人工智能时代，高质量数据正受到前所未有的重视。

2026年政府工作报告明确提到，要打造智能经济新形态。数据是人工智能的燃料，报告提及，“要深化数据资源开发利用，健全数据要素基础制度，建设高质量数据集。”这并非政府工作报告首次强调“数据”的重要性。2025年政府工作报告同样提到，持续推进“人工智能+”行动，加快完善数据基础制度，深化数据资源开发利用，促进和规范数据跨境流动。

人工智能的发展，高度依赖于算力、算法和数据的进步。“AI教母”李飞飞在接受媒体采访时就坦言：“算法比数据更重要”是一种偏见，数据与算法一样，都是人工智能发展过程中最重要的基石。

这一观点，与杭州青塔科技有限公司CEO林世清的判断高度契合。在他看来，青塔10年的路径选择，正是踩中了这一技术发展趋势——唯有构建起难以复制的高质量垂直数据体系，才能让AI在垂直场景中真正产生价值。

近日，青塔旗下全景云、学科云、学位云三大智能云平台同步完成重磅升级。这场以“高质量数据+全域AI”为核心的迭代，并非简单的功能叠加，而是用户的实际应用场景出发，实现了从“数据呈现”到“智能决策”的深度进化，让AI与垂直数据的融合落地更彻底。

全景云推出AI报表功能，支持自定义字段自动匹配填充，定义个性化数据统计新范式；同时实现碎片化数据归集与全场景价值释放；

学科云完善了底层指标与AI计算模型，将学科发展诊断、评估模拟、策略推演能力进一步强化，实现了从“看数据”到“做决策”的深度升级；

学位云新增申博、申硕全场景功能，业务范围真正覆盖学位申报、建设全流程，辅助高校科学申报、优势突围......

三大平台此次迭代升级的背后，是青塔对数据底层逻辑的深度优化。基于“数据要素资产”的知识图谱，青塔重构了智能数据平台架构，对数据要素资产进行全新定义划分。这一重构，不仅消解了不同渠道的信息差异，更让原本分散的信息进化为统一、可用、可关联的高质量数据资产，为后续的智能推理、精准匹配奠定了坚实基础。

青塔的数据集，核心壁垒在于“专”与“精”，而非“大”。不同于追求的“海量数据”，青塔的每一条数据，都精准指向高等教育的核心应用场景，且经过了严格的清洗、校验与标准化治理。截至目前，该平台已收录国内外数据指标集1166个，而这只是冰山一角——支撑这些指标的，是青塔天仓大数据平台超过4.13亿条的高等教育数据收录量，覆盖50+高校建设应用场景，服务超800所高校，其中90%的“双一流”高校都在使用青塔智能云平台实现数据驱动决策。

这些数据并非简单堆砌，而是经过了实时集成、自动化清洗、标准化归一与多源交叉验证的全流程治理——面对多元异构的数据源，青塔借助AI Agent，依据自研数据治理规则和统一指标计算模型，实现数据的智能治理，最终向各产品终端输出口径一致、精准可用的高质量数据。

以青塔为代表的科技型企业，正在构建一个以“垂直领域高质量数据集”为核心的AI落地新范式：将应用场景做深做透，让AI真正成为推动垂直领域持续革新的确定性力量。

正如李飞飞所言，AI 是一个horizontal的技术，提供很多应用级别的机会。而这些机会做到极致，便能撕开市场。青塔用时间证明，垂直领域的AI竞争，最终拼的是数据的厚度与精度，而这，正是其难以被复制的核心竞争力。

人工智能时代，高质量数据正受到前所未有的重视。

2026年政府工作报告明确提到，要打造智能经济新形态。数据是人工智能的燃料，报告提及，“要深化数据资源开发利用，健全数据要素基础制度，建设高质量数据集。”这并非政府工作报告首次强调“数据”的重要性。2025年政府工作报告同样提到，持续推进“人工智能+”行动，加快完善数据基础制度，深化数据资源开发利用，促进和规范数据跨境流动。

人工智能的发展，高度依赖于算力、算法和数据的进步。“AI教母”李飞飞在接受媒体采访时就坦言：“算法比数据更重要”是一种偏见，数据与算法一样，都是人工智能发展过程中最重要的基石。

这一观点，与杭州青塔科技有限公司CEO林世清的判断高度契合。在他看来，青塔10年的路径选择，正是踩中了这一技术发展趋势——唯有构建起难以复制的高质量垂直数据体系，才能让AI在垂直场景中真正产生价值。

