【财经面对面】多模态数据管理加速AI时代到来——访北京理工大学计算机学院院长王国仁

当数据成为新型生产要素，高效的数据管理与服务正重塑生产力内涵。从万物皆可查到多模态智能体融合，北京理工大学计算机学院院长王国仁教授以深厚积淀，勾勒出数据基础设施驱动AI时代前行的清晰路径。在他眼中，数据库不仅是技术底座，更是撬动金融革新、产业跨界与人才重塑的战略支点。

数据底座：从万物可查到产业赋能

王国仁长期将数据库视为支撑AI产业生态的关键底座。他指出，大规模数据存储、高质量数据生成与精准高效获取，对模型训练推理起着基础性支撑作用。尤其在提升AI训推精度与时效方面，向量数据库与检索技术的突破，直接关系到模型推理的准确性与响应速度。王国仁强调，万物皆可查与多模态数据管理，在大模型时代背景下，是国际前沿研究热点，也是必须攻克的基础难题。

这一技术的战略价值在金融风控领域尤为生动。王国仁坚信AI具有颠覆性创新的巨大前景，并以其团队在交通银行的反欺诈实践为证：通过穿透十六层交易关系的算法分析，精准锁定难以察觉的隐蔽风险，在AI穿透性分析下无所遁形。针对模型黑箱与算法同质化难题，王国仁将目光投向可解释性，尝试将物理机理与领域经验融入大模型编码，让模型理解行业内在逻辑，从而在反风险与海洋预测等场景中赋予决策更坚实依据。

数据智能的涟漪正加速模糊产业边界。王国仁将智能分为数据智能、具身智能与生物智能三个层级，强调数据智能是后两者的根基。他以智慧工厂为例：智能机器人承载具身操作，排产计划与库存管理依赖数据调度，二者相互赋能方能实现全链条智能化。这种数据与实体的双向融合，正是数字经济与实体经济互促的缩影。

育人筑基：以创新生态夯实强国竞争力

技术迭代对复合型人才提出更高要求。作为计算机学院院长，王国仁深知AI拔尖创新人才须兼具算法原理与行业知识双重素养。北理工为此展开前瞻改革：构建贯通中学与大学的AI素养知识体系与教材体系，并在多所中学落地实践。同时，学院正探索科教中心这一新型学术组织形态，即将成立的数据智能、脑机接口与天机智能计算三大中心，旨在打破教研壁垒，将科研优势迅速转化为人才培养的教学势能。

面对全球AI竞争，拥有庞大数据规模的中国如何迈向数据强国？王国仁指出，尽管数据量已居前列，但数据质量才是基础。若行业数据质量存瑕疵，模型效能必然打折。他观察到，国际趋势已转向用AI技术解决数据治理难题。与此同时，增强大模型可解释性仍是制约落地的关键瓶颈，庞大参数呈现的是统计意义而非因果逻辑。

王国仁提出两项关键举措：一是持续加大科技创新投入，尤其在算力领域鼓励源头攻关；二是强化头部企业应用牵引，以场景驱动技术创新与生态涵养。唯有数据质量有保障、模型决策可理解、算力底座更坚实，我国AI方能在赋能千行百业的路上行稳致远。

策划：郝菁

记者：孙广见

制作：王钊

中国经济信息社出品

编辑：刘润榕

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