《數據猿：時代呼喚全新的大數據-大模型重構大數據產業發展白皮書（2025）（95頁）.pdf》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《數據猿：時代呼喚全新的大數據-大模型重構大數據產業發展白皮書（2025）（95頁）.pdf（95頁珍藏版）》請在三個皮匠報告上搜索。

1、第 1 頁 共 95 頁第 1 頁 共 93 頁前 言為什么要關注大模型與大數據的融合？為什么要關注大模型與大數據的融合？在當今數智化浪潮的洶涌澎湃中，AI 大模型的規?；逃谜郧八从械乃俣戎厮苤蚩萍寂c產業格局。以 DeepSeek 為代表的大模型底層技術創新，以及各類智能體為代表的應用層級突破，正在成為推動這一變革的核心力量。然而，在這場技術革命的浪潮中，大數據基礎設施作為支撐大模型發展的基石，正面臨著前所未有的挑戰與機遇。例如，DeepSeek 的出現，無疑是中國 AI 大模型發展史上的一個重要里程碑。它通過一系列底層技術的創新，大幅優化了算力利用效率，實現了“算力平權化”，為大模

2、型的廣泛應用鋪平了道路。然而，這些技術突破并非孤立存在，它們對大數據基礎設施提出了更高的要求。從存儲架構到計算優化，從網絡傳輸到數據安全，每一個環節都需要重新審視和升級，以滿足大模型對海量數據的高效處理需求。在這一背景下，大數據基礎設施領域正面臨著前所未有的機遇。一方面，大模型的規?；逃脤⒋呱鷮Ω咝阅艽鎯?、計算和網絡資源的巨大需求，為相關產業帶來新的增長點；另一方面，隨著技術的不斷演進，大數據基礎設施也將迎來從傳統架構向智能化、高效化轉型的契機。然而，挑戰同樣不容忽視。數據處理性能瓶頸、數據管理挑戰、數據安全與隱私保護、存儲資源的合理分配等問題，都將成為制約大數據基礎設施發展的關鍵因素。如何

3、在滿足大模型需求的同時，實現數據基礎設施的高效、安全、綠色運行，將成為未來行業發展的核心命題。本白皮書旨在深入剖析 AI 大模型規?；逃泌厔菹?，大數據基礎設施所面臨的挑戰與機遇。通過對前沿技術的分析，結合行業實踐，我們試圖為行業從業者提供一份全面、深入且具有前瞻性的參考。研究的方法與報告結構研究的方法與報告結構本報告采用多維度的研究方法，旨在全景式剖析大模型與大數據融合的關鍵環節和未來發展趨勢。研究方法包括以下三方面：專家訪談：專家訪談：深入訪談技術研發領域的專家、行業領軍企業的高管，以及政策制定者，獲取一線視角與深度見解。通過多方對話，揭示技術挑戰、商業機會以及政策支持的方向。INTRON

4、DUCTION第 2 頁 共 93 頁市場調研：市場調研：通過廣泛的市場調研與分析，結合公開數據與行業報告，探索數據要素化與大模型商用化的潛在影響。案例分析：案例分析：精選典型技術、產品及客戶應用案例，覆蓋金融、醫療、零售等多個行業，結合實際場景探討大模型如何與大數據深度融合，為產業升級提供參考。通過以上研究方法的有機結合，報告力圖展現理論與實踐并重的全面視角。本報告的價值與閱讀指南本報告的價值與閱讀指南本白皮書旨在全面解析大模型與大數據融合的現狀、挑戰與未來發展趨勢，通過深入探討兩者在算法、算力與數據之間的協同關系，展示大模型對大數據產業生態的改造，以及大數據對大模型商用化的支持作用。報告共

5、分七章，逐步從理論到實踐，從技術到應用展開：第一章著眼于大數據的全鏈條，分析數據生命周期的各環節及其相互關系；第二章重點論述大模型與大數據融合的必要性；第三至第五章分別探討大模型對大數據基礎設施的要求、大模型賦能大數據的方式，以及兩者深度融合下的智能架構；第六章聚焦實際應用場景，展示大模型與大數據如何共同推動產業變革；第七章提供面向未來的政策建議和技術方向。通過本報告，讀者可以獲得以下洞察：1.了解大模型與大數據協同發展的核心驅動力；2.掌握關鍵技術和創新路徑；3.借鑒真實案例，探討商用化落地的可能性。無論您是技術專家、業務決策者，還是關注行業趨勢的學者，本報告都將為您帶來獨特的視角與啟發。第

6、 3 頁 共 93 頁目 錄第一章 大數據全鏈條：數據生命周期都經歷了什么1.1 大數據鏈條的核心環節.P91.1.1 數據采集與集成：從源頭抓住每一個數據點.P91.1.2 數據存儲：承載無限可能的“數據金庫”.P91.1.3 數據治理：提升數據的質量與價值.P101.1.4 數據分析與建模：解鎖數據隱藏的“寶藏”.P111.1.5 BI：讓數據說話.P121.1.6 數據應用：數據驅動的業務變革.P121.1.7 數據安全：數據資產的守護者.P13典型產品：達夢大數據解決方案.P131.2 各環節的相互關系與數據流動.P141.2.1 數據的線性流動與價值累積.P141.2.2 多環節協同

7、.P141.3 數據流通與共享：數據資產的釋放與增值.P151.3.1 企業內部：從孤島到共享網絡的范式轉型.P151.3.2 產業鏈協同：動態優化中的數據賦能.P151.3.3 行業間協作：跨界融合中的數據價值重塑.P161.3.4 數據規?；蚕砹魍ǎ盒陆洕暮诵尿寗恿?P16第二章 大模型與大數據融合的必要性：時代的“技術召喚”2.1 算法、算力、數據的關系.P172.2 對數據基礎設施的忽視與危機.P182.2.1 數據基礎設施已經成為短板.P18C O N T E N T S 第 4 頁 共 93 頁2.2.2 數據基礎設施的重要性需要被重新定義.P192.3 大模型與大數據融合的時

8、代價值.P19第三章 從數據到智能：大模型對大數據基礎設施的全新要求3.1 數據采集與集成：面對大模型需求的數據輸入瓶頸.P203.1.1 實時性與多源數據采集的壓力激增.P203.1.2 數據集成復雜性的倍增.P21典型產品：Denodo 用數據編織賦能 GenAI.P213.2 數據存儲：承載大模型背后的海量數據洪流.P233.2.1 存儲架構擴展性的挑戰.P233.2.2 湖倉一體架構的再定義：應對大模型時代的數據挑戰.P24典型產品：星環科技實時湖倉集一體化平臺.P25典型案例：南京銀行基于鏡舟數據庫的湖倉融合數字化轉型實踐.P263.3 數據向量化：迎接高維數據的挑戰.P273.3.

9、1 向量數據與傳統數據管理架構的深層次矛盾.P273.3.2 生態系統的變革需求：向量化存儲的全面革新.P283.4 數據處理與清洗：為大模型提供高質量數據的必要保障.P293.4.1 批流融合的挑戰：從靜態批處理到動態實時處理.P293.4.2 智能清洗的需求：從規則驅動到模型驅動.P293.4.3 動態數據處理的瓶頸：增量處理與數據一致性.P303.4.4 應對路徑：重塑數據處理與清洗的體系架構.P303.5 數據安全：保護大模型核心數據資產的技術升級.P303.5.1 數據加密與訪問控制的強化：守護大模型的數據生命線.P313.5.2 向量數據隱私與合規的新要求.P323.5.3 數據集

10、“注毒”攻擊：大模型安全的隱形威脅.P333.6 用于大模型訓練的數據集要求：支撐規?；逃玫幕A.P34第 5 頁 共 93 頁3.6.1 行業數據集的規模與質量：戴著鐐銬的舞蹈.P343.6.2 數據共享流通：大模型行業數據集構建的關鍵難題.P35第四章 大模型賦能大數據：智能化的全鏈條提升4.1 數據的全新來源：數據生成、數據增強.P364.1.1 數據生成.P364.1.2 數據增強.P374.1.3 多模態數據生成.P374.1.4 數據生成的挑戰.P384.2 智能數據存儲與檢索：讓數據高效服務于模型.P394.2.1 語義理解與智能檢索：大模型帶來的搜索革命.P394.2.2 動

11、態數據優化與管理：大模型時代的存儲新策略.P404.2.3 存在的問題和挑戰：存儲計算的匹配、語義檢索準確性、模型公平性.P414.3 自動化數據管理：從繁瑣到智能的飛躍.P424.3.1 數據管理的智能化革命：大模型的助推作用.P424.3.2 還存在的挑戰：數據標準化、處理效率、系統集成等.P434.4 數據清洗的智能革命：從粗放到精準的轉變.P454.4.1 數據清洗的自動化：智能化的清洗調度.P454.4.2 還存在的挑戰.P464.5 對話式數據分析：重塑分析范式.P464.5.1 自然語言數據查詢：大模型帶來的數據分析新體驗.P474.5.2 更高級的分析需求：歸因分析、預測性分析

12、.P474.5.3 自動化報告生成：數據洞察的智能化產出.P49典型產品：觀遠數據 ChatBI.P49典型產品：數勢科技 SwiftAgent 智能分析平臺.P50典型產品：跬智信息（Kyligence）AI 數智助理/數據智能體.P514.5.4 還存在的挑戰.P53第 6 頁 共 93 頁第五章 構建未來智能架構：算法+算力+數據的深度融合5.1 大模型、算力與大數據的協同演進：構建智能架構的核心支柱.P555.2 算法+算力：模型規模與算力的相互支撐.P565.2.1 大模型對算力的需求：從模型參數到推理效率.P565.2.2 算力架構優化：提升算法性能的關鍵.P575.2.3 算法推

13、動算力進化：對硬件設計的反向需求.P575.3 數據與模型共生：反向推動模型優化.P585.3.1 數據驅動的自監督學習：無監督數據和半監督數據對模型優化的貢獻.P585.3.2 通過數據反饋模型性能：數據反饋循環中的模型調整與參數微調.P595.3.3 增量學習與實時學習：為大數據和大模型的高效運用開辟新的可能性.P59典型產品：數睿數據數據通，打造數據工程能力，驅動企業主動數據治理.P605.4 算力+數據：存儲與處理效率的協同提升.P615.4.1 大數據存儲對算力的要求：存儲與計算協同優化.P615.4.2 存儲與算力的實時協同：提升數據處理時效性.P625.4.3 邊緣計算與云計算的

14、融合：應對實時數據處理的算力挑戰.P635.5 底層架構設計：以并行計算為核心的深度協同.P645.5.1 從并行計算到分布式協同：大算力與大數據的無縫融合.P645.5.2 神經網絡計算架構的重構：從任務劃分到高效并行化.P645.5.3 數據架構創新：智能數據管理與自適應優化.P655.5.4 算法、算力與數據的全棧協同優化.P65第六章 融合應用與產業未來：從業務到行業的全方位變革6.1 業務應用的智能化升級：大模型與大數據如何驅動業務變革.P666.1.1 營銷與客戶管理：精準觸達與智能洞察.P66第 7 頁 共 93 頁典型案例：星環科技基于大數據和大模型技術為某大型銀行打造智能營銷

15、平臺.P666.1.2 供應鏈與生產管理：從預測到自動化的升級.P676.1.3 財務與運營管理：數據驅動的智能決策.P686.1.4 客服：智能化的客戶服務體驗.P686.1.5 其他業務領域，大模型可能的應用前景.P696.2 行業應用的深入探索：大模型與大數據的垂直行業革命.P696.2.1 金融服務：智能風控與量化交易的革新.P70典型案例：某頭部城商行智能指標平臺建設案例.P706.2.2 醫療健康：從診斷到治療的全程智能化.P71典型案例：數睿數據打造醫療領域專家庫 為多家醫院實施主動數據治理.P726.2.3 旅游行業：讓旅游更省心、更有趣.P736.2.4 教育：降低教育門檻，

16、提升個性化教育能力.P746.3 AI Agent（智能體）：正成為業務與行業的智能引擎.P756.3.1 2025 年或將迎來 AI Agent 的井噴式發展.P766.3.2 基于大模型的智能體的核心能力.P766.3.3 基于大模型的智能體在各個行業的應用前景.P77典型案例：自然堂集團觀遠數據問數 GPT 項目案例.P78典型案例：西式快餐巨頭聯手跬智信息（Kyligence）打造 AI 應用標桿.P79第七章 推進大數據與大模型融合發展的建議7.1 加速大數據與大模型融合：提升中國數據要素利用效率.P807.1.1 建立跨行業數據共享機制，提升產業協同效益.P807.1.2 打造國家

17、級開放數據平臺，推動數據要素化.P807.2 行業數據集：推動垂直行業智能化的關鍵基礎.P817.2.1 構建高質量行業數據集，支持大模型應用.P817.2.2 行業數據集標準化，推動智能化應用的規?；涞?P817.3 解決大數據治理與安全難題：保障數據安全與穩定發展.P81第 8 頁 共 93 頁7.3.1 制定大數據治理標準：增強數據治理能力.P817.3.2 強化數據安全技術創新：應對數據安全新挑戰.P827.3.3 健全數據安全與隱私保護法規.P827.4 推動大數據一體化平臺建設：支持大模型規?；瘧?P827.4.1 一體化大數據平臺的建設：集成大數據的各個環節.P827.4.2

18、 大數據平臺與 AI 平臺的集成與融合：加速大模型應用.P837.4.3 平臺間協同優化：提升數據利用效率.P837.5 人才培養與產學研合作：夯實大數據與大模型融合的基礎.P847.5.1 構建大數據與大模型融合的人才培養體系.P847.5.2 產學研協同創新，加速技術落地.P85附錄 A：白皮書部分核心結論.P86附錄 B:部分術語解釋.P891、數據架構與處理.P892、大模型與算法.P903、應用層與行業應用.P91第 9 頁 共 93 頁第一章 大數據全鏈條：數據生命周期都經歷了什么大數據鏈條的核心環節是數據生命周期中的關鍵節點，它們共同作用，構建了從數據源到價值釋放的完整路徑。在大

19、模型驅動的時代，每個環節不僅承載著技術挑戰，也代表著新的機遇。因此，在探討大數據和大模型融合發展之前，我們有必要先分析一下大數據的整個產業鏈條，包括數據采集、存儲、治理、分析、應用、安全等核心環節的功能和價值，并分析他們之間的協同關系。1.1 大數據鏈條的核心環節1.1 大數據鏈條的核心環節1.1.1 數據采集與集成：從源頭抓住每一個數據點1.1.1 數據采集與集成：從源頭抓住每一個數據點數據采集是大數據鏈條的起點，其主要目標是從多源、多模態的數據中獲取高價值的基礎數據，這一過程需要應對實時性、準確性和多樣性挑戰?，F代數據采集技術依賴流式數據處理框架（如 ApacheKafka）和邊緣計算設備

20、，通過實時處理能力捕獲來自傳感器、API 接口和日志的多維數據。例如，在工業領域，物聯網傳感器能實時監控設備運行狀態，捕獲數百萬條數據點，為預測性維護提供基礎。數據集成旨在將來自不同系統、格式、協議的碎片化數據，統一整理為可用的整體。當前，數據集成技術的核心在于自動化與智能化，其主要工具包括 ETL（提取、轉換、加載）平臺和實時數據同步框架，以及數據虛擬化等新技術。通過語義映射和規則匹配技術，集成平臺能夠高效消除數據冗余并保持一致性。例如，在電子商務中，實時整合用戶瀏覽行為與交易記錄，使得個性化推薦更加精準。1.1.2 數據存儲：承載無限可能的“數據金庫”1.1.2 數據存儲：承載無限可能的“

21、數據金庫”分布式存儲系統將數據分片存儲于多個節點，以高可用性和容錯能力應對海量數據的挑戰。其核心技術基于 CAP 理論，即在一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分區容錯第 10 頁 共 93 頁性（Partition Tolerance）之間權衡。Hadoop HDFS、Amazon S3 等系統通過數據分塊和副本機制，實現了高效存儲和快速訪問。例如，在金融行業的風險評估中，分布式存儲可以快速處理大量歷史交易數據。傳統數據倉庫主要服務于結構化數據分析，而數據湖專注于存儲非結構化和半結構化數據。然而，面對大模型對多模態數據的需求，湖倉一體架構應運而生。通過統一元

22、數據管理和查詢引擎，湖倉一體實現了結構化與非結構化數據的融合。典型案例如 DeltaLake，其混合查詢能力顯著提高了數據流動效率，支持實時數據處理與分析。1.1.3 數據治理：提升數據的質量與價值1.1.3 數據治理：提升數據的質量與價值在大數據時代，數據治理不僅是企業優化運營效率的重要抓手，也是數據價值釋放的核心環節。數據治理通過一系列技術、工具和策略，確保數據在采集、存儲、分析和使用的過程中保持高質量、合規性和高效流通。數據質量管理：提升數據的準確性與一致性數據質量管理：提升數據的準確性與一致性數據質量是數據治理的基礎，直接關系到數據驅動決策的準確性和模型訓練的有效性。數據質量管理的核心

23、在于確保數據的完整性、準確性、一致性和時效性。完整性：確保關鍵字段和記錄不丟失，例如在醫療數據中，完整的患者病史對于診斷預測至關重要。準確性：利用規則引擎和自動化校驗機制識別并修復錯誤數據，例如通過正則表達式檢查地址字段的格式。一致性：通過數據規范和標準化流程，消除數據沖突，例如將不同來源的客戶信息統一到標準模板中。時效性：通過流式處理和實時更新技術，確保分析的數據是最新的，例如在電商實時推薦系統中使用最新的瀏覽記錄。典型工具包括數據質量管理平臺和自動化數據清洗工具，這些技術在消除數據噪音和矛盾方面發揮重要作用。元數據管理：為數據提供背景與結構元數據管理：為數據提供背景與結構元數據是描述數據的

24、數據，包含數據的來源、格式、存儲位置和使用規范，是實現數據透明性和可追溯性的核心，其核心要點包括：數據目錄：元數據管理平臺通過構建數據目錄，為企業提供數據資產的全面視圖。例如，第 11 頁 共 93 頁企業可以通過目錄快速找到需要的數據集。語義一致性：通過定義數據字段的業務含義，減少不同系統間的理解偏差。例如，銷售系統和財務系統對“訂單金額”的語義需要一致。數據血緣追蹤：通過記錄數據從采集到應用的全流程，確保數據在流轉過程中的完整性和合規性。這在金融行業中尤為重要，尤其是在監管審查時能夠快速提供數據來源?，F代元數據管理工具（如 ApacheAtlas）在企業數據管理中發揮了關鍵作用，幫助企業快

25、速定位數據、理解數據背景并高效利用數據。數據生命周期管理：全方位保障數據的合規性與安全性數據生命周期管理：全方位保障數據的合規性與安全性數據生命周期管理（Data Lifecycle Management，DLM）關注數據從創建、使用到歸檔和銷毀的全過程，確保數據在每個階段都能以最優方式存儲、使用和保護，其關鍵環節包括：數據創建與存儲：采用數據分級存儲策略，將高頻訪問數據放在高性能存儲介質中，低頻數據歸檔到經濟型存儲。數據使用與共享：通過訪問權限控制和動態授權技術，確保只有合法用戶可以訪問數據，防止數據泄露。數據歸檔與銷毀：對于不再需要使用的數據，確保以合規方式歸檔或銷毀，例如采用加密擦除技術

26、防止數據殘留。這一過程需要強大的數據管理工具支持，例如數據生命周期管理系統可以動態調整數據存儲策略，減少存儲成本并提高數據使用效率。1.1.4 數據分析與建模：解鎖數據隱藏的“寶藏”1.1.4 數據分析與建模：解鎖數據隱藏的“寶藏”數據分析與建模是將數據轉化為洞察的核心環節，通過統計分析、機器學習和深度學習技術，企業能夠從龐雜的數據中提煉出價值，為決策支持、預測分析和智能應用奠定基礎。統計分析與機器學習：從數據中提煉價值統計分析與機器學習：從數據中提煉價值統計分析作為數據挖掘的基礎工具，擅長通過描述性統計和推斷性統計揭示數據的分布、趨勢和相關性。配合機器學習技術，則能夠進一步從數據中挖掘復雜的

