2026爱分析･Data+AI厂商全景报告（91页）.pdf

核心结论速览： Data+AI成为企业智能化转型的核心基础设施：企业AI竞争的核心正在从获取最先进的模型，转向构建支撑AI运行的数据与业务基础设施。Data+AI连接数据资产、业务知识和AI应用，使企业能够将长期积累的数据转化为可被AI理解、调用和执行的智能能力。 中国AI数据基础设施市场CAGR达44.9%：爱分析测算，中国AI数据基础设施市场将从2025年的450亿元增至2029年的1984亿元，复合增长率约44.9%。其中本体平台以78.6%的复合增速成为增长最快的细分赛道。 本体平台是增速最快的高增长细分：本体平台市场规模预计从28亿增长至285亿（CAGR 78.6%）。建设重心正从传统的工程化治理转向以本体平台为代表的AI原生能力建设。 Data+AI技术架构分为四层：第一层多模态数据底座（湖仓一体、AI数据库等），第二层数据开发运维（DataOps、语义平台、本体平台），第三层Data Agent开发（智能体开发平台、LLMOps等），第四层Data Agent应用（通用Data Agent、工业Data Agent、决策智能平台等）。 七大细分市场构成Data+AI核心版图：本报告重点研究本体平台、语义平台、DataOps、智能体开发平台、通用Data Agent、工业Data Agent、决策智能平台等7个市场。 企业级AI落地关键从“模型能力”转向“数据基础设施”：在真实业务环境中，AI需要理解企业的数据、业务规则和运行逻辑，才能走向分析、决策和任务执行。数据质量、语义统一和业务上下文构建成为AI规模化落地的决定性因素。H2：研究背景与全景图谱。2025—2026年，中国企业AI应用进入从“技术验证”走向“生产落地”的关键转折期。过去两年，大模型技术快速普及，但企业发现——单纯调用大模型API无法解决实际业务问题。AI需要理解企业的数据、业务规则和运行逻辑，才能真正走向分析、决策和任务执行。在这一背景下，Data+AI应运而生。它不是一类产品，而是一套覆盖数据管理、业务上下文构建、Data Agent开发与应用的完整技术与产品体系。Data+AI技术架构四层全景：第一层，多模态数据底座。负责承载和管理企业多类型数据，为AI应用提供基础数据能力。代表市场包括湖仓一体、AI数据库、AI数据服务、具身数据服务等。第二层，数据开发运维。负责数据加工、治理和业务语义理解，让企业数据具备可管理、可理解、可调用的能力。代表市场包括DataOps、语义平台、本体平台等。第三层，Data Agent开发。负责构建和管理数据类企业智能体，提供开发、部署和运营能力。代表市场包括智能体开发平台、LLMOps、知识工程等。第四层，Data Agent应用。面向具体业务场景，将AI能力应用于数据分析、经营决策和行业业务流程。代表市场包括通用Data Agent、工业Data Agent、金融Data Agent、能源Data Agent、决策智能平台等。市场规模与增长趋势：爱分析测算，中国AI数据基础设施市场将从2025年的450亿元增至2029年的1984亿元，复合增长率约44.9%。本体平台以78.6%的复合增速成为增长最快的细分赛道。建设重心正从传统的工程化治理转向以本体平台为代表的AI原生能力建设。多模态数据管理（CAGR 59.7%，49亿至390亿）是另一个高增长细分。企业需求的核心转变：过去，企业数字化建设解决的是业务在线化和数据资产化问题；未来，Data+AI将进一步推动企业进入智能化阶段，让数据真正参与业务决策和价值创造。企业AI应用从单点实验走向规模化生产，数据质量、语义统一、业务上下文构建和Agent工程化能力成为决定性因素。（数据来源：爱分析《2026 Data+AI厂商全景报告》）。H2：本体平台——AI时代的业务认知底座。本体平台是用于构建、运行和治理企业业务本体的软件平台。平台将企业数据映射为业务对象、属性、关系和状态，并在同一体系中管理业务规则、函数、行动与权限，使本体能够支持业务查询、计算、决策和流程执行。本体平台覆盖本体设计、数据连接、发布运行、监控维护、版本迭代和权限治理等环节。本体平台的三大特征：第一，能够构建完整本体——除管理业务对象及其关系外，还应支持规则、函数、行动和权限等业务运行要素。