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　　8月3日，以“新质生产力：新智造 新消费 新生态”为主题的2025企业家太阳岛年会在哈尔滨举行。拓尔思300229）董事长施水才受邀出席，在主论坛思客对话环节就工业软件领域的数实结合展开深度分享，并在人工智能场景化应用创新与产业落地论坛发表了《“数据+智能”双轮驱动 助力产业数智化转型》的主题演讲。活动期间，他还围绕智能经济等议题接受新华网603888）专访，系统阐述对行业数智化发展的前瞻思考。

　　作为国内最具影响力的企业家思想交流平台之一，“企业家太阳岛年会”已成为兼具思想价值、科技价值和产业价值的全国性企业家对话交流活动，为经济社会高质量发展提供新思路、激荡新智慧、注入新动能。

　　主论坛上，经济学家、院士专家、企业家同台论道，从战略高度解读新质生产力的落地路径。其中，思客对话环节聚焦“企业家精神”，探讨传承与创新的时代内涵。施水才表示，中国的企业软件现在取得了很大的进展，像企业软件、应用软件，还有一些面向个人的软件，但是在工业软件方面还是有比较大的差距。他说：“以前我们国家制造业的主要优势是完整的产业链加上熟练的工人或工程师，现在还需要行业的数据和知识，以及AI的能力，才能破局。”

　　施水才认为，智能制造不仅仅是硬件技术与装备的突破，其内核更在于软件的发展与升级，我国在这两个方面都取得了显著的进展，也面临一些挑战和难点。工业软件领域要数实结合，建一个开源软件社区加上开源硬件平台或许是一个非常好的出路。

　　第一是技术融合。比如，如何把AI大模型的能力和传统制造业里面的数字孪生进行有效结合，有些案例是通过智能体来大幅提高整个生产的自主、自动化的能力。

　　第二是场景拓展。比如说工业元宇宙，通过这些技术可以很好的解决培训、远程协同等问题。

　　“未来在整个工业软件领域，我觉得叫‘以数据为驱动，以AI增强为核心’来进一步推动整个制造业的升级发展。”施水才表示。

　　在人工智能场景化应用创新与产业落地论坛上，施水才围绕“数据+智能”双轮驱动助力产业数字化转型发表主旨演讲，深入阐释了数据作为新型生产要素的核心价值，以及人工智能大模型与智能体在千行百业中的落地路径。

　　“数据是比算力更稀缺的资源。”施水才指出，当前人工智能发展已进入新阶段，算力决定速度，数据决定精度，高质量数据成为制约行业智能化的关键瓶颈。他以美国高价值数据标注公司估值达百亿美元为例，强调行业数据的获取、加工与流通仍是全球性难题。

　　演讲中，施水才系统梳理了数据价值释放的三次跃迁：从“被看见”的数据报表阶段，到“被预测”的个性化推荐阶段，再到如今“被自动完成”的智能体驱动阶段。他认为，大模型作为“认知引擎”，能够将原始数据转化为可复用的知识资产；而智能体则扮演“行动中枢”，通过L1至L4的渐进式能力演进，最终实现从知识到业务动作的闭环执行。

　　针对产业落地痛点，施水才提出“人机协作新范式”，强调高质量数据、可信垂类模型、可执行智能体与顺畅人机协同四大关键要素。他透露，拓尔思依托20年积累的超5000亿条高质量数据集（日均更新6亿条），已构建起以行业大模型为核心的“拓天智能体底座”，具备低门槛、快推理、低算力消耗、行业深度适配等优势，目前服务政企客户超万家。

　　谈及未来趋势，施水才预判智能体经济将呈现三大方向：一是从单点智能向系统智能升级，实现虚拟与物理世界的深度融合；二是人机共存模式重塑生产关系；三是推动产业价值链重构。他最后以“数据强基，智拓未来”作结，呼吁产业各方共建开放协同的智能生态。

　　施水才在接受新华网专访时表示，大模型作为核心智能引擎，“懂行”与“可信”是其规模化落地的必备条件。基础模型需深度融合行业知识与业务逻辑，并确保推理透明、结果可解释、决策合规——唯有“懂行且守规”，方能真正赋能产业。

　　拓尔思把“数据筑基，智拓未来”作为公司发展的核心战略。在行业领域数据集建设方面，拓尔思自2010年起建立大数据中心，已构建规模超5000亿条、覆盖多主题场景的稀缺数据资源体系，涵盖政策法规、行业资讯、企业数据、行业报告等。施水才表示，数据是比算力更稀缺的资源要素，拓尔思凭借其高质量数据资源，正驱动“人工智能+”应用的规模化落地。

　　施水才提出，智能体作为“业务伙伴”需深度嵌入人机协作网络，而当前协同接口设计与工程化能力尚未突破规模化临界点。他认为，难点一方面在于智能体“执行”与人机协同精细度。智能体需无缝嵌入复杂流程，与不同角色高效协同，而当前多数智能体仍停留在“单向响应指令”阶段，缺乏对组织协作规则的深度学习和动态适应能力。另一方面，工程化是连接技术和应用的重要桥梁，但过度的深度定制阻碍规模化发展。他表示，应用场景具有独特性，为了适配不同客户的IT环境、安全要求和业务流程，需要进行深入定制开发。

　　谈到智能经济的发展趋势，施水才从技术演进、协作范式与产业变革三方面展开。他表示，从单点智能到系统智能，多智能体协同驱动“生态级生产力”跃迁。当前AI应用正突破孤立工具形态，向多智能体协同网络加速演进，逐步形成可动态调度的“系统智能”。其核心突破方向在于任务解耦与动态编排、分布式决策网络构建、垂直领域智能体的规模化量产三个方面。其次，随着智能体从“工具”升级为“经济主体”，人机共生的新型生产关系结构正在形成。他表示，为智能体赋予链上可验证的数字身份、完善可信基础设施，仍是下一阶段需要深化探索的实践方向。最后，他认为，产业价值重构，从技术赋能到范式颠覆智能经济正推动产业价值链深度裂变重构，呈现“AI原生经济”爆发式增长、物理世界智能化渗透加速、政策与资本双轮驱动效应凸显三大核心趋势。