27、非線性關系，甚至預測未來的趨勢。統計分析：通過回歸分析、方差分析等方法，揭示關鍵因素之間的關聯。例如，回歸分析可以幫助零售企業量化促銷活動對銷售額的提升效果。機器學習：利用算法自動學習數據模式并進行預測。例如，使用支持向量機（SVM）分類第 12 頁 共 93 頁郵件是否為垃圾郵件，或通過隨機森林模型優化庫存管理。近年來，集成學習、遷移學習等新興技術進一步擴展了機器學習的應用邊界，為處理高維、非平衡和復雜數據集提供了強有力的工具。深度學習與大模型：智能化的全新時代深度學習與大模型：智能化的全新時代深度學習作為機器學習的前沿技術，通過模擬人腦神經網絡的層級結構，具備對復雜模式的表達和識別能力。近

28、年來，大模型（如 DeepSeek、GPT、文心一言、通義千問、訊飛星火等）更是推動了深度學習技術從單一任務到多任務泛化應用的躍遷。1.1.5 BI：讓數據說話1.1.5 BI：讓數據說話BI 通過直觀的方式呈現數據洞察，使數據分析的結果能夠被更廣泛的用戶群體理解并應用于決策。交互式可視化工具是 BI 系統的核心，它不僅以圖表形式呈現數據，還允許用戶通過拖拽、篩選等方式動態探索數據。用戶可以通過篩選條件動態調整圖表視圖，發現不同數據維度之間的聯系。例如，零售企業可以實時調整地域和時間篩選條件，分析促銷活動的區域效果。自助式 BI，使業務用戶無需依賴數據團隊即可完成分析任務。通過數據分析與建模，

29、以及 BI 的交互式、動態可視化功能，企業可以從海量數據中提取價值，實現數據驅動的高效決策與創新突破。這些技術的結合讓大數據的價值能夠被最大化挖掘，并應用到業務場景的各個環節。1.1.6 數據應用：數據驅動的業務變革1.1.6 數據應用：數據驅動的業務變革大數據的最終目標是應用于實際業務場景，實現從數據到價值的轉化。無論是精準的業務決策還是智能化的流程優化，大數據都在推動業務模式的革新。傳統業務決策往往依賴于經驗和直覺，而數據驅動的決策基于客觀事實，通過分析大量歷史和實時數據提供科學依據。數據驅動決策的核心在于實時性和準確性，借助可視化分析和 AI模型，企業能夠實現高效、智能的決策支持。智能應

30、用是大數據應用的高級形態，通過 AI 模型，讓業務流程更高效、更智能。例如，企業可以基于設備運行數據構建預測性維護系統，提前識別故障風險并采取預防措施，提升設備利用率；機器人流程自動化（RPA）結合大數據分析可以優化重復性業務流程，例如財務部門的自動對賬系統。第 13 頁 共 93 頁智能應用和自動化的普及，顯著提高了企業運營效率和客戶滿意度，是數據驅動業務變革的關鍵引擎。1.1.7 數據安全：數據資產的守護者1.1.7 數據安全：數據資產的守護者隨著數據的價值日益凸顯，數據安全問題也日益嚴峻。如何確保數據在存儲、傳輸和使用過程中的安全性，已經成為大數據生態體系中的重要課題。數據加密和訪問控制

31、，是確保數據安全的兩大基礎手段。數據加密，通過對稱加密和非對稱加密技術保護數據的存儲和傳輸。例如，SSL/TLS 協議保障了互聯網數據傳輸的安全性。訪問控制，基于角色的訪問控制（RBAC）和基于屬性的訪問控制（ABAC）可以對用戶權限進行精準管理，確保數據只有授權用戶可以訪問。這些技術共同構建了大數據安全的基礎防線，避免數據泄露和未授權訪問。在保障基礎安全的同時，企業還需要構建主動防御機制，實時監控和識別潛在威脅。例如，安全審計，通過記錄數據訪問日志，企業可以追蹤和分析數據使用情況，發現異常行為。威脅檢測，基于機器學習的威脅檢測模型能夠從海量日志中識別潛在攻擊，例如數據泄露、DDoS 攻擊等。

32、典型產品：達夢大數據解決方案典型產品：達夢大數據解決方案達夢大數據系列產品由達夢自主研發，涵蓋了多種大數據處理模塊，包括數據采集、存儲計算、治理和可視化等功能，旨在為政府及企業提供一體化的大數據解決方案。其產品包括關系型數據庫、并行處理數據庫、圖數據庫、緩存數據庫、時序數據庫等，可以滿足不同行業對大數據存儲與處理的需求。達夢數據一體化大數據解決方案 資料來源：達夢數據達夢數據一體化大數據解決方案 資料來源：達夢數據第 14 頁 共 93 頁其中，達夢云原生大數據平臺基于云原生技術體系，支持多種計算負載，提供靈活的計算調度和強大的存儲能力，能夠高效地處理海量數據。該平臺廣泛應用于金融、能源、交通

33、等行業，提供在線擴容、數據存儲集群的擴展能力，滿足不同業務場景的需求。在數據治理方面，達夢推出了數據治理平臺，旨在解決數據管理中的難題。平臺提供數據分類、分級治理和多源異構數據的接入能力，實現對各類數據資源的統一管理。其目標是提升數據的可管理性和可用性，幫助企業構建精細化的數據管理體系。在數據可視化方面，達夢的大數據可視化系統支持低代碼、零代碼的分析，用戶可以通過簡單的操作進行數據展示與分析。這一系統通過關聯分析、空間分析等技術，幫助用戶快速理解數據，為決策提供支持。達夢云原生大數據平臺的設計為企業提供了穩定、高效的數據存儲與處理能力，并且能夠在多個業務場景中實現靈活的數據管理和擴展，適應企業

34、在數字化轉型過程中的多樣化需求。1.2 各環節的相互關系與數據流動1.2 各環節的相互關系與數據流動大數據生態的核心價值在于它的流動性數據從采集到分析，再到應用的全過程，不僅形成了單向的價值傳遞，更在多環節中循環優化，推動系統智能化發展。理解這種流動的本質，有助于剖析大數據鏈條的協同效應，以及在數據管理和應用中的優化方向。1.2.1 數據的線性流動與價值累積1.2.1 數據的線性流動與價值累積數據的流動，首先表現為從采集到應用的線性推進。這種過程如同流水線，數據從初始的無序狀態，通過清洗、存儲、建模等多個階段，逐漸演變為可操作的決策依據。例如，在智慧城市中，實時交通數據從采集設備上傳后，經過存

35、儲與分析，最終支持動態交通管理和路線規劃。每個環節都在為數據注入新的價值，使其從“原材料”轉化為高價值的“產品”。但數據流動并不止于單向累積，而是借助反饋機制實現閉環優化。例如，在金融場景中，風險預測模型可以通過分析歷史數據生成預測結論，這些結論反過來指導新的數據采集和特征提取策略，從而不斷提升預測的精度和可靠性。1.2.2 多環節協同1.2.2 多環節協同現代大數據生態的復雜性，源于多個環節間的高度協同。存儲與處理、分析與應用的交互關系并非簡單的連接，而是通過技術融合不斷深化。例如，分布式存儲系統不僅需要提供高容量支持，還要滿足實時處理需求，能夠在短時間內響應模型訓練的數據調用。第 15 頁

36、 共 93 頁另一方面，分析環節與應用場景之間的互動，也在深刻改變數據流動的方式。例如，在精準營銷中，分析模型的輸出決定了下游推薦引擎的策略，而這些策略生成的用戶行為數據又進一步豐富了訓練集，形成了業務與技術共生的生態閉環。大數據的流動既是技術體系的表現，也是商業價值的核心載體。從線性推進到循環優化，從環節協同到智能化提升，大數據生態的每一步流動，都為數據價值的釋放提供了可能。通過深刻理解這些流動邏輯，我們不僅能更好地設計技術架構，也能為復雜的商業場景提供更強大的數據支持。1.3 數據流通與共享：數據資產的釋放與增值1.3 數據流通與共享：數據資產的釋放與增值在當今數據驅動的世界，數據流通與共

37、享已成為釋放數據潛能、推動數字經濟蓬勃發展的關鍵引擎。其本質在于打破數據孤島，實現資源的高效配置與跨域融合。然而，數據流通不僅僅是技術對接的課題，更是制度設計、技術創新與生態協同的綜合挑戰。以下從企業、產業鏈、行業間協作以及數據要素化的演進角度，深入探討這一主題。1.3.1 企業內部：從孤島到共享網絡的范式轉型1.3.1 企業內部：從孤島到共享網絡的范式轉型企業的數據流通，往往面臨部門孤立、系統割裂的挑戰。在傳統架構下，企業數據通常分散在不同業務部門和系統中，缺乏統一視圖。這種割裂不僅限制了數據的潛在價值，也直接影響了企業的決策效率和敏捷性。通過構建企業級數據中樞或統一數據平臺，數據得以流暢地

38、在企業內部流動，打破了信息壁壘。例如，數據湖的部署讓企業可以整合歷史數據和實時數據，通過高效的數據治理，保障數據的準確性和一致性。同時，元數據管理技術賦予數據語義化標記，便于跨部門調度和快速響應業務需求。這種變革不僅提升了運營效率，還使企業在市場動態中占據更高的競爭優勢。最終，數據在財務、營銷、生產等核心業務中的精準流動，讓數據資產轉化為企業增長的新引擎。1.3.2 產業鏈協同：動態優化中的數據賦能1.3.2 產業鏈協同：動態優化中的數據賦能產業鏈的數據流通，對協同效益的提升至關重要。在復雜的供應鏈中，實時共享生產、庫存、運輸等數據，不僅能降低成本，還能避免信息不對稱帶來的誤判。以智能制造為例

39、，原材料供應商和制造商通過共享實時庫存和需求數據，可實現以銷定產，避免傳統庫存管理模式下的資源浪費。然而，數據流通的瓶頸，在于產業鏈上下游企業的信息化水平差異以及標準的缺乏。通過第 16 頁 共 93 頁統一的行業接口標準和基于區塊鏈、密態計算、機密計算等技術的可信數據交互，供應鏈協作可以實現從“封閉式傳遞”到“動態共享”的質變。此外，結合 AI 技術，企業還可以在數據基礎上預測需求波動，優化生產計劃和物流安排，為整個鏈條注入更高的靈活性和響應速度。1.3.3 行業間協作：跨界融合中的數據價值重塑1.3.3 行業間協作：跨界融合中的數據價值重塑行業間的數據共享不僅是技術問題，更是場景創新的催化

40、劑。例如，在保險和農業的交集領域，氣象數據和農業生產數據的共享，為精準農業和農業保險帶來了革命性改變。保險公司基于實時農業數據，可以更科學地定價和管理風險，而農戶則通過數據驅動的服務，獲得更加精準和可靠的生產建議。然而，跨行業的數據流通往往涉及復雜的技術與合規要求。密態計算、隱私計算和聯邦學習等技術成為解決這一問題的突破口，允許數據在保持本地存儲的同時進行協同計算，既保護了數據隱私，又挖掘了跨行業數據的價值。這種技術背后的核心邏輯在于打破傳統的數據邊界，讓不同領域的數據在合規的基礎上實現“協同發力”。1.3.4 數據規?；蚕砹魍ǎ盒陆洕暮诵尿寗恿?.3.4 數據規?；蚕砹魍ǎ盒陆洕暮诵?/p>

41、驅動力中國的“東數西算”工程是這一趨勢的宏大實驗，通過建設全國性的數據調度網絡，將數據從東部經濟發達地區流向西部算力豐富的區域，實現了資源與需求的高效匹配。這不僅提高了數據利用率，也為數據交易市場的繁榮打下了基礎。數據流通與共享的未來，不僅在于技術的突破，更在于規則的重塑和生態的構建。在制度層面，需要更完善的數據治理和隱私保護框架；在技術層面，要求對數據標準化、加密與隱私保護、分布式存儲的持續創新；在生態層面，跨行業的合作和協同是必然趨勢。數據要素化不是終點，而是開端，它將在全球競爭和技術創新中定義新的游戲規則。第 17 頁 共 93 頁第二章 大模型與大數據融合的必要性：時代的“技術召喚”上

42、一章，我們系統回顧了大數據的各個環節。接下來，我們來討論大數據與大模型融合的必要性與迫切性。隨著大數據和人工智能技術的不斷突破，數據與算法的關系愈發緊密，大模型在推動數據處理與分析效率的同時，也對現有數據架構、處理方式和應用場景提出了前所未有的挑戰。如何有效地將大模型、算力和數據三者進行融合，形成高效的協同體系，是實現人工智能全面落地的關鍵所在。2.1 算法、算力、數據的關系2.1 算法、算力、數據的關系在人工智能的世界中，算法、算力和數據被視為相互交織的三大核心支柱，共同驅動技術的發展和商業的繁榮。它們之間的關系并非簡單的線性供應鏈，而更像是一個復雜而精妙的生態系統，在動態平衡中不斷推進科技

43、的邊界。算力為大模型的誕生提供了溫床，其發展依賴于高性能計算硬件的迅猛進步。訓練 GPT-4這樣規模的大模型，需要上萬顆 GPU 并行運作，計算密度達到前所未有的水平。然而，算力的提升本身并不足以支撐技術的革命，大模型還要求系統層面的優化，例如分布式架構的設計、模型分片和并行計算的高效調度。這些技術實現了在極限資源環境下的算力挖掘，從而支撐了大模型日益龐大的參數規模和更強的表達能力。與此同時，大數據則是大模型成長的根基。數據不僅是訓練模型的原料，更是塑造模型認知能力的關鍵。不同于傳統小規模模型，大模型需要處理的數據不僅規模巨大，而且來源多樣化。文本、圖像、視頻、語音等多模態數據通過集成，賦予模

44、型對復雜場景的理解能力。而且，數據的質量直接決定了大模型的性能標注精確、覆蓋廣泛的數據集能夠大幅提升模型在真實場景中的表現力。更進一步，算法、算力與數據之間的關系并非靜態，而是動態共生。算力的升級拓展了模型設計的可能性，使得更復雜的算法得以實現，而這些算法的出現又反過來推動了對數據和算力的更高需求。例如，生成式模型對多模態數據的需求催生了向量數據庫的發展；與此同時，第 18 頁 共 93 頁這些模型對算力效率的苛求也促使硬件廠商不斷優化芯片架構。在這一過程中，數據的采集、清洗、存儲與應用鏈條與算力之間形成了雙向作用的閉環。大模型與大數據的融合遠不止于技術層面，它更深刻地體現在它們共同推動的智能

45、化演進上。算法不再僅僅是分析工具，而成為了激活數據價值的催化劑。大數據不再是冷冰冰的數據存儲管理體系，而因算法的賦能展現出深刻的商業洞察力。例如，在智慧金融中，基于大模型的預測算法結合實時交易數據，可以精準把握市場趨勢；在自動駕駛領域，車輛感知系統與大模型的整合，使數據從路端感知到模型推理之間實現毫秒級的無縫協作?？梢哉f，算法、算力與數據的協同演進不僅重塑了技術的發展路徑，也重新定義了產業的未來。它們共同構成了一幅不可分割的智能生態圖景，在每一次技術飛躍中，為未來的發展注入新的動能。2.2 對數據基礎設施的忽視與危機2.2 對數據基礎設施的忽視與危機目前，在技術發展的競速賽中，算力和算法無疑是

46、耀眼的主角，GPU 性能的提升和模型參數的增長成為業界津津樂道的突破口。然而，隱藏在這些輝煌背后的卻是一個被忽略的真相：數據基礎設施正日益成為智能化演進的“短板”。在這個被算力、算法光環遮蓋的領域，大數據正以沉默的方式承載著模型的未來，但其潛力卻未被充分挖掘。2.2.1 數據基礎設施已經成為短板2.2.1 數據基礎設施已經成為短板大模型的成功，背后是一場龐大的數據輸入競賽。如果說算力是高速引擎，數據便是驅動引擎的燃料。沒有高質量、高效率的數據流動，再強大的算力也只能停滯不前。然而，現實中，企業在大模型項目中的投入往往集中在算力擴展與算法調優上，卻忽略了數據基礎設施的更新與優化。數據流動不暢、數

47、據質量不高、存儲效率低下的問題層出不窮，導致模型訓練周期拉長，推理精度下降，甚至嚴重限制了大模型的實際應用。更具挑戰性的是，隨著大模型的規模不斷擴大，對數據的需求也從線性增長變為指數級攀升。多模態數據的爆炸式增長增加了數據的復雜性，企業需要同時處理結構化、非結構化和半結構化數據，而傳統的數據管理架構對此顯得力不從心。依賴手動治理、低效存儲和分散管理的數據基礎設施，正在拖累整個 AI 生態的進化速度。第 19 頁 共 93 頁2.2.2 數據基礎設施的重要性需要被重新定義2.2.2 數據基礎設施的重要性需要被重新定義在這一背景下，數據基礎設施的重要性被重新定義。大數據不再只是支撐模型訓練的工具，

48、而是智能系統的生命線，甚至是決定競爭成敗的關鍵因素。一方面，數據基礎設施決定了數據的流動速度和處理效率。高吞吐量的分布式存儲系統、實時數據處理能力和智能化的任務調度系統，是大模型成功的底層保障。沒有強大的數據傳輸能力，算力的擴展無異于紙上談兵。另一方面，數據的高質量管理是模型成功的基石。數據治理不再只是錦上添花的環節，而是直接決定了模型的輸出質量和可靠性。數據清洗、標注優化、元數據管理等技術，能夠幫助企業在數據海洋中提煉出更具價值的信息，為大模型提供準確的訓練樣本。而且，數據基礎設施必須支持動態性與多樣性。在大模型的實際應用中，數據流動是動態變化的，涉及實時性要求極高的場景。僅靠靜態的數據存儲

49、和處理模式，顯然無法適應這一需求。面向未來，支持多模態數據融合與處理的智能平臺將成為關鍵，平臺要能夠同時滿足文本、圖像、語音等多種數據的復雜處理需求。因此，未來的數據戰略必須將基礎設施視為核心環節。只有打造強大的數據管道，提升數據從采集、治理到應用的全流程效率，才能為大模型的智能化演進提供可靠支持。這不僅是技術發展的內在要求，更是推動產業升級的必要選擇。2.3 大模型與大數據融合的時代價值2.3 大模型與大數據融合的時代價值大數據的傳統角色更偏向于資源管理，存儲、檢索、分析是核心功能。但大模型的引入徹底改變了這一格局。數據通過大模型的學習和推理被賦予了深層次的含義，不再是被動的存儲對象，而成為

50、了動態驅動商業決策和技術演進的重要力量。大數據是大模型的燃料，而大模型則是數據價值釋放的加速器。這種雙向賦能形成了一種動態的協同關系。通過大模型的深度學習技術，海量數據得以被更高效地整理和理解；反過來，大模型的不斷優化也推動了數據處理、采集和質量提升的能力。大模型與大數據的融合不僅僅局限于單一行業，而是在跨領域的合作中展現出更大的潛力。例如，醫療數據和保險數據的結合，不僅能夠提升健康風險預測的準確性，還能推動個性化保險方案的開發。這種數據生態的重構，正在形成一個更加開放、互聯的數字世界。未來，這種雙向驅動的協同模式將推動技術、產業和社會的全面升級。我們正站在一個全新時代的門檻上，這個時代的數據

51、不再只是冷冰冰的數字，而是賦能未來、推動智能化變革的核心引擎。第 20 頁 共 93 頁第三章 從數據到智能：大模型對大數據基礎設施的全新要求隨著大模型技術的蓬勃發展，傳統的大數據架構面臨著前所未有的挑戰。大模型對于數據的要求，不僅是數據規模的增加，更是對數據采集、存儲、處理、治理等各個環節提出了全新的技術需求。然而，當前的大數據基礎設施在面對大模型需求時，依然存在諸多瓶頸與挑戰。例如，傳統的數據處理框架常常難以支撐大模型對數據實時性、精準度和多樣性的高要求；大數據存儲系統在容量、效率及擴展性上也面臨著嚴峻考驗。此外，數據治理與安全問題也隨著數據量和應用場景的多樣化而變得更加復雜。如何通過創新

