数据智能白皮书（2024年）-大数据技术标准推进委员会_52页_2mb

数据智能白皮书（2024年）总结

本白皮书由CCSATC601大数据技术标准推进委员会联合多家企业与专家编制，聚焦数据智能的发展现状、技术体系、应用实践及产业生态，旨在为企业数智化转型提供参考。报告指出，数据与智能的融合已成为全球产业发展的焦点，两者关系由“松耦合”转向“紧耦合”，数据成为智能发展的核心资源，智能技术亦反向推动数据技术革新。

数据智能历经三个阶段：技术准备（2000年前）、大数据（2000-2020年）和融合应用（2020年至今）。当前阶段，技术体系呈现“5+3”结构，涵盖数据汇聚、存储计算、管理开发、安全治理等核心环节，并通过生成式大模型等技术实现多模态数据处理能力提升。关键技术包括高质量数据供给、多模态数据治理、数据智能平台构建、数据流通安全、智能化数据安全产品及生成式大模型技术，这些技术共同推动数据价值释放与智能效能提升。

数据智能应用面临三大挑战：通用层面存在跨部门协同困难，需复合型人才与一体化规划；场景层面需解决成效评估的复杂性；行业层面则存在数据质量差异与跨行业赋能障碍。未来趋势包括构建大模型与传统技术的融合能力，深化知识推理与智能问答，通过智能助手提升业务自动化水平，推动场景化、普惠化的应用模式，以及扩展至传统行业。

产业生态方面，全球数据智能产业规模扩大，形成涵盖基础设施、治理、资源服务、开发应用及生态服务的完整产业链。中国产业图谱显示，多数企业成立于2010年后，年营收超亿元企业占比超40%，研发能力与人才储备逐步完善。政策层面，多国加快AI与数据监管立法，企业加速布局数据智能解决方案，资本市场对产业前景预期积极。然而，产业仍面临供需结构失衡、技术标准不统一、数智化转型方法论缺失及生态体系不健全等挑战。

未来，数据智能将向服务导向、多模态整合、需求驱动、场景优化和算法替代方向发展。技术层面需加强标准化建设与技术创新，产业层面需突破人才缺口与技术瓶颈，推动数据要素价值释放与智能化转型。数据智能作为新质生产力的重要驱动力，将重构生产关系，助力社会实现跨越式进步。