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義烏熱門店鋪
中國像這樣的小產業帶非常多，并已經形成規模經濟效益。但在數智化時代，尤其是隨著 AI 大模型的落地應用，這些小產業帶的發展卻開始力不從心。
背后根源在于，當前數據已成為數智化時代的重要生產要素，是各行各業引領變革的基礎，這些產業帶雖有規模潛力，卻普遍陷入 " 數據囚籠 "，制約其進一步發展。
想要解決這些問題，就需要讓有價值的數據真正流通起來。但數據流通最大的問題就在于信任，畢竟數據非常容易被復制，一旦泄露出去，就會讓企業喪失核心機密。
因此，如何讓行業數據真正可信流通，數據又將如何通過 AI 應用激活產業新價值，成了關系到一個行業數轉智改前景的兩大關鍵問題。
產業數據流通的 " 囚籠 "
不敢與不會
中國有一個 " 紡織重鎮 "，自明代起就開始生產優質棉花，清末之時，民族企業張謇先生興辦實業，開創民族紡織工業，這就是江蘇南通。
如今，家紡已經成為南通傳統的支柱產業，年產值超 2200 億，是全球最大家紡市場之一，與紐約第五大道、德國法蘭克福并稱為 " 世界的家紡中心 "，代表中國家紡的最高水平。
但是，作為傳統的小產業帶，由于過于傳統的運營模式，其也越來越跟不上時代的節奏。
" 南通的家紡產業規模龐大，但長期的產業發展仍有很多頑疾亟待解決。" 南通高新區黨工委委員、南通高新控股集團黨委書記、董事長郭攀也如此說道。
南通高新區黨工委委員、南通高新控股集團黨委書記、董事長郭攀
這些問題，存在于南通家紡產業帶從研發、設計、生產，到市場銷售的每一個環節當中。
比如研發環節，一方面研發設計周期長，素材數據采購難，每家每年花費幾十萬到幾百萬從全球購買設計素材數據，總費用到達 2 億元左右，整個生產環節成本居高不下。
另一方面，南通家紡行業缺乏對知識產權保護的可信平臺承載，關鍵數據容易丟失。據悉，南通因設計圖紙泄露導致的版權糾紛年均增長 18%，家紡企業因盜版設計造成的年損失達 1.2 億元。
生產環節中，因織機工作失調等原因容易造成布匹瑕疵，目前大部分都是采用人力驗布，效率低下。據調查，2024 年家紡電商退貨因質量問題占比 38%。
同時，因生產過程中產品質量標準缺失、已產生的瑕疵數據未及時歸檔分析，造成無法正確識別某些重復瑕疵，且無法快速定位故障原因，導致生產成本增加。
而在市場層面，家紡市場變化太快，企業數據滯后，無法及時洞察市場趨勢及需求，導致無法精準匹配生產消費需求。
同時，整個家紡行業的供應鏈效率低下，其產業鏈涉及多個環節，交付周期長，家紡企業供應鏈響應周期平均 45 天，比國際快時尚品牌長 2 倍，庫存周轉率僅為 ZARA 的 1/3。
這也就使得產業面臨成品物流跟蹤難度大、物流企業庫存數據不透明等問題，導致企業難以精準掌握成品的物流狀態和庫存情況，造成庫存積壓或發貨不及時，影響銷售決策和客戶滿意度。
南通家紡城
總結來看，這些問題，歸根結底，還是數據的的標準、流通、安全等問題。要么是數據泄露被盜版，要么就是鎖死數據效率低下。大家不是不想用，而是 " 不敢 " 和 " 不會 "。
所謂的不敢，是企業擔心數據共享后泄露機密、丟失客戶，導致上下游數據互不聯通。
不會，則是有些企業手里握著生產、銷售等數據，卻不知道怎么挖掘價值，沒法靠數據推動生產優化、找爆款，阻礙了向智能化邁進的腳步。
南通家紡行業其實已經有頭部企業開始通過數字化轉型，來實現企業數據的互聯互通。
但由于家紡企業數量眾多，市場競爭異常激烈。這些頭部企業并不敢將核心研發生產數據釋放出來，若與其他企業共享，極有可能被競爭對手模仿、抄襲，進而失去市場優勢。