近日，青塔旗下全景云、学科云、学位云三大智能云平台同步完成重磅升级。这场以“高质量数据+全域AI”为核心的迭代，并非简单的功能叠加，而是用户的实际应用场景出发，实现了从“数据呈现”到“智能决策”的深度进化，让AI与垂直数据的融合落地更彻底。

全景云推出AI报表功能，支持自定义字段自动匹配填充，定义个性化数据统计新范式；同时实现碎片化数据归集与全场景价值释放；

学科云完善了底层指标与AI计算模型，将学科发展诊断、评估模拟、策略推演能力进一步强化，实现了从“看数据”到“做决策”的深度升级；

学位云新增申博、申硕全场景功能，业务范围真正覆盖学位申报、建设全流程，辅助高校科学申报、优势突围......

三大平台此次迭代升级的背后，是青塔对数据底层逻辑的深度优化。基于“数据要素资产”的知识图谱，青塔重构了智能数据平台架构，对数据要素资产进行全新定义划分。这一重构，不仅消解了不同渠道的信息差异，更让原本分散的信息进化为统一、可用、可关联的高质量数据资产，为后续的智能推理、精准匹配奠定了坚实基础。

青塔的数据集，核心壁垒在于“专”与“精”，而非“大”。不同于追求的“海量数据”，青塔的每一条数据，都精准指向高等教育的核心应用场景，且经过了严格的清洗、校验与标准化治理。截至目前，该平台已收录国内外数据指标集1166个，而这只是冰山一角——支撑这些指标的，是青塔天仓大数据平台超过4.13亿条的高等教育数据收录量，覆盖50+高校建设应用场景，服务超800所高校，其中90%的“双一流”高校都在使用青塔智能云平台实现数据驱动决策。

这些数据并非简单堆砌，而是经过了实时集成、自动化清洗、标准化归一与多源交叉验证的全流程治理——面对多元异构的数据源，青塔借助AI Agent，依据自研数据治理规则和统一指标计算模型，实现数据的智能治理，最终向各产品终端输出口径一致、精准可用的高质量数据。

以青塔为代表的科技型企业，正在构建一个以“垂直领域高质量数据集”为核心的AI落地新范式：将应用场景做深做透，让AI真正成为推动垂直领域持续革新的确定性力量。

正如李飞飞所言，AI 是一个horizontal的技术，提供很多应用级别的机会。而这些机会做到极致，便能撕开市场。青塔用时间证明，垂直领域的AI竞争，最终拼的是数据的厚度与精度，而这，正是其难以被复制的核心竞争力。

人工智能时代，高质量数据正受到前所未有的重视。

2026年政府工作报告明确提到，要打造智能经济新形态。数据是人工智能的燃料，报告提及，“要深化数据资源开发利用，健全数据要素基础制度，建设高质量数据集。”这并非政府工作报告首次强调“数据”的重要性。2025年政府工作报告同样提到，持续推进“人工智能+”行动，加快完善数据基础制度，深化数据资源开发利用，促进和规范数据跨境流动。

人工智能的发展，高度依赖于算力、算法和数据的进步。“AI教母”李飞飞在接受媒体采访时就坦言：“算法比数据更重要”是一种偏见，数据与算法一样，都是人工智能发展过程中最重要的基石。

这一观点，与杭州青塔科技有限公司CEO林世清的判断高度契合。在他看来，青塔10年的路径选择，正是踩中了这一技术发展趋势——唯有构建起难以复制的高质量垂直数据体系，才能让AI在垂直场景中真正产生价值。

近日，青塔旗下全景云、学科云、学位云三大智能云平台同步完成重磅升级。这场以“高质量数据+全域AI”为核心的迭代，并非简单的功能叠加，而是用户的实际应用场景出发，实现了从“数据呈现”到“智能决策”的深度进化，让AI与垂直数据的融合落地更彻底。

全景云推出AI报表功能，支持自定义字段自动匹配填充，定义个性化数据统计新范式；同时实现碎片化数据归集与全场景价值释放；

学科云完善了底层指标与AI计算模型，将学科发展诊断、评估模拟、策略推演能力进一步强化，实现了从“看数据”到“做决策”的深度升级；

学位云新增申博、申硕全场景功能，业务范围真正覆盖学位申报、建设全流程，辅助高校科学申报、优势突围......

