【金猿人物展】袋鼠云CEO寧海元：AI浪潮下，數據中臺生存與躍遷

寧海元

“【提示】2025第八屆年度金猿頒獎典禮將在上海舉行，此次榜單/獎項的評選依然會進行初審、公審、終審三輪嚴格評定，并會在國內外渠道大規模發布傳播歡迎申報。

過去十年，數據中臺經歷了“全民建中臺”的熱潮，也走過“建用脫節”的迷茫。隨著AI技術的爆發，尤其是大模型對高質量數據供給的迫切需求，數據中臺的定位正在被重塑——它不只是數據的“管理者”，更要成為AI能力落地的“賦能者”。未來的數據中臺，只有兩條路：要么成為AI Infra的核心支撐，要么在技術迭代中被邊緣化出局。這是我深耕大數據產業十年，最堅定的判斷。

大數據十年：從阿里離職創業，

把"數據基建"搬進產業

十年前，我在阿里深耕大數據基礎設施——搭平臺、建數倉、做實時計算，服務電商、金融等核心業務。彼時一個判斷愈發清晰：數據基礎設施絕不會只服務互聯網公司，終將成為所有行業的"公共基建"。正是這個判斷，讓我選擇離開阿里云，聯合創辦了袋鼠云，全力投身"讓大數據走進產業"的事業。這個決定在當時并不被普遍理解：從頭部平臺"下船"，去做一件高投入、長周期、短期看不到回報的事，風險不言而喻。但對我而言，大數據已證明技術可行，接下來必須回答：它在產業一線是否真的有價值？我想成為驗證這件事的人。

回望袋鼠云的前半程，我們做了大量"不華麗卻關鍵"的基礎工作：幫企業打通ERP、CRM等系統的數據壁壘，把散落在各處的數據匯聚起來，搭建統一的大數據平臺和數倉，推進數據治理與資產盤點，或者換個說法，就是讓數據中臺的理念通過產品化的方式落地。對很多客戶來說，這是第一次擁有完整可用的數據底座。我們跑遍能源、制造、金融、政務、高等教育等行業，既是方案提供者，更是"陪客戶試錯的同路人"。

項目越做越多，一個問題始終縈繞在我心頭：我們到底是在造一套更高級的軟件系統，還是在重塑企業用數據的方式？若只是前者，即便平臺再大、報表再多，企業決策仍可能停留在"經驗+會議"的傳統模式。數字化的價值會被窄化為一個個IT項目，而非生產力的根本性變革。

帶著這個疑問，伴隨著生成式AI的技術突破，過去幾年我們邁入"智能化階段"的探索：僅"有數據""能算數"已不夠，企業需要的是把數據轉化為"隨時可用的智能"的能力。也因此，我們主動從"大數據基礎軟件提供商"，升級為"大數據基礎軟件與人工智能應用服務商"，系統性思考"數據基礎設施如何同時服務AI與業務"。

這也正是袋鼠云"一體兩翼"戰略的雛形——

·以多模態數據智能中臺為"一體"：作為統一數據底座，承接結構化、半結構化、非結構化及時序、時空等多源數據，完成從采集、治理到資產化、服務化的全流程管理，數據才是是企業AI Infra的核心支柱；

·以數據智能為一翼：在底座之上，圍繞指標體系、知識庫和多智能體應用，推動企業從"報表驅動"升級為"指標+智能體驅動"，形成跨部門對齊的數字語言和可復盤的決策機制；

·以空間智能為另一翼：面向城市、工廠、園區等復雜物理空間，將實時數據與數字孿生、仿真推演結合，把AI從屏幕推向真實運行現場，讓業務狀態可觀、可算、可推演。

對我個人而言，比公司規模更重要的是兩件事：一是袋鼠云參與并推動了中國大數據基礎軟件從"跟隨"到"自立"的蛻變；二是我們提前想明白了、實踐了"如何為AI時代打地基"這件關鍵事。

