慧辰股份依托“数据+场景”构筑AI时代护城河 发布多款智能体赋能客户AI应用落地

在数字经济时代，数据被普遍誉为“新石油”。然而，拥有原油并不意味着拥有价值，将原始的、杂乱的数据转化为清洁的、可驱动的“高级燃料”，才是实现价值跃迁的关键。对于立志于在垂直AI领域大展拳脚的企业而言，这道工序更是生死攸关。慧辰股份在近日的发布会上，系统性地阐述了其将沉淀十余年的数据资源，通过“蒸馏”与“重构”，转化为驱动AI的“价值金矿”的战略进程，这或许是公司在AI竞争中最为深厚的护城河。

十余年深耕：长期沉淀筑牢根基

慧辰股份CTO马亮博士在演讲中回顾了公司的数据积累之路。“经过十余年大量的业务数据采购投入，公司积累了覆盖企业众多核心运营场景……多维度的专业数据集。” 慧辰股份的数据并非为了AI而临时抱佛脚搜集的，而是在长期服务快消、汽车、医疗、运营商、烟草、TMT等行业头部客户的过程中，伴随业务自然沉淀的副产品。

这些数据覆盖了产品、渠道、数字化营销、消费者洞察、客服、用户体验等企业核心运营环节，并且经过实际业务中的清洗标注，以及数据分析专家长期的深度挖掘与业务效果的实际验证。这意味着，这些数据不仅规模庞大，而且与业务效果强关联，质量极高，其本身就蕴含着经过验证的商业规律。这在AI训练中至关重要，因为它能有效降低模型的“幻觉”，提升其输出结果的可靠性与商业价值。

临界点已至：法规与技术双轮驱动

尽管坐拥“金山”，但在过去，大规模、系统化地利用这些数据训练大模型仍面临挑战，主要集中在合规边界与技术可行性上。马亮博士指出，机会发生在2024年下半年。

国家数据管理法规与产业环境真正明晰为数据的确权、流通与使用划定了清晰的规则，使得企业可以在合规的框架内，放心大胆地推进数据资产化工作。同时，大模型数据蒸馏技术的出现为处理海量、多源的行业数据提供了技术利器。数据蒸馏技术可以从庞大、复杂的数据集中，提取出更精炼、质量更高、更富含知识的核心数据集，从而大幅提升模型训练的效率与效果。

在这两大因素的催化下，慧辰股份启动了数据工程——按行业对各领域的数据资源，在合规的情况下通过自动化蒸馏技术进行进一步蒸馏与重构，将其转化为适合垂类大模型与场景智能应用的高质量行业数据集。

从“资源”到“资产”的价值三重跃迁

这一蒸馏重构过程，实现了慧辰股份数据价值的三重跃迁。首先，价值密度的提升，通过蒸馏技术，去芜存菁，将原始数据转化为“高能量密度”的AI专用养料，直接服务于自身垂直大模型的训练与优化，使其智能体产品更具“专业底气”。其次，应用范围的拓宽，这些高质量数据集，不仅用于自身产品开发，更可作为一种战略资源，向外部伙伴开放。马亮博士明确表示，其可为“大量智能化的平台级公司（如大模型与具身智能机器人类公司）以及很多行业应用合作方提供数据支撑合作”。这意味着，慧辰股份的数据资产具备了对外赋能、产生直接商业价值的能力。第三，历史投入的变现：将过去十余年在数据采购、清洗、标注和管理上的长期投入，转化为可持续产生价值的“新现金流”和“战略竞争优势”，真正实现了“将公司历史长期的投入转换为新的‘价值金矿’”。

在AI产业的竞争格局中，算力可以购买，算法人才可以招募，但高质量、成体系的垂直行业数据，却需要经年累月的深耕与积累，无法一蹴而就。慧辰股份通过启动数据蒸馏工程，将其最深处的、最难以复制的核心资产进行了“激活”和“武器化”。

这一定位，使得慧辰股份在未来的垂直AI竞争中立于不败之地。无论是自身智能体产品的迭代，还是赋能外部机器人“智脑”的进化，亦或是与生态伙伴的联合创新，都离不开高质量行业数据的支撑。

结语：慧辰股份的数据战略，为致力于产业数字化的企业提供了一个范本——数据资产的构建非一日之功，其价值的释放需要等待合适的技术与法规时机。一旦时机成熟，那些早早布局、持续沉淀并懂得如何“精炼”数据的企业，将能最快地将资源转化为竞争优势。在AI定义的新商业时代，慧辰股份通过其数据蒸馏工程，不仅是在打造几款AI产品，更是在构筑一个基于数据智能的、难以逾越的产业护城河。

本文来源：财经报道网