三大平台此次迭代升级的背后，是青塔对数据底层逻辑的深度优化。基于“数据要素资产”的知识图谱，青塔重构了智能数据平台架构，对数据要素资产进行全新定义划分。这一重构，不仅消解了不同渠道的信息差异，更让原本分散的信息进化为统一、可用、可关联的高质量数据资产，为后续的智能推理、精准匹配奠定了坚实基础。

青塔的数据集，核心壁垒在于“专”与“精”，而非“大”。不同于追求的“海量数据”，青塔的每一条数据，都精准指向高等教育的核心应用场景，且经过了严格的清洗、校验与标准化治理。截至目前，该平台已收录国内外数据指标集1166个，而这只是冰山一角——支撑这些指标的，是青塔天仓大数据平台超过4.13亿条的高等教育数据收录量，覆盖50+高校建设应用场景，服务超800所高校，其中90%的“双一流”高校都在使用青塔智能云平台实现数据驱动决策。

这些数据并非简单堆砌，而是经过了实时集成、自动化清洗、标准化归一与多源交叉验证的全流程治理——面对多元异构的数据源，青塔借助AI Agent，依据自研数据治理规则和统一指标计算模型，实现数据的智能治理，最终向各产品终端输出口径一致、精准可用的高质量数据。

以青塔为代表的科技型企业，正在构建一个以“垂直领域高质量数据集”为核心的AI落地新范式：将应用场景做深做透，让AI真正成为推动垂直领域持续革新的确定性力量。

正如李飞飞所言，AI 是一个horizontal的技术，提供很多应用级别的机会。而这些机会做到极致，便能撕开市场。青塔用时间证明，垂直领域的AI竞争，最终拼的是数据的厚度与精度，而这，正是其难以被复制的核心竞争力。

人工智能时代，高质量数据正受到前所未有的重视。

2026年政府工作报告明确提到，要打造智能经济新形态。数据是人工智能的燃料，报告提及，“要深化数据资源开发利用，健全数据要素基础制度，建设高质量数据集。”这并非政府工作报告首次强调“数据”的重要性。2025年政府工作报告同样提到，持续推进“人工智能+”行动，加快完善数据基础制度，深化数据资源开发利用，促进和规范数据跨境流动。

人工智能的发展，高度依赖于算力、算法和数据的进步。“AI教母”李飞飞在接受媒体采访时就坦言：“算法比数据更重要”是一种偏见，数据与算法一样，都是人工智能发展过程中最重要的基石。

这一观点，与杭州青塔科技有限公司CEO林世清的判断高度契合。在他看来，青塔10年的路径选择，正是踩中了这一技术发展趋势——唯有构建起难以复制的高质量垂直数据体系，才能让AI在垂直场景中真正产生价值。

近日，青塔旗下全景云、学科云、学位云三大智能云平台同步完成重磅升级。这场以“高质量数据+全域AI”为核心的迭代，并非简单的功能叠加，而是用户的实际应用场景出发，实现了从“数据呈现”到“智能决策”的深度进化，让AI与垂直数据的融合落地更彻底。

全景云推出AI报表功能，支持自定义字段自动匹配填充，定义个性化数据统计新范式；同时实现碎片化数据归集与全场景价值释放；

学科云完善了底层指标与AI计算模型，将学科发展诊断、评估模拟、策略推演能力进一步强化，实现了从“看数据”到“做决策”的深度升级；

学位云新增申博、申硕全场景功能，业务范围真正覆盖学位申报、建设全流程，辅助高校科学申报、优势突围......

三大平台此次迭代升级的背后，是青塔对数据底层逻辑的深度优化。基于“数据要素资产”的知识图谱，青塔重构了智能数据平台架构，对数据要素资产进行全新定义划分。这一重构，不仅消解了不同渠道的信息差异，更让原本分散的信息进化为统一、可用、可关联的高质量数据资产，为后续的智能推理、精准匹配奠定了坚实基础。

青塔的数据集，核心壁垒在于“专”与“精”，而非“大”。不同于追求的“海量数据”，青塔的每一条数据，都精准指向高等教育的核心应用场景，且经过了严格的清洗、校验与标准化治理。截至目前，该平台已收录国内外数据指标集1166个，而这只是冰山一角——支撑这些指标的，是青塔天仓大数据平台超过4.13亿条的高等教育数据收录量，覆盖50+高校建设应用场景，服务超800所高校，其中90%的“双一流”高校都在使用青塔智能云平台实现数据驱动决策。