據不完全統計，在過去一年中，南通家紡行業因知識產權糾紛引發的案件超過數百起，這使得企業在數據共享方面顧慮重重。
那么，到底要怎么才能夠真正做到產業帶的數據可信流通？
對此，郭攀認為：" 這些問題的解決之道正是構建家紡行業的可信數據空間，通過打造全鏈條數據，建立可信流通機制，實現數據安全共享與協同利用。"
而這，需要一個超越企業競爭利益、具備全局視野與協調能力的主體介入，通過建設可信數據空間，讓家紡數據真正 " 供得出、流得動、用得好 "。
行業可信數據空間
激活產業新價值
產業的數智化轉型，一定要重視數據工程的建設，畢竟只有流動的數據，才能催生創新。
同樣，發展 AI 也是如此。因為 " 沒有數據，想要發展人工智能，就是無源之水、無本之木。" 華為董事、質量流程 IT 總裁陶景文說道。
不過，不管是產業數智化轉型，還是發展 AI，都絕不能挖別人家的礦，蓋自己家的樓，要尊重數據產業，通過有效的技術手段，保證數據所有權的利益。
2024 年 11 月，國家數據局發布《可信數據空間發展行動計劃（2024 — 2028 年）》，這是國家層面首次針對可信數據空間這一新型數據基礎設施進行前瞻性的系統布局。
所謂的可信數據空間，是基于共識規則，聯接多方主體，實現數據資源共享共用的一種數據流通利用基礎設施。用國家數據局專家咨詢委員會主任、教授鄔賀銓通俗的話來解釋：
比如說一個城市有大量的交通數據，有數據擁有方、提供方，還有數據使用方、開發方，他們之間并不是直接把數據從一端傳到另一端這么簡單，因為很多數據需要進行一些預處理，這些工作并不一定都是數據接收方所具備的能力，那就需要有一個平臺，這個平臺就叫可信數據空間，提供數據資源的檢索利用，提供一個數據的開發應用環境，以及提供安全的保障。
因此，建設可信數據空間的主體，往往來自第三方企業。南通高新控股集團作為國有獨資企業，牽頭實施了南通家紡行業的可信數據空間的建設。
南通家紡可信數據空間建設背后，是由華為云提供了一套解決方案，簡單來講就干兩件事兒，一個是給 AI 提供高質量數據，保證 AI 高效運作；另一個是給數據提供安全保障，讓所有人放心。
具體主要做了三個步驟：
一是把家紡數據都納入數據湖，保證數據可用；
二是確保數據可信，嚴格監管數據的提供方、使用方甚至是監管方；
三是在數據可用又可信以后，讓傳統數據語料化、知識化，便于大模型使用；
基于可信數據空間，南通家紡行業已將其在研發、生產、銷售里的數據都利用和流通起來，并已謀劃出研發、生產、銷售全鏈路的六大業務場景。
針對知識產權問題，南通家紡搭建了一體化知識產權平臺，運用區塊鏈和 AI 查重，從源頭保護的原創設計，構建高質量共享數據局與 AIGC 的素材庫，大幅降低了設計成本。
同時，其還發布全球家紡指數，為家紡企業提供精準的趨勢洞察。生產環節，則以 AI 質檢推動質量標準化，孵化南通家紡金字招牌，并通過數據協同提升庫存和物流的效率。
這一套組合拳下來，打破了南通家紡產業數據困局，加速了其智能化轉型，也使得效益大幅提升。畢竟，只有數據流動起來，產業價值才能重新煥發活力。
現在，南通家紡行業的可信數據空間已經匯聚超 30 萬方的數據、2 萬多項行業指數以及多家企業的核心數據，覆蓋從研發到銷售的全鏈路場景。
" 整體設計周期從 30 天縮短到 2 天以內，成本降到只有原來的八分之一，效率提升 3 倍，瑕疵檢測率提升 80% 以上，真正實現降本提質增效率。" 郭攀說道。
可信數據空間就像是 " 數據沙箱 "，數據提供方可以將數據放進去，然后約定使用方參與，這樣既能解決中小企業缺乏數據的問題，又能讓大企業放心地將數據拿出來共享和利用。
而這其中的關鍵，就在于建立數據可信流通的機制，才能夠真正打破數據融合利用的瓶頸，充分發揮數據作為生產要素的價值。
