- 数据供给与模型训练合作（最基础）
合作内容：数据公司提供标注数据、行业数据集与治理服务；AI 方用于模型预训练 / 微调，提升精度与场景适配。
落地要点：
共建数据标注基地，制定行业标注标准。
采用数据可用不可见（如联邦学习、差分隐私）技术保障数据安全。
按数据质量 / 使用量 / 模型效果分成，例如贵州大数据集团 + 科大讯飞共建标注基地与行业数据集。
- 技术深度集成（效率最高）
合作内容：AI 模型原生集成至数据平台，用户无需迁移数据即可调用 AI 能力，缩短部署周期 50%+。
落地要点：
基础设施层：数据云作为中枢，支持 AI 平台原生连接器嵌入。
应用层：AI 模型 / 智能体嵌入数据平台引擎（如 Snowflake 集成 Claude，Databricks 集成 OpenAI）。
治理层：数据血缘追踪、访问控制与模型可观测性统一管控。
典型案例：Snowflake（数据云）×Anthropic（Claude），2 亿美元合作，用户在数据仓库内直接调用模型，支持长上下文处理。
- 联合产品研发（价值最高）
合作内容：基于数据资产与 AI 技术，共同打造行业解决方案，如智能投研、智慧医疗、政务大模型等。
落地要点：
数据公司负责数据治理与行业知识图谱构建；AI 方负责模型开发与交互设计。
采用标准化产品 + 定制化模块架构，适配不同客户流程。
联合营销与客户交付，收益按研发投入 / 销售贡献分成。
典型案例：通联数据 × 阳光资产，打造 "数据集合--知识构建--智能交互--合规管控" 全栈智能投研方案。
- 场景共建与生态协同（规模最大）
合作内容：聚焦垂直行业（教育、医疗、城市治理），共建数据中心、可信数据空间与标杆项目。
落地要点：
按 "五个一" 推进：一份协议、一个行业数据中心、一批场景、一个标注基地、一个沟通机制。
先建数据底座（标注 + 数据集 + 数据中心），再做应用落地（AI 模型 + 场景）。
公共数据授权运营，实现跨场景数据合规流通。
典型案例：贵州大数据集团 + 科大讯飞，覆盖医疗全流程、精准教学、城市大脑等场景。
- 数据货币化与 AI 代理（创新模式）
合作内容：AI 智能体帮助数据公司实现数据估值、定价与货币化，如 IBM watsonx.ai×Datavault AI，AI 智能体嵌入数据产品，助力客户财务建模与风险评估。
落地要点：
AI 自动生成数据资产目录与场景化定价模型。
按数据货币化收益分成，拓展数据公司商业化路径。