大数据技术标准推进委员会：数据智能白皮书-52页_2mb

数据智能白皮书（2024年）总结

一、数据智能综述

数据智能是一种将全形态数据作为关键资源，通过大数据与人工智能深度融合，最终协同应用于生产生活各领域的新兴模式。其核心在于促进数据与智能的“紧耦合”发展，并以多模态数据融合、大模型技术、生成式AI三大趋势为主导方向。

二、数据智能的历史与发展

• 三个发展阶段：
  • 技术准备阶段（2000年前）：以规则推理和经典机器学习为基础；
  • 大数据阶段（2000-2020）：数据爆发式增长，推动大数据处理与深度学习兴起；
  • 融合应用阶段（2020至今）：AI与数据技术深度融合，支持复杂场景智能处理与多模态分析。

三、数据智能技术体系

核心技术体系由两部分组成：数据技术和人工智能技术。目前正逐步形成"5+3"技术结构，涵盖数据全生命周期管理，以及模型训练支持、数据治理等前沿方向。技术趋势包括：

1. 多模态数据支持能力提升；
2. 数据流通技术强化，如联邦学习、隐私计算的发展；
3. 数智化平台的异构资源调度、向量化计算与智能运维能力优化；
4. 智能化数据安全产品广泛应用。

四、数据智能的关键应用与价值

数据智能在多个领域推动业务模式重塑与效率提升，特征包括：

• 效率提升：如生产调度、欺诈检测等；
• 体验优化：如个性化推荐、客户服务机器人等；
• 创新模式：如虚拟助手、智能设计等新业态出现。

从行业角度看，金融、电信等领域已高度应用该技术；制造业、医疗等数据基础薄弱行业则需要更多本地化适配解决方案。

五、产业生态与未来展望

数据智能产业已构建完善的产业链体系，涵盖了基础设施、资源服务、开发应用等多层次生态。

国际市场发展迅速，美国、欧洲、加拿大等国家政策支持力度加大，全球创业企业数量超过3万家。国内企业已有相当规模，研发成果显著，中国高校也在积极培养专业人才。

未来，大模型落地将重塑产业格局，推动数据智能在以下方向发展：

• 多模态智能融合；
• 知识图谱与检索增强生成技术结合；
• 更加普及化与平民化的工作协同工具出现。

结语

数据智能正深度融入多个产业和社会运转领域，持续释放数据要素价值。产业生态、政策制度和技术创新将在未来共同推动数据智能的快速发展和广泛落地。