二、“人工智能+”：不是叠加，而是范式的彻底重构

回顾“互联网+”的发展，王坚院士直言其“不够彻底”，更多停留在技术与应用的表层叠加。而“人工智能+”的本质，是让AI成为像数学一样的基础学科和通用方法，深度融入并变革各行各业的核心流程。

这意味着，AI不再是锦上添花的工具，而是重构生产关系、提升核心效率的底层逻辑。无论是产业升级、科研创新，还是社会治理，都需要以AI为通用语言，打破传统范式的束缚。他强调，这是一次难得的范式转换机遇，我们绝不能再像过去一样，错失这场深度变革的浪潮。

三、科研范式革命：AI让科学问题变为工程问题

最令人震撼的，是王坚院士对科研创新的深刻洞察：科学研究是最需要变革的领域，它不能只站在上帝视角要求别人创新，自身更要率先变革。

传统科研方法在面对海量数据、复杂系统时，已逐渐显现出局限性。而人工智能的出现，彻底改变了这一局面。它不仅是提升效率的工具，更是打破学科壁垒的新方法论。许多过去因研究方法、计算规模受限而停滞不前的科学难题，如今在AI的加持下，具备了工程化解决的可能。AI正在重塑科学发现的速度与成本，推动科研进入“数据驱动、算力支撑”的全新阶段。

四、国家竞争：基础模型与算力是核心入场券

在国际竞争的维度上，王坚院士的观点犀利而清醒：只有基础模型，才有参与国际竞争的资格。

当前，国内模型定义混乱，真正具备通用能力的基础模型寥寥无几。而基础模型，正是AI时代大国竞争的战略制高点。掌握了基础模型的构建与迭代能力，就等于拿到了顶级竞争的入场券。同时，他警示，以AI为核心的算力革命，其重要性不亚于工业革命与信息革命。若无法在算力、数据、基础模型等基础领域构建自主能力，发展中国家与发达国家的差距，或将因技术代差进一步拉大。这场革命，没有旁观者，只有参与者与掉队者。

五、数据与Token化：让数据真正成为“资源”的关键

数据是AI的燃料，但王坚院士强调，未经处理的数据并非资源。

他反复提及Token化技术——将文本、图像等多模态数据切分为模型可理解的基本单元，这是大语言模型应用数据的核心预处理步骤，也是数据实现“资源化”的关键。只有经过有效组织与处理的数据，才能被AI高效利用，释放价值。同时，他指出，数据价值的分享比数据本身的分享更重要。从实际场景出发，让数据在解决问题中“用起来、跑起来”，才能自然催生互联互通的需求与标准，打破数据孤岛。

六、创新的本质：无条件，才可能有突破

关于创新，王坚院士提出了一个颠覆性观点：有条件是创新的最大障碍，无条件可能是创新的前提。

真正的突破性创新，往往始于对核心价值的信念与勇气，而非等待所有资源到位。过度追求“条件成熟”，只会扼杀探索的锐气，错失机遇。同时，他呼吁我们学会欣赏不成熟的技术——颠覆性技术在早期往往笨拙不完善，但唯有在快速迭代中，才能走向成熟。追求“不真实的完美”，只会让我们与未来失之交臂。

此外，他还强调，AI时代需要重新定义创新与人才。创新不再局限于技术发明，更是运用AI优化重构复杂系统的能力；人才也不再是单一学科的专才，而是具备跨界协同、文理兼修、驾驭AI解决复杂问题的综合型人才。

七、AI与人：工具的价值，终究由人决定

在技术与人的关系上，王坚院士的思考充满温度：AI的能力，与用AI的人的能力息息相关。

AI是强大的工具，但提出正确问题、设计解决方案、批判性评估结果的核心能力，依然在于人。驾驭AI的能力，将成为未来最重要的专业素养。同时，技术是中性的，应用必须有方向。我们要在善意的基础上，明确技术的愿景——“想要帮助谁”，让AI服务于人类福祉，解决真实问题，而非盲目追求技术本身。

他还提醒，在AI时代，学会问正确的问题，比解决表面问题更重要。我们面临的不仅是“从0到1”的创新，更是“从无到0”的挑战——定义新范式、确立新起点，这需要我们打破惯性思维，主动拥抱变革。

八、行业启示：重构大数据与数字经济新生态

结合当前经济形势、全空间无人体系建设与AI赋能的OPC（一人公司），王坚院士的分享为大数据领域打开了全新的思考维度，也为数字经济的高质量发展提供了清晰路径。

（一）经济形势下的底层逻辑：从规模扩张到价值重构

2026年，我国经济正处于结构转型与动能转换的关键期，数字经济从“增量扩张”转向“存量提质”，“人工智能+”行动全面落地，政策重心从技术研发转向规模化应用与价值释放。

