数据智能白皮书（2024年）-52页_2mb

CCSATC601大数据技术标准推进委员会发布的《2024年6月数据智能白皮书》系统梳理了数据智能的概念、技术体系、应用场景及产业生态，并展望了未来发展趋势。数据智能是以全形态数据为关键资源，以大数据与人工智能深度融合的新技术体系为关键手段，协同应用于生产生活各领域，推动生产力提升和社会进步的新兴形态。

从历史发展来看，数据智能经历了技术准备期（2000年前）、大数据时期（2000-2020年）和融合应用期（2020年至今）三个阶段。当前，数据智能已形成“5+3”技术体系：数据层面包括数据汇聚、存储计算、管理开发、安全和多模态治理五大板块；技术层面分为数据准备、模型训练推理和开发应用三大阶段。

核心技术主要包括：

1. 数据供给技术：主要通过高质量数据标注和合成数据解决数据瓶颈问题；
2. 多模态数据存储与治理：面临数据整合难、质量把控滞后等问题；
3. 数据智能平台：需要提升异构资源调度、向量化计算和智能化运维能力；
4. 数据流通技术：如隐私计算存在算法局限和性能损耗问题；
5. 智能安全技术：仍存在准确率不足、可解释性差等缺点；
6. 生成式大模型：在视频生成、垂直领域等方向快速发展。

数据智能应用已渗透至金融、制造等各行业，重点布局在营销风控、经营管理等场景。当前面临复合型人才稀缺、跨部门协同困难、成效评估机制不完善等行业痛点。大模型的落地应用将从三方面重塑应用场景：

1. 多模态分析：整合小模型与深度学习技术实现复合数据处理；
2. 知识服务：结合知识图谱实现复杂推理和智能问答；
3. 业务自动化：优化研发设计、工作协同和流程管理。

全球数据智能产业呈现爆发式增长，中美欧政策支持力度加大，企业数量显著增加。但在核心技术自主创新能力、技术标准化程度、产业生态完善度等方面仍存在挑战。未来产业发展将呈现四大趋势：

1. 从技术导向转向服务导向；
2. 由单一数据管理升级为多模态整合；
3. 实现从资源导向到需求导向转变；
4. 全面推进场景化应用落地。

总体而言，数据智能正推动第四次创业浪潮，将成为释放数据要素价值、驱动社会经济转型升级的关键引擎。