數(shù)據(jù)應(yīng)用與人工智能從相互獨立到逐漸融合，正走向一體化
? 在數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素被廣泛認(rèn)知后，數(shù)據(jù)應(yīng)用和人工智能加速融合。高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的積累加快了大模型的成熟，大模型又反過來讓各組織機構(gòu)更好地發(fā)揮數(shù)據(jù)要素的生產(chǎn)力，開始從深度融合走向一體化。
數(shù)據(jù)應(yīng)用與人工智能的融合，推動架構(gòu)與能力實現(xiàn)階段躍遷
? 第一階段的感知智能主要依賴分類的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，第二階段生成式AI推動多類混合數(shù)據(jù)的治理體系發(fā)展完善，到了第三階段的Agentic AI則對多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與動態(tài)調(diào)度提出更高要求。數(shù)據(jù)應(yīng)用與人工智能技術(shù)正從“AI+數(shù)據(jù)”的松散組合邁向“數(shù)據(jù)即AI、AI即平臺”的深度融合階段。
? 新階段需要一個AI原生的、一體化的技術(shù)底座平臺，為Agentic AI的場景化應(yīng)用提供持續(xù)的工程化能力和穩(wěn)定的技術(shù)底座支撐，類似建筑的地基工程，為組織長期提供多模態(tài)數(shù)據(jù)融合處理、動態(tài)異構(gòu)資源調(diào)度，構(gòu)建“數(shù)據(jù)-模型-Agent-業(yè)務(wù)”閉環(huán)系統(tǒng)。這個平臺我們稱為Data&AI一體化基礎(chǔ)設(shè)施，它正飛快成為新一代智能系統(tǒng)的核心，圍繞“數(shù)據(jù)流+Agent流”幫助組織構(gòu)建閉環(huán)、自主的智能生態(tài)。
數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施成為持續(xù)支撐各類組織智能化變革的“核心生產(chǎn)工具”
? 數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施逐步從“支撐決策”升級為“協(xié)同驅(qū)動智能”，成為組織機構(gòu)實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值流轉(zhuǎn)與智能閉環(huán)的“核心生產(chǎn)工具”。
? 其中，Data&AI一體化數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施是最終能夠長期持續(xù)支撐人工智能規(guī)模化落地的一體化基礎(chǔ)軟件平臺，不僅能提供基礎(chǔ)底座支撐，更重要的是通過平臺持續(xù)、實時、動態(tài)工程化能力實現(xiàn)打通數(shù)據(jù)存儲、治理、計算與AI模型開發(fā)的全鏈路，構(gòu)建出了“Data for AI”和“AI for Data”的雙向賦能體系。
Data&AI數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的價值鏈條呈現(xiàn)“點-線-面-體”遞進(jìn)
? Data&AI數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施通過湖倉一體架構(gòu)統(tǒng)一納管全域數(shù)據(jù)資產(chǎn)，并以AI原生設(shè)計支撐模型的高效訓(xùn)練與實時推理，實現(xiàn)數(shù)據(jù)到智能的閉環(huán)轉(zhuǎn)化，驅(qū)動業(yè)務(wù)持續(xù)創(chuàng)新，進(jìn)而支撐數(shù)據(jù)價值逐級躍升，從“點”（功能提效）到“線”（組織創(chuàng)新），到“面”（行業(yè)協(xié)同），再到“體”（產(chǎn)業(yè)帶動），為數(shù)字經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展提供軟件技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施，是智能革命的核心引擎。
Data&AI數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的能力體現(xiàn)在開發(fā)、架構(gòu)、調(diào)度、AI原生和安全運營
? Data&AI數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施讓數(shù)據(jù)平臺和AI智能工具融合成為統(tǒng)一系統(tǒng)性底座，其關(guān)鍵能力主要體現(xiàn)于融合開發(fā)、架構(gòu)、資源調(diào)度、AI原生和安全運營五個方面。五個能力方向側(cè)重點不同，各廠商在其專業(yè)方向上各有側(cè)重。
無