52、的技術與架構設計，解決這些問題，構建更為強大的數據基礎設施，成為推動大數據與大模型深度融合的必要前提。因此，在這一章中，我們聚焦到大數據的各個環節，來分析大模型對其提出的全新要求。3.1 數據采集與集成：面對大模型需求的數據輸入瓶頸3.1 數據采集與集成：面對大模型需求的數據輸入瓶頸在大模型逐漸成為驅動企業智能化核心引擎的背景下，數據采集與集成環節的重要性日益凸顯。然而，與傳統信息系統相比，大模型對數據輸入提出了前所未有的高標準和復雜需求，這直接帶來了以下幾方面的挑戰。3.1.1 實時性與多源數據采集的壓力激增3.1.1 實時性與多源數據采集的壓力激增大模型的性能和應用效果，在很大程度上依賴于

53、多源異構數據的實時采集和整合。來自物聯網設備、社交媒體、企業系統日志以及傳感器網絡等不同來源的數據，需要在毫秒級延遲內并發處理，這種需求對現有數據采集框架提出了嚴峻考驗。傳統系統往往因采集節點處理能力不足，導致數據丟失、延遲甚至系統崩潰。例如，在一個智能制造場景中，生產線的傳感器每秒會生成數十萬條數據流，如果采集系統無法高效整合這些異構數據，大模型的訓練和推理結果將受到嚴重影響。第 21 頁 共 93 頁3.1.2 數據集成復雜性的倍增3.1.2 數據集成復雜性的倍增大模型訓練的核心，在于對海量異構數據的整合與處理。然而，隨著大模型規模的擴展和應用場景的多樣化，數據集成的復雜性也在快速增長。異

54、構數據源的整合難度、數據同步的時效性要求，以及對統一架構的嚴格需求，正在逐步超出傳統數據集成系統的承受范圍。異構數據整合的深層難題異構數據整合的深層難題大模型需要從不同的數據源中獲取訓練素材，這些數據源可能包括關系型數據庫中的結構化數據、社交媒體文本中的非結構化數據、圖像和視頻流，以及傳感器的實時數據。以智慧醫療為例，醫院的電子健康記錄系統可能存儲著結構化的診斷數據，而影像科數據則以非結構化的形式存在；同時，實時的患者監護數據和第三方藥品庫的數據又增加了數據集成的維度和復雜性。這種多源異構的數據整合，需要應對不同數據格式、不兼容的存儲協議，以及數據語義不一致等技術挑戰。數據時效性的迫切要求數據

55、時效性的迫切要求在大模型訓練中，實時性是另一個不容忽視的關鍵因素。特別是在金融、交通等需要實時決策的行業中，數據延遲往往直接影響業務成效。例如，高頻交易系統需要整合市場數據、客戶交易行為和外部經濟指標，任何一項數據的延遲都可能導致決策失誤甚至經濟損失。這種對數據實時同步的要求，給傳統以批處理為主的數據集成方式帶來了極大挑戰，迫使企業在架構設計中引入更高的并發和低延遲技術。統一架構與數據標準化的雙重挑戰統一架構與數據標準化的雙重挑戰大模型訓練通常需要在統一的數據架構下進行，而這一點在企業內部并不容易實現。業務系統各自為政、數據標準分散的問題在許多企業普遍存在。例如，供應鏈管理系統可能使用 SKU

56、編碼，而生產車間的質量管理系統卻以設備編號為數據標識，這種數據標準的不一致使得數據的語義整合變得極為復雜。同時，統一建模的難度也體現在如何平衡業務需求的靈活性與模型訓練的規范化之間。典型產品：Denodo 用數據編織賦能 GenAI典型產品：Denodo 用數據編織賦能 GenAI在解決生成式 AI（GenAI）生成內容錯誤的問題上，Denodo 提供了創新的技術解決方案，特別是通過其數據虛擬化和數據編織技術來增強 AI 的實時數據訪問能力，從而提升生成內容的準確性和時效性。第 22 頁 共 93 頁在傳統的 AI 應用中，AI 模型通常依賴過時的訓練數據，這使得其生成內容可能無法準確反映當前

57、的市場和業務需求。為了解決這一問題，Denodo 通過其數據虛擬化平臺（Denodo 9）為 AI 系統提供了實時、全域的企業數據訪問。Denodo 的數據虛擬化技術能夠將分散在不同數據源中的數據進行邏輯整合，為 AI 系統提供統一的數據視圖，而無需擔心數據的物理存儲位置和格式。Denodo 9 新的數據準備向導功能 資料來源：DenondoDenodo 9 新的數據準備向導功能 資料來源：Denondo通過這種方式，AI 能夠實時從多個異構數據源中檢索最新的、最相關的信息。Denodo 9支持超過 200 種不同的數據源連接，包括關系型數據庫、NoSQL 數據庫、數據湖、API 和云服務等，

58、確保了 AI 系統在生成內容時可以依賴最新的數據，這對于避免因數據滯后而導致的“幻覺”問題至關重要。此外，Denodo 9 還引入了增強的實時數據治理和安全功能，確保數據在整個虛擬化過程中的安全性和合規性。它通過數據血緣追蹤、數據質量管理和元數據管理等功能，確保 AI 系統在獲取和使用數據時保持高度的透明性和一致性。Denodo 通過其數據虛擬化和編織技術，幫助 AI 生成更準確、更相關的內容。企業無需擔心數據滯后或生成內容失真問題，這使得 AI 應用在金融、醫療、制造等對實時性和準確性要求極高的行業中更加可靠。這項技術不僅解決了 AI 生成內容中的錯誤，還推動了 AI 大模型在各行業的規?；?/p>

59、應用，開啟了數據驅動的智能化決策新時代。第 23 頁 共 93 頁3.2 數據存儲：承載大模型背后的海量數據洪流3.2 數據存儲：承載大模型背后的海量數據洪流大模型的崛起對數據存儲提出了全新的技術要求，但在支撐這一需求的過程中，現有數據存儲系統面臨著諸多挑戰。無論是容量擴展、數據壓縮，還是并發訪問的可靠性，現階段的存儲基礎設施都顯得力不從心，需要在多方面進行深度優化。3.2.1 存儲架構擴展性的挑戰3.2.1 存儲架構擴展性的挑戰容量擴展的瓶頸容量擴展的瓶頸大模型訓練需要處理的數據規模呈指數級增長，一次完整的訓練可能涉及數十 PB（Petabyte）級別的輸入數據。傳統存儲系統通常依賴集中式存

60、儲架構，其擴展能力受限于硬件和網絡帶寬的瓶頸。當訓練數據超出系統承載范圍時，存儲性能會急劇下降，直接影響模型訓練的效率。即使分布式存儲提供了容量擴展的解決方案，如何在擴展后保持低延遲和高吞吐量仍是一個技術難點。存儲節點的增加會引入更多的數據分片和網絡通信，導致訪問延遲上升。而對于大模型來說，訓練中的延遲波動會直接導致模型優化收斂速度的下降。為應對這些問題，未來的存儲系統需要結合分布式文件系統和對象存儲技術，支持動態擴展和彈性資源分配。例如，使用“水平擴展+垂直優化”的混合架構，結合高速緩存層（如NVMeSSD）與大容量存儲層（如 HDD），同時引入帶寬優化算法，確保擴展后的數據訪問性能穩定。數

61、據冗余與存儲壓力數據冗余與存儲壓力在大模型的訓練中，數據冗余是常見現象。例如，不同模型版本可能會使用同一數據集的不同切片，導致重復存儲。雖然存儲硬件的成本在降低，但面對不斷增長的數據需求，冗余存儲的資源浪費問題仍然嚴峻。盡管數據壓縮和去重技術為存儲優化提供了重要支持，但在應對復雜的非結構化數據（如圖像、視頻）時，這些技術的有效性大打折扣。此外，傳統壓縮技術需要額外的計算資源，這會增加數據處理的時間成本，尤其在實時模型訓練中顯得尤為棘手。高并發數據訪問與一致性的沖突高并發數據訪問與一致性的沖突大模型訓練通常需要多個計算節點并發訪問同一數據集，這種高頻讀寫操作易導致存儲系統的性能瓶頸。更棘手的是，

62、數據訪問沖突可能引發不一致性，導致模型訓練結果不可靠。第 24 頁 共 93 頁在傳統存儲系統中，實現數據一致性通常依賴分布式事務管理和多副本復制，但這些機制會顯著降低系統性能。對于大模型訓練而言，如何在高并發場景下實現一致性與性能的平衡，是當前存儲技術面臨的核心挑戰?，F代分布式存儲系統正在引入智能調度機制，通過動態負載均衡減少熱點訪問問題。同時，采用弱一致性策略（如最終一致性）來權衡性能和可靠性，結合智能副本切換技術，在節點故障或延遲波動時快速恢復數據訪問的穩定性。未來的大模型存儲系統將更多依賴 AI 驅動的智能優化技術，從預測性容量規劃到實時負載均衡，實現存儲資源的動態調配。3.2.2 湖

63、倉一體架構的再定義：應對大模型時代的數據挑戰3.2.2 湖倉一體架構的再定義：應對大模型時代的數據挑戰湖倉一體架構的提出，旨在解決數據湖和數據倉庫在功能上的割裂問題，以更好地支撐大模型對海量、多樣性數據的動態需求。然而，隨著大模型應用的不斷深入，這一架構在實際落地中暴露出諸多復雜挑戰，亟需通過技術革新加以應對。湖倉整合的困境湖倉整合的困境湖倉一體架構，試圖在數據湖的海量存儲能力與數據倉庫的高效查詢性能之間找到平衡，但兩者本質上的差異使得整合變得困難重重。數據湖通常存儲未建模的原始數據，而數據倉庫則需要高質量的結構化數據支持。這種差異導致混合查詢時，性能波動成為常態。尤其在大規模數據處理任務中，

64、原始數據的加載和清洗步驟可能極大拖延響應速度。動態數據調度的挑戰動態數據調度的挑戰分層存儲是湖倉一體架構的核心設計之一，它通過冷熱分層的方式平衡存儲成本與訪問效率。然而，在大模型高頻調用場景下，數據在不同存儲層之間的動態流動存在顯著不足。尤其是在冷數據遷移至熱層的過程中，調度延遲可能成為影響模型性能的瓶頸?，F有的調度機制大多依賴預設規則，而非基于實際數據訪問模式進行動態優化。這種滯后性不僅導致資源浪費，還可能引發訪問沖突。深度訓練與快速推理的矛盾平衡深度訓練與快速推理的矛盾平衡大模型的訓練與推理，對存儲系統提出了截然不同的需求。訓練階段需要高吞吐量的存儲支持，以應對海量數據的并行處理。而推理階

65、段則強調快速響應，要求數據訪問具備低延遲特性。這種需求的差異，給混合存儲模式的設計帶來了技術挑戰。第 25 頁 共 93 頁在訓練場景中，傳統分布式存儲系統往往面臨節點負載不均的問題，尤其是在處理超大批量數據時，可能出現嚴重的性能瓶頸。對此，可以通過優化數據分布策略，結合高效的負載均衡機制來緩解問題。而在推理任務中，引入邊緣存儲和分布式緩存技術，可以顯著降低數據讀取延遲，從而滿足實時性要求。標準化與互操作性亟待提升標準化與互操作性亟待提升湖倉一體架構的另一個痛點在于缺乏行業統一標準，導致不同解決方案在接口和協議上的不兼容。這種標準化不足限制了企業在多平臺環境下的技術選擇，也增加了系統集成的復雜

66、性。推動開放式數據標準的發展，例如采用 ApacheIceberg、DeltaLake 等開源框架，可以為湖倉一體架構構建統一的數據管理層。通過標準化的元數據管理和接口設計，不僅提升了系統間的互操作性，也為企業構建跨平臺的智能數據基礎設施提供了可能。湖倉一體架構為大模型數據基礎設施的升級提供了一個重要方向，但其在落地過程中面臨的諸多挑戰，既反映了大模型對數據系統提出的新要求，也為存儲和數據管理技術的發展指明了路徑。通過智能化調度、動態建模和開放式標準的引入，湖倉一體有望成為大模型時代的核心支柱，為未來智能應用的全面爆發奠定基礎。典型產品：星環科技實時湖倉集一體化平臺典型產品：星環科技實時湖倉集

67、一體化平臺隨著大模型和 AI 技術的飛速發展，企業對數據存儲和管理的需求不斷提升。星環科技的實時湖倉集一體化平臺應運而生，為企業提供了一個能夠統一存儲、管理和使用海量多模態數據的解決方案。該平臺通過打破傳統數據湖和數據倉庫的界限，采用一體化架構設計，能夠同時滿足多種數據場景的需求。無論是數據湖、數據倉庫、交互式數據分析的數據集市，還是實時數據處理和高并發在線數據服務，平臺都能提供靈活的支持，大幅提升了數據的利用效率，降低了企業的數據管理成本。平臺的多模型統一處理技術支持多達 11 種數據模型的統一存儲和管理，包括關系型數據、時序數據、圖數據、向量數據等，能夠滿足 AI 大模型對海量數據的訓練和

68、微調需求。特別是原生分布式 Python 接口的引入，使得平臺能夠有效支持大模型對數據的高效訪問，解決了大模型知識時效性差、領域知識匱乏等問題。此外，平臺還具備向量檢索、關鍵詞檢索和圖譜分析等能力，幫助企業實現精準的知識管理和 AI 生成增強。第 26 頁 共 93 頁在實時增量計算方面，平臺提供基于 SQL 的增量引擎，實現了流批一體化升級，幫助企業加速業務洞察和分析決策。同時，多租戶能力確保了資源的彈性調度，能夠靈活應對業務峰谷需求，并保證計算資源的物理隔離和共享。平臺在數據安全方面也做出了重要創新，基于數據血緣提供動態/靜態脫敏和透明加密保護，確保敏感數據的安全性。此外，結合星環科技的語

69、料處理工具、垂直領域大模型和大模型運營平臺等產品工具集，幫助用戶打通語料接入、提示工程、大模型訓練、知識抽取與融合、模型管理、應用部署和運維監控等環節，高效落地大模型應用。一個典型應用場景是電力行業，某電力公司通過星環科技的實時湖倉集一體平臺，將電力巡檢圖像、設備手冊、故障分析歷史信息等多模態數據統一存儲構建私有知識庫，結合星環無涯大模型提供高效檢索、精準推薦和智能問答等能力，顯著提高了巡檢的效率和準確性，減少了人工依賴和維修成本。典型案例：南京銀行基于鏡舟數據庫的湖倉融合數字化轉型實踐典型案例：南京銀行基于鏡舟數據庫的湖倉融合數字化轉型實踐南京銀行長期致力于數字化轉型，不斷推進金融科技創新，

70、提高金融服務效率和質量。近年來零售業務量快速增長，導致數據量急劇增加，行累計沉淀的原始數據量已達 500TB，包含800 多張復雜業務表，傳統的數據處理架構難以滿足日益增長的實時分析需求，數據分析效能與業務創新逐漸脫節。由此，南京銀行選擇采用基于 StarRocks 的鏡舟數據庫替換原有的 Impala，完成湖倉一體平臺建設。該方案通過與現有 CDH 平臺的集成，實現湖倉融合，支持跨源數據的統一查詢分析?；谠摲桨?，南京銀行構建了面向數據綜合處理分析的大零售經營管理平臺，保障系統高效快速地完成日間批量數據加工和大數據量級的多維分析。固定報表，提升時效性：銀行業務場景不斷豐富，用戶需求的響應速度

71、、反饋內容的個性化程度，均對數據分析的實時性有更高的要求。傳統 T+1 固定報表模式下，嚴重影響分析效率，數據價值呈現有較大延遲。用 7 張 1.3 億 數據量的大表做關聯和聚合，鏡舟數據庫可以在 7 秒內拿到結果，查詢性能提升 10 倍以上。用戶畫像，極速靈活分析：通過客戶資產總額、資產配置偏好、月收入、信用卡使用情況、活躍地域等數據，構建靈活的營銷中心，精準掌握清晰的用戶畫像，進行成本收益估算、客群圈選及精準推送，實現數字化獲客、激活和銷售轉化，達成高凈值高粘性的客群積累。目前，南京銀行大零售經營管理平臺覆蓋多種業務類型，支持從業務系統自動接入推薦人信息，實現線上化業績分配認領，支持提前預

72、約、批量認領等功能，實現從業績分潤到考核結第 27 頁 共 93 頁果應用的系統自動化處理。提升了全行考核有效性和透明度，加強了資源統籌和精細化管理水平，進一步推動大零售經營管理的專業化、精細化、智能化。3.3 數據向量化：迎接高維數據的挑戰3.3 數據向量化：迎接高維數據的挑戰3.3.1 向量數據與傳統數據管理架構的深層次矛盾3.3.1 向量數據與傳統數據管理架構的深層次矛盾向量化存儲正成為大模型發展的基礎，但它也帶來了與傳統數據管理架構的深層矛盾。從高維數據索引的復雜性到壓縮技術的效率難題，如何協調這些沖突，決定了向量管理的未來。高維數據索引的“難題套難題”高維數據索引的“難題套難題”傳統

73、數據庫的索引方式，如 B+樹或哈希表，主要設計用于處理結構化的標量數據。當面對向量化數據時，這些方法顯得力不從心。高維向量具有數據稀疏、維度爆炸等特性，構建索引需要額外的算法支持，例如球樹（BallTree）或近似最近鄰搜索（ANN）。然而，這些方法在應對大規模動態數據更新時往往表現出明顯的性能瓶頸，導致索引維護成本高昂，系統響應時間延長。動態更新進一步加劇了復雜性，在推薦系統或實時風控等場景中，向量數據的語義可能頻繁變化，需要索引實時調整。而傳統索引設計通常偏向于靜態數據管理，難以快速響應這種高動態需求。壓縮與性能的兩難選擇壓縮與性能的兩難選擇向量存儲還面臨一個難以回避的問題：如何在節約存儲

74、空間的同時保證檢索效率。向量數據通常包含數十到數百個維度，其規模遠大于傳統標量數據。為了節省存儲資源，壓縮技術應運而生，例如量化、分片或產品量化（PQ）。但過度壓縮會導致數據的檢索精度下降，影響實際應用的效果。例如，在語義搜索中，稍微模糊的結果可能直接影響最終推薦的準確性。另一方面，如果減少壓縮力度以提升精度，存儲資源的占用將成倍增長。這種“精度與效率”之間的權衡，成為向量存儲設計中的一大難題。傳統壓縮方法主要面向標量數據，在處理高維向量時并未針對檢索性能進行優化，因而無法完全滿足需求。重新定義存儲架構重新定義存儲架構解決這些沖突，需要從根本上重新設計存儲架構。一些創新方法正在探索如何將向量索

75、引構建與存儲壓縮深度結合。例如，結合分布式計算與向量分片技術，可以讓索引動態更新更高第 28 頁 共 93 頁效，同時分布式存儲還緩解了單節點的存儲壓力。此外，通過智能化算法選擇動態調整壓縮策略，能夠在不同應用場景中靈活切換精度與效率的優先級。未來，向量化管理系統將進一步融合索引優化、動態壓縮和智能調度的能力，以適應大模型對高維數據的需求。這不僅是對存儲技術的挑戰，也為數據管理體系的整體演進提供了新的方向。3.3.2 生態系統的變革需求：向量化存儲的全面革新3.3.2 生態系統的變革需求：向量化存儲的全面革新隨著向量化存儲在大模型訓練和應用中的廣泛普及，其生態系統也需要全面升級，以滿足不斷擴大

76、的需求和日益復雜的場景。工具鏈建設和行業定制化優化，成為推動這一領域變革的關鍵。構建全新的工具鏈與標準化體系構建全新的工具鏈與標準化體系向量化存儲的核心特點高維度、多模態和動態特性對現有的數據管理工具提出了巨大挑戰。傳統的數據工具通常圍繞結構化數據設計，難以高效處理向量數據。因此，需要構建全新的工具鏈，覆蓋從向量數據生成到存儲、計算、檢索的整個生命周期。例如，當前許多企業開始引入向量數據庫來管理大規模語義向量，但這只是基礎的一環。更深層次的需求在于標準化，特別是統一的數據接口和查詢語言。這種標準化不僅能降低技術開發的門檻，還能提升不同工具之間的兼容性，使得向量存儲技術更容易推廣和應用?？缧袠I定

