2026年政府工作报告明确提出，要加快构建智能经济新形态。数据作为人工智能发展的核心驱动力，被赋予关键战略地位。报告指出：“要深化数据资源开发利用，健全数据要素基础制度，建设高质量数据集。”这并非首次在政府工作报告中突出“数据”的价值——早在2025年报告中，就已部署持续推进“人工智能+”行动，强调加快完善数据基础制度、深化数据资源开发利用，并推动数据跨境流动的规范与促进。
人工智能的演进，始终依托于算力、算法与数据三大支柱的协同突破。“AI教母”李飞飞在公开访谈中明确指出：“算法比数据更重要”是一种认知误区；事实上，数据与算法同等重要，共同构成AI发展的双重基石。
这一判断，与杭州青塔科技有限公司CEO林世清的技术洞察高度一致。在他看来，青塔过去十年的发展路径，正是精准锚定这一趋势：唯有打造具备不可替代性的高质量垂直领域数据体系，AI才能在具体业务场景中释放真实效能。
近期，青塔旗下全景云、学科云、学位云三大智能云平台同步完成重大版本升级。此次以“高质量数据 + 全域AI”为双核驱动的系统性迭代，并非功能层面的简单叠加，而是立足用户真实业务流程，实现了从“静态数据展示”到“动态智能决策”的范式跃迁，显著提升了AI与垂直数据融合落地的深度与实效。
- 全景云全新上线AI报表功能，支持用户自定义字段并自动匹配填充，开创个性化数据统计新标准；同时打通碎片化数据孤岛，实现全业务场景下的数据价值闭环释放；
- 学科云全面优化底层指标体系与AI计算模型，进一步强化学科发展诊断、评估模拟及策略推演能力，真正实现由“看数据”向“用数据决策”的质变升级；
- 学位云新增博士点、硕士点申报全流程支持模块，业务覆盖从前期筹备、材料组织到中期建设、成效评估的完整生命周期，助力高校科学布局、精准突围……
本次三大平台升级的背后，是青塔对数据底层逻辑的一次深度重构。依托“数据要素资产化”的知识图谱理念，青塔重新设计了智能数据平台整体架构，并对数据要素资产进行精细化分类与定义。该重构不仅有效弥合了多源渠道间的信息偏差，更将原本割裂、分散的数据，升维为统一标识、即查即用、可关联推理的高质量数据资产，为后续智能分析、精准匹配与辅助决策夯实底层支撑。
青塔数据集的核心竞争力，在于“专”与“精”，而非单纯追求规模体量。区别于泛化型大数据堆砌，青塔每一条数据均直指高等教育关键业务场景，并历经严格清洗、交叉校验与标准化治理。截至目前，平台已沉淀国内外权威数据指标集1166个；而这仅是表层呈现——其背后支撑的是青塔“天仓”大数据平台所汇聚的超4.13亿条高等教育结构化数据，覆盖50余类高校建设应用场景，服务全国800余所高校，其中90%的“双一流”建设高校均已接入青塔智能云平台，实现数据驱动的科学管理与高效决策。
这些数据绝非原始信息的粗放聚合，而是通过实时集成、自动化清洗、标准化归一及多源交叉验证等全链路治理机制完成淬炼。面对来源多样、格式异构的数据输入，青塔依托自研AIAgent引擎，结合独家数据治理规则与统一指标计算模型，实现智能化、标准化的数据治理闭环，最终向各终端产品输出口径统一、逻辑清晰、精准可用的高质量数据服务。
以青塔为代表的垂直领域科技企业，正加速确立一种新型AI落地范式：以“高质量垂直数据集”为支点，深耕细分场景，让AI真正成为驱动行业持续进化的确定性引擎。
正如李飞飞所强调，AI本质上是一项horizontal（横向）技术，其价值在于赋能千行百业的具体应用。而能否把应用做到极致，恰恰是打开市场的关键切口。青塔用十年实践印证：在垂直赛道的AI竞争中，最终决胜的关键，是数据的厚度、精度与场景适配度——而这，也正是其构筑长期护城河的根本所在。
