文章核心强调2026年企业需专注数据要素价值释放以规避AI泡沫风险，数据是核心竞争力。
1. AI项目失败率高达60%-95%，企业应避免盲目自研大模型，转而利用AI挖掘自身私域数据（如制造业设备运行数据、零售业用户行为数据）实现降本增效。
2. 实操步骤包括：从业务痛点入手（如识别设备预测性维护或智能选品场景），构建数据资产管理体系（数据治理、清洗整合、数据中台建设），并嵌入AI工具链（如云平台应用）驱动业务流程自动化。
3. 产业互联网平台作为数据连接器，能解决数据孤岛问题，提供如数据清洗和预测模型服务，帮助企业多维度挖掘价值。
文章指出品牌商可借助数据优化营销和产品研发，驱动消费趋势响应。
1. 品牌营销方面：利用用户行为数据和交易数据（如零售业海量库存流转信息）实现个性化推荐和智能选品，提升客户体验和忠诚度。
2. 产品研发与定价：基于AI分析消费趋势（如需求预测和用户反馈），智能定价策略可优化渠道建设；案例显示零售业通过数据降低库存成本，启发新设计。
3. 消费趋势观察：数据要素释放（如产业互联网平台提供的高时效性数据）帮助捕捉市场变化，品牌需将AI嵌入业务流程，实现从“拥有技术”到“AI化”的转变。
文章提供政策导向和增长机会，助力卖家应对风险和捕捉机遇。
1. 政策解读：国家将2026年定为“数据要素价值释放年”，要求企业夯实数据基础，避免AI泡沫破灭（失败率60%-95%）；这指引卖家聚焦数据价值转化。
2. 机会提示：消费需求变化（如零售业智能补货或制造业供应链预测）带来增长点；合作方式如接入产业互联网平台获取数据服务（如上海钢联的订阅模型），实现自动化和收入提升。
3. 风险提示：AI投资高不确定性可能导致预算削减；应对措施包括从业务痛点出发（数据基础好、价值高场景），构建数据中台；可学习最新商业模式（产业互联网的数据产品封装）。
文章聚焦工厂如何利用数据优化生产和设计，抓住数字化机遇。
1. 产品生产需求：基于设备运行数据和工艺数据，实现预测性维护、产品质量智能质检和能耗优化，减少停机并提升效率。
2. 商业机会：数据驱动供应链协同（如需求预测）降低成本；推进数字化启示包括构建数据管理体系（数据治理、整合MES系统），从重复性强场景（如自动补货）入手。
3. 电商启示：产业互联网平台作为连接器，提供高价值数据（如行业景气指数），工厂可结合自身数据挖掘价值，开启新收入来源。
文章揭示行业趋势和服务方案，解决客户核心痛点。
1. 行业发展趋势：数据要素成为企业AI化核心（2026年政策导向），产业互联网崛起为超级连接器，推动数据价值倍增。
2. 新技术：AI工具链如机器学习、MLOps和云平台（如云服务商AI平台）提升开发效率；客户痛点集中于数据孤岛和治理缺失（难发挥AI效力）。
3. 解决方案：提供数据清洗、建模和分析服务（如卓创资讯的咨询模式），帮助企业构建数据底座；产业互联网平台作为基础设施，支持安全数据流通和增值服务封装。
文章阐述平台在数据流通中的关键作用，需优化运营和招商。
1. 平台需求与问题：商业主体面临数据孤岛顽疾（数据片面局限），产业互联网深植垂直行业（如钢铁、化工），天然打通数据链路，提供高时效性结构化数据。
2. 平台最新做法：盈利模式演化至数据订阅、咨询服务（如上海钢联）和标准化产品（景气指数销售）；运营管理需通过SaaS和物联网接入确保数据安全流通。
3. 招商与风向规避：平台作为价值孵化器，吸引企业合作（如数据产品封装）；风险规避强调合规建设，避免AI泡沫引发的预算削减。
文章探讨产业新动向和政策启示，分析商业模型本质。
1. 产业新动向：企业转向数据要素竞争力（私域数据为护城河），AI化转型（嵌入业务流程）加速；产业互联网成为价值放大器，解决数据烟囱问题。
2. 新问题：AI高失败率（60%-95%）和泡沫风险（2026年预警），数据流通挑战（如局限性和深度融合需求）；政策法规启示：国家数据局定调“数据要素价值释放年”，推动基础夯实。
3. 商业模式：产业互联网平台多元盈利（数据服务、产品封装），代表企业如卓创资讯；启示企业需结合数据挖掘价值，回归商业本质（创造客户收益）。
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