在此背景下，大数据行业的核心命题不再是“汇聚更多数据”，而是“让数据产生更大价值”；全空间无人体系（陆、海、空、天无人系统协同）成为新基建的重要方向，低空经济、智能物流、城市治理等场景加速落地；而AI赋能的OPC，凭借轻量化、高弹性、快响应的优势，成为激活市场活力、推动创新落地的重要载体。

三者的融合，本质上是“算力-数据-场景-主体”的全链路重构，是数字经济从“技术驱动”走向“价值驱动”的必然选择。

（二）全空间无人体系：大数据的“场景革命”与“数据源头”

全空间无人体系是大数据的“天然场景库”与“核心数据源”。无人机、无人车、无人艇、卫星等无人设备，7×24小时实时采集海量多模态数据（图像、视频、位置、环境等），这些数据经过Token化处理与AI分析，可转化为支撑城市治理、产业升级、应急救援的核心资源。

例如，低空无人机采集的地理与交通数据，可优化城市交通调度；无人车的行驶数据，能推动自动驾驶技术迭代；卫星遥感数据，可服务于生态监测与资源管理。

这一体系的建设，彻底改变了大数据的“采集-处理-应用”模式：数据从“被动汇聚”转向“主动产生”，处理从“集中式”转向“边缘+云端协同”，应用从“单一场景”转向“全空间联动”。

而王坚院士强调的“数据互联互通”与“算力公共资源”，正是全空间无人体系高效运行的基础——只有打破各无人系统的数据孤岛，实现算力的统筹调度，才能让全空间数据真正“跑起来、用起来”，释放万亿级市场价值。 

（三）AI赋能OPC：大数据行业的“创新单元”与“生态末梢”

在AI与全空间无人体系的浪潮中，大量的岗位从一产、二产集聚到三产，因此，服务业应该巨量蓬勃发展，导致OPC不再是“单打独斗的个体户”，而是大数据生态中的“微型创新单元”，凭借“个人+AI”的模式，成为连接技术、数据与场景的关键纽带。

1. 能力重构：一人成军驾驭复杂系统

AI工具（如数据处理大模型、无人系统控制平台）让OPC具备了“一人抵一队”的能力：可独立完成多模态数据采集、清洗、分析、可视化全流程，甚至能对接全空间无人体系的接口，开展无人设备调度、数据应用开发等复杂工作。例如，一名乡村OPC可借助AI，分析无人机采集的农业数据，为农户提供精准种植方案；或处理无人车的物流数据，优化配送路径，实现“轻资产、高价值”的创业模式。

2. 场景深耕：聚焦细分激活数据价值

全空间无人体系覆盖海量细分场景，大企业难以全面覆盖，而OPC可凭借灵活性，深耕垂直领域（如低空经济数据服务、应急数据监测、乡村数据治理等），将复杂的全空间数据转化为针对性解决方案。这种“小而精”的模式，既能避免同质化竞争，又能快速响应市场需求，成为大数据价值释放的“末梢神经”。

3. 生态协同：链接资源构建微型生态

OPC可依托平台（如数据交易平台、无人系统服务平台，获客平台），链接算力、数据、硬件等资源，与其他OPC、企业、机构形成轻协同生态：数据OPC提供数据处理服务，硬件OPC提供无人设备支持，应用OPC开发场景解决方案，共同服务于全空间无人体系的建设与运营。这种生态化发展，既降低了OPC的创业门槛，又提升了整个大数据行业的协同效率。

（四）三者融合的核心启示：数据是纽带，AI是引擎，主体是关键

王坚院士的思考让我们深刻意识到，AI、全空间无人体系与未来平台+OPC的深度融合，并非简单的技术叠加，而是一场底层逻辑的变革：以数据为核心纽带，以AI为通用引擎，以多元化主体（包括OPC）为活力源泉，构建“算力-数据-场景-主体”协同共生的数字生态。

对我们从事的大数据领域而言，这意味着要从“技术导向”转向“价值导向”，主动对接全空间无人体系的场景需求，推动数据从“资源”向“资产”转化；对个人而言，要抓住AI赋能的机遇，打破专业壁垒，提升驾驭复杂系统与数据的能力，以OPC等轻量化模式参与创新；对行业与政策而言，要进一步完善数据互联互通标准、算力普惠机制与OPC扶持政策，让更多主体能共享技术红利，激活数字经济的微观活力。

结语：一场底层认知的觉醒，一次面向未来的出发

一个半小时的内部讲座，没有华丽的辞藻，却字字直击本质。王坚院士的分享，让我们看清了AI时代的核心逻辑：算力、数据、基础模型是国家竞争力的新基石，“人工智能+”是全行业的范式革命，而创新的勇气、驾驭技术的能力、以人为本的初心，是我们应对变革的根本底气。

这场讲座，不仅是技术知识的传递，更是一次底层认知的觉醒。它让我们明白，AI不是遥远的概念，而是关乎国家未来、行业发展、个人成长的现实命题。愿我们都能打破思维惯性，拥抱这场革命，在AI时代找准定位、主动作为，既为国家新型基础设施建设贡献力量，也实现个人价值的跨越成长。