備受業(yè)界關(guān)注的《數(shù)據(jù)智能白皮書（2024年）》正式發(fā)布。白皮書聚焦數(shù)據(jù)與人工智能的深度融合，系統(tǒng)性地呈現(xiàn)了驅(qū)動未來發(fā)展的“5+3”核心技術(shù)體系，并強(qiáng)調(diào)了數(shù)據(jù)處理與存儲支持服務(wù)在這一體系中的關(guān)鍵基礎(chǔ)作用。

一、核心洞察：數(shù)據(jù)與人工智能的共生演進(jìn)
報告開篇指出，2024年，數(shù)據(jù)與人工智能的關(guān)系已從“數(shù)據(jù)驅(qū)動AI”的單向賦能，演進(jìn)為“AI賦能數(shù)據(jù)價值釋放”的雙向協(xié)同與共生。海量、多模態(tài)的數(shù)據(jù)是AI模型訓(xùn)練與迭代的“燃料”，而日益強(qiáng)大的AI技術(shù)則成為從數(shù)據(jù)中挖掘洞察、創(chuàng)造價值的核心引擎。兩者交織，共同構(gòu)成了數(shù)據(jù)智能時代的基石。

二、核心框架：“5+3”技術(shù)體系全景呈現(xiàn)
白皮書的核心貢獻(xiàn)在于清晰勾勒出支撐數(shù)據(jù)智能實(shí)踐的“5+3”技術(shù)體系。

“5”大核心使能技術(shù)層：
1. 智能數(shù)據(jù)治理與集成：利用AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動發(fā)現(xiàn)、分類、編目、質(zhì)量評估與血緣追溯，提升數(shù)據(jù)管理效率與可信度。
2. 多模態(tài)數(shù)據(jù)處理與分析：涵蓋文本、圖像、音頻、視頻、傳感器數(shù)據(jù)等的融合處理與聯(lián)合分析技術(shù)，解鎖更全面的洞察。
3. 機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)：作為從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律、做出預(yù)測與決策的核心算法引擎，持續(xù)向自動化（AutoML）、可解釋性方向發(fā)展。
4. 大語言模型與生成式AI：以其強(qiáng)大的內(nèi)容生成、邏輯推理與代碼能力，正重塑數(shù)據(jù)交互、分析報告生成與業(yè)務(wù)應(yīng)用構(gòu)建模式。
5. 智能決策與優(yōu)化：將數(shù)據(jù)分析結(jié)果與業(yè)務(wù)規(guī)則、仿真模型結(jié)合，形成閉環(huán)的智能決策系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程的自動化優(yōu)化。

“3”大關(guān)鍵支撐層：
1. 數(shù)據(jù)處理與存儲支持服務(wù)：這是整個體系的“地基”。包括高性能計算（CPU/GPU/DPU）、分布式存儲、數(shù)據(jù)湖倉一體、向量數(shù)據(jù)庫、流批一體處理等。它們確保海量數(shù)據(jù)能被高效、穩(wěn)定、低成本地存儲與處理，為上層智能應(yīng)用提供堅實(shí)支撐。
2. 安全、隱私與合規(guī)框架：貫穿數(shù)據(jù)全生命周期的隱私計算（如聯(lián)邦學(xué)習(xí)、安全多方計算）、數(shù)據(jù)脫敏、訪問控制及合規(guī)審計技術(shù)，確保數(shù)據(jù)智能應(yīng)用在安全可信的軌道上運(yùn)行。
3. 運(yùn)維與平臺化服務(wù)：涵蓋AI開發(fā)平臺（MLOps）、數(shù)據(jù)資產(chǎn)運(yùn)營、模型監(jiān)控與治理、持續(xù)集成/持續(xù)部署（CI/CD）等，保障數(shù)據(jù)智能系統(tǒng)能夠規(guī)模化、穩(wěn)定、高效地交付與迭代。

三、基石聚焦：數(shù)據(jù)處理與存儲支持服務(wù)的演進(jìn)
白皮書特別強(qiáng)調(diào)，隨著模型參數(shù)和數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級增長，“數(shù)據(jù)處理和存儲支持服務(wù)”的重要性愈發(fā)凸顯。其發(fā)展趨勢呈現(xiàn)以下特點(diǎn)：

• 存算分離與一體化協(xié)同：為適應(yīng)靈活彈性的資源調(diào)度，存算分離架構(gòu)成為主流，同時通過高速互聯(lián)技術(shù)確保數(shù)據(jù)訪問效率。
• 湖倉一體成為標(biāo)配：融合數(shù)據(jù)湖的靈活性與數(shù)據(jù)倉庫的高性能分析能力，支持原始數(shù)據(jù)到智能應(yīng)用的全鏈路處理。
• 面向AI負(fù)載的專用優(yōu)化：向量數(shù)據(jù)庫針對AI embedding的高效檢索而興起；存儲系統(tǒng)為大規(guī)模分布式訓(xùn)練進(jìn)行深度優(yōu)化。
• 云原生與Serverless化：基于容器的彈性伸縮和按需付費(fèi)的Serverless服務(wù)，極大降低了數(shù)據(jù)智能基礎(chǔ)設(shè)施的管理復(fù)雜度和成本。

四、與展望
《數(shù)據(jù)智能白皮書（2024年）》的發(fā)布，為產(chǎn)業(yè)界提供了一份清晰的行動路線圖。它表明，構(gòu)建競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵在于系統(tǒng)性地整合“5”大智能技術(shù)與“3”大支撐體系，尤其是筑牢數(shù)據(jù)處理與存儲的基石。數(shù)據(jù)智能技術(shù)將更深入地滲透到各行各業(yè)，驅(qū)動產(chǎn)品創(chuàng)新、流程再造與商業(yè)模式變革，而擁有強(qiáng)大、靈活、高效的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施與一體化技術(shù)體系的企業(yè)，將在這一浪潮中占據(jù)先機(jī)。