十年復盤：從技術紅利到價值回路，

真正的躍遷剛剛開始

我常借用卡爾洛塔·佩雷斯的技術經濟范式轉型理論觀察行業：每一次技術革命，都要經歷"安裝期—泡沫期—部署期"三階段，這十年的大數據產業也不例外。

2015年前后，中國大數據基礎軟件進入"安裝期"：Hadoop生態迅速普及，分布式存儲、離線計算、數倉、中臺等體系加速落地企業。那時的核心邏輯是"先建起來、先收進來"，完成數據的初步聚合。

隨后幾年，在資本、政策、輿論的共同推動下，產業快速進入"泡沫期"："大數據平臺""數據中臺"項目遍地開花，幾乎所有規模企業都在跟風上項目。但使用端的反饋卻很分裂：不少平臺驗收后使用率驟降，淪為"昂貴的存儲柜"和"復雜的報表生成器"。"建設熱鬧，價值不均"，是我在一線看到的最真實場景。

近兩三年，隨著大模型、智能體、空間智能等新技術涌現，"部署期"的輪廓才逐漸清晰。企業終于意識到：大數據基礎軟件不再只是服務報表和傳統應用，更要承擔起"為AI提供高質量數據供給+支撐智能應用閉環落地"的雙重責任。

從這個視角，我更愿意用"從數據飛輪到價值回路"總結這十年：

過去我們常提"數據飛輪"：更多數據→更好算法→更好產品→更多用戶→更多數據。這個邏輯沒錯，但在很多企業里，飛輪卡在了中間——數據量巨大，但真正進入算法、影響決策的少之又少。

下一階段的核心，是構建更扎實的"價值回路"：數據→大模型→智能體→業務行為→新數據再生。

具體來說，數據進入到多模態數據中臺，經治理后輸入大模型；大模型能力通過Data Agent等智能體形態嵌入業務流程；業務應用在智能體輔助下決策執行，產生新數據；新數據回流再優化模型與業務規則。只有這條回路跑通，大數據才算從技術紅利真正轉化為生產力紅利。

另一個關鍵變化，是BI工具從"報表邏輯"向"指標邏輯"的跨越。

一提到數據分析，很多企業都會選擇BI和可視化工具，讓管理層看到更多數據報表——這是必要的起步，但問題很快顯現：報表越多，口徑越亂；數據看得越細，爭論越激烈。根源在于缺少一套統一的、公認的指標體系。

于是，"指標驅動"的分析方法成為新趨勢：先梳理企業核心指標體系，統一口徑、明確責任、固化計算邏輯；再圍繞指標構建數據資產、分析模型和應用場景；最后由智能系統自動發現異常、解釋變化、給出建議。

十年耕耘，袋鼠云已成長為能提供"多模態數據智能中臺+數據智能+空間智能"一體化能力的服務商，累計服務5000+行業客戶。而中國大數據基礎軟件也在AI時代到來的同時開啟了"大航海時代"：從引進模仿，到把本土復雜場景中打磨的能力輸出到全球市場。從這個意義上說，回首創業十年，大數據和AI能力的新一輪全球化躍遷，才剛剛開始。

下一個十年：

三個決定行業走向的核心趨勢

站在創業十年的路口，除了回望來時路，我更關心2026年起的下一個十年，大數據產業的真正分水嶺會在哪里？基于十年創業積累的實踐經驗，我有三個愿意"押注"的行業趨勢判斷。

1.從"單一數據棧"到"多模態數據操作系統"，數據中臺迎來生死線

過去十年，企業數據架構多是以結構化數據為主的數據倉庫或者數據湖中，非結構化數據、時空數據通常被割裂在不同的系統中，只能做局部分析，甚至大多處于存而不用的“閑置”狀態。但大模型時代徹底改變了這一點——文本、圖像、視頻、傳感器數據、三維場景等，都需要納入統一語義空間。

這意味著，未來有價值的數據中臺，必然是"多模態數據操作系統"：既要統一治理、調度多源多模態數據，也要將模型Embedding、推理結果等"AI產物"納入管理。以此為標準，數據中臺有兩條清晰的"生死線"：