这些数据并非简单堆砌，而是经过了实时集成、自动化清洗、标准化归一与多源交叉验证的全流程治理——面对多元异构的数据源，青塔借助AI Agent，依据自研数据治理规则和统一指标计算模型，实现数据的智能治理，最终向各产品终端输出口径一致、精准可用的高质量数据。

以青塔为代表的科技型企业，正在构建一个以“垂直领域高质量数据集”为核心的AI落地新范式：将应用场景做深做透，让AI真正成为推动垂直领域持续革新的确定性力量。

正如李飞飞所言，AI 是一个horizontal的技术，提供很多应用级别的机会。而这些机会做到极致，便能撕开市场。青塔用时间证明，垂直领域的AI竞争，最终拼的是数据的厚度与精度，而这，正是其难以被复制的核心竞争力。

人工智能时代，高质量数据正受到前所未有的重视。

2026年政府工作报告明确提到，要打造智能经济新形态。数据是人工智能的燃料，报告提及，“要深化数据资源开发利用，健全数据要素基础制度，建设高质量数据集。”这并非政府工作报告首次强调“数据”的重要性。2025年政府工作报告同样提到，持续推进“人工智能+”行动，加快完善数据基础制度，深化数据资源开发利用，促进和规范数据跨境流动。

人工智能的发展，高度依赖于算力、算法和数据的进步。“AI教母”李飞飞在接受媒体采访时就坦言：“算法比数据更重要”是一种偏见，数据与算法一样，都是人工智能发展过程中最重要的基石。

这一观点，与杭州青塔科技有限公司CEO林世清的判断高度契合。在他看来，青塔10年的路径选择，正是踩中了这一技术发展趋势——唯有构建起难以复制的高质量垂直数据体系，才能让AI在垂直场景中真正产生价值。

近日，青塔旗下全景云、学科云、学位云三大智能云平台同步完成重磅升级。这场以“高质量数据+全域AI”为核心的迭代，并非简单的功能叠加，而是用户的实际应用场景出发，实现了从“数据呈现”到“智能决策”的深度进化，让AI与垂直数据的融合落地更彻底。

全景云推出AI报表功能，支持自定义字段自动匹配填充，定义个性化数据统计新范式；同时实现碎片化数据归集与全场景价值释放；

学科云完善了底层指标与AI计算模型，将学科发展诊断、评估模拟、策略推演能力进一步强化，实现了从“看数据”到“做决策”的深度升级；

学位云新增申博、申硕全场景功能，业务范围真正覆盖学位申报、建设全流程，辅助高校科学申报、优势突围......

三大平台此次迭代升级的背后，是青塔对数据底层逻辑的深度优化。基于“数据要素资产”的知识图谱，青塔重构了智能数据平台架构，对数据要素资产进行全新定义划分。这一重构，不仅消解了不同渠道的信息差异，更让原本分散的信息进化为统一、可用、可关联的高质量数据资产，为后续的智能推理、精准匹配奠定了坚实基础。

青塔的数据集，核心壁垒在于“专”与“精”，而非“大”。不同于追求的“海量数据”，青塔的每一条数据，都精准指向高等教育的核心应用场景，且经过了严格的清洗、校验与标准化治理。截至目前，该平台已收录国内外数据指标集1166个，而这只是冰山一角——支撑这些指标的，是青塔天仓大数据平台超过4.13亿条的高等教育数据收录量，覆盖50+高校建设应用场景，服务超800所高校，其中90%的“双一流”高校都在使用青塔智能云平台实现数据驱动决策。

这些数据并非简单堆砌，而是经过了实时集成、自动化清洗、标准化归一与多源交叉验证的全流程治理——面对多元异构的数据源，青塔借助AI Agent，依据自研数据治理规则和统一指标计算模型，实现数据的智能治理，最终向各产品终端输出口径一致、精准可用的高质量数据。

以青塔为代表的科技型企业，正在构建一个以“垂直领域高质量数据集”为核心的AI落地新范式：将应用场景做深做透，让AI真正成为推动垂直领域持续革新的确定性力量。

正如李飞飞所言，AI 是一个horizontal的技术，提供很多应用级别的机会。而这些机会做到极致，便能撕开市场。青塔用时间证明，垂直领域的AI竞争，最终拼的是数据的厚度与精度，而这，正是其难以被复制的核心竞争力。