| RK | 企业 | 备注 |
|---|---|---|
| 1 | 阿里巴巴 | 数据中台理念最早源于阿里，并依托阿里云推出了“Dataphin”、“Quick BI”等核心数据中台产品，AI方面有“阿里灵犀”平台、通义大模型等，其“数据中台”方法论和产品在电商、零售、金融等行业有极深的渗透和丰富的实践 |
| 2 | 腾讯 | 基于其强大的社交和数据能力，推出了“腾讯云数仓”、“WeData”等数据产品，以及“TI平台”作为AI开发平台，尤其在游戏、文娱、社交领域有天然优势，并积极通过“千帆计划”推动企业级数据中台和AI生态 |
| 3 | 百度 | 以“百度大脑”为AI核心，推出了“开物”AI中台和“数据集成与管理”平台，其优势在于强大的自然语言处理、知识图谱和深度学习能力，在搜索、营销、智能客服等领域实践丰富 |
| 4 | 华为 | 凭借其在ICT基础设施的深厚积累，推出了“FusionInsight”智能数据湖和“ModelArts”AI开发平台，强调“云原生+AI”的融合，在政府、工业制造、能源等政企市场具有强大号召力 |
| 5 | 字节跳动 | 作为“APP工厂”，字节跳动内部的数据和AI应用已臻化境，其对外输出的“火山引擎”数据中台和AI中台解决方案（如VeCDP、MLPlatform），继承了头条、抖音的先进经验，在内容推荐、增长营销等领域极具竞争力 |
| 6 | 工商银行 | 在其所在的金融行业深耕，将“AI+数据中台”与业务场景深度结合，形成了极高的行业壁垒和最佳实践，很早就启动了数据治理和大数据平台建设，目前正在将AI全面注入风控、营销、投顾、运营等全业务流程 |
| 7 | 建设银行 | 亦在其所在的金融行业深耕，将“AI+数据中台”与业务场景深度结合，形成了极高的行业壁垒和最佳实践，很早就启动了数据治理和大数据平台建设，目前正在将AI全面注入风控、营销、投顾、运营等全业务流程 |
| 8 | 招商银行 | 亦在其所在的金融行业深耕，将“AI+数据中台”与业务场景深度结合，形成了极高的行业壁垒和最佳实践，很早就启动了数据治理和大数据平台建设，目前正在将AI全面注入风控、营销、投顾、运营等全业务流程 |
| 9 | 中国平安 | 在其所在的保险行业深耕，将“AI+数据中台”与业务场景深度结合，形成了极高的行业壁垒和最佳实践，是绝对的典范，其将数据中台与AI技术深度融合，打造了强大的“平安云”和AI能力，应用于保险、银行、医疗等多个业务板块，是跨界融合的标杆 |
| 10 | 蚂蚁集团 | 在其所在的行业深耕，将“AI+数据中台”与业务场景深度结合，形成了极高的行业壁垒和最佳实践，从诞生起就是数据驱动的，其数据中台和AI能力支撑了支付宝、微信支付等亿级用户的复杂业务，在实时风控、智能信贷等领域全球领先 |
| 11 | 微众银行 | 在其所在的行业深耕，将“AI+数据中台”与业务场景深度结合，形成了极高的行业壁垒和最佳实践，亦从诞生起就是数据驱动的，其数据中台和AI能力支撑了支付宝、微信支付等亿级用户的复杂业务，在实时风控、智能信贷等领域全球领先 |
| 12 | 京东 | 在其所在的行业深耕，将“AI+数据中台”与业务场景深度结合，形成了极高的行业壁垒和最佳实践，其自建了强大的供应链和数据体系，其数据中台和AI能力在智能供应链、精准营销、无人仓配等领域有卓越表现，并通过“京东科技”对外输出 |
| 13 | 美团 | 在其所在的行业深耕，将“AI+数据中台”与业务场景深度结合，形成了极高的行业壁垒和最佳实践，核心业务是典型的“数据+AI”双轮驱动，其中台需要处理海量的实时位置、交易、配送数据，并用于供需预测、智能调度、用户画像等，技术实力非常雄厚 |
| 14 | 宝尊电商 | 在其所在的行业深耕，将“AI+数据中台”与业务场景深度结合，形成了极高的行业壁垒和最佳实践，其在利用中台和AI驱动全渠道营销和供应链优化方面也有深入实践 |
| 15 | 百胜中国 | 在其所在的行业深耕，将“AI+数据中台”与业务场景深度结合，形成了极高的行业壁垒和最佳实践，其亦在利用中台和AI驱动全渠道营销和供应链优化方面也有深入实践 |