第二，能够连接数据与业务行动——将企业真实数据持续映射为本体对象，并通过函数和行动连接业务流程及外部系统。第三，能够管理本体全生命周期——提供发布、版本、血缘、权限、监控和变更管理能力。企业核心需求：企业建设本体平台的核心诉求，是解决数据与业务之间长期存在的割裂问题。主要包括四个方面：打通业务语言与数据语言，让企业形成统一认知；连接跨系统业务关系，让数据从孤立信息变成业务网络；让AI真正理解企业业务，提升智能应用准确性；支撑业务推演与智能决策，从信息查询走向行动辅助。厂商能力要求：深入理解业务、具备复杂场景建模能力；具备多源数据连接能力，适配复杂企业IT环境；将静态知识模型演进为动态业务知识体系；打造AI原生能力，让本体成为智能应用入口；具备行业化交付能力，推动本体价值落地。入选标准：符合本体平台市场分析的厂商能力要求；近一年在该市场至少服务1家企业；近一年在该市场的收入规模至少在50万元。代表厂商：浩鲸科技。浩鲸科技成立于2003年，业务深度覆盖运营商、电力、交通、烟草、工业制造等多家央国企及行业头部客户。在Data+AI时代，公司推出鲸智本体平台，助力企业打造一体化业务本体图谱管理与应用平台。平台具备数据驱动的自动构建、低代码可视化编辑、高性能双引擎图存储以及全面的质量稽核检测能力。浩鲸科技的核心优势在于“数据中台基因驱动的反向构建能力”，解决了本体建设依赖人工的成本瓶颈。平台具备跨多源的统一语义层与跨源计算引擎，支撑企业进行毫秒级的多跳复杂关联查询。同时，通过业务动作与规则的深度链接，使本体不仅是静态知识，更能直接驱动智能体实现“决策-执行”的业务闭环。（数据来源：爱分析《2026 Data+AI厂商全景报告》）。H2：语义平台——连接数据与AI的统一语义层。语义平台是连接企业数据资产与业务应用的中间层，通过对指标、维度、业务逻辑等进行统一建模，将底层数据转化为业务可理解、AI可调用的数据语义资产。随着企业进入AI应用阶段，语义平台正从传统数据治理和BI支撑工具，演变为企业级AI应用落地的重要基础设施。企业核心需求：统一企业数据语言，让不同部门基于同一套标准决策；降低数据使用门槛，让业务人员能够自主分析；提升数据团队效率，减少重复取数和开发工作；为AI提供准确的数据理解能力，支撑企业级智能分析。厂商能力要求：深度业务抽象能力，将复杂业务逻辑转化为机器可理解语言；强大的查询计算能力，兼顾灵活性与性能；丰富的企业级交付能力，适配复杂IT环境；面向AI时代的开放能力，让语义资产成为智能应用底座；持续行业沉淀能力，通过真实场景形成产品壁垒。入选标准：符合语义平台市场分析的厂商能力要求；近一年在该市场至少服务2家企业；近一年在该市场的收入规模至少在50万元。代表厂商：Aloudata。Aloudata是中国数据编织（Data Fabric）和数据语义编织（Semantic Fabric）领导者，创始团队来自蚂蚁原数据平台部核心团队。公司以NoETL to Trusted AI为技术路线，致力于将复杂企业数据变为AI可理解的语义资产。核心产品Aloudata CAN（NoETL指标平台/明细语义层）是企业级统一可信语义层基座，集规范化指标定义、自动化指标开发、语义化指标目录、开放化指标服务于一体。Aloudata Agent基于NoETL明细语义层+Agentic Harness架构，让业务用自然语言完成可信问数、异常检测、波动归因、多源融合分析和报告生成。Aloudata的核心优势在于创新的NoETL技术架构，能够直接依托百亿级明细数据实现秒级响应，成功调和了分析灵活性与查询性能的冲突。目前已在金融、消费零售、制造、能源等行业的头部大客户深水区场景中经历了高并发、复杂业务逻辑的严苛考验。（数据来源：爱分析《2026 Data+AI厂商全景报告》）。H2：DataOps——面向AI的数据运营体系。DataOps是一套面向企业数据全生命周期管理的数据运营体系，通过数据开发、治理、质量管理、运维监控、安全管理等能力，提升数据生产和交付效率。随着企业进入Data+AI阶段，DataOps正在进一步演进，从保障数据可用性，转向保障数据能够被AI稳定、准确、安全地调用。