓扑网络建立为可高效检索、支持逻辑推理的基础知识库；
• 数据映射对齐：依托数据映射工具，将各业务系统中的多源异构数据与本体模型进行标准化对齐，保障全企业范围内业务概念与统计口径的一致性；
• 统一网关管控：通过统一AI网关，实现面向各业务模型与智能体的权限分配、全流程数据追踪与系统操作审计，确保分析与调度过程清晰可查。
二十五年积累：普元以确定性本体支撑AI可信运行
上述路径源自普元在企业软件平台领域的技术积累，已融入自主研发的“易数”智能数据治理平台。普元在大会上提出：企业应用AI的核心不仅在于选择模型规模，更在于底层业务数据的治理质量；要实现AI在生产环境中的可信运行，关键在于构建贴合企业真实业务、规则明确的动态本体。
目前，普元在动态本体工程化领域已形成多项落地成果：
• 全链路应用层逆向与语义对齐：依托应用层逆向技术，普元能够穿透企业异构历史系统，解析前端界面要素与系统交互链，提炼业务实体与操作规则，降低人工建模成本，解决业务与技术脱节的工程难题；
• 大规模业务关系支撑：普元构建的企业管理场景本体模型，已能够支撑数万个核心业务实体与数十万项业务关联的实时运算，实现跨系统业务链路的贯通；
• 学术标准交流沉淀：相关技术成果已在 CAIBDA 2026、ICCBD 2026 等国际学术会议交流发表；
• 重点行业深度实践：在金融、先进制造、智慧交通、大型工程及跨境监管等重点领域，普元依托“易数”底座，为多家企业构建动态本体模型，支持数据资产应用于日常经营与管理决策。
大会期间，普元技术团队与海关监管、跨境业务等行业代表围绕跨境数据流通、智能监管模型及高质量数据集建设等议题开展了技术探讨与业务交流。
务实协同：连接技术探索与产业实践
在大会“数青公开课”上，王仕亿博士还结合人工智能前沿科研进展，通过案例演示，为高校青年讲解了大模型的基本原理、技术应用边界以及数字化时代专业能力的重要性。
王仕亿博士谈到，技术工具的核心价值在于延伸和增强专业人员的工作能力，在技术演进与产业落地的过程中，关键始终在于对客观规律的把握与对业务本质的理解。
从数商大会的行业交流，到关键产业的工程化实践，普元正持续以“高质量数据集 → 动态本体 → 升级数智基座”为路径，融合智能数据治理、AI应用开发、全域数据集成等数字基座产品与解决方案，协助各行业企业筑牢数据底座，支持人工智能技术平稳融入业务流程。
