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科杰科技于洋:人工智能產業(yè)決勝與 Data&AI 數(shù)據(jù)基礎設施建設

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2025中國國際數(shù)字經濟博覽會在石家莊國際會展中心開幕。科杰科技董事長于洋受邀出席2025首席數(shù)據(jù)官峰會論壇,并作主題為《人工智能產業(yè)決勝與 Data&AI 數(shù)據(jù)基礎設施建設》演講。

以下內容根據(jù)科杰科技董事長于洋現(xiàn)場演講整理。


科杰科技董事長于洋

一、數(shù)據(jù)是人工智能產業(yè)發(fā)展的關鍵,數(shù)據(jù)的關鍵是高質量數(shù)據(jù)集

在大國競爭中,人工智能產業(yè)是核心競爭領域,其由算力、算法、數(shù)據(jù)三大要素構成。目前我國在算力領域已有競爭方案與大規(guī)模計算方式,算法領域已實現(xiàn)混合專家突破,而數(shù)據(jù)作為人工智能產業(yè)決勝的重要因素,是實現(xiàn)彎道超車的關鍵。

人工智能的發(fā)展,是算力、算法、數(shù)據(jù)三大核心要素協(xié)同驅動的結果,三者缺一不可,唯有形成合力才能真正讓人工智能落地應用。

算力領域,中國憑借前瞻性布局,大力推進大規(guī)模計算中心建設,從超算中心到智算中心,構建起了具有競爭策略的算力體系。算法層面,國內科研與產業(yè)界也實現(xiàn)了諸多突破性進展。混合專家模型(Mixture of Experts, MoE)、多頭潛在注意力模型(Multi-Head Latent Attention,MLA)等創(chuàng)新成果不斷涌現(xiàn)。

當前,國內外數(shù)據(jù)應用共同面臨挑戰(zhàn):一是海量數(shù)據(jù)的存儲、傳輸與計算需投入巨額硬件及算力資源,直接推高了技術落地的成本;二是文本、圖像、音頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)的格式差異大,缺乏統(tǒng)一的整合標準,導致跨類型數(shù)據(jù)融合難度極高;三是現(xiàn)有數(shù)據(jù)平臺效率低下,數(shù)據(jù)清洗效率低、標注周期長,直接拖慢模型訓練進度,影響應用落地時效。在此背景下,部分企業(yè)對 AI 的應用預期過高,期望其解決全場景問題,但低質量數(shù)據(jù)往往導致模型輸出效果未達預期,最終項目被迫擱置。

數(shù)據(jù)的規(guī)模和質量直接決定了人工智能技術所能達到的高度和深度。數(shù)據(jù)決定模型的認知邊界,模型的學習范圍依賴于數(shù)據(jù)覆蓋的領域,數(shù)據(jù)越廣泛,模型對不同場景、問題的認知能力越強;數(shù)據(jù)質量影響輸出的可靠性,低質量數(shù)據(jù)會導致模型訓練出現(xiàn)偏差,輸出結果的準確性和可信度大幅下降;數(shù)據(jù)多樣性提升模型魯棒性,涵蓋多場景、多維度、多來源的數(shù)據(jù)能幫助模型應對復雜多變的實際應用環(huán)境;大規(guī)模優(yōu)質數(shù)據(jù)支撐模型能力增長,充足的數(shù)據(jù)量能讓模型不斷優(yōu)化參數(shù)、完善邏輯,實現(xiàn)能力迭代升級;高質量數(shù)據(jù)更是商業(yè)落地的根基,能確保模型在實際業(yè)務場景中有效發(fā)揮作用,推動人工智能產業(yè)價值落地。

正如國家數(shù)據(jù)局局長劉烈宏所指出的,數(shù)據(jù)集的質效提升是人工智能賦能實體經濟的“催化劑”。在算法和算力逐漸趨同的背景下,高質量數(shù)據(jù)集已成為塑造AI模型核心競爭力的關鍵護城河。

