网易智企亮相2026人工智能产业大会，以 AI-Ready 数智平台回应制造企业"数据价值落地"之问-新闻中心

当 AI 大模型浪潮一浪高过一浪，很多制造企业却卡在一个尴尬的悖论里：花了几年时间、投了千万建起来的数据中台，业务一线却依然"看不见、用不上、喊不应"——订单为什么延误？库存为什么积压？老师傅凭经验拍脑袋，分析师靠 Excel 人工汇总，数据躺在系统里"睡大觉"。AI 喊了这么长时间，到底什么时候才能从 PPT 走进车间、走进经营决策？

10月14日至16日，2026人工智能产业大会在济南黄河国际会展中心举行。大会由中国信息通信研究院联合山东省工业和信息化厅、济南市人民政府共同主办，以"加快推进人工智能赋能新型工业化"为主题，集中展示自主创新、应用牵引、生态协同、开放共赢、安全可控五大方向。在这场聚焦" AI +制造"的高规格产业盛会上，网易智企携企业级 AI 应用实践与 AI Agent 系列产品亮相，并深度参与数据治理与数据安全论坛，把"数据如何真正驱动制造经营"这一务实命题，带到了行业聚光灯下。

从"工具"到"智能同事"：

Data+AI 正在改写数据工程范式

要理解网易智企的 AI 实践，先要理解数据工程本身的范式变革。人与数据的交互模式，正经历从命令行 CLI、图形界面 GUI、聊天界面 ChatUI，向分析思考 AgentUI 的演进。

换言之，Data Agent 不是又一款"更好用的工具"，而是从"工具"到"智能同事"的范式革命——它开始具备理解业务、主动思考、协同执行的能力。这也正是 AGI 时代企业数智化的底层逻辑：让数据不再只是被查阅的对象，而是能与人并肩工作的"数字同事"。

AI-Ready 六大路线：

把"能用"的数据变成"好用"的资产

在这场变革面前，企业最现实的困惑是：我的数据，真的 Ready了吗？杨海水，网易智企·数帆制造行业解决方案专家，在数据治理与数据安全论坛的主题演讲《AGI 时代，AI-Ready 数智平台驱动赋能制造数据应用》中，系统给出了"AI-Ready"的答案。AI 要真正落地制造，前提是数据基础设施完成六大Ready 路线，从结构化到非结构化、从开发治理到智能体，逐层夯实。

网易智企·数帆制造行业解决方案专家杨海水作主旨分享

具体而言，Ready1 企业结构化数据价值跃迁之旅：通过存算实时化（湖仓一体、流批一体、实时数仓），计算时效从 T+1 跃升到分钟级、秒级；通过数据资产化，基于 DataOps 开发治理体系，推动低密度数据资源向高价值数据资产跃迁；通过数据业务化，以数据 API、指标平台、智能问答，让数据直接服务业务。

Ready2 企业非结构化数据管理能力，走通"集中化管理→知识化萃取→服务化共享"三步：先纳入数据中台集中存储、元数据在线管理、权限管控；再通过智能打标、内容提取、知识图谱构建实现知识化萃取；最终以文档知识、预览、下载、智能问答 API 完成服务化共享。

Ready3 非结构化能力与结构化资产治理融合路径：构建统一数据湖，形成结构化与非结构化融合的数据价值服务体系；打造统一知识门户，实现全域知识检索"一搜即得"、业务知识沉淀与融合消费体验；并提供统一 AI 输入——高质量语料库、精准 RAG 支撑消除 AI 幻觉，成为智能体的坚实基座。

Ready4 AI Copilot 重塑数据开发治理全流程，直击传统开发门槛高、质量排查难、新人上手慢等痛点。其能力矩阵涵盖数据智能开发助手（智能 SQL 生成等）、数据标准生成助手、数据质量规则助手、日志诊断助手、数据资产查询助手、元数据治理助手、数据安全助手等，产品名为数字底座助手 EasyCopilot。

Ready5 与 Ready6 聚焦企业级数据 Agent：前者以指标图谱、指标血缘、指标健康度构建语义层（指标与语义）；后者基于大模型问答与推理能力，实现数据链路快速开发、业务快速取数，支撑多模态适配、知识检索、MCP 接入与自研 NL2SQL，让"对话即分析"成为现实。

落到制造现场：

智慧经分让"人人都是分析师"

六大 Ready 路线最终要在制造场景里"长出果实"，网易智企·数帆把落点放在了智慧经分——推动制造业从"数据运营"走向"智能决策"。面向企划、分析师、财务、事业部，乃至董事会与管理层等差异化角色，智慧经分把经营与运营分析真正推进到智能决策层面。

它具体覆盖四大场景。

其一是智能取数：

用自然语言问数，自动推荐可视化图表，支持指标澄清与时间澄清，用户可随时干预，让业务即时获取跨系统综合分析结果，取数不再依赖技术排期。

其二是归因分析：

构建"定位问题—归因分析—联动诊断—策略输出"框架，多维下钻锁定负向单元，关联订单、发货等前置指标追溯根源，并自动生成结构化分析报告。

其三是报告生成：

根据意图生成分析提纲（可修改），再生成从核心指标概览、趋势、归因到行动建议的 AI 报告，沉淀为可复用的知识资产。

其四是决策建议：

整合企业内外部资料与联网信息形成洞察，输出不同维度归因佐证下的决策与改善建议，形成"洞察—归因—行动"的闭环。

这套体系的 ROI 价值清晰可见：智能问数基于指标意图识别 NL2Metric、自研小模型 NL2SQL 映射 DSL 规则引擎保障数据准确，取数效率大幅提升；归因分析与报告让指标专家知识沉淀其中，使 LLM"比老师傅更懂"业务逻辑；知识解读与知识库融合企业自建与第三方知识；决策建议则从 BI 的数据可视升级为知识洞察，真正让人人都是分析师。

站在2026人工智能产业大会的节点回望，AI 赋能新型工业化已不再是"要不要做"的判断题，而是"怎么扎实做"的实践题。网易智企用 AI-Ready 数智平台与制造业数据智能体交出了一份务实答卷：不堆砌概念，不空谈未来，而是让每一笔数据都流向经营结果，让每一位业务人员都能与"数字同事"并肩决策。当智能体走进车间、走进报表、走进董事会，制造业的"实干元年"，正在被一行行真实跑通的数据所定义。