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　　近年来，全球主要经济体纷纷发布数字经济和人工智能相关政策，推动各行各业加速迈向数字化与智能化。美国、欧盟、日本等经济体针对AI、云计算、大数据、元宇宙等领域均出台了规模化的扶持政策和产业投资规划。例如，美国的“国家人工智能战略”、欧盟的“数字欧洲计划”等，都在大力扶持前沿技术的研发和商业化落地。同时，受全球新形势以及产业升级需求的影响，敏捷制造、柔性供应链、多模态交互等要素正驱动企业与产业生态重构。市场对AI的应用需求，不仅局限于基础的自动化与数据处理，更注重基于行业大模型的深度赋能，促进跨产业、跨地域的资源协同与价值共创。

　　面对这一浪潮，各国政府和头部企业都已开始探索以元宇宙与AI技术为核心的产业新形态。元宇宙以沉浸式、交互式、虚实融合的方式，从研发、设计、生产到市场营销的每个环节，都可能带来颠覆性的模式创新。从线下到线上、从二维到三维再到多维度的体验升级，让企业与用户、政府与社会之间的连接方式发生深刻转变。若能将元宇宙的虚拟场景和AI的认知智能结合，形成一套可持续迭代且不断破圈的新型产业运营系统，将为中国及全球经济发展带来全新的增长机会。

　　产业数字化是当下推动国家经济高质量发展的重要抓手。传统制造、服务、物流、能源、文旅等行业都在思考如何借助人工智能与元宇宙进行产业升级转型。在这条“现实—数字—元宇宙”演变道路中，随着传感技术、5G/6G通信、云计算和边缘计算的日益成熟，元宇宙与实体经济间形成了较好的双向导入渠道。企业通过虚拟数字孪生世界，可以实时捕捉多源数据进行模拟测算、风险预判和精准优化，极大地提升供应链效率和服务质量。

　　然而，从技术研发到全面落地依然存在诸多挑战：企业在构建数字化能力时，往往缺乏对AI与元宇宙的整体认知规划；同时，单个企业的数据积累难以形成规模化的训练集，导致行业大模型难以在小的业务场景内发挥出应有价值。为此，需要从全产业链维度进行系统布局，强化“平台型企业”在整合资源、提供元宇宙应用方案和AI工具方面的牵引作用，形成集群效应，共同建设高价值的产业大模型与数据资产。

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　　在未来的产业运营模型设计中，产业运营将是核心主线，亦即以产业数据与场景需求为导向，通过多种方式实现技术与商业的协同落地。我们规划的整体目标是：

　　• 运用AI和元宇宙手段为产业链条各企业嫁接数字化能力，将研发、设计、销售、制造、客服、售后、物流等环节的流程智能化、场景数字化，并通过VR、AR、3D等多模态技术实现可视化、沉浸式的运营展示。

　　• 体系化收集和整理当前产业链产生的海量数据，通过统一的数据清洗、治理、训练和发布机制，构建产业大模型及其子场景模型，为后续扩展提供可复用且可迭代的数据资产。

　　• 将产业大模型形成“可租用”或“可出售”的服务模式，帮助产业链条上的不同企业以较低门槛获得高水平的AI和元宇宙能力，通过个性化配置企业知识库和业务规则，催生多样化的“AI数字人格”或“数字员工”在营销、管理、技术等场景落地，实现全链条价值提升。

　　• 模型化：对产业链进行多方位整合与协同，打造一个以产、学、研、用为一体的行业模型，吸引产业链上下游企业共同参与。

　　• 智能化：以大模型和元宇宙技术为驱动，从数据采集到训练再到应用，融入自动化与智能化能力，减少人工重复和决策错误。

　　• 开放性：支持来自不同领域的模型、工具、标准的接入，以满足不断涌现的业务场景需求，形成“生态共赢”的良性循环。

　　• 安全性：从技术到法规层面，加强对数据安全隐私和算法公平性的关注；通过隐私计算、区块链存证等方式，确保产业数据的合规应用。

　　借助元宇宙提供的数字孪生环境，企业可虚拟搭建研发实验室或设计空间，调用平台预先训练的行业大模型做性能、成本、可制造性分析，将传统研发周期缩短，实现快速迭代与低成本验证。

　　通过沉浸式工厂监控系统、数字员工在生产线的协同操作以及针对设备的AI预测维护功能，提高生产效率并降低故障率。元宇宙场景结合AR技术，可实现人机交互远程指引和多点协同作业。

　　利用“AI数字人+虚拟展厅”的组合，让客户在线上就能体验产品或与数字营销人员实时互动。客服场景则由智能机器人或AI数字员工提供7×24小时服务，可多语言多渠道沟通，提升客户满意度。

