”为主题的第八届数字中国建设峰会大数据融合应用分论坛在福州海峡国际会展中心成功举办。在成果发布环节，中国电子信息产业发展研究院副院长朱敏以《强化数据的基础资源和创新引擎作用，推动我国大数据产业向“智”而行》
人工智能的发展历经多个阶段，每轮发展均与数据资源及应用场景的繁荣密切相关。当下，人工智能与大数据呈现显著的协同效应，形成了双向赋能的互动格局。一方面，人工智能的发展离不开大数据技术与产业体系的支撑。大数据产业不仅提供了人工智能发展必要的基础设施，更为大模型的算法演进提供了基础的数据资源。另一方面，人工智能技术已深度渗透至大数据全生命周期管理的关键环节，包括数据采集、存储、计算、应用及治理等领域，其技术应用广度与深度持续扩展。
中国电子信息产业发展研究院副院长朱敏指出，在“人工智能+”时代背景下，大数据产业迎来系统性变革机遇，其技术体系、应用模式与产业生态呈现三个显著特征：一是数据存储机制正经历从静态向动态的范式转变。为应对多模态数据融合、自动化生成及超大规模计算需求，数据基础设施需要持续的技术革新。
二是云数据库加速向AI数据库转型，数据库技术已从本地单机部署迭代为具备弹性扩展、高安全性的分布式云架构。人工智能应用的深化使得数据库体系面临更高要求：一方面，数据库需强化实时交互处理能力以应对海量异构数据的即时响应需求；另一方面，数据库需深度融合深度学习模型，通过优化底层架构提升对模型训练与推理任务的支持效率。
三是数据分析范式向智能化深度演进。早期以简单加工为主的数据处理模式，正被基于知识挖掘的智能分析所取代。通过引入机器学习算法与认知计算技术，数据分析已突破传统统计局限，向预测性分析、自动化决策等应用领域拓展。这种“智算融合”趋势不仅体现在技术架构层面，更驱动了产业生态的重构。
朱敏还谈到了“人工智能+”时代大数据产业变革的五大特点。一是传统企业与新兴势力协同演进。尽管2023年全球榜单新增500余家新兴企业（包括Anysphere、Cognition等独角兽），但传统巨头如SAP并未停滞，而是依托行业知识积累进行深度创新。例如，SAP通过在产品中嵌入生成式AI助手，实现自然语言交互与自动化任务处理。
二是AI驱动核心产品升级与商业模式迭代。以SAP为例，其AI助手不仅优化内部流程，更通过服务客户创造外部价值。这种技术变革催化了商业模式的转型：从“按工具调用付费”转向“按任务结果付费”，竞争核心从“规则+经验”转向“数据+模型”。
三是高质量数据集成为价值转化中枢。当前，产业内部的挑战突出表现为数据利用率低，需通过数据归集、清洗、标注、增强等全流程治理，将碎片化原始数据转化为高价值行业数据集。以DeepSeek为代表的高效数据治理模型表明，结构化与非结构化数据的融合加工能力，正成为激活数据经济价值的关键。
四是大数据与实体产业加速深度融合，数据密集型新兴产业（低空经济、具身智能等）与大数据的融合催生新业态。例如，上海智源机器人推出的开发平台，集成了百万级真实与仿真数据，解决了人形机器人动作建模数据短缺的难题，加速了机器人产品的迭代；在自动驾驶领域，通过多传感器数据与神经网络模型，车企构建了高精度路况响应系统。
五是全球数据治理制度体系深度重构，各国将数据纳入战略资源范畴，立法竞争与风险防范同步强化，多国通过立法争夺数据主权和话语权。制度变革涵盖数据跨境流动、隐私保护、安全合规等领域，推动企业构建适应全球合规要求的技术架构与运营体系，数据治理能力成为国际化竞争的新门槛。
朱敏认为，全球数据治理体系呈现三大核心趋势—个人信息保护制度化建设全面提速、数据跨境流动实施分级分类精准管控、新型数据风险催生协同治理模式创新。她还进一步指出，经过多年发展，我国大数据产业呈现强劲增长态势：产业生态持续完善，形成覆盖数据资源、基础硬件、通用软件到行业应用的全链条供给体系；产业集群效应凸显，国家新型工业化示范基地中大数据产业占比普遍超80%；数据赋能实体经济成效显著。
“面向‘十五五’，我们还须筑牢网络与数据基础设施根基，构建5G、算力网络及可信数据流通体系；实施“双轮驱动”，既强化大数据产业链关键技术突破（如多模态标注、共享流通），也要推动其与新兴领域的融合创新；完善产业生态，培育专精特新主体，建设一体化数据要素市场，并构建全生命周期安全治理体系，统筹数据安全法落地与伦理规范建设，防范技术滥用风险，形成开放协同、安全可控的产业发展格局。”朱敏建议。
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