（一） 數(shù)據(jù)智能的價值與意義

 

近年來，智能領(lǐng)域迎來“量變引發(fā)質(zhì)變”的臨界點，相關(guān)技術(shù)、產(chǎn)業(yè)進入劇烈變革期。自1956年人工智能（AI）概念誕生以來，智能計算領(lǐng)域歷經(jīng)多個階段的技術(shù)方向探索，逐漸收斂在深度學習這一主線，但仍以“決策式人工智能”為主要發(fā)展領(lǐng)域。近兩年，在以Transformer模型為代表的算法、極致算力支撐下的千億級模型參數(shù)、大規(guī)模高質(zhì)量數(shù)據(jù)集三者共同的作用下，生成式大語言模型的應(yīng)用效果出現(xiàn)跨越式提升。以GPT、DeepSeek為代表的大模型能實時對圖像、音頻、視頻等多種形式輸入進行理解，根據(jù)要求完成高效問答、內(nèi)容生成等多種任務(wù)，由此“生成式人工智能”及相關(guān)應(yīng)用的發(fā)展成為全球焦點，帶動人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)進入劇烈變革期。

 

伴隨智能領(lǐng)域變革，“數(shù)據(jù)”與“智能”間的發(fā)展關(guān)系亦呈現(xiàn)兩點重要變化，一是“智能”將成為“數(shù)據(jù)”價值釋放的主要路徑，數(shù)據(jù)將成為智能成效進一步躍遷的勝負手，二是智能化技術(shù)開始反向助力數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)應(yīng)用。數(shù)據(jù)與智能正加速融合，由此“數(shù)據(jù)智能”的概念也應(yīng)運而生。數(shù)據(jù)智能的概念可以初步概括為，以全形態(tài)數(shù)據(jù)為關(guān)鍵資源，以大數(shù)據(jù)和人工智能深度融合后的新技術(shù)體系為關(guān)鍵手段，以決策式、生成式人工智能和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)應(yīng)用形式協(xié)同應(yīng)用于生產(chǎn)生活各領(lǐng)域為最終目標，由此形成的新興生產(chǎn)生活方式，以及相應(yīng)延展出的新技術(shù)、新產(chǎn)業(yè)、新生態(tài)。

 

數(shù)據(jù)智能不僅提升了決策效率和資源配置能力，還推動了創(chuàng)新和用戶體驗的提升。數(shù)據(jù)智能技術(shù)能夠?qū)⒑Ａ繑?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為具有深度洞察力的知識和決策依據(jù)，提升決策效率、優(yōu)化資源配置，為各行業(yè)帶來前所未有的價值和變革，成為推動全球數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心引擎。數(shù)據(jù)智能將逐漸為企業(yè)、產(chǎn)業(yè)、社會等各層面帶來新的價值和意義。

 

在企業(yè)層面，數(shù)據(jù)智能的實踐能提升企業(yè)從數(shù)據(jù)中提取有效信息、精煉轉(zhuǎn)化為知識、最終指導決策這一過程的總體效率。在產(chǎn)業(yè)層面，數(shù)據(jù)智能的實踐在直接帶動相關(guān)技術(shù)服務(wù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的同時，還將帶來模式創(chuàng)新和對生產(chǎn)關(guān)系的重塑，改善產(chǎn)業(yè)鏈總體產(chǎn)出效率。在社會層面，數(shù)據(jù)智能的實踐能直接提升信息、知識在全社會范圍內(nèi)的流動效率，同時借由對信息的互通和技術(shù)的應(yīng)用強化總體協(xié)同性，優(yōu)化社會資源的配置效率。

 

 

（二） 國內(nèi)外數(shù)據(jù)智能政策綜述

 

數(shù)據(jù)智能的快速發(fā)展促使全球多國綜合考慮發(fā)展與監(jiān)管，加快相關(guān)政策出臺。

 