77、制化優化的必然趨勢跨行業定制化優化的必然趨勢盡管向量化存儲技術具有普適性，但不同領域的需求差異決定了“一刀切”的解決方案難以滿足實際需求。例如，在電商推薦中，向量數據主要用于實時的語義匹配和推薦決策，系統更關注低延遲和高并發；而在醫療領域，向量數據需要更高的精度和隱私保護，同時要求數據追蹤清晰且嚴格。為應對這種差異，行業實踐正推動存儲架構的定制化優化。一些領域已開始使用行業專屬的向量索引算法，以更好適配其特定的場景需求。例如，電商行業可能會優先采用基于圖的近似最近鄰（ANN）算法來提升推薦速度，而金融行業則可能傾向于全量精確檢索以確保風險評估的準確性。技術與實踐的協同進化技術與實踐的協同進化向

78、量化存儲的變革不僅是技術發展的結果，也需要與行業需求緊密結合。在未來，技術提供者需要與不同行業的實際需求進行深度融合，通過聯合開發、場景共創等方式推動向量存儲技術的進一步落地。更重要的是，隨著標準化的推進，行業間的技術共享和生態協作將更加順第 29 頁 共 93 頁暢，從而加速整個生態系統的升級。最終，誰能建立起一個兼顧通用性和定制化的存儲生態系統，誰就能引領向量化存儲在未來技術與商業中的新篇章。這不僅是一次技術升級，更是數據管理理念的一次重塑。3.4 數據處理與清洗：為大模型提供高質量數據的必要保障3.4 數據處理與清洗：為大模型提供高質量數據的必要保障大模型的高效運行依賴于高質量的輸入數據

79、，而這一需求對底層數據處理與清洗提出了更高、更精細的要求。大模型的訓練和推理過程需要從數據采集到處理、清洗，再到預處理的全流程支持。然而，面對大模型規模的持續擴大和應用場景的不斷復雜化，傳統的數據處理和清洗體系暴露出顯著的不足。3.4.1 批流融合的挑戰：從靜態批處理到動態實時處理3.4.1 批流融合的挑戰：從靜態批處理到動態實時處理大模型訓練和推理的實時性需求，對數據處理架構提出了全新的挑戰。傳統的批量處理雖然適合處理海量歷史數據，但缺乏對動態數據的快速響應能力。在大模型需要實時更新的場景下，單純依賴批處理會導致延遲問題，使得數據滯后于業務需求。流處理作為應對實時數據的解決方案，以其低延遲和

80、高并發的特性備受關注。然而，流處理需要支持高強度的持續計算，這對系統的資源消耗提出了嚴苛要求。此外，流處理框架常常面臨吞吐量瓶頸，在高負載場景下可能出現性能下降的問題。例如，在社交媒體監控中，大規模用戶行為數據需要即時分析，而單一的流處理能力不足以滿足全量數據的實時處理。要滿足大模型對數據實時性和規模性的雙重需求，批處理與流處理的無縫融合成為必然選擇。然而，目前的批流融合技術尚不成熟，處理架構難以靈活切換，資源調度與任務優先級分配存在技術瓶頸。此外，如何在融合的處理架構中確保數據一致性，仍是技術攻關的重點。3.4.2 智能清洗的需求：從規則驅動到模型驅動3.4.2 智能清洗的需求：從規則驅動到

81、模型驅動高質量數據是大模型性能的基石，然而，隨著數據源的多樣化和規模的指數級增長，傳統的規則驅動型清洗方法難以應對復雜的數據清洗需求。例如，在醫療健康領域，患者數據往往來源于不同的設備和醫院系統，格式與語義差異顯著，單一規則無法全面覆蓋異常情況。同時，大模型的語義復雜性要求輸入數據具備高度的準確性和一致性，這對異常檢測與修復提出了更高要求。例如，在物流預測模型中，錯誤的地理位置信息可能導致預測結果的巨大偏差。傳統的清洗方法難以及時發現并糾正這些異常數據，影響了模型的訓練效果。第 30 頁 共 93 頁3.4.3 動態數據處理的瓶頸：增量處理與數據一致性3.4.3 動態數據處理的瓶頸：增量處理與

82、數據一致性大模型需要處理動態變化的數據，這種需求打破了傳統靜態數據管理的邊界。動態數據環境的一個核心特征是增量變化。例如，在電商平臺上，用戶行為數據每天都在更新，新數據可能包含關鍵的行為特征，直接影響推薦模型的效果。然而，增量數據的處理需要系統具備實時捕捉和處理的能力，同時保證數據一致性。這對現有的數據處理架構提出了巨大挑戰。一方面，增量處理要求系統能夠動態更新存儲和索引結構，這會增加存儲管理的復雜性；另一方面，在多節點分布式架構下，如何同步處理動態數據以避免數據沖突，是一個長期存在的難題。3.4.4 應對路徑：重塑數據處理與清洗的體系架構3.4.4 應對路徑：重塑數據處理與清洗的體系架構為支

83、撐大模型的復雜需求，未來的數據處理與清洗體系需要從架構、算法和工具鏈三個層面進行重塑。架構創新：架構創新：構建高度靈活的批流融合處理框架，實現批量數據與實時數據的動態調度。在系統高負載的情況下，通過優先級分配和資源彈性擴展，確保核心數據處理任務的時效性。算法優化：算法優化：開發以深度學習為核心的智能清洗算法，針對不同數據場景優化異常檢測與修復能力。同時，增強清洗模型的自適應能力，使其能在數據分布變化時快速調整。工具鏈升級：工具鏈升級：構建統一的數據管理平臺，整合數據采集、清洗、預處理到建模的全流程工具鏈，并在工具間實現無縫協作。通過數據治理機制，確保動態數據的高效管理與一致性。大模型的興起使數

84、據處理與清洗從輔助性任務變為核心能力，面對實時性、動態性和高質量需求，傳統的數據管理方法難以勝任。通過深度整合架構、算法和工具鏈，未來的數據處理體系將為大模型提供更強大的支持，從而推動智能技術在各領域的全面落地。3.5 數據安全：保護大模型核心數據資產的技術升級3.5 數據安全：保護大模型核心數據資產的技術升級隨著大模型在各行業的深度應用，數據安全問題日益成為關注焦點。大模型的核心價值來源于其龐大的數據資產庫和強大的推理能力，而這些都高度依賴于安全的數據基礎。如果數據安全得不到有效保障，模型性能不僅會受損，還可能導致隱私泄露、商業機密外泄甚至大規模系統性風險。第 31 頁 共 93 頁3.5.

85、1 數據加密與訪問控制的強化：守護大模型的數據生命線3.5.1 數據加密與訪問控制的強化：守護大模型的數據生命線在大模型技術的蓬勃發展中，數據安全成為其能否廣泛應用的關鍵前提。數據加密與訪問控制是構建安全體系的兩大核心支柱，然而，隨著大模型對數據量和復雜性的要求不斷提高，傳統的安全措施正面臨前所未有的挑戰。大規模數據加密：保護隱私與機密的基石大規模數據加密：保護隱私與機密的基石大規模數據加密，是保障數據隱私和商業機密的基礎手段。然而，傳統加密技術在面對大模型的高吞吐需求時，顯得力不從心。大模型對海量數據的實時訪問需要高效的加密算法，而過于復雜的加密處理可能拖累訓練和推理性能。在這一背景下，諸如

86、同態加密、密態計算、機密計算、差分隱私等新興技術，開始為大模型的安全需求提供可能的解決方案。同態加密允許數據在加密狀態下進行計算，從而避免了解密過程可能帶來的隱私泄露風險。而差分隱私則通過向數據中注入噪聲來隱藏個體信息，在保護隱私的同時，依然能夠保留統計分析的有效性。這些技術的逐步成熟，為大規模數據加密的實際落地提供了更強的技術支持。復雜數據訪問路徑下的訪問控制復雜數據訪問路徑下的訪問控制與傳統系統相比，大模型的應用場景需要處理更加復雜的數據訪問路徑。模型訓練通常涉及多角色協作、多層級權限管理以及跨平臺的數據傳輸，這些特點對訪問控制系統提出了新的要求。傳統的一刀切權限設置已經無法滿足復雜場景需

87、求，動態化、精細化的權限管理成為必然選擇?，F代訪問控制需要做到兩點：第一，系統應支持動態分配權限，能夠根據用戶角色和任務需求實時調整數據訪問范圍。第二，針對跨平臺和分布式存儲系統的應用場景，訪問控制系統必須具備全局一致性，確保不同節點和平臺上的權限設置保持同步，防止因管理不一致帶來的安全漏洞。細粒度訪問控制的目標是將權限劃分至最小單元，為每一條數據、每一個用戶定制化權限。盡管這種方式能夠最大限度保障數據安全，但其實施難度卻大大增加。例如，在分布式環境中，如何高效同步權限信息、如何在不增加系統負載的情況下實現實時權限驗證，這些都需要設計更加智能化的權限管理算法。此外，細粒度控制還需要解決跨系統、

88、跨地域環境下的兼容性問題。例如，在企業內多個子系統間，統一的權限模型如何得以實施？在全球化企業中，不同國家和地區的合規性要求如何映射到統一的訪問控制框架？這些問題的解決，直接關系到大模型能否在實際應用中無縫運行。第 32 頁 共 93 頁隨著大模型應用場景的復雜化，數據加密和訪問控制技術正從靜態化向動態化、從單點保護向系統化轉變。未來的數據安全體系將更加注重全生命周期管理，不僅保護存儲和傳輸過程中的數據安全，更要確保模型在推理和訓練過程中，數據的安全性和合規性始終如一。這不僅是技術升級的必然趨勢，也是構建大模型可信生態的重要基石。3.5.2 向量數據隱私與合規的新要求3.5.2 向量數據隱私與

89、合規的新要求隨著向量化存儲成為大模型訓練和應用的核心支柱，隱私保護和合規管理的重要性被進一步放大。傳統數據管理方式在向量化存儲面前顯得捉襟見肘，尤其在敏感數據的處理和合規性追蹤上面臨諸多新挑戰。敏感數據的復雜保護需求敏感數據的復雜保護需求向量數據通常攜帶豐富的語義信息，包含個人行為、偏好甚至健康數據，在隱私保護上尤為敏感。然而，向量數據的高維特性讓傳統加密與去標識化方法難以直接應用。例如，全量加密雖然可以確保數據安全，但會顯著增加檢索和處理的計算成本；而去標識化技術往往難以完全隱藏數據的特征，存在逆向推斷的風險。在此背景下，諸如同態加密和聯邦學習等新興技術開始發揮作用。同態加密允許對加密后的數

90、據進行直接運算，而無需解密，盡管計算效率尚待優化，但為向量數據的安全檢索提供了新的可能性。聯邦學習則通過將模型訓練下沉到本地數據上，避免了敏感數據的集中化處理，為高隱私場景提供了可行路徑。數據血緣追蹤的高維難題數據血緣追蹤的高維難題向量化存儲的動態特性和高維復雜性，給數據追蹤和審計帶來了前所未有的挑戰。傳統數據血緣追蹤方法通常依賴于明確的表結構和固定的數據流路徑，而向量數據的生成和更新往往是非線性、非順序的。例如，推薦系統中的向量數據會隨著用戶行為實時變化，追蹤其來源、操作和用途需要更精細的技術支持。在這一領域，基于圖數據庫的血緣追蹤技術正逐漸成為主流。通過將向量數據的操作和變更記錄為節點與邊

91、，可以構建出數據血緣的完整圖譜，實現對高維數據的可視化和可審計。同時，智能化審計工具的引入能夠自動識別潛在的合規風險，例如對敏感向量的過度使用或異常查詢。與此同時，法規和行業標準的制定也將為向量數據隱私管理提供方向指引。在這場隱私與效率的博弈中，誰能率先實現技術與合規的雙重突破，誰便掌握了新一代數據管理體系的核心競爭力。第 33 頁 共 93 頁3.5.3 數據集“注毒”攻擊：大模型安全的隱形威脅3.5.3 數據集“注毒”攻擊：大模型安全的隱形威脅在大模型的構建和應用中，數據質量直接決定了模型性能的上限。然而，數據污染和惡意注入等“注毒”攻擊，正在成為威脅大模型安全性和可信度的重要隱患。這類攻

92、擊的危險在于其隱蔽性和多樣性一旦污染數據進入模型訓練集，其影響往往難以察覺，卻可能在實際應用中造成嚴重后果?！白⒍尽惫舻暮诵脑谟诶脗卧旎虿倏v的數據，干擾模型的學習過程，使其在特定場景中產生錯誤輸出。例如，在金融領域，攻擊者可能通過操縱交易數據，迫使模型對特定的市場條件做出錯誤判斷，進而誤導用戶決策。更隱蔽的形式是“后門攻擊”，即通過特定觸發條件（如特定的輸入模式）激活模型的異常行為，比如在圖像分類任務中故意將某一類別誤判為其他類別。這些攻擊不僅影響模型的準確性，更可通過復雜的設計使其難以被傳統的數據篩選和清洗方法識別。隨著數據集規模的擴展和大模型對多模態數據的需求增加，這些隱患進一步被放大

93、。相比于顯而易見的錯誤數據，數據污染甚至“注毒”通常表現為分布上的細微偏差或局部異常，其目的在于操控模型對特定模式的反應。這種隱蔽性帶來了多重挑戰：大規模數據的復雜性使得人工審核不再可行，必須依賴智能化的自動檢測機制；即使識別出污染數據，如何清除或修復而不破壞整體數據分布，也是一大難點。此外，模型的增量學習特性可能導致污染數據的影響逐步擴散，從而擴大風險范圍。為了應對數據污染的威脅，企業必須在數據生命周期的每個環節上構建完整的防御體系。從數據采集到模型訓練，建立嚴密的安全審查和監控機制，成為保障數據純凈的關鍵。首先是數據源的可信度認證，企業需要對數據來源進行嚴格的審查，通過技術手段如區塊鏈記錄

94、數據來源和變更歷史，確保其可靠性和可追溯性。其次是訓練前的深度清洗與驗證，借助多模態驗證和異常檢測技術，從多個維度分析數據分布，剔除可能存在污染的部分。此外，動態監控機制也是不可或缺的環節。通過實時監控輸入數據與訓練數據分布的一致性，系統可以及時發現異常并觸發預警。例如，在推薦系統中，如果某一類型的用戶行為數據突然發生顯著變化，這可能預示著污染數據的涌入，需要快速定位并隔離問題數據。當前的防御機制主要聚焦于數據收集和模型訓練階段，但真正安全的數據管理還需要貫穿整個大模型的生命周期。在推理階段，模型面臨的輸入數據同樣可能受到污染，因此引入動態學習和實時調整機制尤為重要。通過增量學習技術，模型能夠

95、對環境變化保持敏感，同時強化對異常輸入的過濾能力。第 34 頁 共 93 頁未來，大模型的數據安全不僅需要企業的技術投入，更需要行業標準的制定與生態系統的支持。從強化數據驗證機制，到構建透明的合規生態，每一個環節的進步，都將是保障大模型長久安全的基石。只有在這樣的多維度防護下，才能真正釋放大模型的潛力，同時應對數據污染所帶來的隱形威脅。3.6 用于大模型訓練的數據集要求：支撐規?；逃玫幕A3.6 用于大模型訓練的數據集要求：支撐規?；逃玫幕A大模型的商業化潛力源于高質量和大規模的數據集支持，而這種潛力的實現面臨多重挑戰。行業數據的多樣性與深度標注需求、數據動態更新的技術復雜性，以及數據合法

96、性與合規性的保障，構成了數據管理體系的重要議題，尤其是在中國的法律法規環境下。3.6.1 行業數據集的規模與質量：戴著鐐銬的舞蹈3.6.1 行業數據集的規模與質量：戴著鐐銬的舞蹈不同領域對數據集的需求不僅在規模上呈指數級增長，更在質量上提出了更高要求。以自動駕駛為例，其數據集需要涵蓋各種道路場景、交通信號、多天氣條件等，要求高精度標注和動態擴展能力。相比之下，金融行業需要覆蓋市場波動、歷史交易記錄和復雜的監管規則。這種需求的多樣性使得傳統單一數據集難以勝任，亟需發展針對行業場景優化的多模態數據集。此外，大模型的動態特性要求數據實時更新，以反映行業和市場的最新變化?？缧袠I數據集的復用性挑戰也日益

97、突出。雖然通用大模型可以處理多領域數據，但在深度行業適配時仍面臨瓶頸。例如，醫療影像分析的數據結構與金融風控的數據需求截然不同，這需要企業在每次跨行業應用時重新開發和優化數據管理流程，增加了時間和成本投入。在中國，數據合規性是大模型訓練中不可忽視的關鍵問題。隨著個人信息保護法（PIPL）、數據安全法和網絡安全法的相繼出臺，數據采集、存儲和使用的合法性受到嚴格監管。例如，PIPL 規定了個人敏感信息的收集需要明確告知并征得用戶同意，這直接影響了企業的數據采集方式。特別是在跨境數據流動方面，企業需要遵循數據出境安全評估辦法的相關要求，確保在跨境傳輸數據時符合國家安全標準。金融行業和醫療行業的數據監

98、管更為嚴格，對數據的保密性和合規性提出了明確要求。此外，中國特有的行業監管要求，例如電商領域的用戶隱私保護規則和工業領域的數據資產管理規定，進一步增加了企業數據管理的復雜性。大模型訓練數據的合法性與合規性保障，不僅是技術問題，更涉及企業的治理能力和責任意識。第 35 頁 共 93 頁3.6.2 數據共享流通：大模型行業數據集構建的關鍵難題3.6.2 數據共享流通：大模型行業數據集構建的關鍵難題在大模型訓練，尤其是行業數據集構建中，數據共享和流通成為不可忽視的挑戰。盡管理論上數據的融合與整合可以釋放巨大的潛能，但在實踐中，這一過程受制于技術、法律、商業利益等多方面的掣肘，充滿復雜性和不確定性。首

99、先是數據孤島問題的頑固存在。許多行業的數據被分散在不同的企業和機構之中，形成各自為戰的封閉格局。例如，在醫療領域，醫院、制藥公司、研究機構往往單獨擁有部分數據，彼此之間的交流極為有限。這種數據資源的割裂不僅導致行業大模型難以獲取全面的數據支持，還削弱了數據的多樣性和覆蓋性，進而影響模型的訓練效果。行業壁壘也進一步加劇了數據共享的困難。不同行業或組織對數據的定義、格式、語義存在顯著差異。例如，制造業中的設備數據和金融領域的交易數據，在數據結構和用途上有著根本不同，這種不兼容性大幅增加了跨組織數據整合的成本。商業利益沖突同樣是阻礙數據共享的重要因素。數據被許多企業視為核心資產，開放共享可能會被解讀

100、為削弱自身競爭力。這種保守心態使得數據共享即使在同一行業內也難以推行，尤其是在競爭激烈的領域，企業更傾向于單獨開發專屬大模型。即便實現了數據的共享，數據質量和真實性的保障仍是一大難題。一些共享數據可能因清洗不當或標注錯誤而存在噪聲，進而影響模型的訓練效果。而在許多實時性要求高的應用場景中，數據更新的滯后性則可能導致模型輸出結果與現實脫節?？偨Y來看，數據共享流通的挑戰不僅僅是技術層面的難題，還涉及深刻的制度、行業和商業博弈。要應對這些挑戰，需要技術和機制的協同發力。行業標準化同樣重要，統一的數據格式、語義模型和接口協議能夠顯著降低數據整合的復雜性。此外，構建行業數據共享平臺并配以合理的激勵機制，

101、可以在保護數據提供方利益的同時，促進數據的流通。第 36 頁 共 93 頁第四章 大模型賦能大數據：智能化的全鏈條提升上一章，我們分析了大數據基礎設施如何更好賦能大模型的規?；逃?。這一章，我們來看看“硬幣”的另一面大模型為核心的 AI 技術，如何賦能大數據的各個環節。4.1 數據的全新來源：數據生成、數據增強4.1 數據的全新來源：數據生成、數據增強隨著大模型技術的成熟，數據的生成不僅僅局限于傳統的采集和記錄方式，更趨向于通過智能化的方式從虛擬世界中產生全新的數據。這一過程，尤其是在文本生成、圖像生成、音頻生成、視頻生成等領域，已經成為數據的重要來源。4.1.1 數據生成4.1.1 數據生成