讓數據可見可信可用
為何華為云是優選？
數智化轉型的浪潮中，如何用 AI 大模型降本增效，成為了產業在市場中保持競爭力的關鍵。
但業內皆知，行業場景對 AI 大模型的精度和性能要求很高，高質量數據集又很大程度決定了行業大模型能力的上限，而且不同行業場景高質量數據集的重心也不完全相同。
比如民生政務領域考驗數據的鮮活度，工業領域考驗數據面向場景的適配度，交通領域則需要感知實時路網信息、交通視頻等多模態數據。
隨著 AI 大模型在行業中的落地應用，企業沉淀的海量數據逐漸被應用，" 過去兩年非結構化數據的利用率高達 60% 年增長，為企業智能升級奠定堅實數字化基礎。" 華為混合云總裁肖霏說道。
然而，數據流通仍面臨著 " 不可見、流不動、不好用 " 三大挑戰。而想要讓數據真正發揮價值，就必須構建好 " 全域入湖 "、" 可信流通 "、"AI 好用 " 的三大基礎能力。
現階段，行業中在數據可信流通技術這一塊，華為就屬于第一梯隊廠商。
華為這邊參與了不少技術規則的制定和成功的商業方案，在今年國家數標委發布的 41 項可信數據空間標準里，超過一半都有華為參與。同時，華為云也專門為徐工集團、貴州文旅、深圳南山政數局等打造過專門的數據方案。
" 產業想要數字化轉型或發展人工智能，數據工程是繞不開的基礎工程。" 陶景文說道。
2016 年，華為用了 18 個月時間打造了數據 1.0 工程，構建了華為第一套數據治理體系。去年，華為再次花費 18 個月時間，升級了數據 2.0 工程，從數據的采集、清洗、應用，再到知識庫，做了全面的數據工具鏈建設。
" 沒有數據的 AI 不可能成功，靠通識做的 AI，也不可能成功。" 陶景文說道，原因在于，原來的數據給人用，而不是給機器學習用。因此，AI 時代需要新的數據收集、治理及工具鏈和存儲方法。
而正是基于對數據這一基礎功能的深度探索，華為云 AI 可信數據空間也具備了獨特的競爭優勢。
華為云 AI 可信空間具備了全棧技術整合能力：
華為云首創的 TICS（可信智能計算服務），整合 TEE、聯邦學習、區塊鏈，來實現數據 " 可用不可見 "，推動跨行業、跨組織可信數據的融合與協同。
就拿 TEE（可信執行環境）來說：這本來是一項基于主處理器（CPU）的安全技術，通過硬件隔離機制來確保數據安全，華為自研 TEE 芯片，就好比自己家里人給自己造了一個超級安全的 " 保險箱 "，自主可控。
還有就是聯邦學習：通俗地講，這項技術的核心就是數據的多方只分享基于自身數據訓練的模型，最終在云端生成更強大的全局模型，這樣就不用共享各自的數據，不過，這種方式仍可能導致泄露參數，華為則通過專利技術（CN120217419A）要求客戶端將真實模型參數經隱私保護處理為 " 虛假參數 " 后再上傳，防止反推原始數據，從算法層解決傳統聯邦學習的逆向攻擊風險。
目前，華為云 AI 可信空間已經在多個行業進行了實踐。
在貴州大數據的指導下，華為云用了僅僅一個月的時間，就基于數百份的公開語料文件，通過智能化數據生產線，兩個小時生成了五類高質量公共數據體。而這也使得政府智能體回答的精準度提高 30%，響應時間提高到毫秒級，極大提升了用戶體驗。
當下，數據已經成為我國第五生產要素。不管是從國家層面，還是從行業應用層面，數據都已經變得重中之重。而對于很多小產業帶而言，想要吃到數智化轉型的紅利，數據將是關鍵。
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王一粟
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