美國出臺法案推動人工智能研發(fā)創(chuàng)新和應(yīng)用落地。 2023年5月，白宮更新了《國家人工智能研發(fā)戰(zhàn)略計劃》，旨在加大聯(lián)邦政府在人工智能研發(fā)方面的投資，確保美國在開發(fā)和使用可信賴人工智能系統(tǒng)方面繼續(xù)保持全球領(lǐng)先地位，并為未來的人工智能研發(fā)做好準備。2024年3月，美國白宮管理和預(yù)算辦公室（OMB）發(fā)布《推進聯(lián)邦機構(gòu)使用人工智能的治理、創(chuàng)新和風險管理》指導意見，旨在規(guī)范聯(lián)邦機構(gòu)在使用人工智能時的治理、創(chuàng)新和風險管理，確保AI使用的合規(guī)性和風險管理。

 

歐洲建立人工智能監(jiān)管框架規(guī)范AI的開發(fā)和利用。歐盟《人工智能法案》于2024年8月1日正式生效，是全球首部全面監(jiān)管人工智能的法律，將人工智能系統(tǒng)劃分為“不可接受風險”、“高風險”、“有限風險”和“低風險”四類，并對高風險AI系統(tǒng)提出包括風險緩解措施、數(shù)據(jù)集質(zhì)量、用戶信息透明度和人工監(jiān)督等在內(nèi)的嚴格要求。2025年3月，英國正式提出《人工智能（監(jiān)管）法案》，主要內(nèi)容包括設(shè)立人工智能管理局、明確監(jiān)管原則、推動監(jiān)管沙盒計劃、規(guī)定透明度與知識產(chǎn)權(quán)義務(wù)等，希望在促進創(chuàng)新的同時，確保人工智能技術(shù)的安全性、可靠性、公平性與可追責性。

 

日韓通過制定戰(zhàn)略規(guī)劃為AI產(chǎn)業(yè)提供政策支持和法律保障，鼓勵技術(shù)應(yīng)用、創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展。韓國制定《人工智能基本法》，通過設(shè)立國家人工智能委員會和人工智能安全研究所、為AI研發(fā)、科研數(shù)據(jù)集構(gòu)建及人工智能中心建設(shè)提供支持、明確處罰規(guī)則等手段構(gòu)建一個系統(tǒng)化的AI監(jiān)管框架，同時為AI產(chǎn)業(yè)提供政策支持和法律保障。日本出臺《人工智能運營商指南》對人工智能開發(fā)人員、供應(yīng)商和業(yè)務(wù)用戶提出安全要求，包括但不限于確保人工智能系統(tǒng)的透明性和可解釋性、提升數(shù)據(jù)質(zhì)量、加強隱私保護以及建立有效的風險管理系統(tǒng)，降低數(shù)據(jù)隱私、偏見、安全性等風險。

 

我國發(fā)布一系列政策文件，為數(shù)據(jù)智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展注入強勁動力。國家層面，2023年8月施行的《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》及2024年9月發(fā)布的《人工智能生成合成內(nèi)容標識辦法（征求意見稿）》等法規(guī)，明確了生成式人工智能“提供者”在內(nèi)容生產(chǎn)、數(shù)據(jù)保護、隱私安全等方面的法定責任及法律依據(jù)，要求網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)提供者對AI生成的合成內(nèi)容進行標識，為人工智能技術(shù)的規(guī)范發(fā)展提供了明確的法律依據(jù)。2023年12月發(fā)布的《“數(shù)據(jù)要素×”三年行動計劃（2024—2026年）（征求意見稿）》，部署了推動高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)、支持大模型訓練與應(yīng)用、優(yōu)化數(shù)據(jù)流通環(huán)境、推動數(shù)據(jù)要素與行業(yè)結(jié)合等一系列行動，推動人工智能技術(shù)與各行業(yè)的深度融合，為數(shù)字經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展提供有力支撐。2025年5月，國家數(shù)據(jù)局發(fā)布《數(shù)字中國建設(shè)2025年行動方案》，方案部署了“人工智能+”、數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)培養(yǎng)等八項重點行動，旨在通過技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用場景拓展，賦能千行百業(yè)，加速經(jīng)濟社會的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和高質(zhì)量發(fā)展，推動各行業(yè)的智能化升級。地方層面，北京、上海、深圳、江蘇、山東等省市紛紛出臺人工智能、大模型、數(shù)字經(jīng)濟相關(guān)政策，通過建設(shè)智算中心、打造示范性應(yīng)用項目、設(shè)置人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)等方式，推動數(shù)據(jù)智能在不同領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展，為數(shù)據(jù)智能產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展提供了有力的政策支持，突顯出各地在數(shù)據(jù)智能領(lǐng)域布局的積極性。