102、大模型生成數據的優勢之一，在于其極大的數據多樣性與靈活性。傳統的業務應用依賴于人工輸入和物理采集，這些方式往往時間耗費大、成本高且數據樣本有限。而大模型可以根據預設的目標和輸入條件自動生成大量數據，尤其是在高維數據和復雜場景下，它能夠通過模型學習生成復雜的數據結構。例如，在金融領域，基于歷史交易數據和市場趨勢，大模型可以生成未來的交易數據和市場行為預測，從而為風控、投資決策等業務提供有力支持。通過生成數據，企業可以更好地模擬不同場景，提升數據驅動決策的能力。例如，在供應鏈管理中，基于大模型生成的數據不僅能幫助企業預測未來可能的物流需求，還能夠根據模型推理生成不同天氣、交通狀況等環境因素對物流的

103、影響數據，為優化供應鏈策略提供數據支持。生成數據的另一個顯著優勢，是它能彌補數據稀缺和不完備的短板。在某些行業，尤其是醫療、科研和金融等領域，存在大量未被捕捉的潛在數據。例如，在某些稀有疾病的研究中，因樣本數據量不足，導致研究結論缺乏數據支撐，而大模型通過“生成數據”技術能夠彌補數據采集上的難題，從而加速科研進程。第 37 頁 共 93 頁4.1.2 數據增強4.1.2 數據增強大模型，特別是生成式 AI（如生成對抗網絡 GANs、變換器模型等），在數據合成方面展現了巨大的潛力。傳統數據的采集往往面臨數據量不足、質量參差不齊、甚至涉及隱私保護等復雜問題，這限制了許多領域，尤其是高技術、醫療和金

104、融領域的數據應用。而大模型通過生成現有數據的擴展版本，能夠彌補這些不足，為深度學習模型提供更多元、廣泛的訓練數據。例如，在自動駕駛領域，盡管從現實世界中收集到的駕駛數據有限，大模型可以通過生成式 AI 合成出各種駕駛場景，涵蓋不同天氣、時間、交通狀況的模擬數據，為自動駕駛系統的訓練提供更加全面的數據支持。這種數據合成能力幫助企業在實際數據不足的情況下，依然能夠提升模型的泛化能力和魯棒性，減少因數據短缺或單一數據源而導致的訓練效果不佳。數據增強則是指通過對現有數據的處理和轉換，生成新的數據變種。例如，在圖像領域，傳統的增強方法包括旋轉、縮放和裁剪等技術，而使用大模型進行數據增強時，不僅可以進行這

105、些基本的操作，還能夠實現更加復雜的增強，如圖像風格轉換、缺失信息補全、以及生成更復雜的圖像數據。在文本生成領域，基于自然語言處理的大模型能夠增強已有語料，創建新的句式或詞匯組合，擴展數據集的規模，提高模型在多變文本環境中的表現。大模型的這種合成與增強能力，使得原本有限的訓練數據得到了顯著擴展，不僅提升了數據的多樣性，也改善了模型對細節的學習能力。它們能夠基于原有數據的模式與結構，進行智能推理和重構，從而生成高質量、符合實際需求的數據。4.1.3 多模態數據生成4.1.3 多模態數據生成與傳統單一數據類型的生成相比，多模態數據生成技術通過大模型的力量，突破了不同數據類型之間的壁壘，使得不同形式的

106、原始數據得以互相轉化、交融。這種跨數據類型的生成不僅擴展了數據的維度，也使得模型能夠在不同領域之間進行無縫對接，提升了整體應用的深度和廣度。多模態生成技術使得大模型能夠將文本、圖像、音頻、視頻等多種信息形式相互結合，生成綜合性的輸出。例如，基于圖像生成模型的多模態數據生成可以結合文字描述生成對應的圖像或視頻內容，在娛樂、廣告甚至醫療影像分析領域，產生了巨大的應用價值。在醫療行業，通過多模態數據生成，能夠將病歷文本與 CT 掃描圖像相結合，生成更具診斷意義的虛擬圖像，用于醫生的輔助診斷。此外，基于大模型的多模態數據生成，能夠實現跨行業的場景應用。舉例來說，在虛擬現第 38 頁 共 93 頁實（V

107、R）和增強現實（AR）領域，大模型可以將文字、圖像、聲音等多種元素綜合生成交互式的虛擬場景，極大豐富了用戶的沉浸式體驗。而在金融領域，基于大模型生成的多模態數據，可以將市場新聞、財務數據、股市走勢等不同形式的信息融合，為投資者提供更全面、更精準的市場洞察。通過這種跨越文本、圖像、視頻等不同數據類型的能力，大模型不僅提升了數據的多樣性和復雜性，也為業務提供了更強大的智能分析和決策支持能力。這種技術的進步，不僅帶來了更精準的預測結果，也使得各行業在面臨多元化數據需求時，能夠更加靈活地應對挑戰。4.1.4 數據生成的挑戰4.1.4 數據生成的挑戰大模型在數據生成和數據增強中的應用，無疑為解決數據稀缺

108、、優化數據質量提供了新的視角。然而，這項技術的實現遠非易事，背后存在復雜的技術挑戰和亟待突破的核心問題。要深入理解數據生成和增強在大模型生態中的重要性，需從數據真實性、增強方法的多樣性、多模態數據的復雜性等多個維度切入。數據生成：真實與一致性之間的權衡數據生成：真實與一致性之間的權衡數據生成技術通過大模型，能夠從零構建新的數據樣本，這一過程為拓展數據來源開辟了全新路徑。然而，生成數據的真實性與一致性是兩個繞不過去的核心問題。生成數據的真實性直接決定了它的應用價值。例如，大模型生成合成的醫學影像可以用于疾病檢測模型的訓練，但如果影像中的細微病灶不具備醫學意義，生成數據反而可能誤導模型。真實性不僅

109、要求數據與現實高度契合，還需要確保生成的數據能夠覆蓋特定領域的關鍵特征。生成數據往往需要跨越多個維度。例如，在自動駕駛場景中，大模型可能需要同時生成圖像、雷達數據和車載傳感器信息。這些數據不僅要在獨立維度上準確，還要在時間軸和語義層面上保持一致。這種一致性的缺失，可能導致訓練模型在實際環境中的表現大打折扣。解決這些問題需要更高效的生成模型架構，尤其是在深層邏輯建模和語義理解方面。諸如擴散模型、生成對抗網絡（GANs）和基于 Transformer 架構的生成模型，可以通過引入更強的自監督機制，進一步提升生成數據的真實性與一致性。數據增強技術旨在對現有數據進行擴展，使其能夠更好地服務于模型的訓練

110、需求。雖然旋轉、縮放等傳統方法已經廣泛應用，但大模型的出現使得增強方法需要更深層次的優化。多模態數據生成與增強，是推動大模型應用進一步拓展的重要方向，但也帶來了前所未有的復雜性。大模型需要處理包括文本、圖像、音頻在內的多種模態數據，并確保它們在生成和第 39 頁 共 93 頁增強過程中語義一致。多模態生成的核心是確保模態間的語義一致性，例如，生成一段描述“日出時分的海灘”的文本，應當與生成的圖像在內容和風格上高度匹配。這不僅需要大模型具備對單一模態的深度理解，還需要其能夠建立模態間的映射關系。不同模態數據的存儲形式、處理流程各異，例如圖像是像素矩陣，文本是序列化信息，音頻是時序數據。大模型在處

111、理這些數據時，必須開發出高效的跨模態融合機制，以減少數據轉換帶來的性能損耗。當前，CLIP、DALL-E 等多模態模型在一定程度上實現了模態間的相互理解與生成，但在面對更復雜的任務時，如長視頻生成、語音與圖像的深度交互等，依然需要更大的技術突破。實現高效的數據生成和增強，離不開對核心技術的持續突破。以下是需要關注的關鍵方向：深層邏輯建模與自監督學習：當前的生成模型大多依賴于大規模數據訓練，但通過引入自監督學習機制，模型可以更好地理解數據的內在邏輯。比如，在醫學影像生成中，結合自監督學習的生成模型可以在較小樣本上實現高質量影像合成。多模態統一建模：未來的生成和增強技術需要以多模態為中心進行優化。

112、例如，開發統一的多模態 Transformer 模型，使得數據的跨模態生成與增強可以通過共享的特征空間實現無縫融合。生成與增強的閉環系統：為了實現數據的持續優化，構建數據生成與增強的閉環系統勢在必行。這一系統不僅能夠通過實時反饋不斷優化生成結果，還可以根據模型的性能需求動態調整生成與增強策略。大模型的引入，使數據生成與增強從“技術輔助”變為“技術驅動”。然而，這一過程既是機遇，也是挑戰。只有在真實性、一致性、多樣性等核心問題上取得技術突破，才能充分釋放數據的潛力，為大模型的智能化發展奠定更加堅實的基礎。4.2 智能數據存儲與檢索：讓數據高效服務于模型4.2 智能數據存儲與檢索：讓數據高效服務于

113、模型隨著大模型的規模與復雜度不斷增加，對數據存儲與檢索的智能化需求愈發顯著。大模型不僅改變了數據存儲的模式，更推動了檢索技術從簡單匹配向語義理解邁進，實現了從關鍵詞到語義關聯的飛躍，同時提出了動態數據優化的全新策略，以適應模型日益苛刻的性能需求。4.2.1 語義理解與智能檢索：大模型帶來的搜索革命4.2.1 語義理解與智能檢索：大模型帶來的搜索革命傳統搜索引擎依賴關鍵詞匹配技術，對用戶輸入的查詢詞進行字符串比對。這種方法雖然在簡單場景下表現良好，但在面對語義復雜、用戶意圖多樣的搜索需求時，往往捉襟見肘。大模型通過深度學習技術，能夠理解自然語言中隱含的上下文關系與語義深度，將搜索從單一維第 40

114、 頁 共 93 頁度擴展到多維語義空間。以“未來城市的可持續發展”為例，傳統檢索可能匹配所有包含“未來”和“城市”的文檔，而大模型驅動的語義搜索能夠捕捉“可持續發展”背后的環境、經濟、社會等關聯語義，返回更符合用戶真實意圖的結果。與關鍵詞匹配不同，語義索引通過大模型將文本、圖像、視頻等多模態數據，映射到統一的語義向量空間，使得不同類型的數據之間能夠進行相似性檢索。例如，CLIP 等大模型已經能夠實現圖像與文本的跨模態檢索，這一技術極大提升了檢索的效率和精度。語義索引的實現離不開強大的嵌入技術，在嵌入過程中，大模型通過學習數據間的語義關聯，將高維信息壓縮為固定長度的向量，并根據語義相似度對查詢結

115、果進行排序。這一方式不僅加速了檢索過程，還確保了返回結果的相關性和準確性。4.2.2 動態數據優化與管理：大模型時代的存儲新策略4.2.2 動態數據優化與管理：大模型時代的存儲新策略大模型對存儲系統提出了高度動態化的要求，訓練過程中，模型需要訪問大量的高維向量和分布式數據塊，而傳統靜態存儲布局無法滿足這種隨機高并發的訪問模式。動態數據布局應運而生，通過智能化的數據分布優化，提高了存儲系統的響應速度與資源利用率。例如，在電商推薦場景中，系統需實時處理用戶的行為數據，以生成個性化推薦。動態數據布局可以根據訪問頻率將熱數據存儲在高速緩存區，而將冷數據轉移到更廉價的存儲層級，從而實現成本與性能的平衡。

116、可以說，大模型為智能化數據管理注入了新的動力。通過自學習與實時分析技術，模型能夠動態調整存儲結構，以適應不同任務的需求。例如，對于訓練任務，存儲系統可以優先優化寫入性能，而在推理階段，則更關注讀取效率和數據一致性。此外，智能化數據管理還可以利用大模型預測未來的存儲需求，從而提前調配資源，避免因突發流量導致的性能瓶頸。這種“預測性存儲優化”已在金融交易、自動駕駛等領域顯示出顯著優勢。語義搜索和動態數據優化，共同構建了大模型時代的智能數據存儲與檢索體系。從語義索引的精準匹配到動態布局的高效優化，這些技術不僅滿足了大模型對海量數據的苛刻需求，還為未來更復雜的 AI 應用場景奠定了堅實基礎。隨著大模型

117、技術的持續演進，數據存儲與檢索將逐步從“被動適應”向“主動優化”轉型，全面開啟智能化新時代。第 41 頁 共 93 頁4.2.3 存在的問題和挑戰：存儲計算的匹配、語義檢索準確性、模型公平性4.2.3 存在的問題和挑戰：存儲計算的匹配、語義檢索準確性、模型公平性盡管大模型技術在數據存儲與檢索領域的應用展現出巨大潛力，但在其實施過程中仍然面臨多重技術難題。大模型為數據處理帶來了智能化的飛躍，但這種飛躍同時也帶來了性能、存儲、效率和安全等方面的挑戰。深入分析這些問題并解決它們，將是推動該領域進一步發展的關鍵。存儲與計算資源的需求不匹配存儲與計算資源的需求不匹配大模型所帶來的一個主要問題，是其對存儲

118、與計算資源的需求遠超傳統存儲架構。在數據存儲與檢索過程中，大模型要求對海量數據進行快速處理、實時訪問以及高效的計算能力。然而，現有的存儲架構往往采用靜態的數據分布方式，而大模型的訓練和推理階段則需要更加動態、靈活的存儲管理策略。存儲系統中的高并發訪問需求、異構數據處理需求、以及對數據一致性的嚴格要求，都使得傳統的存儲架構難以應對。高性能計算平臺（如 GPU、TPU）通常需要與存儲系統實現更深度的集成和協同工作，而現有的存儲架構未必能滿足這種需求。大模型的強大計算能力和海量數據存儲之間的匹配問題，是當前亟需解決的瓶頸之一。語義搜索與理解的準確性和可擴展性問題語義搜索與理解的準確性和可擴展性問題盡

119、管大模型技術能夠將數據從傳統的基于關鍵詞的檢索方式轉向基于語義理解的檢索，但這一過程中依然存在不少技術難題。盡管目前大模型在自然語言處理任務中展現出了優異的性能，但其在更復雜的跨模態語義索引和檢索任務中的效果依然存在挑戰。語義檢索的準確性往往受到數據多樣性和標注質量的影響，特別是在處理大規模異構數據時，如何確保高效檢索與精準匹配，仍然是一個亟需解決的問題。此外，大模型對數據存儲與檢索的可擴展性要求極高。在大規模數據場景下，如何使得語義檢索不僅保持較高的準確性，還能夠高效地擴展到百萬級、甚至億級數據集，是一個挑戰性任務。模型偏見與公平性問題模型偏見與公平性問題大模型的訓練過程中往往依賴于大量的數

120、據，尤其是網絡數據和社交媒體數據，這些數據本身可能存在偏見。大模型在處理這些數據時，可能將不公平或有偏見的信息帶入檢索系統中，從而導致數據存儲與檢索結果的不公正性。例如，某些群體的聲音在訓練數據中可能被弱化，導致語義檢索結果的不全面和不客觀。這使得大模型在進行數據存儲與檢索時，可能無意間加劇數據偏見，影響用戶體驗并引發社會問題。如何在模型設計和訓練階段有效識別和消除偏見，確保數據的公平性和公正性，是第 42 頁 共 93 頁大模型應用中的一項關鍵挑戰。4.3 自動化數據管理：從繁瑣到智能的飛躍4.3 自動化數據管理：從繁瑣到智能的飛躍在數據量和復雜性急劇增加的背景下，傳統的數據管理方法面臨前所

121、未有的挑戰。隨著大模型技術的興起，自動化數據管理成為了一個極具潛力的解決方案，尤其是在數據分類、標注和治理等環節。雖然目前這一技術還處于探索階段，但它為數據管理帶來的革命性變革，正在逐步改變我們管理數據的方式。4.3.1 數據管理的智能化革命：大模型的助推作用4.3.1 數據管理的智能化革命：大模型的助推作用目前，大部分數據管理仍依賴人工設定規則，雖然這些規則能夠在一定程度上保證數據的質量，但卻無法應對日益復雜的數據結構和高并發數據流。大模型，憑借其強大的學習能力和自適應性，能夠在數據管理中自動化地發現和解決問題。其核心能力體現在對元數據的處理上，尤其是在數據的自動提取和組織方面。自動化的元數

122、據生成和優化自動化的元數據生成和優化大模型通過對數據內容和上下文的深度理解，可以實現自動化的元數據生成和優化。例如，在處理非結構化數據時，傳統方法通常需要大量人工標注和歸類，而大模型可以通過自然語言處理技術，自動識別數據的核心信息并生成元數據標簽。這種自動化的過程不僅提高了效率，還確保了數據的結構性和一致性。另外，大模型的自學習能力使得數據治理變得更加智能。在數據質量管理中，大模型能夠自動發現異常數據并進行修復，而不需要依賴人工輸入規則。通過不斷的訓練和學習，模型能夠對復雜的數據問題進行智能推斷，從而在數據治理中實現高效、動態的自動化。智能數據分類與標簽化智能數據分類與標簽化數據分類和標簽化是

123、數據管理中不可或缺的一部分，尤其在面對大規模和多樣化數據時，如何保證分類的準確性和高效性一直是一個難題。傳統方法通常依賴規則驅動的人工分類系統，這種方法雖然適用于某些簡單任務，但在處理復雜數據時效率較低。大模型的引入，使得數據分類和標簽化的過程更加智能化。通過深度學習和自然語言處理技術，大模型可以從數據中自動提取出有價值的特征，并基于這些特征生成標簽。例如，在醫療數據管理中，大模型可以根據患者的歷史病歷自動生成疾病標簽，減少人工干預。與傳統方第 43 頁 共 93 頁法相比，大模型的優勢在于不僅能夠處理結構化數據，還能夠處理復雜的非結構化數據，如文本、圖像和視頻。值得注意的是，這種技術目前仍在

124、不斷進化中，雖然有著巨大的潛力，但其廣泛應用還面臨一些技術和數據標注的挑戰。特別是在多模態數據的融合和實時分類方面，如何確保分類的高精度和一致性，依舊是一個亟待解決的問題。數據血緣分析數據血緣分析數據血緣分析和影響分析是大數據管理中的另一個重要環節，它能夠幫助組織了解數據的來源、流動路徑以及變動的影響。對于大模型來說，這一環節的智能化處理具有極大的潛力。大模型通過分析數據的語義和結構，可以自動追溯數據的來源和變動路徑，為數據流動中的每一個環節建立起清晰的關系鏈條。例如，在一個數據分析項目中，大模型可以自動識別某一數據源的變動如何影響其他相關數據和最終結果，幫助決策者理解數據背后的邏輯關系。在金

125、融行業，如果某一市場數據出現異常，大模型能夠實時監測并發出預警，提示該數據可能對其他業務系統產生的影響。當前，數據血緣分析依賴人工定義規則和預設模型，而大模型通過深度學習和模式識別技術，可以自動發現數據間的復雜關系，提升數據治理的精準度。這一技術尚處于初期階段，但隨著技術的進步，它將使得數據血緣分析和影響分析變得更加智能和高效。4.3.2 還存在的挑戰：數據標準化、處理效率、系統集成等4.3.2 還存在的挑戰：數據標準化、處理效率、系統集成等要實現大模型在自動化數據管理中的應用，當前還面臨著一系列核心挑戰。這些挑戰不僅涉及技術層面的難題，還包括數據標準化、處理效率、系統集成等多方面的復雜問題。

126、數據標注與訓練數據的缺乏數據標注與訓練數據的缺乏在數據管理中，尤其是自動化分類與標簽生成環節，標注數據的質量和數量直接影響大模型的效果。當前，盡管大模型具有強大的學習能力，但要對復雜和多樣化的數據進行高效分類，仍然需要大量高質量的標注數據。尤其在行業數據集上，缺乏充分、精確的標注數據往往導致模型無法從數據中準確提取信息，從而影響其自動化管理和分析的能力。此外，針對非結構化數據（如文本、圖像、視頻等），標注標準和方法仍然不完善。不同領域的數據特點差異巨大，導致標注數據的質量不穩定。例如，在醫療、金融等領域，不同的數據源可能使用不同的標注體系，這使得跨領域的數據集成和標注標準化成為一項艱巨任務。缺

