数智平台技术研究报告_37页_2mb

数智平台技术研究报告总结

一、数智化是形成新质生产力的重要途径

1. 国家政策支持

   • 2024年“AI+”首次写入政府工作报告，国家推动数据智能与各领域融合。
   • 国务院国资委启动央企“AI+”专项行动，2025年继续深化，提出“三个更加突出”。

2. 数智化成为企业基本能力

   • Gartner预测，到2026年超过80%的企业将通过API或模型使用生成式AI技术。
   • 数智化贯穿企业运营全流程，提升效率和创新能力，推动精细化管理与数据驱动决策。

3. 央国企转型的关键

   • 央国企通过数智化提运营效率、促产业链协同发展，适应新时代发展需求。

二、数智平台是企业数智化转型的关键基础

1. 发展历程

   • 技术准备时期（2000年前）：大数据、AI概念萌芽。
   • 大数据时期（2000-2020）：数据量爆发，催生大数据与深度学习技术。
   • 融合应用时期（2020至今）：数据和智能技术深度融合，支持多模态数据处理。

2. 平台架构与能力

   • 底层资源平台：支持容器化、虚拟化、边缘计算及分布式协同。
   • 数据引擎：支持多模态存储与计算，涵盖Spark、Flink等。
   • 智能引擎：集成AI开发全生命周期服务，支持PyTorch、TensorFlow等框架。
   • 流通共享模块：应用区块链、隐私计算等保障数据安全。

3. 价值与意义

   • 整合企业内外部数据资源，打破信息孤岛。
   • 提升决策效率，优化业务流程，促进协同创新。
   • 打破技术壁垒，构建数智生态，构建数智化生态系统。

三、数据平台融合实践路径及案例

1. 数智融合路径

   • 数上生智（Data+AI）：以数据平台为核心，提升平台智能能力。
   • 智外接数（AI+Data）：以AI平台为核心，增强数据支撑能力。

2. 典型案例分析

   • Databricks、Snowflake、中国电信、中国移动、中国航信、阿里云等五家头部企业分别展示了融合路径的技术实现与优势。

四、数智平台未来发展趋势

1. 多模态识别提取能力增强：融合文本、图像、语音等多模态数据，提升场景适应性。
2. AI驱动的智能自治：实现资源自我调度与优化，实现系统自动化管理。
3. 平台算力与成本平衡：利用云化、智能化、多集群技术，提升资源利用率。
4. 智能化安全防护：应用AI技术，实现自动化、分类区别化的数据安全保护。

五、总结与展望

数智平台作为企业数智化转型的重要基石，持续推进企业的运营效率、决策质量与创新模式。未来，随着技术不断演进，数智平台将在智能化、自动化、高效化等方面持续发展，为企业在数智化浪潮中提供坚实支撑。