伴随智能L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L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L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L域为终目标,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。
附件:数据智能白皮书2024-数据与智能间的发展关系

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