- 详细总结：
- 首次定义数据智能概念：白皮书梳理了数据智能产生的国内外经济、政策、技术发展等背景和支撑因素。初步概括性地给出数据智能概念，清晰梳理其发展历程，详细解释数据智能对企业、产业、社会所带来的价值和意义。在经济层面，数字经济成为增长新动能，数据要素价值亟待释放；政策上大力推动数字化技术发展；技术方面，以生成式大语言模型为代表的人工智能技术取得突破。
- 系统性梳理技术体系：白皮书结合大数据、人工智能技术体系，对数据智能整体技术体系进行了系统性梳理。该体系逐渐演化出 “5+3” 模式：
- 数据技术的五个部分：
部分 | 描述 |
数据汇聚 | 通过多种手段从不同来源收集数据，包括结构化数据采集（如 API 接口、文件传输获取交易记录等数据）、非结构化数据采集（如网络爬取、文本处理、图像识别获取文本、图像等数据），并进行数据清洗与预处理 |
数据存储 & 计算 | 提供多种存储和计算方式。存储方面有适合结构化数据且事务处理能力强的关系型数据库，以及用于存储大规模非结构化数据的分布式文件系统等；计算方面涵盖批处理（如 Hive、Spark 处理历史数据）、实时处理（如 Flink、SparkStreaming 用于即时反馈场景）以及轻量化数据分析（如 Presto、ClickHouse 用于低延迟交互式查询） |
帮助企业建立健全数据管理制度和流程，通过数据分类分级、主数据管理平台等工具，确保数据使用合规，保证数据完整性、一致性和可追溯性 | |
数据开发 & 应用 | 数据开发平台提供可视化开发工具、A/B 测试工具等，助力数据团队开发、测试和优化数据模型；数据应用平台将模型和分析结果集成到业务场景，如商业智能工具、智能推荐系统等 |
数据安全 | 通过加密技术、权限管理、访问控制等手段保障数据在采集、传输和存储过程安全，集成日志管理工具记录和分析数据访问情况 |
- 人工智能技术的三个阶段：
阶段 | 描述 |
数据准备 | 为模型训练准备高质量数据，涉及数据采集、清洗、转换等一系列前期工作 |
模型训练 & 推理 | 支持多种模型设计和训练，如自然语言处理、计算机视觉领域，集成主流深度学习框架如 TensorFlow、PyTorch 进行模型训练，并通过混合专家系统等优化推理 |
模型开发 & 应用 | 将训练好的模型应用到实际业务场景中，如自然语言处理用于客服和市场监测，计算机视觉用于自动驾驶、智能监控等 |
- 剖析应用现状及问题：对数据智能的实际应用进行深入调研，从通用、场景、行业三个方面深度剖析。在通用应用方面，分析常见的数据智能应用形式及面临的问题；场景应用剖析特定场景下数据智能的应用情况；行业应用则针对不同行业数据智能的应用现状及问题展开。进一步结合最新的技术成果和行业趋势展望未来发展方向，例如随着技术发展，数据智能在更多行业场景中的应用拓展和深化。
- 完整梳理产业全景图：白皮书对数据智能产业进行全景化梳理并纳入《数据智能产业图谱》。从政策上，分析政策对数据智能产业的推动与规范；企业方面，探讨企业在数据智能产业中的角色、发展情况；投融资方面，研究产业的投资热点、融资趋势；人才层面，剖析数据智能领域的人才需求、培养现状等；开源社区方面，关注开源社区对产业技术发展的促进作用等，全面剖析我国数据智能产业现状。
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