因此,若想在人工智能產業(yè)發(fā)展競爭中勝出,下一步需聚焦數(shù)據(jù)競爭力的構建。

二、高質量數(shù)據(jù)集需要一套數(shù)據(jù)基礎設施承載

人工智能的發(fā)展高度與深度,直接取決于數(shù)據(jù)這一新型生產要素的規(guī)模與質量,破解高質量數(shù)據(jù)供給不足的瓶頸,是人工智能落地見效的首要前提。但高質量數(shù)據(jù)集并非憑空產生,也不是一勞永逸的成果,而是需經過持續(xù)匯聚、加工、治理的動態(tài)過程,只有依托數(shù)據(jù)基礎設施平臺,才能穩(wěn)定輸出鮮活的數(shù)據(jù)能力,實現(xiàn)與基礎模型在各產業(yè)場景的深度融合。

高質量數(shù)據(jù)集是經過采集、加工等一系列數(shù)據(jù)處理操作后,可直接用于開發(fā)和訓練人工智能模型,并能有效提升模型性能的數(shù)據(jù)集合。它通過系統(tǒng)性篩選、清洗、標注、增強合成、質量評估等環(huán)節(jié),形成標準化的數(shù)據(jù)產品,具備格式統(tǒng)一、質量可控、場景適配性強等特點。從本質上來說,高質量數(shù)據(jù)集與普通數(shù)據(jù)的區(qū)別在于可用性效能方面存在代際差。

需要明確的是,高質量數(shù)據(jù)并非憑空產生,也不是能夠一勞永逸獲取的成果。高質量數(shù)據(jù)集的構建是一個動態(tài)的過程,它必須以持續(xù)、穩(wěn)定、鮮活的數(shù)據(jù)供給作為基礎。高質量數(shù)據(jù)建設像巷戰(zhàn),不同企業(yè)、不同產業(yè)、不同行業(yè)具有各自獨特的情況,無法通過單一舉措一次性解決所有問題。因此,需要針對每個企業(yè)、每個產業(yè)、每個行業(yè)的具體情況,逐一梳理數(shù)據(jù)資源,搭建起科學合理的治理體系,最終形成高質量的企業(yè)級、產業(yè)級、行業(yè)級數(shù)據(jù)集。

與此同時,高質量數(shù)據(jù)集的建設離不開一套專業(yè)化的數(shù)據(jù)平臺的支撐,這個平臺要能夠貫通數(shù)據(jù)采集、匯聚、清洗、標注、治理至應用的數(shù)據(jù)全生命周期,既精準承接高質量數(shù)據(jù)集建設訴求,更以全鏈路技術賦能,確保數(shù)據(jù)供給的穩(wěn)定輸出與高可用屬性。

三、Data&AI一體化平臺是數(shù)據(jù)基礎設施的核心引擎

AI時代對數(shù)據(jù)平臺提出了全新要求:向下需結合GPU進行新的算力優(yōu)化,向上需面向各終端場景進行模型調優(yōu)、開展規(guī)模化Agent開發(fā)以解決實際問題。因此,AI工程、AI Infra需與數(shù)據(jù)工程深度融合,構建Data&AI一體化平臺能力——這是數(shù)據(jù)基礎設施的核心。

數(shù)據(jù)基礎設施是以釋放數(shù)據(jù)要素價值為目標的新型基礎設施,整合硬件、軟件及標準規(guī)范,從宏觀視角看,數(shù)據(jù)基礎設施是從數(shù)據(jù)要素價值釋放角度出發(fā),面向社會提供數(shù)據(jù)采集、匯聚、傳輸、加工、流通、利用、運營、安全服務的新型基礎設施,其中Data&AI一體化平臺作為技術底座,數(shù)據(jù)確權與價值分配機制構建權益框架,數(shù)據(jù)流通連接器實現(xiàn)跨域數(shù)據(jù)交互,以及支持數(shù)據(jù)產品與應用交易的數(shù)據(jù)商城體系,是集成硬件、軟件、模型算法、標準規(guī)范、機制設計等在內的有機整體,Data&AI一體化平臺作為基礎軟件平臺,是數(shù)據(jù)基礎設施的核心引擎。