127、乏統一的標注標準和規范，增加了數據處理過程中的復雜性。第 44 頁 共 93 頁多模態數據的處理與融合多模態數據的處理與融合大模型技術在自動化數據管理中的應用，面臨的另一個挑戰是多模態數據的處理和融合。隨著數據類型的多樣化，企業往往需要處理結構化數據、半結構化數據以及非結構化數據（如文本、圖片、視頻等）。這些數據類型的復雜性和異構性要求大模型具有強大的跨數據類型學習能力，但這仍是一個技術難題。例如，在醫療數據管理中，患者的病歷數據可能是結構化的，而影像數據則是非結構化的。如何將這些不同類型的數據進行有效的融合，確保它們能夠共同為大模型提供有效的信息，是一個關鍵問題。當前，許多大模型主要依賴于統

128、一類型的數據進行訓練，面對多模態數據時，處理能力和效果往往受限。模型訓練與實時響應的時效性問題模型訓練與實時響應的時效性問題自動化數據管理需要大模型在極短的時間內做出精準判斷和反應，這就要求模型能夠快速適應和調整，但目前的訓練和推理時間常常不能滿足這一需求。例如，在電商、金融等行業，實時數據處理和快速反應是關鍵。大模型的應用往往存在較長的延遲，這限制了其在實際生產環境中的廣泛應用。雖然通過硬件加速和算力提升可以緩解這一問題，但對于數據的實時更新和快速響應，仍然存在技術瓶頸。此外，隨著數據量的增長，訓練和推理過程中的計算壓力也在持續增加。如何有效提升大模型的訓練效率，同時保持其高精度和可靠性，是

129、目前亟待解決的技術難題。數據管理平臺的集成與兼容性問題數據管理平臺的集成與兼容性問題大模型的應用依賴于強大的數據管理平臺，而現有的企業數據管理平臺大多是為了支持傳統的數據分析與處理需求設計的，難以適應大模型的要求。不同的數據管理平臺、分析工具和應用程序之間往往存在著兼容性和集成問題。實現大模型在數據管理中的自動化應用，必須打破傳統的數據管理平臺的局限性，推動不同系統之間的無縫集成。這意味著需要建立新的平臺架構，能夠支持大規模、多樣化的數據存儲、處理、分析與分發。如何將大模型與現有的大數據平臺、數據湖和數據倉庫等系統無縫對接，是一個非常具有挑戰性的任務。要實現大模型在自動化數據管理中的潛力，仍然

130、面臨著技術、數據和系統集成等多個方面的挑戰。盡管這些挑戰在當前技術環境下顯得復雜且多樣，但它們并非不可克服。隨著算法的不斷優化、數據隱私保護技術的進步、計算資源的提升以及跨平臺集成能力的加強，自動化數據管理必將成為大模型驅動的未來數據管理的核心。第 45 頁 共 93 頁4.4 數據清洗的智能革命：從粗放到精準的轉變4.4 數據清洗的智能革命：從粗放到精準的轉變數據清洗在大數據的處理過程中一直占據著至關重要的地位。隨著大數據規模的急劇擴大，傳統的手工數據清洗方法已無法應對復雜數據環境中的挑戰。大模型技術的引入為數據清洗提供了前所未有的智能化革命，使得數據清洗從粗放式的人工處理向精準、高效的自動

131、化管理轉變。4.4.1 數據清洗的自動化：智能化的清洗調度4.4.1 數據清洗的自動化：智能化的清洗調度隨著數據量和數據類型的多樣化，人工數據清洗已經不再適應現代數據應用的需求，自動化數據清洗成為當務之急，大模型的引入為這一過程帶來了全新的可能性。異常檢測與自動修復異常檢測與自動修復大模型能夠通過深度學習對海量數據進行異常檢測，自動識別出數據中的潛在錯誤和異常。這些異?？赡軄碜圆煌臄祿?，比如輸入錯誤、格式不一致、重復數據等。傳統的數據清洗方法通常依賴人工規則來檢測異常，但這些規則往往無法適應不斷變化的數據環境。而大模型通過自學習的能力，能夠從歷史數據中提取出正常行為的模式，并自動判斷哪些數

132、據偏離了這一模式，從而識別出異常。此外，識別異常數據僅僅是第一步，關鍵在于如何自動修復這些異常。大模型能夠通過分析數據之間的關系和模式來進行智能修復。例如，利用相似數據填補缺失值，或者基于訓練數據的分布規律調整錯誤數據的數值。這種自動修復能力不僅提升了數據清洗的效率，還顯著減少了人工干預的需要，推動了數據清洗的智能化和自動化。數據標準化與質量提升數據標準化與質量提升傳統的數據清洗方法往往是基于固定規則的，這種方式雖然能清理一些明顯的錯誤，但難以處理復雜的數據問題。大模型通過在海量數據上進行訓練，能夠自動學習不同數據類型的標準化模式，將數據從多個源頭統一格式，從而提升數據質量。比如，利用深度學習

133、模型對文本數據進行語義分析，自動識別和糾正拼寫錯誤、語法錯誤等，或者對結構化數據中的數值進行范圍校正。更為重要的是，借助大模型的分析能力，數據清洗不再僅限于簡單的錯誤修正，它可以實現更深層次的數據質量提升。例如，基于歷史數據的模式預測，自動判斷數據的完整性、有效性和一致性，從而保證數據的高質量輸入。這種智能化的數據清洗能夠大幅度提高數據的準確性和可用性，為后續的數據分析和建模奠定堅實的基礎。第 46 頁 共 93 頁推動數據清洗與實時數據處理的深度融合推動數據清洗與實時數據處理的深度融合隨著大數據應用的實時性要求日益增加，數據清洗的過程也需要與數據流的實時處理深度融合。傳統的數據清洗往往在數據

134、進入存儲之前進行，但對于實時數據流而言，這種方式顯然不適用。大模型能夠實時分析和處理數據流中的錯誤和異常，不僅能夠在數據存儲之前清洗數據，還能夠在數據流動過程中動態調整。通過與實時數據處理系統的結合，大模型可以持續監控數據的質量，確保每一個數據點都符合預定的質量標準。這種實時清洗能力，對于那些依賴實時決策的行業尤為重要。比如，在金融風控中，實時數據清洗可以幫助即時識別并修復異常交易數據，減少風險暴露；在智能制造中，實時數據清洗可以確保生產線上的傳感器數據保持一致，避免因數據錯誤導致的生產事故。4.4.2 還存在的挑戰4.4.2 還存在的挑戰盡管大模型在數據清洗領域展示了巨大的潛力，但要在實際應

135、用中實現這一技術，仍然面臨許多挑戰：數據的質量和完整性直接影響大模型的訓練效果，缺乏高質量的標注數據、清晰的標簽和標準化的數據集，都會限制大模型在數據清洗中的應用效果；跨領域的數據清洗問題仍未得到有效解決，不同領域的數據具有高度的異構性，如何在保持高效性的同時，處理這些多樣化的數據，仍是一個巨大的挑戰。而且，算力問題仍然是大模型應用中的瓶頸。數據清洗本身是一個計算密集型的過程，而大模型的訓練和推理也需要強大的計算資源。如何在算力資源有限的情況下，實現大規模、高效的數據清洗，是亟待突破的關鍵問題。4.5 對話式數據分析：重塑分析范式4.5 對話式數據分析：重塑分析范式在傳統的數據分析中，數據查詢

136、和分析的復雜性使得普通業務用戶很難直接從數據中獲取洞察，從而降低了數據驅動決策的效率?；诖竽Ｐ?，構建的對話式數據分析，將有望重構數據分析范式。2024 年，帆軟、阿里瓴羊、網易數帆、Kyligence、思邁特等數據分析廠商，在這方面進行了積極的探索。但在數據分析準確率、可解釋性、分析性能、復雜分析場景等方面，還存在諸多問題。進入 2025 年，DeepSeek 的橫空出世，將國內大模型的能力提升了一大截。多家數據分析廠商聞風而動，快速將 DeepSeek 接入自家數據分析產品體系?？梢灶A見，2025 年將是對話式數據分析突飛猛進的一年，也將是市場格局重塑的一年。第 47 頁 共 93 頁4.

137、5.1 自然語言數據查詢：大模型帶來的數據分析新體驗4.5.1 自然語言數據查詢：大模型帶來的數據分析新體驗傳統數據分析系統往往依賴于復雜的查詢和報表生成工具，需要用戶具備一定的分析能力。而對話式數據分析，借助大模型的自然語言理解能力，改變了這一局面。用戶無需了解復雜的數據庫結構，也不需要輸入 SQL 查詢語句，只需通過自然語言與系統進行交互，便可以得到數據洞察。大模型，通過對上下文的理解，能夠解析用戶的查詢意圖，并自動轉化為適合數據庫系統的查詢。例如，用戶可以直接問：“這個季度的銷售額同比增長了多少？”大模型會識別問題的意圖、提取相關數據，并生成精確的 SQL 查詢語句，最終返回準確的結果。

138、這種方式極大地簡化了數據查詢的過程，讓更多業務人員能夠直接參與數據驅動的決策過程，提高了數據分析系統的普適性與實用性。此外，基于大模型的對話式數據分析不僅僅局限于簡單的問答，還可以通過多輪對話來獲取更深入的分析結果。例如，用戶可以在得到初步的銷售額增長數據后，繼續詢問：“哪些地區貢獻最大？”通過連續的對話交互，系統能夠動態調整查詢，提供更加細化的數據視圖和分析結論，極大地提升了用戶在 BI 工具中的操作便捷性和數據洞察力。大模型通過理解自然語言中的復雜意圖和模糊性，使得查詢更加符合人類語言的表達習慣，進一步提升了數據查詢的效率和精度。同時，它還能識別用戶的問題背后的業務邏輯，自動過濾掉不相關的

139、數據，確保提供的答案更加精準。這種從 SQL 到自然語言的轉變，標志著數據分析領域的一次質的飛躍，使得數據分析不再是技術專家的專利，而是每個企業成員都能輕松駕馭的工具。4.5.2 更高級的分析需求：歸因分析、預測性分析4.5.2 更高級的分析需求：歸因分析、預測性分析與傳統的數據分析方法相比，基于大模型的對話式分析具備了更加靈活、互動性強的優勢，能夠幫助用戶快速獲得數據背后的洞察，推動決策過程的智能化。歸因分析歸因分析歸因分析，旨在確定不同因素或變量對某一特定結果的影響程度。傳統的歸因分析方法通常依賴復雜的統計模型，且需要通過數據科學家手動調整和解釋模型。然而，基于大模型的對話式數據分析，通過

140、對話接口讓用戶直接與數據進行交互，極大地簡化了這個過程。例如，用戶可以通過自然語言詢問：“哪些營銷活動在本季度銷售增長中發揮了關鍵作用？”而大模型會通過智能分析直接為用戶提供清晰的歸因報告，并指出哪些因素對銷售增長貢獻最大。第 48 頁 共 93 頁在歸因分析中，大模型能夠自動從大量數據中挖掘潛在的關聯性，并提供數據驅動的解釋。其強大的文本理解和生成能力使得對話式數據分析不僅能夠解析結構化數據（如表格、數值數據等），還能夠對非結構化數據（如客戶評論、社交媒體反饋等）進行深度挖掘，從而更全面地評估各類因素的影響力。比如，在營銷分析中，基于大模型的對話式分析能夠結合廣告投放、客戶行為、社交互動等多

141、方面的數據，幫助企業更準確地理解不同營銷渠道的效果。預測性分析預測性分析預測性分析旨在通過歷史數據預測未來的趨勢或事件，傳統的預測模型通常要求專家團隊進行手動調優和優化。而基于大模型的對話式分析能夠大大簡化這一過程。用戶只需通過自然語言輸入問題，如“在未來三個月內，我的銷售額如何變化？”大模型就能基于歷史銷售數據，結合外部因素（如市場趨勢、季節性變化等），自動生成預測結果。大模型的優勢，在于其強大的自我學習能力。通過對大量歷史數據的學習，模型能夠發現潛在的規律和模式，從而提高預測的準確性。比如，在金融領域，大模型可以結合客戶行為、市場波動、經濟數據等多種因素，為企業提供精確的銷售、收入或成本預

142、測。同時，預測結果不僅僅是一個靜態的數字，而是通過對話方式進行呈現，用戶可以通過不斷與模型互動，調整不同假設條件，觀察預測結果如何變化。此外，基于大模型的預測性分析能夠結合實時數據進行動態調整。當新的數據被輸入時，大模型能夠即時更新預測結果，使得分析結果更為精準。例如，在電商行業，模型可以根據即時的客戶行為數據調整銷量預測，幫助商家做出更及時的庫存決策。結合歸因與預測分析結合歸因與預測分析在實際應用中，歸因分析和預測性分析常常需要結合使用?；诖竽Ｐ偷膶υ捠綌祿治銎脚_能夠將兩者無縫結合，幫助用戶實現從洞察當前問題到預測未來趨勢的完整分析鏈條。用戶可以先通過對話式查詢了解當前數據中不同因素的貢

143、獻（例如，哪些廣告投放促成了銷量增長），然后基于這些結果進行更精確的未來趨勢預測（例如，預計不同廣告預算的變化將如何影響未來的銷售情況）。這種結合分析不僅提高了決策的準確性，還為企業提供了動態調整的能力。大模型可以在實時互動中不斷完善分析結果，幫助用戶在復雜的決策過程中做出更智能的選擇。第 49 頁 共 93 頁4.5.3 自動化報告生成：數據洞察的智能化產出4.5.3 自動化報告生成：數據洞察的智能化產出數據分析不僅僅是數據的查詢，更是從數據中提煉有價值洞察的過程。傳統的數據分析往往依賴人工的分析思維，且需要耗費大量時間進行數據處理、清洗和分析。大模型的引入，通過智能化的自動化報告生成流程，

144、大大加快了這一過程。在大模型的驅動下，自動化的報告生成可以從原始數據中提取出關鍵信息，并自動生成業務所需的洞察。系統不僅能夠生成數據報表，還能將復雜的數據分析結果轉化為簡潔易懂的商業語言，為決策者提供直接的戰略性建議。這種自動化報告的生成，不僅節省了大量人工時間，還消除了人為分析過程中的偏差，提高了報告的精確性和時效性。隨著業務環境的日益復雜，企業對報告和數據洞察的需求也變得更加個性化和多元化。大模型能夠根據不同業務需求，自動生成定制化的報告，甚至能夠根據不同角色的需求提供不同層次的洞察。例如，銷售經理可能更關注市場表現和銷售趨勢，而財務分析師可能更關心成本結構和盈利能力?；诖竽Ｐ偷淖詣踊瘓?/p>

145、告生成能夠根據用戶的角色和具體需求，定制化地提供數據分析結果。此外，個性化報告不僅僅體現在內容的定制上，還體現在報告呈現方式的靈活性上。大模型可以根據用戶的習慣和偏好調整報告的格式、結構和展示方式，使得報告更加直觀、易懂。通過這種高度個性化的服務，企業能夠更加精確地滿足不同層級決策者的需求，推動業務決策的效率和質量提升。典型產品：觀遠數據 ChatBI典型產品：觀遠數據 ChatBI觀遠 ChatBI，作為一款基于大語言模型 LLM 的智能數據問答產品，旨在通過自然語言交互，讓數據分析變得更簡單、高效，核心優勢包括：靈活可信的數據分析靈活可信的數據分析用戶通過自然語言提問，系統可以快速提供準確

146、的分析結果。支持跨表查詢和多數據源聯合分析，保證數據的完整性與準確性。同時，重要的分析結果可以收藏，便于后續回溯和使用。低門檻知識庫管理低門檻知識庫管理觀遠 ChatBI 簡化了知識庫的搭建過程，幫助企業將歷史數據資產、業務知識等信息統一沉淀，形成可持續使用的知識庫。系統不斷優化，問答準確率超過 90%，確保高效、精準的分析。第 50 頁 共 93 頁多端互通與安全管控多端互通與安全管控觀遠 ChatBI 支持移動端和 PC 端等多平臺查詢，確保不同崗位員工隨時隨地獲取數據洞察。同時，產品采用嚴格的數據權限管理，保障企業數據的隱私與安全。觀遠 ChatBI 產品架構 資料來源：觀遠 ChatB

147、I觀遠 ChatBI 產品架構 資料來源：觀遠 ChatBI觀遠 ChatBI 顯著提升了企業的數據分析效率，縮短了數據查詢時間。例如，在與自然堂集團的合作中，數據查詢響應時間從原來的 0.5 小時至 3 天縮短為 1 至 5 分鐘，提高了業務部門的效率。此外，ChatBI 通過簡化的問答式交互，降低了業務人員的數據分析門檻，促進了數據團隊與業務部門的緊密合作。觀遠 ChatBI 支持與主流大語言模型深度對接，例如，基于 DeepSeek-R1 大模型，提升了復雜查詢的速度與準確性。它能理解模糊的業務語言，自動進行多層次分析并給出結構化結果，優化了企業數據決策過程。觀遠 ChatBI 已獲得行

148、業認證，包括信通院“大模型驅動的智能數據分析工具專項測試”和“IDC PeerScape:中國生成式 BI 場景化落地先驅案例”等榮譽，充分證明了其在行業中的領先地位。典型產品：數勢科技 SwiftAgent 智能分析平臺典型產品：數勢科技 SwiftAgent 智能分析平臺SwiftAgent 是由數勢科技自主研發的、行業首個企業級分析決策智能體平臺，以國內通用大模型為基座，應用 RAG 和 AI Agent 核心技術，幫助非技術人員通過自然語言完成數據查詢、數據分析，以及深刻洞察和決策建議。通過構建統一的業務語義層，幫助企業以自然語言到語義層（Natural Language to Sem

149、antic Layer）的方式實現精準取數，解決了通過大模型直接第 51 頁 共 93 頁生成 SQL 導致的數據不準問題，同時還基于指標行列的權限管控，來保障數據安全。NL2Semantic Layer 技術方案與 NL2SQL 方案對比 資料來源：數勢科技NL2Semantic Layer 技術方案與 NL2SQL 方案對比 資料來源：數勢科技多源數據支持也是 SwiftAgent 的一大特點，支持從不同的數據源中提取信息并進行綜合分析，系統能夠無縫連接企業的結構化和非結構化數據源，如各類數據倉庫、Excel、企業知識庫文檔等。同時，SwiftAgent 還全面接入了 DeepSeek 能

150、力，以更智能化、透明化的方式解讀數據，生成深度智能報告，并提供切實可行的決策建議，助力企業實現智能決策與數字化升級。最后，數勢科技 SwiftAgent 還有獨特的數據計算加速引擎（HME），確保了查詢性能的穩定性和高效性，使得在處理大規模數據時也能實現秒級響應。目前，數勢科技 SwiftAgent 已經在中原銀行、書亦燒仙草等數十家金融、零售企業商業化落地，聚焦企業經營分析、企業營銷復盤和業務團隊日常用數三大應用場景，實現數據價值普惠化，促進企業數字化升級。典型產品：跬智信息（Kyligence）AI 數智助理/數據智能體典型產品：跬智信息（Kyligence）AI 數智助理/數據智能體跬智

151、信息（Kyligence）成立于 2016 年，由 Apache Kylin 創始團隊創辦，致力于為企業提供 OLAP（多維分析）產品、智能指標平臺和 AI 數據智能體。跬智信息最新推出的 AI 數智助理（現已升級為 AI 數據智能體），結合了大語言模型和企業級數據分析平臺，為業務人員提供智能問數、知識管理、決策建議的能力。AI 數據智能體的設計使得非技術用戶無需具備代碼能力，也能輕松獲取深度業務洞察，從而降低了職員對 IT 技術和分析團隊的依賴。第 52 頁 共 93 頁Kyligence AI 數據智能體 資料來源：跬智信息（Kyligence）Kyligence AI 數據智能體 資料來

152、源：跬智信息（Kyligence）Kyligence AI 數據智能體的核心功能包括：Kyligence AI 數據智能體的核心功能包括：自然語言數據查詢：自然語言數據查詢：用戶可以通過自然語言直接查詢業務數據，如“2023 年一季度銷售額是多少？”系統會自動理解用戶的需求并提供準確的分析結果。智能歸因分析并提供專家型決策建議：智能歸因分析并提供專家型決策建議：AI 數據智能體能夠多維分析業務指標的波動原因，幫助用戶快速識別影響因素，并結合指標知識庫、行業知識庫、大模型等給出專家型決策建議，優化下一步行動。多數據源整合與自動化報告：多數據源整合與自動化報告：AI 數據智能體能夠整合來自不同系統

