来源：环球网
【环球网科技报道 记者 冯超男】如今，大模型技术的发展降低了基础模型的泛化能力、涌现能力和技术门槛，使得更多公司能够掌握并利用这些能力。而2025年，被业内视为大模型技术商业化的元年，这一技术将迎来更广泛的应用和发展。
在2025中关村论坛年会现场，针对商业化进程，百望股份CEO付英波向环球网记者表示，两大方向尤为值得关注，一是物理世界里，具身机器人和自动驾驶汽车成为大模型应用的两大核心场景；二是在数字世界，重点在于内容的再生产和数据的再使用，而智能体作为核心载体，推动着数字资产转化为数字生产力。
（图/百望股份CEO付英波）
对比两者，智能体商业闭环构建周期较短，得益于技术栈轻量化特色，预计今年涌现出一批标杆产品，实现规模化商业变现。而具身机器人与自动驾驶等物理载体型应用，由于产业链广泛且复杂，需考虑的因素众多，导致其价值兑现周期呈现出较长态势。
对于此，付英波认为，如今数据智能正在重塑企业价值的评估维度。作为电子发票领域领军企业，百望股份通过确立DI（Data Intelligence）战略，构建了“以数据为核心资产，以业务为牵引，以智能为手段”新型能力体系。
提到对数据的理解，他指出，虽然当前智能技术均以数据为基础，不过"数据饥渴症"正成为制约智能技术深度应用的关键瓶颈。“拿人工智能产业来说，算法、算力和数据构成了三大核心要素。其中，算法的发展需要人才，算力的提升需要资金的支持，而海量高质量数据并非单纯靠人才及资金就能获取。”
换言之，企业掌握的海量高质量数据，成为了人工智能发展中占据优势的关键。至于数据质量的评判，付英波在接受记者采访时指出，高质量数据首先源自行业，其次要高频出现，能够真实反映整个业务的实质和运行状况。最后，数据的规模必须足够庞大，以确保其具有代表性和足够的分析价值。
对于深耕电子发票领域十载的百望股份来说，已服务超2000万家企业。截至去年底，百望产品平台上累计的交易金额达到1000万亿元。基于这些数据资产的沉淀，百望股份通过融合AI技术，将传统SaaS服务升级为智能解决方案，在数字生产力再造层面为客户赋予新的增量能力。
比如，百望股份通过分析全国范围内的发票数据流动，能够实时地监测产业链、供应链的健康状况，预警潜在风险。不仅如此，其还可对企业间交易网络进行分析，从而识别出经济循环中的堵点和断点。
总体而言，AI是工具，数据是资产，二者唯有深度融合，方能充分释放其潜力。如今智能浪潮下，人工智能作为技术底座与数据作为生产要素的战略耦合，已然构成了价值创造的核心动力引擎。