　　运用产业大模型对物流和供应链进行智能调度，结合数据预测与运筹算法实现路径优化、库存管理和分销优化，并借助元宇宙的可视化能力让决策者清晰了解资源流动。

　　通过数字人指导用户进行产品维护或故障排查，在出现复杂问题时由AR/VR方式实现远程专家协助。相关的现场数据可自动汇总到模型训练集中，用于后续模型的迭代优化。

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　　• 数字孪生：将物理世界的生产设施、仓储设备、材料物流等映射到虚拟空间中，进行动态模拟和实时决策。

　　• 虚实融合：结合VR/AR/MR技术，实现沉浸式多元交互，如全景漫游、数字人宣讲及步骤演练等。

　　• 虚拟经济系统：引入区块链等金融科技手段，可设计通证经济体系，为企业及个人在产业平台上的活动提供激励与价值交换方式，促进生态繁荣。

　　通过API、IoT传感器、ERP/CRM系统等多种渠道统一收集产业链的核心数据，并建立完善的数据清洗和预处理机制。

　　引入深度学习、迁移学习、联邦学习等方法，将多源数据融为一体，批量训练针对某一行业或跨行业的通用大模型。

　　根据具体业务需求，针对质量检测、设备维护、需求预测等场景进行专项子模型微调，保证精准度与实用性。

　　通过SaaS、私有化或混合云的方式为不同规模、不同合规要求的企业提供灵活部署模式；

　　以数据反馈闭环为核心，引导企业在实际使用中不断丰富数据，进而训练与迭代优化模型。

　　不同于传统的流程自动化机器人，AI数字员工能泛化到多个管理与生产场景，如采购审批、财务结算、智能客服、营销推广、巡检运维等；

　　结合自然语言处理、流程挖掘和业务知识库，可高效模拟人类员工的思考与判断模式，并能与其他数字员工协同工作。

　　展示与交互方式更具“人性化”，适用于营销互动、产品宣讲、企业文化宣传等；

　　可集成语言合成、表情动作捕捉与实时3D渲染技术，将AI生成内容无缝融入元宇宙场景中，为客户带来沉浸式体验。

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　　在正式搭建产业运营平台前，需要集中资源开展大规模宣传推广与生态建设活动，主要目标包括：

　　• 明确平台战略定位：让产业链伙伴、公众及政府部门充分了解平台建设意义、目标及潜在收益，获得更多支持与协同。

　　• 进行专业培训与研讨：定期举办线上线下的元宇宙及AI应用培训，引入专家和行业领军人物分享最佳实践，帮助潜在用户降低学习成本和心理门槛。

　　• 建立初步生态环境：邀请产业上下游核心企业、科研机构、投融资机构等入驻平台，共同探索先行先试场景，形成示范效应。

　　与产业各环节核心企业签订数据共享或合作协议，通过技术接口、自动化数据抓取、已有系统对接等方式实现数据集中化。

　　根据业务需求，重点收集原材料、研发工艺、生产工序、设备运行及故障记录、销售订单、客户行为偏好、售后服务等多维数据。

　　将各类型数据汇集于统一AI训练平台，采用深度学习与多任务学习等手段，构建涵盖研发、制造、营销、物流等关键领域的统一产业大模型；

　　针对细分场景，如质量预测、生产优化、供应链优化等，进行针对性微调，加强模型在特定任务上的精度。

　　一方面以SaaS服务模式，向产业企业提供在线调用接口，企业可直接嵌入现有业务流程；

　　另一方面以私有化或定制化部署形式，为数据保密要求高的大中型企业构建内部AI系统基础，确保安全与可控。

　　搭建在线系统，将工厂、仓库、展厅、生产线D可视化形式呈现，用户可使用VR/AR设备或通过Web 3D进入虚拟工厂或展厅。

　　实时接入业务数据并联动AI推理，若出现异常状况，AI数字员工可在虚拟场景内发出预警并提供指导方案。

　　供应链AI数字员工：根据需求预测和库存信息进行自动调度，联动物流企业优化配送时效。

　　采用拟人化AI数字人形象，在虚拟展厅或在线直播中与客户/观众进行个性化沟通；

　　产业运营平台在海量多源数据基础上，逐步完善数据仓库和数据湖体系，进行结构化或半结构化的深度挖掘。

　　分行业、分功能、分应用场景建立“数据中台”，推行数据标准化与指标统一化。

　　建立数据资产价值评估体系，从数据的完整度、稀缺性、时效性、可用性四大维度进行评估，为后续交易和增值打下基础。

　　制定数据商业模式，如基于使用量收取服务费、基于增值数据收取订阅费或联合开发分成收益等。

　　同时关注国家和地方数据要素市场相关政策，积极对接数据要素交易平台，以合法合规方式拓展数据商用渠道。

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　　在产业数据共享、数据确权和隐私保护等方面尽早制定明确、可执行的政策法规，为产业运营平台提供制度保障。