從企業(yè)角度來看,Data&AI 一體化平臺核心是打通數(shù)據(jù)存儲、治理、計算與 AI 模型開發(fā)全鏈路,實現(xiàn) “Data for AI” 和 “AI for Data” 雙向賦能。它是傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺的升級形態(tài),通過 AI 原生架構重構數(shù)據(jù)處理范式,成為人工智能時代的 “核心生產工具”。

在人工智能時代,對數(shù)據(jù)平臺有全新要求,向上銜接基礎模型,為場景化的模型調優(yōu)與創(chuàng)新應用落地提供有力支撐;向下承接算力資源,充分釋放算力優(yōu)勢,實現(xiàn)計算資源的優(yōu)化調度與高效利用。

大至國家城市級可信數(shù)據(jù)空間建設,小至如金融風控、智能制造、醫(yī)療健康、零售等應用場景,實現(xiàn)AI應用全方位落地讓技術精準適配場景,讓數(shù)據(jù)在采集、清洗、標注環(huán)節(jié)(Data Infra)即可適配 AI 訓練、模型開發(fā)(AI Infra)無縫對接,整合AI與數(shù)據(jù)基礎設施能力,推動AI在各業(yè)務場景實現(xiàn) “最后一公里” 的規(guī)?;涞?助力產業(yè)智能化升級。

四、數(shù)據(jù)基礎建設系統(tǒng)化方法體系:“方法論+技術+產品+實踐”

數(shù)據(jù)基礎設施建設并非單純的技術或軟硬件工作,而是需要方法論+技術+產品+實踐的系統(tǒng)化支撐,以實現(xiàn)組織性、規(guī)模性協(xié)同。在方法論上,科杰科技基于多年實踐,形成了數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)工程深度融合”“集中式管理、分散式賦能的混合數(shù)據(jù)智能落地體系;在技術與產品上,以Data&AI一體化平臺為核心載體;在實踐中,已覆蓋制造、工業(yè)、能源、金融、零售等領域——例如在智能制造領域,將工業(yè)知識數(shù)字化,讓數(shù)據(jù)/軟件成為智能制造的大腦,為制造強國建設筑牢核心基石。

Data&AI 一體化平臺作為提供核心技術能力支撐的基礎平臺,其意義遠不止于解決單點技術問題,更在于為大型組織與企業(yè)未來 5 - 10 年持續(xù)推進的數(shù)智化轉型提供核心支撐能力——數(shù)智能力。人工智能時代,數(shù)智能力已成為與供應鏈能力、財務能力、人力資源能力并列的關鍵企業(yè)能力,是企業(yè)發(fā)展不可或缺的核心能力。

科杰科技深耕Data&AI 一體化領域逾六載,打造面相AI-Native的 Data&AI 一體化平臺 KeenData Lakehouse,平臺融合“AI-Native”設計理念,自研Al-in-Lakehouse智能驅動型架構,打通數(shù)據(jù)工程→模型訓練/推理→Agent工廠→智能應用全鏈路,以“可信+智能+系統(tǒng)”的平臺能力推進“Data&AI ”新基建,支撐大型組織從數(shù)據(jù)驅動邁向智能驅動。平臺突破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)與AI割裂的架構,將湖倉一體引擎、OLAP數(shù)據(jù)治理和AI技術統(tǒng)一,形成精簡高效的All-in-One技術解決方案。自研多模態(tài)計算引擎在單流水線中完成數(shù)據(jù)清洗至結果分析,數(shù)倍提升GPU推理吞吐,結合 KMI 推理加速、模型量化及Unity Catalog實現(xiàn)跨模態(tài)智能治理。