一是能否為大模型及智能應用提供穩定、高質量、可追溯的數據供給，支撐訓練與推理；二是能否承接"數據—大模型—智能體—業務行為→新數據再生"的完整閉環，讓AI結果真正落地業務流程。

做不到這兩點，數據中臺就只是更昂貴的存儲和報表系統。未來的分化會很明確：為AI充分服務的，將成為核心基礎設施；跟不上AI浪潮的，只會被邊緣化。

2.從BI工具到Data Agent，數據智能體成為業務第一入口

過去十年，BI和可視化工具是數據使用的主入口，但一線實踐暴露了明顯局限：高頻使用BI的，只是少數專業分析師；決策者和業務人員更多還是依賴分析師的匯報"間接碰數據"，數據價值難以高效觸達業務端。

大模型與智能體技術，讓"人用數據"的方式迎來重構。Data Agent的核心，是把復雜的查詢、建模、分析邏輯封裝在后臺，前臺只給業務人員暴露"自然語言對話+業務語義輸出"的極簡界面。它不僅懂字段和表，更懂企業的指標體系和業務規則，能在可追溯、可解釋的前提下，直接給出分析結論和決策建議。

我相信2026年開始，企業會越來越多出現這樣的日常：業務人員打開的第一個入口，不是滿屏儀表盤，而是一位"數據智能助手"；他們問的是"這個月門店客流下滑原因"，而非寫SQL查詢；智能體的結論可被追問"為什么"，效果可被追蹤復盤。傳統BI工具不會消失，但會退為底層能力；前臺人機交互入口，將逐步被Data Agent接管。

3.從數據智能到空間智能，邁向"世界模型化"治理

十年前，我們靠報表和日志理解數據與業務；今天，越來越多場景指向城市、工廠、礦山、港口等"時空系統"——這類場景的核心是"流動"：人流、車流、物流、能流在空間中持續演化。

5G、物聯網、工業互聯網、邊緣計算已鋪好"感知網絡"，下一階段的核心是構建"理解與推演能力"，也就是空間智能。數字孿生正從靜態3D展示，升級為可預測、可推演的動態系統；決策不再是"看大屏"，而是在"多方案仿真的世界模型"中驗證。

未來十年，"世界模型"會從概念變成落地場景的基礎設施：城市管理者在模型里推演交通疏導和應急方案；制造企業在模型里優化排產和能耗；能源企業在模型里調度復雜電網。在這些場景中，大數據、AI與空間智能不再是平行線，而是融合成統一的方法論。

過去十年，我是大數據產業的參與者、構建者與見證者；下一個十年，我更想成為一名推動者——推動數據基礎設施真正演進為AI Infra的核心支撐，推動Data Agent真正成為業務一線的"數字同事"，推動空間智能從概念成為數字世界與物理世界的融合交匯的生產力。

最后用一句話總結：圍繞真實業務問題持續迭代，把數據、算法和場景打磨成可復用、可復盤的生產力，這是袋鼠云為中國乃至全球企業數智化轉型貢獻的核心價值。

·申報人“寧海元”簡介：

寧海元（花名：江楓），袋鼠云聯合創始人、CEO，數據智能領域專家、浙江大學MBA、原阿里云“數加”大數據平臺創始人之一。2015年聯合創辦袋鼠云，現任集團CEO，以“Data+AI”為核心戰略，主導研發多模態大數據中臺、數據智能、空間智能等核心產品，推動集團進入“袋鼠云智能時代”，專注為客戶提供全球領先的數智化基礎軟件與應用服務。陸續出版了《高性能MySQL（第3版）》、《大數據平臺部署與運維》、《數據可視化技術與應用》，獲得二十余項發明專利（5篇一作），并入選浙江省科技專家庫企業專家。

★本文由袋鼠云聯合創始人、CEO寧海元撰寫并投遞參與“數據猿第八屆年度金猿策劃活動——2025中國大數據產業年度趨勢人物十年先鋒人物獎”評選。