　　探索元宇宙和AI在政务、公共服务领域的试点示范工程，鼓励企业参与投标或公私合营（PPP）项目，带动相关技术与应用发展。

　　定期开展针对元宇宙与AI的技术评测、成果鉴定及年度评奖活动，提高行业影响力和认可度。

　　需要算法工程师、软件架构师、VR/AR/3D开发人员、UI/UX设计师、数据分析师、产业专家等多层次人才，形成组织化协作。

　　打造面向平台运维的专门技术团队，负责平台稳定性、流量处理、安全升级与功能创新。

　　采用云原生与微服务架构为核心，保证平台能够根据访问量与业务需求灵活伸缩，避免因为资源不足导致服务不稳定。

　　注重API标准化与插件化设计，以方便与上下游系统无缝对接，提高应用落地效率。

　　通过健全的激励机制和收益分享方式，为不同类型的合作伙伴提供价值，如开发者、ISV（独立软件开发商）、硬件厂商、咨询机构等；

　　模型租用与销售：企业可以根据自身需要，选择购买或租用某个特定场景的AI模型，按月或按使用量付费；

　　数据交换与增值：平台可向第三方企业或机构提供产业数据分析报告、数据接口服务，或深度定制化数据资产运营方案；

　　元宇宙场景服务：面向不同规模企业，按照元宇宙虚拟空间的面积、功能、在线人数进行差异化定价，为企业提供多维度增值服务。

　　实施端到端加密、零信任安全架构、最小权限原则等综合安全手段，防止恶意攻击与数据泄漏；

　　在AI模型训练和应用中，做好算法伦理审查和隐私保护机制，审慎使用敏感数据，避免歧视性决策。

　　产业运营平台在与政府、科研院所及企业的多方资金往来中，需要具有完善的财务审计和合规管理机制；

　　针对平台对外提供的智能化服务，要遵守相关部门对于新技术的监管要求，做好用户隐私声明与风控预案。

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　　在全球数字经济与前沿科技日益融合的大背景下，以元宇宙和AI能够推动产业形成全新的“数实融合”生态，为实体经济高质量发展注入澎湃动力。未来该产业运营平台可进一步延伸至跨境电商、数字金融、产业教育、专业服务（如法律、医疗、咨询）等领域，开拓更多高价值商业模式。通过平台对海量产业数据的持续治理并表，建立涵盖行业知识、工艺流程、客户需求和供应链管理的系统化大模型，将帮助各类企业在技术、市场和管理维度不断迭代升级。

　　与此同时，我们应积极回应国家在“双碳”目标、乡村振兴、共同富裕等方面的政策号召，结合AI和元宇宙技术，使产业平台的绿色发展、资源优化配置以及社会公益责任落到实处。平台可以为政府部门和社会组织提供决策支持，如智能化监测碳排放、农产品数字化溯源、社区教育普及，这些都将在可预见的将来释放出巨大的社会经济效益。

　　企业层面，则需持续关注技术演进趋势，包括下一代多模态大模型、量子计算、边缘AI、区块链等可能引发产业变革的颠覆性技术。一旦条件成熟，可将这些技术安全且稳妥地导入平台体系之中，进一步强化平台对产业数字化的赋能力度。

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　　综上所述，未来的产业运营平台将从元宇宙和AI人工智能的高维度出发，为产业链各环节提供全方位的数字化与智能化支持。通过将“产业运营”作为核心主线，并将“宣传推广—数据收集—AI/元宇宙赋能—数据治理—资产化收益”这一整体链条有机融合，平台不仅能有效帮助企业实现降本增效和业务创新，也能在更宏观层面上推动产业集群蓬勃发展。

　　融合元宇宙沉浸式场景与AI自动化决策，形成一个具有高度仿真性与智能性的数字孪生空域；

　　通过数字员工、数字人等差异化形式，提高产业链中各节点企业的自动化和协同效率；

　　以产业大模型为基础，不断完善数据抓取、清洗、治理与迭代机制，实现数据的持续增值；

　　开放生态与商业模式创新，通过场景化赋能与资源整合，实现经济与社会效益“双赢”。

　　这正是道可云公司未来打造产业运营平台的核心规划与路线，希望能够为各级政府、行业伙伴及社会各界带来 forward-looking（前瞻性）且可行的思路。道可云将秉承“传承中华文明智慧之道”，运用最前沿的人工智能与元宇宙技术，携手国内外伙伴共同推进产业数字化进程，为实现经济高质量发展与人类社会可持续繁荣作出更大贡献。返回搜狐，查看更多