強大的技術實力與產品硬實力,科杰科技贏得行業(yè)廣泛認可:不僅斬獲省部級科學進步一等獎,連續(xù)三年蟬聯(lián)中國大數(shù)據(jù)私有化平臺 TOP5、中國湖倉一體平臺軟件市場占有率NO.1,更獲評國家級專精特新重點小巨人企業(yè)、人民網 “匠心飛躍獎”、工信部軟件產品可信卓越級認證、金融行業(yè)金鼎獎等多項重磅榮譽,同時躋身Gartner、IDC 等國際權威機構數(shù)據(jù)基礎平臺全球推薦廠商行列,成為 Data&AI 一體化領域的標桿企業(yè)。

依托方法論+技術+產品+實踐支撐,科杰科技形成功服務生產制造、工業(yè)、能源、金融、零售等 20 + 行業(yè)近 200 個大型組織,為其量身打造適配業(yè)務需求的數(shù)據(jù)基礎設施與數(shù)據(jù)底座,落地效果顯著。同時,科杰積極響應國家數(shù)字中國、數(shù)據(jù)要素等相關政策,深度參與政府側數(shù)據(jù)基礎設施及可信數(shù)據(jù)空間規(guī)劃建設,承接國內多個關鍵城市可信數(shù)據(jù)空間及先行先試示范區(qū)項目,讓核心能力在政企雙場景中全面落地,持續(xù)拓寬數(shù)據(jù)價值釋放路徑。

能源行業(yè):中國石化基于 Data&AI一體化平臺KeenData Lakehouse,構建了覆蓋9大核心業(yè)務、數(shù)據(jù)總量達1.2PB的數(shù)據(jù)資源池,制定數(shù)據(jù)標準3727項,提供數(shù)據(jù)服務3093個。通過AI賦能,經營分析報表查看效率從1周大幅縮短至4小時,準確率提升,并成功構建勘探垂類大模型所需的高質量數(shù)據(jù)集,推動業(yè)務智能化創(chuàng)新。

金融企業(yè):中信銀行基于KeenData Lakehouse的金融級實時數(shù)據(jù)平臺,整合十大核心業(yè)務域數(shù)據(jù),支撐億級客戶實時交易需求。平臺實現(xiàn)信貸審批關鍵環(huán)節(jié)響應時間縮短60%,實時反欺詐攔截效率顯著提升,并推動風險監(jiān)控、移動經營等10余個核心應用落地,形成全域實時數(shù)據(jù)管理能力。

跨國外企:永旺集團基于KeenData Lakehouse的Data&AI一體化平臺,整合十大主題域數(shù)據(jù),存儲量達TB級。通過AI賦能,核心報表響應速度提升10倍,業(yè)務決策周期縮短50%,智能定價使KVI商品銷量增長9%,CDP會員運營推動復購率提升8.45%,同時構建起實時庫存預警體系,缺貨率下降12%,全面驅動業(yè)務智能化升級。

城市政府:以Data&Al一體化平臺為載體,以”建、服、管、運”為總體思路,構建"1+4+N"框架與可信數(shù)據(jù)空間提高“供數(shù)、用數(shù)”效率,推促進數(shù)據(jù)要素的可信流通與合規(guī)共享,實現(xiàn)1000+數(shù)據(jù)主體接入、2000+數(shù)據(jù)產品發(fā)布、30+典型應用場景打造、5+重點行業(yè)覆蓋、公共數(shù)據(jù)資源接入,賦能產業(yè)經濟發(fā)展,推動數(shù)據(jù)要素價值釋放,并實現(xiàn)數(shù)據(jù)可持續(xù)運營。

依托領先技術底座與深厚軟件積淀,結合多領域、多場景的項目實踐深度驗證,科杰科技精準洞察企業(yè)數(shù)智化轉型升級核心趨勢,為企業(yè)提供兼具科學性與落地性的全流程行動指南。

