伴隨智能領域變革，“數據”與“智能”間的發展關系亦呈現兩點重要變化，“數據智能”概念亟需明確。

一是“智能”將成為“數據”價值釋放的主要路徑，“數據”成為 “智能”成效進一步躍遷的勝負手，兩者關系由“松耦合”轉向“緊 耦合”。長期以來，受制于智能技術的局限性，數據仍以非智能化的 傳統應用方式發揮價值，同時，智能應用效果的明顯提升主要由算法 驅動，數據僅作為研發過程中的基礎一環，兩者呈現“松耦合”式發 展關系。然而，隨著生成式大語言模型應用效果的飛躍式提升，人工 智能對于生產生活各領域將逐漸不可或缺，進而成為數據價值釋放的 主要路徑；同時，隨著算力、算法的演進模式逐漸收斂，數據對智能 持續發展的價值愈發突出。由此，助力智能發展將成為數據工作的核 心，智能的效果提升也更加依賴數據工程及技術的托底，兩者后續將 轉向“緊耦合”式發展關系。

二是智能化技術開始反向助力數據技術發展和非結構化數據應 用。一方面，智能化技術開始應用至數據技術領域，在生成式人工智 能的賦能下，數據的匯聚技術、存算技術、管理技術、開發技術、安 全技術等快速向智能化升級，相應環節的生產效率有望得到大幅提升； 另一方面，智能化技術突破傳統數據技術面向非結構化數據的能力瓶 頸，占據未來數據總量約 80%的文檔、視頻、音頻等非結構化數據在 生成式人工智能技術的助力下，可被迅速處理和分析，從而實現全形 態數據的價值釋放。

通過以上兩點變化可見，數據與智能的融合大勢所趨，由此“數 據智能”的概念也應運而生。數據智能的概念可以初步概括為，以全形態數據為關鍵資源，以大數據和人工智能深度融合后的新技術體系為關鍵手段，以決策式、生成式人工智能和傳統數據應用形式協同應 用于生產生活各領域為最終目標，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。

附件：數據智能白皮書2024-數據與智能間的發展關系