 

 

（三） 數(shù)據(jù)智能產(chǎn)業(yè)綜述

 

企業(yè)層面，全球數(shù)據(jù)智能產(chǎn)業(yè)相關(guān)企業(yè)加速涌現(xiàn)，企業(yè)總量超三萬家。據(jù)中國信通院統(tǒng)計，截至2024年12月，全球共有數(shù)據(jù)智能企業(yè)31490家，其中，美國企業(yè)達11090家，占全球總數(shù)的35%，中國企業(yè)4696家，占全球總數(shù)的15%。從地域看，我國數(shù)據(jù)智能企業(yè)主要集中在經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)。北京、廣東、上海、浙江四省市數(shù)據(jù)智能企業(yè)數(shù)量合計占全國數(shù)據(jù)智能企業(yè)數(shù)量的76%，東部10省市數(shù)據(jù)智能企業(yè)數(shù)量超4000家，約占全國數(shù)據(jù)智能企業(yè)的87%。未來，隨著大模型技術(shù)在各行業(yè)領(lǐng)域的落地應(yīng)用，數(shù)據(jù)智能企業(yè)數(shù)量將持續(xù)增長，支撐產(chǎn)業(yè)規(guī)模持續(xù)擴大。

 

投融資層面，數(shù)據(jù)智能企業(yè)投融資活躍，融資金額創(chuàng)歷史新高。最近一年，隨著大模型技術(shù)應(yīng)用快速發(fā)展，數(shù)據(jù)智能產(chǎn)業(yè)受到資本持續(xù)關(guān)注，融資金額創(chuàng)歷史新高。2024年全球數(shù)據(jù)智能融資金額達1098億美元，同比增長達117%，融資筆數(shù)達6190筆，同比下降6%。全球數(shù)據(jù)智能融資占全行業(yè)融資比例再次上升并創(chuàng)下新高。數(shù)據(jù)智能融資占全行業(yè)融資比例從2022年的6.1%上升至2024年的13.6%，并在2025年Q1進一步升至24.4%。資本市場對于數(shù)據(jù)智能產(chǎn)業(yè)的良好預(yù)期，對于產(chǎn)業(yè)新增長點的投資帶動作用非常顯著，月之暗面、智譜AI、xAI、Athropic等為代表的一批數(shù)據(jù)智能領(lǐng)域企業(yè)在2024年均完成大筆融資。面對數(shù)據(jù)智能應(yīng)用在資本市場和用戶市場的火熱態(tài)勢，國內(nèi)外科技巨頭也紛紛入場，國外以微軟、谷歌、Meta等為代表，國內(nèi)以阿里、字節(jié)跳動等為代表，一方面積極研發(fā)企業(yè)級數(shù)據(jù)智能相關(guān)產(chǎn)品，另一方面以開放接口等方式與其他企業(yè)合作開發(fā)應(yīng)用，加速構(gòu)建數(shù)據(jù)智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

 

科研層面，全球數(shù)據(jù)智能領(lǐng)域高水平論文發(fā)文量逐年增加，中美專利授權(quán)量領(lǐng)跑全球。論文方面，2014-2024年，全球數(shù)據(jù)智能領(lǐng)域高水平論文發(fā)文量逐年增加，總量超14000篇，其中2024年全球數(shù)據(jù)智能領(lǐng)域論文發(fā)布量超25萬篇，高水平論文達1941篇。中國高水平論文自2019年超過美國后逐年上升，2024年發(fā)文量達1100篇，美國為486篇。10年來，中國論文發(fā)文量超51萬篇，美國發(fā)文量超30萬篇，印度、英國、德國分列第三、第四、第五位，中國整體發(fā)文量高于美國，但美國企業(yè)科研更為活躍，科技巨頭微軟、谷歌、IBM分別發(fā)文5971篇、5363篇、3786篇。專利方面，全球數(shù)據(jù)智能專利授權(quán)比例顯著提升，2019-2021年，全球數(shù)據(jù)智能專利授權(quán)量占申請量的比例不足30%，2022-2024年，這一比例提升至58%。從國家來看，全球數(shù)據(jù)智能專利申請和授權(quán)量集中在中美兩國，10年來，中國專利授權(quán)量超35萬，美國授權(quán)量超14萬，其他國家專利數(shù)量與中美差距較大，韓國、日本、德國分列第三、第四、第五位。

