【大数据技术标准推进委员会】数据智能白皮书（2024年）_52页_2mb

数据智能白皮书（2024年）总结

核心内容

本白皮书由CCSA TC601大数据技术标准推进委员会牵头，联合多家企业与专家共同编制，系统梳理了数据智能的概念、发展历程、技术体系、应用场景及产业生态，旨在为企业和行业提供数据智能实践的参考与指导。

主要观点

1. 数据与智能关系的演变

• “智能”成为数据价值释放的主要路径：数据与智能的关系由“松耦合”转向“紧耦合”，数据成为智能发展的关键支撑。
• 智能化技术反向助力数据技术发展：智能化技术推动数据技术向多模态、非结构化数据处理方向发展，提升数据处理效率与能力。

2. 数据智能的历史发展沿革

• 技术准备时期（2000年以前）：人工智能与数据库理论初步形成，信息处理能力受限。
• 大数据时期（2000年~2020年）：数据量与多样性迅速增长，催生大数据与深度学习技术。
• 融合应用时期（2020年至今）：数据与智能深度融合，推动多模态处理、模型优化、场景化应用等方向发展。

3. 数据智能的价值和意义

• 提升信息处理效率：数据智能通过自动化、智能化手段，提升信息处理与决策效率。
• 推动生产方式革新：数据智能在企业、产业和社会层面，推动生产流程优化、资源合理配置和决策智能化。
• 创造新价值与新生态：数据智能带来新的生产生活方式、技术体系、产业模式，推动社会进步与经济活力。

关键信息

1. 数据智能技术体系

• 数据技术：涵盖数据汇聚、存储与计算、管理、开发与应用、安全等环节。
• 人工智能技术：包括自然语言处理、计算机视觉、智能推荐等细分方向。
• 融合趋势：形成“5+3”技术体系，即数据技术的五个环节和人工智能技术的三个阶段。

2. 数据智能关键技术发展态势

• 数据供给技术：合成数据与自动化标注成为主流，提升数据质量与可用性。
• 多模态数据存储与治理：推动多模态数据的高效整合与治理，降低处理成本。
• 数据智能平台：提升企业数据与模型开发能力，强化算力、资源调度与智能运维。
• 数据流通技术：隐私计算、数据空间等技术支撑数据安全与高效流通。
• 数据安全产品智能化：结合机器学习与深度学习，实现更精准的风险预警与防护。
• 生成式大模型驱动生产力跃升：大模型在多模态处理、知识推理、智能助手等方面展现强大潜力。

3. 数据智能应用现状与问题

• 通用层面：跨部门协同困难、技术与业务脱节、成效计量复杂。
• 场景层面：数据智能应用需更敏捷、更普惠，推动一线业务人员能力提升。
• 行业层面：数据原生行业（如金融、电信）面临安全与实时性挑战；非数据原生行业（如制造、农业）需解决数据质量、采集成本与多模态处理问题。

4. 数据智能应用未来趋势

• 大模型赋能：推动对话式分析、智能问答、业务流程自动化等应用。
• 敏捷与普惠：数据智能能力建设更关注敏捷响应与一线赋能。
• 跨行业赋能：数据智能在农业、交通、制造等领域加速落地，推动传统行业升级。

数据智能产业生态

1. 产业全景布局

• 基础设施：涵盖通用与智能计算硬件、数据存储、数据智能平台等。
• 数据治理：涉及数据质量管理、数据标准、数据资产等。
• 数据资源服务：提供数据集、数据产品、数据交易等服务。
• 数据智能开发与应用：涵盖算法开发、知识图谱、场景化应用等。
• 生态服务：推动开放合作、社区共建、标准化建设等。

2. 全球数据智能产业发展

• 政策推动：各国加快出台数据智能相关政策，如《人工智能与数据法案》《人工智能法案》等。
• 企业增长：全球数据智能企业数量持续增长，我国企业数量超4500家，重点聚焦数据治理与大模型开发。
• 投融资活跃：数据智能领域投融资规模持续扩大，尤其是大模型相关企业。
• 人才发展：中美成为全球数据智能人才聚集地，人才培养体系逐步完善。

3. 数据智能产业挑战与机遇

• 挑战：
  • 供需结构不平衡：核心技术不足，导致基础服务过剩，前沿创新缺乏。
  • 技术工具体系复杂：兼容性差、标准化不足、技术难点尚未解决。
  • 数智化转型方法论缺失：缺乏统一知识体系、实施路径与业务场景挖掘能力。
  • 生态体系不完善：人才缺口大、开源社区发展不均衡、可持续运营模式缺失。
• 机遇：
  • 技术导向转向服务导向：从基础设施建设转向场景化服务。
  • 多模态数据整合：推动数据管理从单一走向多模态融合。
  • 需求导向：以业务需求为核心，推动定制化数据智能应用。
  • 场景驱动：根据应用场景优化数据智能解决方案。
  • 算法替代经验：推动智能化工具替代人工经验，提高项目可复制性。

总结与展望

数据智能作为融合数据与人工智能的新技术体系，正在成为推动社会进步、产业创新和企业转型的核心力量。随着生成式大语言模型、多模态数据处理等技术的快速发展，数据智能将更深入地融入各个行业，催生新的应用场景与业务模式。未来，数据智能将从技术驱动转向场景驱动，推动产业生态的成熟与完善，实现更高效、精准的数据价值释放。数据智能的发展不仅依赖于技术创新，还需要政策引导、生态构建和人才支撑，共同迈向一个全新的智能时代。