7月29日，2026数商企业优秀产品发布暨“申城·数聚行”金融科技主题活动在上海黄浦举行。活动由上海市数据局主办、黄浦区数据局承办、上海市数商协会支持，旨在推动金融科技产业高质量发展，促进数据供需高效衔接，加快数商产业生态建设。跬智信息（Kyligence）作为金融科技产品代表，受邀现场展示数据智能体创新产品及行业应用实践。

Kyligence 将于8月30日举办汽车制造行业网络研讨会，特别邀请了长安汽车的大数据技术副总工程师王颖异分享 Kyligence 助力车企落地质量管理数据分析的具体案例；同时，Kyligence 解决方案专家王贤彬将带来车企数据分析上云、数据分析民主化、统一数据服务、车联网数据应用等多个典型场景的解决方案与实践。

这也是为什么，Kyligence 提出 Data+AI 战略以来，从 Copilot 演进到 Agent 阶段，“准确、安全、可靠”始终是产品建设最核心的原则。因为企业真正需要的，从来不是“会聊天的 AI”，而是能够进入业务系统、理解业务逻辑、参与经营决策的 AI。

目前，Kyligence 已支持 DeepSeek 私有化部署方案以及华为云等云平台部署方案，帮助用户快速构建 AI 数据智能体。

大家都知道，对于很多架构师而言，做技术选型是一件“常态化工作”。要找准一项技术是否适合某个场景，最核心的是要看这项技术当初是因为什么而诞生的，这个最初始的需求往往就是这项技术的基因。随着技术的持续发展，往往功能会越来越多，枝繁叶茂，但这个基因是我们对这个技术认知的根本。

在本轮评测中，我们从数据计算、数据洞察两个方面对大模型评测结果进行了归类，并提出不同方向的优化建议。如果您正在对大模型进行技术选型，或正在探索大模型在数据分析场景的应用落地与优化方案，欢迎与我们联系沟通。11月21日，Kyligence 将举办。

在训练人工智能时，一般需要经过数据收集、数据清洗、特征提取、模型选择、模型训练、模型测试、部署等一系列步骤。在这一过程中，数据质量的高低对于人工智能的更新迭代极为重要。这也和企业日常数据分析类似，高质量的数据才能更好地支撑用户进行准确的分析和预测，从而帮助企业做出更好的业务决策。

在训练人工智能时，一般需要经过数据收集、数据清洗、特征提取、模型选择、模型训练、模型测试、部署等一系列步骤。在这一过程中，数据质量的高低对于人工智能的更新迭代极为重要。这也和企业日常数据分析类似，高质量的数据才能更好地支撑用户进行准确的分析和预测，从而帮助企业做出更好的业务决策。

开年以来，OpenClaw 的爆火让“养龙虾”潮迅速破圈。随着 Agent 能力不断深入业务，Kyligence 接触和服务了越来越多需落地 AI 的行业企业。我们发现，AI 在企业落地的瓶颈往往不在于模型规模，而在于组织运作的精细度与协同效率。步入2026年，AI 的核心竞争已从技术本身转向组织能力——能否高效运作、快速适应，将直接决定落地成效。

开年以来，OpenClaw 的爆火让“养龙虾”潮迅速破圈。随着 Agent 能力不断深入业务，Kyligence 接触和服务了越来越多需落地 AI 的行业企业。我们发现，AI 在企业落地的瓶颈往往不在于模型规模，而在于组织运作的精细度与协同效率。步入2026年，AI 的核心竞争已从技术本身转向组织能力——能否高效运作、快速适应，将直接决定落地成效。