 

人才層面，美中兩國成為全球數(shù)據(jù)智能人才聚集高地，人才培養(yǎng)體系正加速構(gòu)建。隨著各國在數(shù)據(jù)智能領(lǐng)域競爭的日益激烈，人才正成為推動產(chǎn)業(yè)生態(tài)發(fā)展、搶占國際領(lǐng)先地位的核心資源，不管是企業(yè)端還是高校機構(gòu)，對數(shù)據(jù)智能人才的重視度都在不斷增加。據(jù)美國保爾森基金會發(fā)布的報告顯示，中國和美國是頂級數(shù)據(jù)智能人才的主要來源地和目標工作地，70%的頂級數(shù)據(jù)智能人才在中國或美國的機構(gòu)中工作，65%的頂級數(shù)據(jù)智能人才出自中美兩國。中國是全球最大的頂級數(shù)據(jù)智能人才輸出國，在中國接受本科教育的頂級（前20%）數(shù)據(jù)智能人才占全球47%，GPT-4團隊的核心貢獻者名單中，約20%的研究人員來自中國。

 

 

（四） 四大領(lǐng)域協(xié)同驅(qū)動數(shù)據(jù)智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展

 

隨著產(chǎn)業(yè)和技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，數(shù)據(jù)智能產(chǎn)業(yè)內(nèi)涵逐步清晰，包括數(shù)據(jù)、算法、應(yīng)用、安全四大核心領(lǐng)域。四大領(lǐng)域相輔相成、緊密協(xié)作，構(gòu)筑了數(shù)據(jù)智能產(chǎn)業(yè)的完整鏈條。

 

數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)智能產(chǎn)業(yè)的基石。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)能夠幫助模型更準確地學習和預(yù)測，決定了模型的精度與應(yīng)用的可靠性，為數(shù)據(jù)智能實踐奠定堅實基礎(chǔ)。

 

算法是數(shù)據(jù)智能產(chǎn)業(yè)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為數(shù)據(jù)智能帶來了新的可能性。高效的算法能夠更好地挖掘數(shù)據(jù)中的價值，提升模型的效率和準確性，為數(shù)據(jù)智能實踐提供核心動力。

 

應(yīng)用是數(shù)據(jù)智能產(chǎn)業(yè)的牽引。應(yīng)用是數(shù)據(jù)智能產(chǎn)業(yè)從技術(shù)理論形成生產(chǎn)力的關(guān)鍵。將數(shù)據(jù)智能應(yīng)用到企業(yè)運營效率提升、用戶體驗優(yōu)化、業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新后，數(shù)據(jù)智能產(chǎn)業(yè)才能持續(xù)獲得投入，才具備長期發(fā)展的生命力。

 

安全是數(shù)據(jù)智能產(chǎn)業(yè)的保障。隨著數(shù)據(jù)智能應(yīng)用的廣泛普及，數(shù)據(jù)泄露和針對模型的惡意攻擊的風險也隨之增加。完善的安全技術(shù)能夠有效抵御這些威脅，防止數(shù)據(jù)被非法獲取、篡改或濫用，為數(shù)據(jù)與AI融合新范式保駕護航。

 

本文節(jié)選自大數(shù)據(jù)技術(shù)標準委員會于2025年6月18日在“2025數(shù)據(jù)智能大會”上發(fā)布的《數(shù)據(jù)智能研究報告（2025年）》。