科杰科技提出集中式管理,分散式賦能的核心建設模式:通過集中式管理實現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期的統(tǒng)一管控與質量把控,以分散式賦能激活業(yè)務一線創(chuàng)新活力,讓數(shù)據(jù)價值精準滲透業(yè)務場景。同時,深度推動數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)工程深度融合,將治理要求系統(tǒng)性嵌入數(shù)據(jù)采集、處理、應用等工程化全環(huán)節(jié),突破傳統(tǒng)事后修正的局限,助力企業(yè)構建深度數(shù)智驅動型組織?;诳平芸萍?Data&AI 一體化平臺 KeenData Lakehouse,為上述方法論提供堅實落地支撐。

完成KeenData Lakehouse的Data&AI一體化平臺建設后,企業(yè)級大數(shù)據(jù)與 AI 部門的核心架構已全面構建。該部門不僅具備強勁的技術引擎、低代碼化的數(shù)據(jù)與 AI 開發(fā)工具,更通過標準化管理辦法與數(shù)據(jù)資產的深度配套,實現(xiàn)了數(shù)據(jù)與 AI 能力的高可用、高復用。但要進一步向更廣泛的業(yè)務單元輸出精準服務,仍需破解行業(yè) Know-how 沉淀不足、個性化業(yè)務需求響應不及時的核心挑戰(zhàn)。因此,大數(shù)據(jù)與 AI 部門的功能升級必然走向 “數(shù)據(jù) + AI 的業(yè)務化表達”—— 以 Data Fabric 數(shù)據(jù)編織與虛擬化技術為核心,廣泛的中基層人員能快速找到數(shù)據(jù)、調用 AI 工具、消費數(shù)據(jù)服務,真正讓數(shù)智能力融入日常業(yè)務。

而 Data Fabric 的落地,離不開底層低代碼開發(fā)、智能路由計算與 AI 工程管線的協(xié)同支撐,最終實現(xiàn)全組織的數(shù)據(jù)消費與 AI 應用自由,達成數(shù)據(jù)研發(fā)、AI 開發(fā)、業(yè)務運營的一體化閉環(huán),推動整個組織形成數(shù)據(jù)與 AI 雙驅動的工作模式。

值得強調的是,作為核心支撐的 Data&AI 一體化平臺,KeenData Lakehouse并非單純的軟件平臺,而是企業(yè)必須持續(xù)迭代的核心競爭力。其本質是先進技術+成熟軟件+ AI工程深度融合的綜合體系,不僅解決技術落地問題,更通過 “集中式管理,分散式賦能” 的核心模式塑造企業(yè)全新管理方式,是軟件深度融入企業(yè)管理的最佳實踐載體。它串聯(lián)起技術工程、數(shù)據(jù)管理、AI 運營與業(yè)務協(xié)作,幫助企業(yè)建立基于數(shù)據(jù)與 AI 需求的新型協(xié)作機制,最終推動組織從管理模式、業(yè)務流程到價值創(chuàng)造的全方位數(shù)智化轉型,讓轉型從口號真正落地為可持續(xù)的增長實效。

五、數(shù)據(jù)基礎設施社會化價值

數(shù)據(jù)具有依附性等特點,決定了其價值必須依托具體應用場景實現(xiàn),且跨產業(yè)、基層一線場景能創(chuàng)造更廣泛價值。但基層普遍面臨無數(shù)據(jù)、無技術的困境,數(shù)據(jù)基礎設施的社會化價值,正在于將數(shù)據(jù)(生產要素)與AI技術(生產工具)進行更有效的社會化配置,通過數(shù)據(jù)可用不可見”“集中式管理+分散式賦能,這種普惠性的配置方式才能真正實現(xiàn)AI變革,激發(fā)個體創(chuàng)新。