企业核心需求：提升数据开发效率，让数据生产从人工驱动走向工程化；提升数据质量，让数据成为可信赖的AI基础；管理不断增长的数据资产，让数据从资源变成能力；支撑多模态数据管理，满足AI时代的数据需求；建立数据安全和权限体系，保障数据规模化使用。厂商能力要求：完整的数据工程能力，覆盖数据全生命周期管理；强大的数据治理能力，保障数据准确和可追溯；面向AI的数据供给能力，让数据能够服务智能应用；支持复杂企业环境，具备大规模交付能力；深入行业场景，帮助企业真正释放数据价值。入选标准：符合DataOps市场分析的厂商能力要求；近一年在该市场至少服务3家企业；近一年在该市场的收入规模至少在100万元。代表厂商：袋鼠云。袋鼠云成立于2015年，定位为大数据基础软件与人工智能应用服务商。已服务超过5000家央国企、金融、能源矿产、交通运输、先进制造等行业头部客户。核心产品数栈DataStack是AI驱动的多模态数据开发治理与应用平台，包含大数据基础平台、多模态数据智能开发与治理、数据智能分析与服务。袋鼠云提出“AI Ready必先Data Ready”的落地理念，主张通过成熟的数据治理平台，率先对企业元数据、数据标准进行规范化梳理，并在中间构建统一的指标语义层。其独创的“数据+AI”智能飞轮机制、模块化解耦架构以及全球化多语言适配能力，能够帮助大型企业低门槛、高精度地激活私域数据资产。（数据来源：爱分析《2026 Data+AI厂商全景报告》）。H2：智能体开发平台——企业规模化建设AI应用的基础设施。智能体开发平台是面向企业构建、部署和运营AI Agent的基础平台，通过提供模型接入、知识管理、工具调用、流程编排、智能体运行管理等能力，帮助企业快速开发面向业务场景的智能应用。随着大模型从对话助手向业务执行型Agent演进，智能体开发平台正在成为企业规模化建设AI应用的重要基础设施。企业核心需求：降低智能体开发门槛，让业务需求快速转化为AI应用；连接企业数据和知识，让智能体真正理解业务；支持复杂任务编排，让Agent从回答问题走向完成任务；满足企业级安全要求，保障AI应用可控落地；支持持续运营，让智能体能力不断迭代。厂商能力要求：完善的平台工程能力，支撑智能体全生命周期管理；强大的工具调用和流程编排能力，让Agent具备执行能力；深入企业数据体系，提升智能体业务理解能力；具备模型适配能力，满足不同企业部署需求；丰富行业经验，帮助企业找到高价值应用场景。入选标准：符合智能体开发平台市场分析的厂商能力要求；近一年在该市场至少服务2家企业；近一年在该市场的收入规模至少在100万元。代表厂商：拓尔思。拓尔思成立于1993年，是中文全文检索技术的开创者，深耕行业三十余年。TRS拓天链智能体平台（拓天链）是基于大模型的智能体开发与应用平台，提供涵盖智能体设计、训练、评估、分析及管理等一站式服务。平台采用Harness框架，支持模块化的Skill（技能）机制与MCP工具接入，通过统一的文件结构和标准接口，将大模型能力转化为精准可控的自主规划大脑。拓尔思的核心优势在于高质量数据治理前置——在底层配置强大的高质量数据中台系统，深度对接关系表、本地文件等多模态异构数据，进行自动化清洗、去重、脱敏与过滤。平台全面适配英伟达、海光、华为等国产化信创环境，兼容主流开源及商业大模型。（数据来源：爱分析《2026 Data+AI厂商全景报告》）。H2：通用Data Agent——让数据分析走向智能化。通用Data Agent是面向企业数据分析场景的智能体，通过自然语言交互理解用户意图，自动完成数据查询、分析、归因、可视化和决策辅助等任务。相比传统BI工具，Data Agent进一步降低了数据使用门槛，使企业员工能够通过对话方式直接获取数据洞察。企业核心需求：让业务人员直接使用数据，降低分析门槛；从回答问题走向主动分析，提升数据洞察价值；提升数据分析效率，减少重复性工作；融合企业业务知识，让AI理解自身数据体系；支撑多场景智能应用，从单点问答走向业务助手。厂商能力要求：扎实的数据基础能力，确保分析结果准确可靠；强大的智能推理能力，让Agent真正完成分析任务；丰富的业务知识沉淀，提升行业适配能力；具备企业级交付能力，推动AI从试点走向规模化应用。入选标准：符合通用Data Agent市场分析的厂商能力要求；近一年在该市场至少服务3家企业；近一年在该市场的收入规模至少在100万元。