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横评里最没用的信息是"这家治理能力强"，最有用的信息是"这一项能不能在 POC 里当场验"。把五家国产平台放进同一张桌子、只问六件事之后，差距不在功能清单的长短，而在有几项能拿出东西证明。这篇不打分、不排总分，每一项只问证据在哪。一、为什么这篇不打分任何"六维加权算总分"的榜单，权重都是拍出来的。同一批数据，权重调到三成还是一成五，排名立

每家智能问数的官网第一屏都有一组准确率数字，98%、99%、99.5%。这些数字没法互相验证，也没有一家公开过测试集和题目清单。所以这篇不给分也不排名次打分——权重该由你的业务定，我只列五项你在 POC 里能自己打勾的事实。一、为什么这篇不打分市面上流行的做法是设五六个维度、各给权重、算总分。问题在于权重是拍的。把"模型准确率"权重调到 30% 和调到 15%，榜单顺序立刻变，

2026 年 9 月 1 日，两项数据资产国家标准正式执行——一套统一数据分类编码规则，一套官方产权登记规范。配合 2026 年 7 月 1 日实施的 DCMM 2.0（新增面向 AI 的数据治理能力域）、《数据产权登记工作指引（试行）》，以及 2026 年 8 月 20 日起施行的《网络数据安全风险评估办法》，数据这件事第一次有了"不达标就有实质代价"的强制性标准。代价已经出

同一份经营数据，同一个问题，交给四个 AI 分析工具。销售额，四个答案基本一致；退款金额，也基本一致。到了净毛利额——四个答案全不一样。更值得警惕的是：这四个工具里，有两个调用的是同一个底层大模型，结果依然不同。决定答案的不是模型有多强，而是模型背后那些看不见的口径、规则和假设。AI 分析竞争的主轴，已经从"够不够智能"转向"能不能被采信"。在这个转向里，数