數據智能產業蓬勃發展成爲推動數字經濟創新與增長的核心引擎

日前，中國信通院雲計算與大數據研究所發佈《數據智能研究報告（2025年）》（以下簡稱“報告”）。報告指出，近年來，伴隨生成式人工智能技術的突破，人工智能成爲數據要素價值釋放的關鍵途徑和有效手段。大數據產業與人工智能產業間的關係也從單向賦能轉化爲深度融合，數據智能產業應運而生。

報告認爲，數據智能的概念可以初步概括爲，以全形態數據爲關鍵資源，以大數據和人工智能深度融合後的新技術體系爲關鍵手段，以決策式、生成式人工智能和傳統數據應用形式協同應用於生產生活各領域爲最終目標，由此形成的新興生產生活方式，以及相應延展出的新技術、新產業、新生態。

2024年至今，數據智能產業劇烈變革，取得系列突破。從政策角度來看，我國密集出臺一系列政策，開展“人工智能+”行動，推動高質量數據集建設，加速數據智能技術與各行業的深度融合，爲數據智能產業注入了強勁動力。從技術角度看，DeepSeek的橫空出世顛覆了“高算力和高投入是發展人工智能唯一途徑”的固有認知，引領從業者進入以算法和模型架構優化爲主，同時高度重視數據質量與規模理性提高算力的新時期。從應用角度看，智能體的出現進一步降低了數據智能技術的應用門檻，推動了數據智能技術在更多領域的落地。

從產業發展來看，全球數據智能產業相關企業加速涌現，企業總量超3萬家。據中國信通院統計，截至2024年12月，全球共有數據智能企業31490家，其中，美國企業達11090家，佔全球總數的35％，中國企業4696家，佔全球總數的15％。從地域看，我國數據智能企業主要集中在經濟發達地區。北京、廣東、上海、浙江四省市數據智能企業數量合計佔全國數據智能企業數量的76％，東部10省市數據智能企業數量超4000家，約佔全國數據智能企業的87％。未來，隨着大模型技術在各行業各領域的落地應用，數據智能企業數量將持續增長，支撐產業規模持續擴大。

報告指出，數據、算法、應用、安全四大核心領域正協同驅動數據智能產業持續發展。數據是數據智能產業的基石。高質量的數據能夠幫助模型更準確地學習和預測，決定了模型的精度與應用的可靠性，爲數據智能實踐奠定了堅實基礎。算法是數據智能產業的引擎。從機器學習到深度學習，從強化學習到生成式大模型，算法的每一次突破都爲數據智能帶來了新的可能性。應用是數據智能產業的牽引。應用是數據智能產業從技術理論轉化爲生產力的關鍵。將數據智能應用到企業運營效率提升、用戶體驗優化、業務模式創新後，數據智能產業才能持續獲得投入，才具備長遠發展的生命力。安全是數據智能產業的保障。隨着數據智能應用的廣泛普及，數據泄露和針對模型的惡意攻擊也隨之增加。完善的安全技術能夠有效抵禦這些威脅，防止數據被非法獲取、篡改或濫用，爲數據與AI融合保駕護航。

報告指出，數據智能產業蓬勃發展，已成爲推動數字經濟創新與增長的核心引擎。在數據領域，各行業企業積極投身高質量數據集建設工作，爲上層模型訓練和應用開發築牢根基；在算法領域，以大模型爲代表的人工智能技術加速滲透，誕生出GPT-4o、DeepSeek-R1等標誌性成果；在應用領域，智能體的出現進一步降低了數智技術的應用門檻，推動數據智能應用在更廣泛的行業及場景中落地生根；在安全領域，在政策、規章、要求與技術應用突破的雙重驅動下，智能化數據安全治理體系加速升級，爲數據與智能融合保駕護航。

展望未來，報告認爲，隨着技術的不斷突破和創新，數據智能將進一步提升數據處理與應用的效率和安全性，同時，加速向醫療、農業、能源、交通等傳統行業滲透，深度賦能各領域數字化轉型。數據智能產業將進一步解放個體生產力，驅動企業業務創新，重塑生產關係和產業格局，推動全社會實現跨越式進步，助力我國搶佔未來發展制高點，開啓智能化發展的嶄新篇章。

來源：人民郵電報

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數據驅動智能，創新引領未來

編輯：王 賀 李向飛

審覈：張 偉 趙春穎