代表厂商：思迈特软件（SmartBI）。思迈特软件创立于2011年，是国家级专精特新“小巨人”企业。作为Agent BI的开创者与引领者，SmartBI在IDC相关报告中七项技术能力评分均位列第一，金融行业市场占有率排名第一。已服务超6000家行业头部客户，业务覆盖金融、央国企、制造等60余个行业。核心产品白泽V5是一款面向大型企业专属的智能体数据决策分析平台。产品以企业级Harness架构为底层设计理念，采用“统一指标模型/语义层+多智能体平台”双轮驱动。白泽V5依托ReAct推理框架、可扩展技能体系与分层记忆能力，支持深度归因分析、多源数据融合、一键创建仪表盘及长篇经营报告智能撰写等全链路能力。思迈特的核心优势在于深耕金融与央国企大客户场景，将大量行业专家的经验与业务逻辑转化为内置的归因算法。依托百亿级高性能成熟BI底座，保障海量异构数据的极端性能与稳定掌控。（数据来源：爱分析《2026 Data+AI厂商全景报告》）。H2：工业Data Agent——让AI深入工业生产场景。工业Data Agent是面向工业生产和运营场景的智能数据分析与决策助手，通过连接工业数据、业务知识和分析工具，帮助企业完成设备监控、故障诊断、生产优化、经营分析等任务。相比通用Data Agent，工业Data Agent需要进一步理解工业领域的数据特征、业务流程和专业知识。企业核心需求：让工业数据真正被理解，释放长期沉淀的数据价值；辅助工业专家分析，降低专业知识使用门槛；从数据查询走向故障诊断和生产优化；打通多源异构工业数据，实现跨系统分析；支撑工业智能化应用规模化落地。厂商能力要求：深厚工业Know-how，理解真实生产场景；强大的工业数据处理能力，解决数据基础问题；多模态数据融合能力，连接工业世界的复杂信息；强大的Agent工程能力，让AI具备任务执行能力；高性能和企业级部署能力，满足工业生产要求；沉淀可复用工业技能，推动智能能力规模化复制。入选标准：符合工业Data Agent市场分析的厂商能力要求；近一年在该市场至少服务2家企业；近一年在该市场的收入规模至少在50万元。代表厂商：寄云科技。寄云科技是一家专注于工业数据智能的高科技企业，围绕“连接、洞察、优化”理念，打造了涵盖工业物联网、大数据平台及智能应用的完整产品线。寄云Neu.ai工业智能体是一款致力于让生成式AI在大型工业企业可靠落地的平台。产品通过结合自然语言交互与企业本体模型，可深度处理海量多模态OT/IT/ET数据，使AI能够准确理解业务逻辑并遵循企业规范。具备四大核心功能：本体模型（明确业务场景下的数据关联，打破数据孤岛，约束AI幻觉）、智能体工作流开发（支持用户通过自然语言自动编排复杂任务）、工业画布多模态交互（提供沉浸式协作空间）、技能化生态与工具集成。寄云科技的核心优势在于十三年工业数据智能沉淀，形成了覆盖数据采集、数据治理、时序数据处理、工业建模、资产开发及智能应用的完整技术体系。（数据来源：爱分析《2026 Data+AI厂商全景报告》）。H2：决策智能平台——从看数据到做决策。决策智能平台是面向企业经营管理场景，通过融合数据、业务知识、分析模型和AI Agent能力，帮助企业实现智能分析、决策推演和业务行动闭环的平台。随着企业AI应用从信息查询向业务决策演进，决策智能平台正在成为连接数据资产与经营管理的重要应用层。企业核心需求：从看数据走向理解业务，提升经营分析深度；将企业决策经验沉淀下来，降低对个人经验的依赖；支撑复杂业务场景推演，辅助企业提前判断未来；让AI进入业务流程，而非停留在展示层；建立可持续运营的智能决策体系。厂商能力要求：扎实的数据基础能力，为智能决策提供可靠底座；具备业务上下文构建能力，让AI理解企业运行逻辑；强大的Agent工程能力，支撑复杂决策任务执行；深厚行业Know-how，加速场景落地；企业级交付与持续运营能力，推动从试点走向生产。入选标准：符合决策智能平台市场分析的厂商能力要求；近一年在该市场至少服务1家企业；近一年在该市场的收入规模至少在50万元。代表厂商：观远数据。观远数据成立于2016年，是国内领先的数据分析与AI决策智能平台服务商。2026年6月，观远数据正式发布全新AI原生决策智能平台DecideX，实现了从传统商业智能（AI+BI）向企业级决策智能平台的战略跨越。