| 16 | 三一重工 | 在其所在的行业深耕，将“AI+数据中台”与业务场景深度结合，形成了极高的行业壁垒和最佳实践，其“根云平台”基于数据中台理念，连接全球数十万台工程机械，通过AI进行预测性维护、智能调度，是工业互联网领域的标杆 |
| 17 | 海尔 | 在其所在的行业深耕，将“AI+数据中台”与业务场景深度结合，形成了极高的行业壁垒和最佳实践，其早在多年前就构建了覆盖全流程的数据中台，支持其大规模定制模式，并在AI赋能智能制造、智慧家庭方面走在前列 |
| 18 | 宝信软件 | 在其所在的行业深耕，将“AI+数据中台”与业务场景深度结合，形成了极高的行业壁垒和最佳实践，作为工业软件和解决方案提供商，为钢铁、能源等大型制造企业构建“AI+数据中台”体系，行业Know-how深厚 |
| 19 | 东方国信 | 在其所在的行业深耕，将“AI+数据中台”与业务场景深度结合，形成了极高的行业壁垒和最佳实践，亦作为工业软件和解决方案提供商，为钢铁、能源等大型制造企业构建“AI+数据中台”体系，行业Know-how深厚 |
| 20 | 小鹏汽车 | 在其所在的行业深耕，将“AI+数据中台”与业务场景深度结合，形成了极高的行业壁垒和最佳实践，作为造车新势力，从设计之初就确立了“数据驱动”的理念，通过数据中台收集和处理车辆全域数据，用于智能驾驶算法迭代、用户体验优化和售后服务预测 |
| 21 | 理想汽车 | 在其所在的行业深耕，将“AI+数据中台”与业务场景深度结合，形成了极高的行业壁垒和最佳实践，亦作为造车新势力，从设计之初就确立了“数据驱动”的理念，通过数据中台收集和处理车辆全域数据，用于智能驾驶算法迭代、用户体验优化和售后服务预测 |
| 22 | 上汽集团 | 在其所在的行业深耕，将“AI+数据中台”与业务场景深度结合，形成了极高的行业壁垒和最佳实践，作为传统车企巨头在积极转型，建设自己的数据平台和AI实验室，推动智能制造和智能网联汽车发展 |
| 23 | 比亚迪 | 在其所在的行业深耕，将“AI+数据中台”与业务场景深度结合，形成了极高的行业壁垒和最佳实践，作为新兴车企巨头也在积极转型，建设自己的数据平台和AI实验室，推动智能制造和智能网联汽车发展 |
| 24 | 医渡科技 | 在其所在的行业深耕，将“AI+数据中台”与业务场景深度结合，形成了极高的行业壁垒和最佳实践，其专注于医疗大数据和AI应用，通过构建“医疗大脑”数据智能中台，为医院、科研、政府提供数据解决方案 |
| 25 | 华大基因 | 在其所在的行业深耕，将“AI+数据中台”与业务场景深度结合，形成了极高的行业壁垒和最佳实践，其在基因测序和药物研发领域，天然就是数据密集型业务，其内部的数据平台和AI分析能力是其核心竞争力的重要组成部分 |
| 26 | 药明康德 | 在其所在的行业深耕，将“AI+数据中台”与业务场景深度结合，形成了极高的行业壁垒和最佳实践，亦在基因测序和药物研发领域，天然就是数据密集型业务，其内部的数据平台和AI分析能力是其核心竞争力的重要组成部分 |
| 27 | 奇点云 | 数据智能服务商，本身不是最终用户，但帮助其他企业构建“AI+数据中台”能力，其专注于消费者运营领域，提供从数据采集、治理到分析、智能运营的一站式解决方案，是“数据中台”理念的积极布道者和实践者 |
| 28 | GrowingIO | 数据智能服务商，本身不是最终用户，但帮助其他企业构建“AI+数据中台”能力，其亦专注于消费者运营领域，提供从数据采集、治理到分析、智能运营的一站式解决方案，是“数据中台”理念的积极布道者和实践者 |
| 29 | 神策数据 | 数据智能服务商，本身不是最终用户，但帮助其他企业构建“AI+数据中台”能力，其亦专注于消费者运营领域，提供从数据采集、治理到分析、智能运营的一站式解决方案，是“数据中台”理念的积极布道者和实践者 |