科杰科技董事長于洋

數(shù)字經濟的鮮明特點,是以數(shù)據(jù)為核心生產要素。區(qū)別于傳統(tǒng)生產要素的關鍵,數(shù)據(jù)具有可復制、可共享、無限增長的屬性,這些屬性讓數(shù)據(jù)擺脫了土地、資本等傳統(tǒng)要素的稀缺性與消耗性束縛 —— 復制無需額外成本,共享可突破時空限制,無限增長能持續(xù)積累規(guī)模效應,這也讓數(shù)據(jù)成為數(shù)字經濟時代最具潛力的生產資源。

但需明確的是,復制行為本身無法直接產生價值,其核心價值的釋放,關鍵不在于流通這一行為本身,而在于流通后的高效利用。數(shù)據(jù)流通的核心意義,在于打破數(shù)據(jù)孤島的壁壘,讓分散在不同部門、不同主體、不同場景中的零散數(shù)據(jù)流動起來、聚合起來,為后續(xù)利用打下基礎,但流通只是數(shù)據(jù)價值實現(xiàn)的前提,而非最終結果。只有將聚合后的數(shù)據(jù)流與具體業(yè)務場景深度綁定、精準適配,讓數(shù)據(jù)嵌入跨行業(yè)終端服務與產業(yè)基層一線的真實需求中,才能讓抽象的數(shù)據(jù)轉化為決策支撐、效率提升、創(chuàng)新突破等實際成果,真正釋放其作為生產要素的深層價值。

這些能夠催生數(shù)據(jù)價值的場景,廣泛扎根在工廠的生產車間、社區(qū)的便民服務點、農戶的田間地頭,以及中小企業(yè)的日常經營中,遍布社會經濟毛細血管的一線場景。只有讓數(shù)據(jù)精準對接基層的生產需求、群眾的生活需求、企業(yè)的經營需求,才能讓其規(guī)模性與多樣性充分發(fā)揮作用,通過流動性實現(xiàn)跨場景價值聯(lián)動。

在實際的一線場景中,數(shù)據(jù)作為生產要素的價值已得到充分驗證。

以藥企為例,藥企可匯聚多家醫(yī)院的臨床實踐案例進行深度分析,以此精準優(yōu)化藥物生產工藝與臨床應用方案,單家醫(yī)院的病例積累過程往往耗時漫長,而通過多院醫(yī)療案例的集中整合,能顯著加速頭部醫(yī)院的科研進程與成果轉化效率。

然而,企業(yè)AI場景落地始終受困于 “數(shù)據(jù)管理能力缺失” 的瓶頸:一方面,中小企業(yè)、基層機構雖有強烈的AI場景落地需求,卻缺乏數(shù)據(jù)源渠道與數(shù)據(jù)獲取能力,陷入 “有需求無數(shù)據(jù)” 的窘境;另一方面,即便通過零散渠道獲取到部分數(shù)據(jù),也因缺乏專業(yè)的數(shù)據(jù)技術團隊與AI工具支撐,難以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的深度加工、有效分析及價值轉化,最終導致 “有數(shù)據(jù)無價值”。

那么,如何面向基層場景、一線工作者與群眾,實現(xiàn)數(shù)據(jù)生產要素社會化的有效配置與普惠性供給?這需要打破技術壁壘與資源壟斷,讓中小企業(yè)無需高昂投入即可獲取合規(guī)數(shù)據(jù)資源,讓基層工作者借助輕量化 AI 工具提升效率,讓普通群眾也能享受 AI 時代的紅利。

廣泛推進數(shù)據(jù)基礎設施與可信數(shù)據(jù)空間建設,正是解決上述問題的核心關。通過搭建數(shù)據(jù)基礎設施,推動數(shù)據(jù)生產要素與 Data&AI 技術生產工具深度融合,以 “可用而不可見” 的數(shù)據(jù)安全流通機制、集中式建設+場景化賦能的創(chuàng)新服務模式,為中小企業(yè)及基層場景精準供給優(yōu)質生產要素(數(shù)據(jù))與高效生產力工具(AI技術),實現(xiàn)數(shù)據(jù)生產力與生產要素的優(yōu)化配置,釋放基層蘊藏的創(chuàng)新活力與價值潛力。

