千峰访谈火石创造杨红飞：产业与科创数据集、产业链图谱，构造产业AI可信的模态进化

【亿邦原创】杨红飞，火石创造CEO。火石创造成立于2015年，定位为“产业AI可信赋能者”，能力可概括为“数据、模型、智能体、场景”协同，拥有涵盖产业、科创等高质量数据集和500多个产业链图谱，承担国家重大专项“金融行业高质量数据集”建设，产业经济大模型已完成生成式人工智能服务备案和深度合成服务算法备案。本届千峰奖访谈中，杨红飞围绕AI与全球化驱动的产业模态进化，分享了火石创造在产业数据、产业AI及可信落地方向的实践与判断。

亿邦：本届千峰奖以「AI与出海带来的模态进化」为核心主题，聚焦产业能力的深层重构。结合产业数据与产业决策服务，您如何理解这一轮由AI和全球化共同驱动的产业模态进化？火石创造在AI能力建设与全球化出海上有哪些核心战略布局？能否具体介绍一下公司的定位及业务模式？

杨红飞：我们把这一轮变化理解为产业组织方式和服务模式的重构。AI正在推动过去依赖专家经验、人工检索和项目交付的工作，转变为数据与智能体参与的连续流程；全球化则使产业链协作、技术供给和市场竞争进一步跨区域。对产业服务企业而言，核心机会在于把专业能力沉淀为可复制的产品，并适配不同地区、行业和数据规则。

火石创造成立于2015年，十一年来持续围绕产业数据与产业决策打造产品和服务。我们的定位是“产业AI可信赋能者”：将产业数据、产业认知与智能体结合，推动产业研究、投资研判、产业招商、科技金融等工作逐步从依赖个人经验，转向有数据依据、可追溯、可复用的工作流程。

公司的能力可以概括为“数据、模型、智能体、场景”协同：火石星联提供产业数据底座，火石元擎提供产业经济大模型及产业认知能力，火石启玄承载智能体的构建与运行，再通过火石星览产业智能体等产品进入具体工作场景。商业模式包括产品订阅、面向机构的私有化部署与行业解决方案，以及与合作伙伴联合运营。桌面端服务专业个人和团队，机构项目则满足业务流程衔接与本地化部署等需求。

我们对公司的长期判断是：产业AI的价值不止于将通用模型接入业务，更在于把多年积累的产业数据、行业方法和可信交付能力沉淀为可持续迭代的基础设施。技术发展必须与长期产业价值、合规治理和商业可持续性同步。AI带来的不只是工具升级，也推动产业服务从“交付信息”转向“辅助完成任务、交付结果”。

亿邦：您提到火石创造的能力是“数据、模型、智能体、场景”协同。火石星联、火石元擎、火石启玄、火石星览分别承担什么角色？这四层是怎么协同的？

杨红飞：火石星联提供产业数据底座，火石元擎提供产业经济大模型及产业认知能力，火石启玄承载智能体的构建与运行，火石星览等产品进入具体工作场景。四层不是并列的产品线，而是从数据到模型、从智能体到场景的递进关系：数据底座提供素材，产业模型提供认知能力，智能体承载任务执行，场景产品把能力交付给客户。商业模式包括产品订阅、面向机构的私有化部署与行业解决方案，以及与合作伙伴联合运营。

亿邦：目前贵公司在哪些核心业务环节落地了AI/大模型技术？形成了怎样独具特色的AI或数智化竞争力体系？

杨红飞：第一是产业研究与投研，围绕政策、产业链和企业等层次组织证据，辅助完成分析与报告。第二是产业招商，围绕“招什么、往哪招、值不值、怎么招”，将产业图谱、招商线索和企业研判串联成完整工作流程。第三是科技金融与信贷风控，将企业技术、专利、研发和产业位置等信息纳入评价，帮助金融机构识别科技企业的创新价值。

火石星览产业智能体桌面端已上线百个数字专家团，覆盖综合研究、行业研究、企业研究、区域研究、招商、投研和信贷风控等任务。每个专家团都设有相应的任务边界、分析框架、工具组合和证据标准。产品不止生成文字，还围绕专业任务组织数据与分析步骤，并交付成果，支持Word、PDF、Excel、PPT等格式。

我们的差异化来自产业数据、模型与场景工程的结合：公司拥有千亿条产业数据资产和500多个产业链图谱，承担国家重大专项“金融行业高质量数据集”建设，并持续投入产业经济垂类模型与智能体运行底座。产业经济垂类模型已完成生成式人工智能服务备案和深度合成服务算法备案，为可信应用提供支撑。

亿邦：您提到火石星览上线了百个数字专家团，每个专家团都设有任务边界、分析框架、工具组合和证据标准。为什么产业智能体需要“专家团”而不是一个通用助手？任务边界和证据标准具体怎么落地？

杨红飞：产业任务关系到真实企业、资金和公共资源，不能只以回答是否流畅作为标准。百个数字专家团分别覆盖综合研究、行业研究、企业研究、区域研究、招商、投研和信贷风控等任务，每个专家团都有明确的任务边界、分析框架、工具组合和证据标准。产品不止生成文字，还围绕专业任务组织数据与分析步骤，并交付成果，支持Word、PDF、Excel、PPT等格式。这样做的目的，是让智能体的输出有据可查、过程可追溯，而不是一个什么都答、但什么都不负责的通用助手。