153、的數據，支持一鍵自動生成更貼合用戶需求的個性化報告，并通過故事板展示分析結果，便于業務決策。AI 自學習與知識庫管理：AI 自學習與知識庫管理：通過自學習技術，AI 數據智能體能夠不斷優化分析過程，增強其對復雜問題的處理能力。此外，產品能通過企業和指標知識庫的接入，提升數據分析的準確性與效率。Kyligence AI 數據智能體提供了高精度的數值計算和分析，尤其是在處理復雜數據時，能夠保證分析結果的準確性和可靠性。這主要源于 Kyligence 在統一語義定義、大模型計算增強等技術上的突破。近期，跬智信息（Kyligence）成功將 DeepSeek 接入其指標平臺和 AI 數據智能體產品，提

154、供 DeepSeek 私有化及華為云等云平臺部署等靈活選項。企業可根據需求迅速部署具備不同能力的數字分身，滿足企業在問數、用數和管數方面的多樣化需求。第 53 頁 共 93 頁4.5.4 還存在的挑戰4.5.4 還存在的挑戰隨著基于大模型的對話式數據分析逐漸成為數據分析領域的重要趨勢，其應用場景不斷擴大，用戶需求也日益復雜。然而，盡管這一技術在提升數據分析的便捷性和智能化方面取得了顯著進展，但仍然面臨許多挑戰，需要進一步解決一系列關鍵問題，才能實現更廣泛的應用。以下是目前基于大模型的對話式數據分析需要解決的幾個主要問題。提升數據分析準確性（解決幻覺問題）提升數據分析準確性（解決幻覺問題）“幻覺

155、”問題是指大模型在生成分析結果時，可能會給出不準確或不真實的答案。大模型的強大生成能力使其能夠快速生成自然語言的分析結論，但這些結論可能不基于實際數據或邏輯推理，而是模型“編造”的內容。例如，用戶詢問“未來三個月銷售增長趨勢如何？”時，模型可能提供一個看似合理的預測結果，但該預測并沒有得到數據的支持，或是基于不真實的假設。為了解決這一問題，必須提升大模型的數據處理和理解能力。一個有效的解決方案是加強數據與模型的融合，將生成的分析結果與真實數據進行比對，確保模型生成的結論是基于準確的數據和合理的推理。此外，可以通過引入外部驗證機制，確保生成的結果經過多重驗證，避免模型根據不完全或不準確的數據做出

156、誤導性分析。提升結果可解釋性與透明度（解決黑箱問題）提升結果可解釋性與透明度（解決黑箱問題）當前，大模型的“黑箱”問題仍然是一個亟待解決的難題。由于大模型通常依賴大量復雜的參數和計算過程，這使得其分析結果缺乏足夠的可解釋性和透明度。用戶很難了解模型是如何從數據中得出結論的，尤其在決策過程中，企業或個人需要更具信任感和可驗證的分析結果。為了解決這一問題，必須引入更多可解釋性技術（例如 LIME、SHAP 等），這些方法可以幫助用戶理解模型決策背后的原因。這些方法能夠分析大模型內部的計算過程，揭示哪些特征或數據點對模型結果產生了重要影響。同時，提供透明的分析路徑和決策依據，能夠幫助用戶更好地理解模

157、型的推理過程，從而增加結果的信任度。提升平臺處理性能（解決穩定性與延遲問題）提升平臺處理性能（解決穩定性與延遲問題）盡管基于大模型的對話式數據分析在理論上具有巨大的潛力，但在實際應用中，平臺的穩定性和響應速度仍然是一個挑戰。大模型的計算資源需求極為龐大，尤其在處理大規模數據時，系統容易出現延遲，影響用戶體驗。此外，平臺在進行多次復雜計算時，可能會面臨崩潰或性能下降的問題，導致用戶無法及時獲得分析結果。為了解決這些問題，平臺需要優化數據處理能力，提升系統的并行計算和分布式處理能力。第 54 頁 共 93 頁例如，采用更強大的硬件加速（如 GPU、TPU），并優化數據存儲架構，以提高響應速度和處理

158、能力。同時，通過智能負載均衡、緩存機制等技術，減少平臺負荷，確保平臺的穩定運行和快速響應?！皩υ捠皆钡臄祿治霎a品設計（如何提升用戶體驗）“對話式原生”的數據分析產品設計（如何提升用戶體驗）基于大模型的對話式數據分析的成功應用不僅依賴于技術本身，還需要設計出符合用戶需求的產品。當前，很多基于大模型的分析工具依然難以提供流暢的用戶體驗。一個重要的挑戰是如何重新設計數據分析產品的功能和用戶交互邏輯，使得用戶能夠更加高效、直觀地與數據進行互動。產品功能的設計需要更加人性化，避免過于復雜的設置或操作流程。為了提升用戶體驗，可以引入智能化的用戶引導系統，通過對話式交互，幫助用戶在數據分析過程中不斷澄

159、清問題，獲取更準確的分析結果。此外，用戶界面（UI）的設計應簡潔直觀，提供直觀的圖表和數據可視化，使用戶能夠快速理解分析結果，進行決策。更進一步，交互邏輯上，產品需要在模型和用戶之間架起有效的橋梁。用戶不必關心復雜的后端數據分析和建模過程，而是通過簡單的對話提問，獲得精準的答案。這要求對話系統具備強大的語義理解和推理能力，能夠準確理解用戶的意圖，并根據數據提供相關的分析結果。安全問題（如何保障云端部署的安全性）安全問題（如何保障云端部署的安全性）阻礙對話式數據分析產品落地的一大障礙，就是對其安全性的擔憂。為此，不少企業選擇了私有化部署這條路。但這不是解決問題的最佳答案，接下來，我們需要探索出一

160、條即使云化部署，也能保障數據安全的方案。在云端部署大模型的數據分析平臺時，安全性是一個不容忽視的問題。隨著數據隱私和合規性要求的提高，如何在云端保護用戶數據安全和隱私，成為了企業面臨的重要挑戰。尤其是在涉及敏感數據（如醫療、金融等行業）的應用中，如何確保數據在存儲、傳輸和處理過程中不被泄露或濫用，成為了關鍵問題。為了保障云端部署的安全性，除了私有化部署，云端服務提供商需要采用先進的加密技術來保護用戶數據。例如，采用端到端加密來確保數據在傳輸過程中的安全，或者使用同態加密技術來在加密數據上進行計算，從而保護數據的隱私。還需要加強身份驗證和訪問控制機制，確保只有授權用戶能夠訪問特定的數據。同時，企

161、業還需要確保符合相關法律法規的要求，提供合規的數據管理方案。第 55 頁 共 93 頁第五章 構建未來智能架構：算法+算力+數據的深度融合第三、四兩章，我們系統分析了大模型（算法）和大數據（數據）之間的相互依存關系。然而，算法、算力、數據是一個有機的整體。在這一章中，我們將加入算力這一元素，來系統分析算法+算力+數據體系的關系，以及他們如何從更底層的架構創新，來提升整個智能體系的效率。5.1 大模型、算力與大數據的協同演進：構建智能架構的核心支柱5.1 大模型、算力與大數據的協同演進：構建智能架構的核心支柱當算法、算力和數據實現深度融合時，三者的協同效應能夠使得整個系統的運行效率大幅提升。數據

162、、算法和算力互為依托，相輔相成。數據為算法提供素材，算法優化了數據的處理方式，算力則為這兩者提供了強大的執行能力。通過這三者的相互作用，整個 AI 生態將呈現出前所未有的效率和靈活性。這種協同帶來的價值，不僅僅是計算效率的提升，更在于它打破了單一技術的局限。傳統的數據處理和分析方法，往往面臨巨大的計算瓶頸和數據處理瓶頸，而大模型與大數據的協同提供了一種全新的解決方案。這種協同使得不同領域的技術能夠實現無縫對接，并在此基礎上快速推進創新。大模型、算力和數據的協同，不僅僅是單個技術的優化，更是一種全局性、系統性思維的體現。通過打破各技術之間的瓶頸，協同優化三者之間的配合，整體系統效率可以得到極大提

163、升。通過算法的優化，計算資源得到了最大化的利用；通過數據的共享和高效處理，算法能夠更好地進行訓練和推理；通過算力的增強，數據分析可以實時完成，極大地縮短了響應時間和決策周期。全棧優化是實現這種協同效應的關鍵，全棧優化并不僅限于算法和算力的提高，更包括從底層硬件到數據處理、算法設計的整體優化。通過硬件架構的升級和優化、數據存儲的改進，以及算法模型的提升，整個 AI 系統的效能能夠得到提升，從而推動人工智能技術在各行各業的普及和應用。在這種全棧優化下，企業能夠高效地利用現有資源，快速實現從數據到決策的閉環，加速業務創新。第 56 頁 共 93 頁5.2 算法+算力：模型規模與算力的相互支撐5.2

164、算法+算力：模型規模與算力的相互支撐在人工智能和大數據的快速發展中，大模型的出現對算力提出了前所未有的要求。隨著模型復雜度的不斷增加，尤其是大規模神經網絡，算法與算力的相互支撐變得尤為關鍵。大模型不僅需要強大的計算資源來進行高效訓練和推理，還要求算力架構能靈活應對日益增長的數據流和復雜的計算任務。5.2.1 大模型對算力的需求：從模型參數到推理效率5.2.1 大模型對算力的需求：從模型參數到推理效率大模型的規?；柧?，面臨著巨大的算力挑戰。一個典型的大模型通常包含數以億計的參數，訓練這些龐大的模型需要巨大的計算能力，尤其是當模型規模達到數千億甚至更高時。為了解決這一問題，單節點的訓練顯然無法滿

165、足需求，分布式訓練應運而生。在分布式訓練中，計算任務被分散到多個計算節點上，每個節點負責處理部分計算，從而在大規模并行計算的支持下加速模型訓練。通過在不同的計算節點之間進行同步和通信，大模型能夠在合理的時間內完成訓練。然而，這種訓練方式對網絡帶寬、節點間的數據傳輸效率、計算任務分配等方面提出了更高的要求，如何高效協調這些任務并減少延遲，依然是一個關鍵挑戰。隨著深度學習的不斷發展，專門為大模型設計的算力架構也應運而生，最常見的有 GPU、TPU 和 ASIC（應用專用集成電路）。GPU 作為最廣泛應用的硬件，擅長處理并行計算任務，適合大規模數據集的矩陣運算，因此非常適合深度學習訓練。TPU 則是

166、為深度學習特別設計的硬件，通過高效處理張量計算，進一步提升了計算性能。而 ASIC 則是為特定任務定制的硬件，可以在特定任務中提供比 GPU 和 TPU 更高效的計算能力。不同類型的硬件架構，有不同的優勢和適用場景。例如，GPU 適用于需要大量并行計算的任務，而 TPU 則在需要處理大規模矩陣運算時表現更好。對于某些特定任務，尤其是在大規模推理場景下，ASIC 能夠提供更加定制化的性能。因此，在大模型的訓練和推理中，如何根據模型特點選擇合適的硬件架構，成為了提高計算效率和降低成本的關鍵。隨著大模型應用場景的多樣化，尤其是實時推理需求的增加，算力對推理時延的影響顯得尤為重要。推理過程是將訓練好的

167、模型應用到實際問題中的關鍵步驟，尤其是在需要快速反饋的場景中，如自動駕駛、金融風控和醫療影像分析等。為了支持實時推理，算力架構必須在保證準確性的同時，盡可能縮短推理時延。通過采用高效的硬件架構、優化算法的計算流程以及引入模型壓縮技術，可以在一定程度上提升推理效率。此外，分布式計算也可以在推理時提供必要的支持，通過將任務并行處理，減少整體延遲。第 57 頁 共 93 頁5.2.2 算力架構優化：提升算法性能的關鍵5.2.2 算力架構優化：提升算法性能的關鍵分布式計算，是應對大模型訓練中算力需求瓶頸的重要手段。通過將訓練任務分配到多個計算節點，利用網絡高效傳輸數據，分布式計算可以顯著提高訓練效率。

168、然而，分布式計算也面臨著多節點之間的協作問題，尤其是在大規模數據傳輸、計算任務的分配與調度上，如何確保任務的高效分配與協調，仍然是一個重要挑戰。并行計算則是分布式計算的核心，它能夠將數據處理和計算任務在多個計算單元上同時進行，從而加速大規模模型的訓練。這要求算力架構支持高度的并行化，并且能夠在計算任務之間實現高效的負載均衡。隨著大模型規模的不斷擴展，訓練過程中計算任務的需求也不斷變化，這就要求算力資源能夠根據模型的訓練進度和任務復雜度，進行動態分配和調度。實時資源調度能夠在訓練過程中根據負載變化靈活調整資源分配，最大限度地提高計算效率。例如，在訓練過程中，某些階段可能需要更多的計算資源，而其他

169、階段則可以減少計算資源的消耗。通過引入動態資源調度技術，可以保證計算資源的最大化利用，避免資源浪費，并提高訓練的總體效率。內存管理和計算節點之間的通信效率，直接影響著大模型訓練的速度。在大規模訓練中，數據的快速傳輸和高效存儲對訓練速度至關重要。為此，優化內存管理和通信架構成為提升訓練效率的關鍵。通過引入更高效的內存分配算法、減少內存訪問瓶頸、優化節點間數據傳輸的速度，可以有效提升訓練過程中的吞吐量，減少等待時間。5.2.3 算法推動算力進化：對硬件設計的反向需求5.2.3 算法推動算力進化：對硬件設計的反向需求隨著大模型的復雜度不斷增加，傳統的硬件架構已經難以滿足其需求。大模型，特別是基于變換

170、器架構（Transformer）的模型，因其巨大的計算量和復雜的并行性需求，對算力架構提出了更高的要求。變換器模型由于其自注意力機制和多層結構，使得模型訓練和推理的計算量比傳統的卷積神經網絡（CNN）要大得多。這一需求，促使算力架構的優化進程加速。硬件設計必須應對更高計算密度和并行度的挑戰，這推動了針對特定計算任務優化硬件的進程。例如，ASIC 的應用場景逐漸增加，它們針對特定任務進行定制，提供了比通用 GPU 更高效的計算能力。隨著大模型的算法創新，尤其是在深度學習領域，定制硬件的需求變得愈發明顯。傳統的通用計算硬件，如 CPU 和 GPU，雖然在廣泛應用中表現優異，但面對大模型的復雜性時，

171、其效率和性能無法滿足需求。因此，為特定算法設計專用硬件，如 ASIC，成為了解決方案的一第 58 頁 共 93 頁部分。ASIC 硬件可以在設計之初就針對特定任務進行優化，顯著提升計算效率和性能。例如，在自然語言處理領域，針對 Transformer 架構的專用硬件設計可以極大提升訓練和推理速度，降低功耗，減少延遲。因此，算力架構的創新，不僅是硬件的升級，更是算法和硬件相互推動的結果。隨著算法的不斷進步，尤其是模型復雜度的提高，算力架構需要在提高計算密度和并行效率方面作出相應優化。通過算法創新，計算任務的并行度得到了顯著提升，這對硬件架構提出了新的需求。算力架構從傳統的通用架構向專用架構演進，

172、成為提升計算效率的必然選擇。專用硬件能夠更加高效地支持大規模的并行計算，推動大模型的進一步發展。在大模型的訓練和推理中，算法與算力之間存在著密切的協同關系，而數據則為二者提供了不可或缺的支撐。通過持續優化算法和算力架構，不僅能夠提升大模型的性能，還能夠推動硬件技術的發展，最終實現更加高效、智能的 AI 應用。隨著技術的不斷進步，算法、算力和數據的深度融合將成為推動人工智能向更高層次發展的核心驅動力。5.3 數據與模型共生：反向推動模型優化5.3 數據與模型共生：反向推動模型優化在大模型和大數據的協同演進過程中，數據與模型之間不僅僅是支持關系，二者相輔相成，形成了一種共生的互動機制。數據的反饋、

173、實時更新，以及對模型的持續推動，已成為提升模型性能的核心因素。隨著數據不斷積累與變化，模型需要通過學習和自我優化，才能在動態環境中保持高效和準確的推理能力。因此，數據與模型的共生，不僅促進了數據質量的提升，也使得模型在實際應用中不斷優化，進一步提高了系統的智能化水平。5.3.1 數據驅動的自監督學習：無監督數據和半監督數據對模型優化的貢獻5.3.1 數據驅動的自監督學習：無監督數據和半監督數據對模型優化的貢獻自監督學習是一種無需標注數據的學習方法，通過從大量的未標注數據中自我學習，挖掘數據中的潛在規律。在這一過程中，大數據的力量被充分釋放，無需依賴傳統的人工標注數據，模型能夠通過自我生成標簽或

174、通過數據間的關系推斷出隱藏的特征。通過這種方式，模型能夠從海量未標注的數據中自動提取重要信息，從而提升學習效率，減少了對人工標注的依賴。自監督學習不僅使得未標注數據得到了有效利用，還通過大數據的不斷積累推動了模型的優化。這種方法通過數據驅動，使得模型在沒有額外標注的情況下，仍然能夠在特定任務中提供高質量的輸出。第 59 頁 共 93 頁5.3.2 通過數據反饋模型性能：數據反饋循環中的模型調整與參數微調5.3.2 通過數據反饋模型性能：數據反饋循環中的模型調整與參數微調數據反饋不僅限于模型訓練時的初步學習，它還是一個動態、循環的過程。隨著模型開始應用于實際場景，模型輸出的結果將不斷生成新的數據

175、反饋。模型的性能往往會受到數據變化的影響，而通過有效的反饋機制，模型可以進行調整和優化，以提升其準確性與效率。數據反饋循環的核心在于，通過實際運行中產生的新數據，模型能夠自我檢測、評估并調整。例如，在推薦系統中，用戶行為數據作為反饋進入模型中，模型根據反饋調整推薦策略，不斷提升推薦的準確性和個性化程度。這種循環不僅使得模型能夠快速適應環境變化，還幫助其在長期使用過程中不斷精進，提高了系統的穩定性和精準度。數據反饋機制讓模型能夠進行自我調整，尤其在大數據背景下，反饋數據的規模和質量都可能影響模型的調整效率和方向。因此，反饋機制的設計必須具有高效的數據處理和快速的響應能力，以確保在實時數據流中，模

176、型能夠始終保持最優的學習狀態。5.3.3 增量學習與實時學習：為大數據和大模型的高效運用開辟新的可能性5.3.3 增量學習與實時學習：為大數據和大模型的高效運用開辟新的可能性增量學習與實時學習，作為 AI 技術的重要發展方向，正在為大數據和大模型的高效運用開辟新的可能性。特別是在數據和模型不斷增長和更新的背景下，這兩種學習方式的結合使得系統能夠實現持續的自我優化與即時響應。然而，在它們的廣泛應用之前，仍然存在不少技術與理論上的挑戰，尤其是在大規模數據處理、計算資源調度、以及數據質量控制等方面。增量學習的核心在于逐步吸收新數據并更新模型，而無需對整個數據集進行重新訓練。傳統的批量學習模式往往需要

177、處理所有數據一次性訓練，而增量學習通過逐步學習的方式，使得系統能夠以較低的計算成本，持續吸納新信息。這種方法的優勢在于其靈活性與效率，尤其在面對動態數據流和不可預見的實時數據更新時尤為重要。增量學習能夠在不斷變化的環境中，保證模型的準確性和適應性。然而，盡管增量學習具有這些潛力，它仍然面臨“災難性遺忘”的挑戰。由于模型依賴于舊數據進行訓練，當新數據被引入時，舊的數據可能會被遺忘，甚至可能導致模型性能下降。因此，如何保證歷史學習內容不丟失，保持模型對新數據的敏感性，是增量學習亟需解決的核心問題之一。除此之外，如何在海量數據的背景下確保算法的高效性，避免計算瓶頸，也是一個急需突破的難題。與增量學習