數(shù)據(jù)基礎設施的價值落地離不開關鍵技術的硬核支撐 ——Data&AI一體化平臺正是激活場景價值創(chuàng)造的核心引擎,它能打破數(shù)據(jù)與場景的壁壘,讓數(shù)據(jù)在具體應用場景中真正 “活起來”,從靜態(tài)資源轉化為驅動基層高質量發(fā)展的強勁動能。

六、扛鼎時代使命:AI技術出海與數(shù)據(jù)能力協(xié)同,共筑全球產業(yè)新優(yōu)勢

過去十年,中國穩(wěn)步走向世界舞臺中心,持續(xù)輸出中國先進生產力。中國科技企業(yè)完全可以為全球客戶提供基于中國市場驗證的創(chuàng)新產品,并且因地制宜地創(chuàng)造全新業(yè)務生態(tài)。目前科杰已在日本、沙特、阿曼、馬來西亞等國,為當?shù)剡\營商、金融機構及政府科技部門提供數(shù)據(jù)基礎設施落地支撐。

過去十年,中國穩(wěn)步走向世界舞臺中心,持續(xù)輸出中國先進生產力。

自2019年起,在政策的有力推進下,中國全行業(yè)的數(shù)字化轉型加速。超過10億的5G移動數(shù)據(jù)端用戶市場為這些企業(yè)積累了無可比擬的技術經驗。借助這一經驗,中國科技企業(yè)完全可以為全球客戶提供基于中國市場驗證的創(chuàng)新產品,并且因地制宜地創(chuàng)造全新業(yè)務生態(tài)。

同樣,憑借在國內積累的成熟Data&AI數(shù)據(jù)基礎設施建設經驗與核心技術,科杰科技主動走向海外市場,將國內先進的技術、產品與方法論,輸出到海外國家和地區(qū),助力當?shù)貥嫿ˋI時代發(fā)展的核心能力,推動當?shù)厝斯ぶ悄墚a業(yè)與數(shù)字經濟的發(fā)展,與沙特、新加坡、南非、日本、馬來西亞、菲律賓等全球多國的客戶建立了深厚合作關系,與全球伙伴攜手,共筑產業(yè)新優(yōu)勢,為全球數(shù)字經濟發(fā)展貢獻中國智慧與中國力量。

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家傳編輯部
2026-03-12 11:07:56
史詩狂怒行動第二階段:地下戰(zhàn)爭

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南文視界
2026-03-08 22:59:27
“不傷耳”的骨傳導耳機,智商稅還是黑科技?

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鈦媒體APP
2026-03-12 11:14:17
3.3億游艇到30億涂鴉,扎克伯格壕得如此高調,挑戰(zhàn)了我的想象力

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電影爛番茄
2026-02-17 22:26:59
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一娛三分地
2026-03-11 20:16:09
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財聯(lián)社
2026-03-11 14:23:13
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苗苗情感說
2026-03-11 09:00:11
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新民晚報
2026-03-11 10:31:59
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毅談生肖
2026-03-12 11:36:04
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伴君終老
2026-03-11 06:14:15
養(yǎng)龍蝦的第一批受害企業(yè)也出現(xiàn)了!傳某車企員工電腦集體發(fā)瘋……

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柴狗夫斯基
2026-03-12 10:58:37
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2026-03-12 09:38:13
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2026-03-11 09:15:39
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環(huán)球時報國際
2026-03-11 19:30:24
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2026-03-12 12:17:07
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花小貓的美食日常
2026-03-11 19:12:09
這一次的伊朗戰(zhàn)爭,是軍事史上的里程碑!

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從前這些事
2026-03-11 07:32:06
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2026-03-07 09:53:43
槍不是他開的,人不是他殺的,他在死牢里等了33年,死刑前48小時,傳來了好消息...

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英國那些事兒
2026-03-11 23:21:02
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