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大数据技术标准推进委员会:数据智能白皮书(2024年)(52页).pdf

上传人: 伊人 编号:165387 2024-06-20 52页 2.51MB

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1、 CCSA TC601 大数据技术标准推进委员会 2024年6月 数据智能白皮书(2024 年)版权声明 本报告版权属于本报告版权属于 CCSA TC601 大数据技术标准推进委大数据技术标准推进委员会,并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本报员会,并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本报告文字或者观点的,应注明告文字或者观点的,应注明“来源:来源:CCSA TC601 大数据技术大数据技术标准推进委员会标准推进委员会”。违反上述声明者,本。违反上述声明者,本组织组织将追究其相关法将追究其相关法律责任。律责任。编制说明编制说明 本报告的撰写得到了数据智能领域多家企业与专家的支持和帮

2、助,主要参与单位与人员如下。参编单位:大数据技术标准推进委员会、交通银行股份有限公司、中国平安人寿保险股份有限公司、中国海洋石油集团有限公司、南方电网数字平台科技(广东)有限公司、中邮信息科技(北京)有限公司、中移动信息技术有限公司、恒丰银行股份有限公司、小米通讯技术有限公司、中电信人工智能科技(北京)有限公司、联通数字科技有限公司、华为云计算技术有限公司、腾讯云计算(北京)有限公司、普元信息技术股份有限公司、中电金信软件有限公司、浙江大华技术股份有限公司、瓴羊智能科技有限公司、杭州阿里妈妈软件服务有限公司、星环信息科技(上海)股份有限公司、电科云(北京)科技有限公司、北京数势云创科技有限公司

3、、北京市盛廷律师事务所、北京盛汉律师事务所、江苏联著实业股份有限公司、北京国电通网络技术有限公司、北京科杰科技有限公司、中国移动紫金(江苏)创新研究院有限公司、一网互通(北京)科技有限公司、杭州比智科技有限公司、杭州观远数据有限公司、深圳市明源云科技有限公司、海亮教育科技服务集团、芜湖明瞳数字健康科技有限公司、上海零数众合信息科技有限公司、天元瑞信通信技术股份有限公司、南京中新赛克科技有限责任公司、湖北数据集团、泽拓科技(深圳)有限责任公司、杭州网易数帆科技有限公司 参编人员:王卓、姜春宇、马鹏玮、康宸、田稼丰、王超伦、刘 宾、杨靖世、郝志婧、尹正、周一帆、梅宇婷、朱晟、张义德、郑会丽、刘朝晖

4、、范维、高健祎、杨光、包新晔、吴凡、王文颖、阮宜龙、陈卓、代莎、任鹏飞、余弘铠、刘涓、卫伟、高波、张淑娟、燕媛媛、史赟、李阳、高华超、龚禧、龙江、赵丽丽、李沐霖、叶嘉梁、贾宇航、蔡洛维、杜啸争、王笑非、王东风、周明伟、陈立力、江文龙、马里、孙蕾、陈思、胡晋渊、董鹏飞、侯承环、武文超 邢笑生、张广庆、方正、丁乙、韩秀锋、沈迪、李紫薇、毕文强、李永卓、张云龙、肖敬仁、姜怀舒、王楠、唐志涛、卢彩霞、余芳、朱建勇、贾光锋、王帅、彭涛、包岩、周晓阳、寇振芳、崔壤丹、何徐麒、张进、严林刚、石凯、曾伟雄、苑国跃、余震宇、谢耀圣、项灵刚、谭立何、杨博、闫阳阳、刘、兰春嘉、杨珍、李树磊、卢云川、顾欢欢、张全、钱

5、龙、古伟、彭聪、石松、赵伟、孙国良、闫晶、宋昌 前前 言言 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。为梳理数据智能相关知识体系,总结先进实践经验,研判未来发展趋势,指引企业顺利实现数智化转型,大数据技术标准推进委员会牵头,联合行业专家和头部企业首次共同编制 数据智能白皮书(2024年)。本白皮书聚焦数据智能这一话题,梳理概念的诞生背景及

6、发展历程,系统性厘清完整技术体系,深入剖析应用现状问题,展现产业生态全景,以期为企业未来的数据智能实践提供参考。由于时间仓促,水平所限,本白皮书仍有不足之处,欢迎联系 交流探讨。目目 录录 一、数据智能综述.1(一)数据智能概念探讨.1(二)数据智能的历史发展沿革.3(三)数据智能的价值和意义.5 二、数据智能技术.8(一)数据智能技术体系概览.8(二)数据智能关键技术发展态势.9(三)数据智能技术未来展望.21 三、数据智能应用.22(一)数据智能应用发展态势.23(二)数据智能应用当前问题.26(三)数据智能应用未来展望.28 四、数据智能产业生态.34(一)数据智能全景化布局提速,产业体

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本文主要内容概括如下: 1. 数据智能概念探讨:数据智能是数据与人工智能技术深度融合的新兴领域,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。 2. 数据智能的历史发展沿革:数据智能的发展经历了技术准备时期、大数据时期和融合应用时期三个阶段。 3. 数据智能的价值和意义:数据智能能够提升信息流动过程中的效率,实现人力从数据处理环节向智能化自动处理的转变,从而提升企业、产业、社会等各层面的效率和价值。 4. 数据智能技术体系概览:数据智能技术体系由数据技术及人工智能技术两大部分组成,包括数据汇聚、数据存储&计算、数据管理、数据开发&应用、数据安全等环节。 5. 数据智能关键技术发展态势:数据供给技术、多模态数据存储与治理、数据智能平台、数据流通技术、智能化技术赋能数据安全产品升级换代、生成式大模型驱动生产力跃升、大模型赋能的数据智能应用促进数据智能价值释放等方面。 6. 数据智能应用:数据智能应用分为通用范畴、场景范畴和行业范畴,当前面临跨部门协同困难、计量困难、安全合规管理困难等问题,未来发展趋势包括大模型重塑企业数据智能应用模式、敏捷化、普惠化、跨行业赋能等。 7. 数据智能产业生态:数据智能产业全景化布局提速,产业体系逐步完善,全球数据智能产业快速发展,规模化效应初显,产业挑战与机遇并存。 8. 总结与展望:数据智能将成为新时代的重要生产力,推动社会实现跨越式进步。
数据智能白皮书如何定义数据智能? 数据智能技术体系包括哪些关键环节? 数据智能应用在哪些行业中发展迅速?
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