亿邦：能否分享一个最具代表性的“AI+价值链”创新实践案例？它解决了哪些行业共性痛点，创造了哪些可感知、可量化的价值？

杨红飞：以产业招商为例，很多地方并不缺政策和企业名单，真正的难点是判断产业链缺什么、哪些企业值得接触，以及如何把研判转化为谈判和落地行动。火石星览将产业图谱、企业信息和招商方法纳入同一流程，并尽可能为推荐结果提供依据，帮助招商团队从广泛搜集转向更有针对性的研判。某头部百强区应用相关能力后，累计形成5000多条落地建议，完成1600多家企业价值研判。

在产业研究场景，海量信息梳理效率提升10倍以上，研究报告初稿生成时间从数周缩短至数小时，相关人工成本至少下降50%。在科技金融场景，杭州一家头部股份制银行应用相关能力后，对公信审通过率从40%提升至85%。

亿邦：您提到成本治理主要依靠多模型路由、任务与上下文优化、工具调用编排及本地化部署等方式。这些措施具体怎么控制成本？产品采用席位订阅模式，对客户预估使用成本有什么帮助？

杨红飞：成本治理主要依靠多模型路由、任务与上下文优化、工具调用编排及本地化部署等方式。产品采用席位订阅等模式，也让专业用户更容易预估使用成本。

亿邦：在推进AI规模化落地过程中，数据要素扮演了怎样的支撑角色？火石创造更侧重自有产业数据深耕，还是推进跨主体、跨行业的数据协同？核心挑战是什么、如何应对？

杨红飞：数据是产业AI落地的基础。通用模型能够提供通用推理能力，但产业任务还需要及时、结构化、可验证的数据，以及与行业一致的指标定义。火石创造围绕“产业链—企业—区域”建设产业数据资产和知识图谱，并将火石自有产业数据、客户文件及经授权接入的第三方数据库整合到统一工作入口，支持按场景调用。

目前，公司产业数据资产规模达千亿条，产业链图谱引擎已覆盖九大战新、六大未来、41个门类，以及从全国到各省市区县主导产业。相关数据经过专业治理、标注和结构化加工，公司已取得百余项数据知识产权登记证书。数据、模型与智能体之间形成反馈闭环：在符合合规要求的前提下，任务结果回流并用于完善知识库、专家框架和后续版本；报告结论则尽可能追溯至数据来源。

我们并非在“深耕自有数据”和“推动跨主体协同”之间二选一。公域产业数据构成垂类产业AI的底座，客户自有数据和授权数据则补充具体业务上下文；协同的前提是权属、授权、数据质量和安全边界清晰。实际挑战包括数据标准不一、更新时效不同、敏感数据流动受限，以及产业概念和指标口径不统一。对此，我们通过数据来源与证据留痕、人工审核、版本管理和发布记录，确保图谱结论有据可查、修改过程可追溯、发布结果可回退；同时根据实际需求采用本地化部署、域内处理等方式，在明确的授权与安全边界内使用数据，并探索安全舱等受控协同机制。

亿邦：您怎么看产业智能体改写B2B？垂类大模型是否有长远发展必要？产业智能体公司的AI护城河在何处？

杨红飞：产业智能体将推动B2B服务从“提供信息和工具”转向“协助完成任务”。它能串联检索、分析、研判和报告等环节，让专业人员把更多时间用于判断、沟通和决策。但产业任务关系到真实企业、资金和公共资源，智能体必须具备清晰的证据来源与任务边界，并保留人工复核机制，不能只以回答是否流畅作为标准。

垂类模型有长期价值，但这不意味着每家企业都需要从头训练大模型。关键在于是否具备高质量领域数据、有效的评测体系、产业方法和稳定的任务流程。火石创造通过通用基座、产业模型、知识库、工具和专家智能体协同，让模型能力更好地适配产业任务。

产业智能体公司的护城河，最终体现在数据质量与合规能力、行业理解、场景落地能力、产品工程和持续服务上。产业服务需要沉淀为可复用的能力，而不是停留在一次性项目经验。我们希望把十一年的积累转化为可信、可验证、可迭代的产品，让产业决策更有依据，让科技企业的创新价值更容易被识别，也让产业资源配置更加精准。

作为TO B领域年度风向标，“2026第八届亿邦产业互联网年会暨首届产业智能体大会”将于2026年11月20日在北京召开。主题定为“AI与出海带来的模态进化”，聚焦产业智能体落地、AI供应链价值重构、数据要素与TOKEN经济、产业出海新生态等前沿议题深度思辨。大会将集结学界权威、央国企标杆、产业龙头、投资机构、服务生态伙伴，汇聚产业核心力量、拆解产业数智化转型路径、分享前沿实战经验。同期还将发布年度产业互联网报告及标杆案例，举办决策人闭门会、“千峰奖”颁奖盛典。

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