数据智能白皮书（2024年）

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以“数据”和“智能”为代表的信息技术在数十年间快速融入全社会的生产、分配、流通、消费、社会服务管理等环节，不断带动生产力提升，推动社会进步。

近年来，伴随数据增列为生产要素、生成式人工智能技术实现突破，“数据”和“智能”产业均进入剧烈变革期，两者间的发展关系也发生巨大变化，“数据智能”顺势成为产业焦点。

数据智能概念探讨

近年来，智能领域突破“量变引发质变”的临界点，相关技术，产业进入剧烈变革期。自1956年人工智能(AI)概念诞生以来，智能计算领域历经多个阶段的技术方向探索，逐渐收敛在深度学习这一主线，但仍以“决策式人工智能”为主要发展领域。近两年，在以Transformer 模型为代表的算法、极致算力支撑下的千亿级模型参数、大规模高质量的训练数据三者共同的作用下，生成式大语言模型的应用效果出现跨越式提升。以 GPT-4为代表的大模型能实时对图像、音频、视频等多种形式输入进行理解，根据要求完成高效问答、内容生成等多种任务,甚至以前 10%的成绩通过美国模拟律师考试,由此“生成式人工智能”的发展成为全球焦点，带动人工智能技术产业进入剧烈变革期。

伴随智能领域变革，“数据”与“智能”间的发展关系亦呈现两点重要变化，“数据智能”概念亟需明确。

一是“智能”将成为“数据”价值释放的主要路径,“数据”成为“智能”成效进一步跃迁的胜负手，两者关系由“松耦合”转向“紧耦合”。长期以来，受制于智能技术的局限性，数据仍以非智能化的传统应用方式发挥价值，同时，智能应用效果的明显提升主要由算法驱动，数据仅作为研发过程中的基础一环，两者呈现“松耦合”式发展关系。然而，随着生成式大语言模型应用效果的飞跃式提升，人工智能对于生产生活各领域将逐渐不可或缺,进而成为数据价值释放的主要路径;同时，随着算力、算法的演进模式逐渐收敛，数据对智能持续发展的价值愈发突出。由此，助力智能发展将成为数据工作的核心，智能的效果提升也更加依赖数据工程及技术的托底，两者后续将转向“紧耦合”式发展关系。

二是智能化技术开始反向助力数据技术发展和非结构化数据应用。一方面，智能化技术开始应用至数据技术领域，在生成式人工智能的赋能下，数据的汇聚技术、存算技术、管理技术、开发技术、安全技术等快速向智能化升级,相应环节的生产效率有望得到大幅提升;另一方面，智能化技术突破传统数据技术面向非结构化数据的能力瓶颈，占据未来数据总量约 80%的文档、视频、音频等非结构化数据在生成式人工智能技术的助力下，可被迅速处理和分析，从而实现全形态数据的价值释放。

通过以上两点变化可见，数据与智能的融合大势所趋，由此“数据智能”的概念也应运而生。数据智能的概念可以初步概括为，以全形态数据为关键资源，以大数据和人工智能深度融合后的新技术体系为关键手段，以决策式、生成式人工智能和传统数据应用形式协同应用于生产生活各领域为最终目标，由此形成的新兴生产生活方式，以及相应延展出的新技术、新产业、新生态。

来源：大数据技术标准推进委员会

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