| S/N | 企業 | 備注 |
|---|---|---|
| 1 | 智慧足跡 | 數智科技平臺 |
| 2 | 帆軟 | 企業數據決策平臺 |
| 3 | 航天云網科技 | 工業大數據 |
| 4 | 奇點云 | 數據云平臺DataSimba |
| 5 | 數據寶 | 國有數據資產增值運營服務 |
| 6 | 云知聲 | 人工智能大數據平臺 |
| 7 | 美林數據 | 數據治理與分析 |
| 8 | 百應科技 | 客戶互動智能體平臺 |
| 9 | 寄云科技 | 工業大數據 |
| 10 | 北方健康 | 醫療大數據 |
| 11 | 九章云極 | 大數據分析與服務 |
| 12 | 玳數科技 | 一站式大數據基礎平臺 |
| 13 | 明略科技 | 企業數據智能應用軟件 |
| 14 | 天地聚合 | API數據流通服務 |
| 15 | 千尋位置 | 位置數據服務 |
| 16 | 柏睿數據 | AI＋Data數據智能產品 |
| 17 | 長揚科技 | 工業大數據 |
| 18 | 深演智能 | 智能數據管理平臺（DMP） |
| 19 | 冰鑒科技 | 大數據風控 |
| 20 | 博拉網絡 | 企業大數據服務 |
| 21 | 同有科技 | 大數據存儲架構服務 |
| 22 | 美創科技 | 數據安全服務 |
| 23 | 愛數 | 全域數據能力服務商 |
| 24 | 大普微 | 數據存儲處理器芯片 |
| 25 | 云軸科技 | ZStack RDS數據庫云平臺 |
| 26 | 數之聯 | 大數據智慧審計分析平臺 |
| 27 | 科杰科技 | KeenData Lakehouse湖倉一體數據智能平臺 |
| 28 | 勝云 | 國防數據處理設備及應用系統研發 |
| 29 | 科技谷 | 全域數據中臺 |
| 30 | 中譯語通 | “致知”多模態數據處理中臺 |
| 31 | DataMesh | 數字孿生平臺 |
| 32 | 天澤智云 | CyberDataHub工業大數據服務中臺 |
| 33 | 銀基科技 | 安全大數據解決方案 |
| 34 | 趣鏈科技 | 數據協作平臺BitXMesh |
| 35 | 數瀾科技 | 數棲平臺企業數據中臺 |
| 36 | 太美醫療 | 醫療大數據 |
| 37 | 永洪科技 | 一站式大數據BI平臺 |
| 38 | 數云/華院計算 | 數據挖掘、分析、營銷 |
| 39 | 索信達 | 數據智能與營銷 |
| 40 | 融信數聯 | 移動互聯網大數據分析 |
| 41 | 推想科技 | 醫療大數據 |
| 42 | 慧軟科技 | 醫療大數據 |
| 43 | 恒遠科技 | 裝備制造業數據智能解決方案 |
| 44 | 安諾優達 | 醫療大數據 |
| 45 | 中數智匯 | 信用科技與大數據服務 |
| 46 | 開運聯合 | ADS太空數據系統 |
| 47 | 佰聆數據 | 企業級大數據分析應用 |
| 48 | 偶數科技 | 實時湖倉數據平臺 |
| 49 | 匯通國信 | 錕锜數據治理&數據中臺 |
| 50 | 安脈盛 | 工業數據治理解決方案 |
| 2025.06 DBC/CIW/CIS | ||
AI與大數據營銷
伴隨著ChatGPT與DeepSeek等企業引領的AI技術突破，市場競爭與消費者需求的多樣化正推動營銷進入“智能時代”，大數據與AI的深度融合不僅重塑了用戶洞察與策略制定的方式，更成為企業提升效率、實現精準觸達的新質生產力。
AI與大數據的結合，在底層數據分析能力的支持下，能夠深入洞察人們的行為模式，推動更高效、更精準地觸達終端消費者的營銷方式發展，機器學習，尤其是深度學習模型，展現出從復雜高維數據中自動提取特征、識別模式的驚人能力，成為從數據到洞察的核心轉換器。通過精準的內容推送，AI與大數據為消費者帶來了更優質、更個性化的體驗。
AI的應用不僅限于對外營銷，它在企業內部管理中也發揮著重要作用。例如在零售行業，通過大數據+AI技術，企業能夠精準判斷不同產品的流量需求，洞察消費者偏好，包括不同年齡層次消費者的需求以及對特定產品的喜愛程度，從而為客戶提供定制化的營銷策略和消費者洞察調研。
大數據營銷的優化不僅依賴于AI技術提升企業自身的運營效率，更重要的是眾多廠商能夠利用AI技術為企業量身定制解決方案，從而顯著提升企業的整體運營效率。
產業價值的重構
大數據并非簡單的規模累積，它代表著一種全新的科學方法與技術范式的形成——數據驅動型創新正以前所未有的深度與廣度，重塑科學探索的疆域、技術創新的路徑與產業變革的邏輯。
制造業能夠利用傳感器網絡與物聯網技術采集全流程數據，通過對設備狀態、工藝參數、質量指標的實時監控與預測性分析，實現從被動維修到主動預測的躍遷，顯著提升生產效率和產品良率。
供應鏈優化領域可以融合歷史銷售、市場趨勢、物流運輸等多維數據構建的智能模型，推動供應鏈向精準預測、動態響應、全局優化的方向進化，有效降低庫存成本，提升響應速度。
在智慧醫療領域，融合臨床診療記錄、醫學影像、基因組學等多模態數據的分析平臺，為醫生提供更全面的輔助診斷依據，支持個性化治療方案制定，推動醫療服務向精準化、高效化邁進。
智慧城市則能夠通過對交通流量、環境監測、能源消耗、公共安全等城市運行數據的實時匯聚與分析，實現城市資源的智能調度、公共服務的精準投放與應急響應的快速高效。
數據驅動型創新正深刻重塑產業價值鏈，催生新業態、新模式，并大幅提升傳統行業的運行效率與決策水平。
結語
展望未來，大數據科創的浪潮將繼續奔涌向前，大數據+AI的融合將更加緊密，AI大模型將成為數據價值提煉的核心工具，海量數據又為AI進化提供持續燃料。以數據為基石、以算法為引擎、以計算為力量，大數據科創正不斷突破著人類認知的邊界，重塑產業運行的邏輯，并持續挑戰著我們對倫理、治理與社會結構的固有認知。
（文/朝槿）
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