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数智平台技术研究报告（2025年）总结

一、数智化的战略意义

• 数智化是形成新质生产力的重要途径：
  • 国家政策持续推动数智技术与各领域深度融合；
  • 生成式AI已成为企业基础能力，2026年80%企业将通过API/MODEL使用智能技术；
  • 央国企通过数智化转型提升创新能力、优化资源配置，适应新时代发展需求。

二、数智平台的技术架构与核心能力

1. 架构组成：

• 底层资源平台：容器化、虚拟化、边缘计算、分布式计算；
• 数据引擎：支持多模态数据存储与计算（数据库、数据湖、Spark/Flink等）；
• 智能引擎：集成PyTorch/TensorFlow等开发框架，提供模型训练、评估、推理能力；
• 流通共享：采用区块链、隐私计算、智能合约、访问控制保障数据安全。

2. 两大实践路径：

• 数上生智（Data+AI）：以数据平台为核心，通过AI赋能，实现多模态统一存储、智能检索、云原生支持；
• 智外接数（AI+Data）：以AI平台为核心，通过外部数据统一存储，提高资源利用率与实时性。

3. 主要企业案例：

• Databricks：统一目录、Mosaic AI框架、无服务器模式；
• Snowflake：云原生多模态支持、AI集成、知识库搜索；
• 中国电信/中国移动/中国航信/阿里云：融合多模态计算、异构算力管理、行业深度定制方案。

三、数智平台融合实践

1. 技术需求：

• Data4AI/ AI4Data双需求驱动力：包括多协议数据存储、高带宽IOPS、向量检索等；
• 统一治理：如元数据管理、多模态数据治理、智能开发运维能力。

四、未来发展趋势

1. 多模态数据识别与提取：整合文本、图像、视频等，实现复杂场景数据融合；
2. AI驱动的智能自治与易用性提升：自动化资源调度、混沌工程优化系统稳定性；
3. 云化、多集群与成本优化：平衡算力资源，实现跨集群调度；
4. 智能化安全防护：通过异常检测、自动分类防护数据泄露风险。

五、总结与建议

• 数智平台是企业数智化转型的关键底座，助力提升决策效率、优化业务流程；
• 央国企需通过数智化升级增强国家科技创新能力，带动产业链协同发展；
• 未来需关注多模态融合、智能运维、数据安全与云原生能力，推动平台向高效、智能方向演进。