DecideX突破了传统数据分析工具仅用于展示与看数的局限，深度融合了长程任务智能体编排能力与创新的业务决策上下文治理。平台能够自动将分散的指标口径、业务本体网络、风险规则及执行工具箱封装为高可信的场景化决策上下文，让AI在企业经营的真实语境下，自主完成异常感知、多维归因推理、风险前置评估和行动路线推荐。观远数据的核心优势在于企业级高并发数据底座与最大BI集群，以及业务上下文层将AI推理深度锚定在企业的真实经营语义中。依托新5A落地路径与FDE共创模式，推动AI从看数查数工具演进为介入核心工作流的智能体。基于过去积累的以零售、消费、制造业为主的100多个深度垂直业务场景知识库，实现敏捷落地。（数据来源：爱分析《2026 Data+AI厂商全景报告》）。H2：未来3-5年机会洞察。机会赛道成熟度×市场空间矩阵。| 赛道 | 成熟度 | 市场空间 | 增长驱动 | 推荐优先级 |||||||| 本体平台 | 中 | 极大（CAGR 78.6%）| AI原生能力建设 | ★★★★★ || 语义平台 | 中高 | 大 | AI数据基础设施 | ★★★★★ || DataOps | 高 | 大 | 多模态数据管理 | ★★★★ || 智能体开发平台 | 中 | 大 | Agent规模化 | ★★★★ || 通用Data Agent | 中高 | 大 | BI智能化升级 | ★★★★ || 工业Data Agent | 中 | 中 | 工业AI落地 | ★★★★ || 决策智能平台 | 中 | 大 | 企业AI深化 | ★★★★ |多角色行动建议。企业CIO/CDO：优先建设语义层和本体平台，为AI应用建立统一的业务认知底座。将Data+AI基础设施建设纳入企业数字化战略核心。数据团队负责人：从DataOps入手建立面向AI的数据治理体系，推进指标语义化和多模态数据管理，让数据从“可查询”变为“可理解、可调用”。AI应用负责人：选择智能体开发平台作为Agent规模化建设的核心工具，关注Skill机制和Harness架构等前沿能力。业务部门负责人：推动通用Data Agent和决策智能平台在经营分析、供应链、产销协同等高频场景落地，让AI真正介入工作流。投资机构：重点关注本体平台（CAGR 78.6%）和语义平台两个高增长赛道。关注具备行业Know-how和长期客户沉淀能力的厂商。延伸阅读。以上为报告核心趋势分析，如需获取完整报告详细数据及全部案例，请访问下载页下载完整PDF报告。FAQ。问：Data+AI是什么？和企业数字化转型有什么关系？答：Data+AI是一套覆盖数据管理、业务上下文构建、Data Agent开发与应用的完整技术与产品体系。过去企业数字化解决的是业务在线化和数据资产化问题；未来Data+AI将推动企业进入智能化阶段，让数据真正参与业务决策和价值创造。问：为什么说本体平台是增速最快的细分赛道？答：爱分析测算本体平台CAGR达78.6%，市场规模预计从28亿增长至285亿。建设重心正从传统的工程化治理转向以本体平台为代表的AI原生能力建设。本体平台将企业数据映射为业务对象、属性、关系和状态，是AI理解企业业务的认知底座。问：语义平台和传统数据中台有什么区别？答：语义平台是在数据表与业务应用之间建立一层独立的业务语义抽象层，将企业数据治理和沉淀为统一的指标语义和高性能数据查询服务。传统数据中台解决数据汇聚问题，语义平台解决“数据如何被AI理解和调用”的问题。问：企业如何选择Data+AI建设的优先级？答：建议先从DataOps入手解决数据质量和治理问题，然后建设语义层统一业务口径，再推进本体平台构建业务认知底座，最后基于智能体开发平台规模化构建Data Agent应用。问：Data Agent和传统BI有什么区别？答：传统BI需要人工编写SQL、制作报表；Data Agent通过自然语言交互理解用户意图，自动完成数据查询、分析、归因、可视化和决策辅助等任务。Data Agent让数据分析从“专业人员操作”走向“人人可用”。数据来源说明。本报告数据来源于爱分析《2026 Data+AI厂商全景报告》、各入选厂商公开信息、IDC、Gartner等第三方研究机构。报告期为2025年Q3至2026年Q2。