| 30 | 星环科技 | 数据智能服务商，本身不是最终用户，但帮助其他企业构建“AI+数据中台”能力，其专注于大数据基础软件，提供分布式数据库和数据处理工具，是数据中台的“底座”提供商 |
| 31 | 东软集团 | IT咨询与集成商，本身不是最终用户，但帮助其他企业构建“AI+数据中台”能力，利用其庞大的客户基础和交付能力，为企业客户提供数据中台和AI平台的规划、建设和集成服务 |
| 32 | 中软国际 | IT咨询与集成商，本身不是最终用户，但帮助其他企业构建“AI+数据中台”能力，利用其庞大的客户基础和交付能力，为企业客户提供数据中台和AI平台的规划、建设和集成服务 |
| 33 | 商汤科技 | AI独角兽，本身不是最终用户，但帮助其他企业构建“AI+数据中台”能力，以计算机视觉等AI技术起家，现在纷纷推出自己的AI中台或行业大脑平台，将AI能力与客户的数据相结合，寻找落地场景 |
| 34 | 旷视科技 | AI独角兽，本身不是最终用户，但帮助其他企业构建“AI+数据中台”能力，亦以计算机视觉等AI技术起家，现在纷纷推出自己的AI中台或行业大脑平台，将AI能力与客户的数据相结合，寻找落地场景 |
| 35 | 云从科技 | AI独角兽，本身不是最终用户，但帮助其他企业构建“AI+数据中台”能力，亦以计算机视觉等AI技术起家，现在纷纷推出自己的AI中台或行业大脑平台，将AI能力与客户的数据相结合，寻找落地场景 |
| 2025.10 DBC/CIW/eNet16（不分先后） | ||
以上是一个结构化的分析，涵盖了不同赛道和类型的领先企业，囊括了绝大多数市场公认的标杆。“AI+数据中台”的融合是一场深刻的数字化转型，上述企业都在这个浪潮中扮演着重要角色。
关于实践成功的关键要素，要判断其“AI+数据中台”做得好不好，或可以关注业务价值驱动，成功的案例都不是为了建中台而建中台，而是紧密围绕降本增效、用户体验优化、新业务增长等具体业务目标；数据治理与文化，技术只是骨架，数据治理体系和企业内部的数据驱动文化才是灵魂，这是许多企业失败的关键原因；AI与业务的闭环，不仅仅是模型训练，而是要实现“数据->AI模型->业务决策->反馈数据”的完整闭环，实现系统的自我优化；行业Know-how，在垂直行业，对业务逻辑的深刻理解比纯粹的算法更重要。
中国企业“AI+数据中台”融合战略与实践如何解决真实的业务痛点？数据烟囱林立导致决策如“盲人摸象”，营销投入巨大却难以精准触达用户，供应链波动频繁无法敏捷响应，传统的IT解决方案已难以应对这些挑战，而“AI+数据中台”的融合战略，正以其“双轮驱动”的模式，成为破解这些痛点的关键钥匙。
这一融合战略的核心，在于将数据中台的“治理”能力与AI的“智能”能力形成闭环。首先，数据中台充当企业的“统一数据引擎”，它打通了分散在各个业务系统中的数据孤岛，对数据进行统一采集、清洗和治理，将原始数据转化为可复用的、高质量的数据资产。这从根本上解决了“数据不可用”的底层痛点，为AI提供了丰沃的土壤。
进而，AI成为业务价值的“核心萃取器”。基于数据中台提供的养料，AI模型得以在具体的业务场景中深度挖掘，将数据资产转化为直接的业务价值：在营销领域，它通过对用户行为数据的深度分析，构建360°画像，实现广告的精准投放与个性化推荐，直接提升转化率和客户留存；在供应链管理中，它融合历史销售、市场趋势与实时天气等多源数据，进行精准的需求预测与智能库存调度，有效降低库存成本，避免缺货损失；在工业生产线上，它通过处理设备传感器数据，实现预测性维护，在故障发生前提前预警，极大减少了非计划停机时间。
纵观阿里巴巴、三一重工、招商银行等先行者的实践，其成功并非源于技术的简单堆砌，而是始终围绕明确的业务痛点展开。它们通过数据中台夯实了智能决策的根基，再通过AI将数据能量精准释放到业务最关键的环节，最终实现了从“业务数据化”到“数据业务化”的质的飞跃。这不仅是技术的升级，更是一场深刻的组织与业务模式的重塑，标志着中国企业正从“数据驱动”迈向“智能运营”的新阶段。
（文/风暴）
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