178、不同，實時學習更強調即時數據的處理和推理能力，要求模型在接收到新數據時，能夠在最短時間內做出反應。實時學習的需求正愈發強烈，特別是在智能交通、金融風險控制、智能客服等領域，模型必須具備實時推理的能力，以便即時適應外部環境的變化。實時第 60 頁 共 93 頁學習能夠使系統在數據流動的過程中持續優化，極大提高決策效率。但在實際應用中，實時學習面臨的挑戰同樣不小。首先是計算效率問題，實時學習要求系統在極短的時間內完成數據輸入、處理及反饋，如果延遲過高，便無法滿足應用需求。例如，在自動駕駛的場景下，任何延遲都可能導致致命的事故，因此低延遲成為實時學習必須解決的首要難題。其次，實時數據的質量控制問題也

179、不容忽視。實時數據往往包含噪聲或錯誤，如何及時處理這些不穩定因素，確保模型不受其干擾，是實時學習面臨的一大挑戰。此外，數據的多模態性和多樣性也給增量學習與實時學習帶來了挑戰。如何有效地對不同類型的數據進行統一管理，并在數據流動中提供高效處理，將是未來發展的重點。增量學習與實時學習的關鍵，在于如何有效整合數據、算法與算力三大要素。對于大模型的應用來說，數據是最為核心的驅動力。數據不僅僅是“燃料”，它決定著模型能否準確預測、有效決策。因此，如何通過數據驅動模型優化，以及如何高效處理這些海量數據，成為了實時學習和增量學習的關鍵。數據的質量、數據的多樣性、以及數據處理的時效性，是支撐這兩種學習方法的核

180、心要素。特別是對于增量學習而言，高質量的數據至關重要，因為只有質量過關的數據才能確保模型在演化過程中始終保持較高的準確性。而實時學習則更加依賴于數據的實時性，數據一旦傳遞到模型，就必須立即進行處理，并通過即時反饋優化模型性能。同時，增量學習和實時學習也需要算力的支撐，尤其是當處理的模型規模變得越來越大時。當前，算力不足的問題逐漸顯現，如何在有限的計算資源下提升計算效率，確保實時學習的順暢運行，成為行業面臨的一大挑戰。增量學習與實時學習的進一步發展，必須解決現有的技術瓶頸，特別是在數據流管理、計算資源調度、以及算法優化方面。只有在這些基礎設施上實現突破，才能使得這兩種學習方法真正落地并獲得廣泛應

181、用。例如，隨著大模型規模的不斷擴大，如何在海量數據面前依然保持高效計算，避免系統崩潰，成為必須考慮的問題?？傮w來看，增量學習與實時學習作為應對大數據和大模型時代的強大工具，其技術應用前景廣闊，但也面臨著大量需要解決的挑戰。隨著算法、算力與數據的深度融合，未來我們將迎來一個更為智能、高效的學習時代。典型產品：數睿數據數據通，打造數據工程能力，驅動企業主動數據治理典型產品：數睿數據數據通，打造數據工程能力，驅動企業主動數據治理數睿數據結合自身平臺和技術能力，在原有數據底座之上全面升級打造了全新解決方案產品數據通，這是一款融合主動數據治理方法理念的數據工程解決方案，為企業構建一站式第 61 頁 共

182、93 頁數據管理平臺，提供從數據集成、加工、治理、運維、分析到應用的全過程數據資產管理能力，并通過工程化能力降低數據治理工具門檻，提高數據治理和管理效率。數據通的最大亮點是引用主動數據治理方法與技術以提升數據治理自動化流程，提高數據處理效能，通過智能化算法和自動化工具將數據質量與合規管理嵌入數據流各個環節，提前識別并解決問題，模型自動構建功能基于預置的通識和行業模型自動生成業務所需標準模型并實時更新適應業務需求變化，系統還通過語義解析技術確保不同數據源之間的準確映射與整合，完成了從被動到主動、從分散工具到整體數據工程的轉變。不僅如此，數據通在技術層面實現智能化與自動化的同時，通過專家庫模塊為企

183、業的數據管理提供了長期的知識積累和實踐支持，專家庫與主動數據治理深度結合，在數據應用過程中自動推薦映射規則與轉換邏輯，減少了數據集成和處理中的復雜性，隨著系統的運行，知識庫不斷吸收新的業務場景與治理經驗，實現自學習與自優化。通過數據通的建設實施，企業可提升從數據集成、數據治理、數據分析應用到數據運維的一站式數據工程能力，實現數據資產全生命周期管理，從中長期真正實現以數據為核心生產要素完成數據要素的價值轉化。目前在具體的客戶服務過程中，數睿數據的數據通平臺已成功幫助客戶優化內部數據流程，加速決策制定過程，提升運營效率，典型客戶案例顯示數據通的應用使得企業在數據管理方面取得了顯著進步，包括提高了數

184、據分析的速度和精度、降低了數據管理成本、增強了數據安全性和隱私保護等，助力企業更好地應對市場挑戰，抓住數字化轉型帶來的新機遇。5.4 算力+數據：存儲與處理效率的協同提升5.4 算力+數據：存儲與處理效率的協同提升5.4.1 大數據存儲對算力的要求：存儲與計算協同優化5.4.1 大數據存儲對算力的要求：存儲與計算協同優化大數據存儲架構的分布式化，是解決大規模數據處理的核心之一。隨著數據體量的急劇上升，傳統的單一存儲系統已無法承載如此龐大的數據量，分布式存儲通過將數據分散存儲在多個節點中，實現數據的并行訪問與處理。這種方式不僅顯著提升了存儲效率，還能夠保證系統的可擴展性和容錯性。隨著大模型訓練對

185、數據訪問時效性和可靠性的要求不斷提升，分布式存儲為算力提供了必要的支撐。例如，像 HDFS（Hadoop 分布式文件系統）這樣的分布式存儲技術，為海量數據的分布式存儲和處理提供了穩定的框架，而像分布式云存儲解決方案在云計算環境下，提供了更高效、更靈活的數據存取方式。通過將數據分散到多個計算節點，可以有效利用每個節點的算力，從而在不增加計算負擔的情況下提高整體處理效率。第 62 頁 共 93 頁盡管分布式存儲可以實現數據的高效存儲與分配，但在實際操作中，數據的讀取和預處理仍然是一個不可忽視的瓶頸。特別是在需要實時分析和處理大規模數據時，傳統的 I/O 操作往往成為系統性能的瓶頸。為了解決這一問題

186、，高效的讀取和預處理技術變得尤為重要。利用數據壓縮技術和去重技術，可以在保證數據完整性的前提下，減少存儲和傳輸的開銷。此外，數據預處理（如數據過濾、清洗和轉換）可以提前在存儲端進行，從而減少后續計算中的負擔。這不僅提升了計算效率，也為大模型提供了高質量的數據輸入。通過優化 I/O 瓶頸，數據的讀取速度可以更好地適應大規模實時分析的需求。在大數據存儲中，單純依靠存儲和計算分離的方式進行數據處理，往往會導致資源的低效使用。計算存儲一體化設計（如存儲計算分離架構）正逐漸成為解決這一問題的關鍵思路。通過將存儲與計算有機融合，不僅能夠減少數據在不同存儲和計算系統之間的傳輸延遲，還能提升數據處理的整體效率

187、。這一架構設計不僅能減少 I/O 操作的瓶頸，還能通過在存儲節點中引入計算能力，進一步加速數據處理。例如，云計算環境中越來越多地使用如 GPU 加速計算存儲解決方案，通過在存儲節點直接集成處理能力，大大減少了數據處理的延遲。5.4.2 存儲與算力的實時協同：提升數據處理時效性5.4.2 存儲與算力的實時協同：提升數據處理時效性隨著大數據應用和大模型的規?；?，實時數據的處理要求不斷提高。特別是在需要處理海量數據并實時進行分析和預測的場景中，計算任務的高并發性和實時響應性成為關鍵。為了應對這一挑戰，算力系統必須能夠動態匹配數據流動，保證數據和計算任務之間的協同高效。通過先進的調度算法和資源管理技術

188、，算力資源可以根據實時數據流的需求進行分配。動態調度不僅提高了算力的利用率，還確保了系統能夠在面臨高并發數據流的情況下保持高效運作。計算任務調度的優化，減少了資源的浪費并縮短了處理時間，使得大數據應用能夠迅速反饋。數據的流動性和時效性常常呈現“潮汐式”的變化模式，尤其是在處理突發性大數據時，如何快速適應這些流動性變化是存儲與算力協同優化中的一個重要問題。為了適應這一需求，存儲和算力系統必須具備彈性擴展能力。彈性擴展通過自動識別資源需求的波動，能夠在數據流量急劇增加時動態地擴展存儲和算力資源，在數據流量減少時則自動縮減資源消耗。這種自動適應能力確保了系統在不同負載下都能高效運作，從而保持數據處理

189、的高效性和實時性。第 63 頁 共 93 頁高效的計算和存儲系統并不僅僅依賴于計算資源和存儲空間的規模，數據流動的優化同樣至關重要。通過優化數據流水線和存儲緩沖設計，可以更有效地平衡數據流與計算任務的關系，減少瓶頸和延遲。數據流水線通過預處理和分階段計算，使得不同數據流之間的運作更加流暢，避免了等待時間的增加。而存儲緩沖的設計則通過智能緩存和流量控制，確保數據在流動中的順暢銜接，進而提升系統的響應速度。5.4.3 邊緣計算與云計算的融合：應對實時數據處理的算力挑戰5.4.3 邊緣計算與云計算的融合：應對實時數據處理的算力挑戰在大數據時代，隨著物聯網設備的大規模普及，邊緣計算的需求愈加迫切。邊緣

190、計算通過將數據處理放在數據源附近，減少了數據傳輸的時延，進而提高了實時數據處理的效率。相比傳統的云計算模式，邊緣計算能夠在本地實時處理數據，避免了將所有數據發送至云端所帶來的延遲和帶寬壓力。這種分布式的數據處理方式為大數據應用提供了更為高效的解決方案，尤其在智能交通、智能制造等領域，邊緣計算的引入顯著降低了實時決策的響應時間。云計算和邊緣計算的協同運作，構成了現代數據處理架構的一個重要趨勢。在這種模式下，云端主要負責數據存儲、模型訓練和大規模計算，而邊緣設備則承擔數據推理和實時決策的任務。云端與邊緣的協同不僅能優化計算資源的分配，還能實現數據流和計算任務的有效分擔，減少了云端的計算壓力，提高了

191、整體處理效率。例如，智能攝像頭將視頻流數據預處理后傳送到云端，云端通過深度學習模型進行分析訓練，最后推理結果返回到邊緣設備進行實時應用，整個過程高效協同，確保數據的實時處理能力。隨著數據量的不斷增大，分層計算的需求也變得愈加重要。通過將數據處理任務合理分配到云端與邊緣設備，能夠充分發揮各自的優勢，減少計算瓶頸。例如，數據預處理、模型訓練等復雜計算任務可以在云端完成，而實時推理、數據響應等時效性要求高的任務則可以交由邊緣計算設備處理。這種分層計算的方式，不僅提升了計算效率，還減少了延遲，使得大數據和大模型的實時應用場景變得更加可行。在這種模式下，云端和邊緣之間的協同合作將成為大規模數據處理和實時

192、應用的重要方向。第 64 頁 共 93 頁5.5 底層架構設計：以并行計算為核心的深度協同5.5 底層架構設計：以并行計算為核心的深度協同隨著大模型技術的發展，尤其是在深度學習領域，算法、算力和數據的架構體系正在經歷一場前所未有的深度變革。這一變革的核心驅動力之一就是并行計算，尤其是神經網絡計算，因其對大規模計算和數據處理的要求，推動了算力架構和數據架構的重新定義。在未來，如何在算法、算力與數據的融合中取得突破，進而推動大模型的規?；逃?，將成為技術發展的關鍵。5.5.1 從并行計算到分布式協同：大算力與大數據的無縫融合5.5.1 從并行計算到分布式協同：大算力與大數據的無縫融合并行計算無疑是

193、實現大規模神經網絡計算和大模型訓練的核心動力，傳統的單機計算已經無法滿足大模型的需求，尤其是當涉及數千億參數時。大規模并行計算的需求推動了 GPU、TPU等計算硬件的普及，同時也催生了大規模分布式計算平臺的興起。然而，單純的算力增加并不能解決所有問題，特別是在數據處理與存儲上。數據不僅僅是“輸入”到模型的原料，它本身的規模、質量和結構直接影響著計算的效率和模型的訓練結果。因此，算力與數據必須緊密結合，形成高效的協同體系。這種協同體系的核心是通過并行計算實現計算節點之間的高效資源分配，同時優化數據的存儲和傳輸，使得數據可以無縫地流動到每個計算單元，從而最大化利用算力。在未來，分布式計算將不再僅僅

194、依賴于單一的計算資源，而是通過高度協同的算力和數據架構，形成一個更具彈性和智能的系統。這不僅要求硬件的強大計算能力，還需要更加智能的資源調度和數據流管理機制，從而實現數據與算力的高效配合。比如，數據存儲與計算的緊密結合，通過邊緣計算與云計算的協同，實現數據的快速處理和及時反饋，打破計算與存儲的瓶頸。5.5.2 神經網絡計算架構的重構：從任務劃分到高效并行化5.5.2 神經網絡計算架構的重構：從任務劃分到高效并行化未來的神經網絡架構將更多依賴于更細粒度的并行計算，不僅在層級間進行并行化計算，還將通過“數據并行”和“模型并行”兩種策略，更高效地劃分計算任務，進一步提升計算效率。大模型的規模不斷擴大

195、，傳統的串行訓練方法已經不能滿足需求，因此多維度的任務劃分，將能夠突破當前的硬件瓶頸，特別是在參數量極大的模型訓練時，如何平衡各個計算單元之間的負載，將是至關重要的。另外，算力架構的靈活性也將在未來的神經網絡計算中起到關鍵作用。隨著專用計算硬件（如 ASIC、FPGA 等）的發展，算法的優化和硬件架構的定制化需求愈發明顯。通過硬件與算法的高度耦合，可以大幅提升并行計算的效率和精度，滿足大規模神經網絡訓練的需求。第 65 頁 共 93 頁5.5.3 數據架構創新：智能數據管理與自適應優化5.5.3 數據架構創新：智能數據管理與自適應優化在大模型的訓練過程中，數據的質量與結構決定了訓練效果，而大數

196、據的復雜性和海量性要求對數據管理架構進行全方位創新。未來，數據的處理不僅僅依賴傳統的存儲架構，還需要通過智能化的數據管理體系，將數據處理和存儲效率推向新的高度。未來的數據架構將不僅僅關注如何存儲和傳輸海量數據，更將專注于如何實現智能化的數據處理。智能化的數據管理不僅能根據應用場景對數據進行清洗、標注、增強等處理，還能通過實時優化的數據流控制，確保數據在訓練過程中發揮最大的效能。這要求數據架構具備強大的實時數據處理能力，并能夠根據模型需求動態調整數據流向和計算路徑。具體來說，未來的數據架構將更多采用向量化存儲和分布式存儲技術，支持不同類型的數據進行并行處理和分配。通過智能數據流優化，可以確保數據

197、在各個計算節點之間高效傳輸，減少數據傳輸的延遲，從而提升整體訓練效率。此外，數據流動的實時性和多樣性要求在存儲架構中實現高效的數據預處理和異步計算，使得數據在訓練過程中能夠快速響應并提供實時反饋。5.5.4 算法、算力與數據的全棧協同優化5.5.4 算法、算力與數據的全棧協同優化要實現更高效的大模型訓練與推理，單純優化某一環節是不夠的，算法、算力和數據之間的協同優化才是核心。未來的架構將更加注重全棧優化，即從硬件層、算法層到數據層的全面整合，形成一個具有自適應能力的高效系統。這一系統不僅要求算力和數據能夠實時配合，還要求算法能夠根據硬件和數據的反饋進行自我調整。例如，當數據變化時，模型算法能夠

198、根據實時反饋調整訓練策略，而算力架構則會根據數據量和計算量的變化自動調整資源配置。這種全棧協同將推動大模型訓練的高效性和可擴展性，使其能夠在更大規模上進行應用。通過這樣的系統設計，算力與數據之間的瓶頸將得到有效突破，同時，算法與硬件的結合將推動模型訓練過程中的持續優化。這不僅會推動大模型的規?；逃?，還將進一步促進 AI技術在更廣泛領域的應用。隨著大模型的規?；l展，算法、算力與數據的深度融合變得愈加緊迫。未來的架構體系將圍繞并行計算、分布式處理以及智能數據管理進行全面優化，通過軟硬件的緊密結合，推動AI 技術的全面革新。這一過程不僅僅是算力的提升，更是算法和數據的深度協同，推動著從智能訓練到

199、實時推理的全面突破，最終為大規模人工智能應用的普及奠定基礎。第 66 頁 共 93 頁第六章 融合應用與產業未來：從業務到行業的全方位變革上面章節更多從技術角度來分析大模型與大數據的融合，這一章將深入探討大模型與大數據融合發展后，如何在各個業務領域推動智能化升級和變革。雖然這些應用場景目前還在探索階段，但從技術潛力的角度看，融合后的大數據與大模型將極大提升各行業的效能，并在優化決策過程、創新商業模式等方面，帶來根本性的變革。6.1 業務應用的智能化升級：大模型與大數據如何驅動業務變革6.1 業務應用的智能化升級：大模型與大數據如何驅動業務變革6.1.1 營銷與客戶管理：精準觸達與智能洞察6.1

200、.1 營銷與客戶管理：精準觸達與智能洞察智能營銷平臺：大數據驅動的精準廣告與個性化推薦智能營銷平臺：大數據驅動的精準廣告與個性化推薦大模型與大數據的結合，能夠將傳統的營銷推向一個全新的高度?；诖髷祿脚_的客戶行為和購買偏好的實時分析，結合深度學習和大模型，企業能夠實現更加個性化和精準的廣告投放。例如，大模型可以根據用戶的歷史行為、社交媒體互動、甚至是情感分析，推送最可能吸引該用戶的產品廣告。這種基于深度學習的廣告系統不僅能提供基于數據的決策支持，還能通過不斷優化廣告內容來提高點擊率和轉化率，真正實現個性化廣告的精準推送。典型案例：星環科技基于大數據和大模型技術為某大型銀行打造智能營銷平臺典型

201、案例：星環科技基于大數據和大模型技術為某大型銀行打造智能營銷平臺在某銀行客戶案例中，針對該用戶此前營銷過程中存在的傳統營銷手段效果不佳、營銷方案效果難以預測、僅自有數據分析不全面、營銷數據存在安全風險等痛點。星環科技依托隱私計算、知識圖譜、大模型等大數據和人工智能技術，為其打造了智能營銷平臺。該平臺，依托行內海量數據，充分利用系統中現有客戶基本屬性、等級、偏好、交易、流失、信用、終身價值等百余種標簽類別，通過機器學習洞悉客戶特征、形成用戶畫像，建立精準營銷模型。結合隱私計算安全引入多方數據，豐富用戶特征維度，有效開展精細化運營。采用營銷知識圖譜，實現業務知識沉淀，實現對公用戶精準營銷。該平臺依

202、托大模型技術構建的內容推薦系統，可根據用戶畫像和興趣偏好，為用戶推薦符合其需求的內容。第 67 頁 共 93 頁該平臺通過多種人工智能技術，全方位幫助企業喚醒沉睡用戶、鎖定高潛目標、形成精準營銷信息、預測營銷方案效果。配合業務部門調整營銷對象和營銷方案，降低營銷成本的同時，提高公域/私域、APP、公眾號/服務號、短信資訊等各類營銷手段的轉化率，最終實現提升客戶響應率、產品推薦成功率的目標。系統上線以來，手機銀行理財產品推薦點擊率由 10%提升至 13%，產品推薦成功率比傳統專家經驗排序模型最高提升 10 倍；新的獲客推薦引擎相比傳統盲發模式，僅需發送原本短信數量的 38%即可覆蓋 80%的客戶

203、，交叉對比顯示，零售客戶響應率提升 600%。AIGC 在營銷內容生產中的應用AIGC 在營銷內容生產中的應用除了廣告投放，AIGC 也在營銷內容的生產中展現出巨大潛力。文案策劃、圖片設計、視頻生成等內容創作過程，通常需要大量的人工投入，而大模型，尤其是基于自然語言生成（NLG）和圖像生成的技術，可以大幅度降低人工成本，提升生產效率。舉例來說，AIGC 技術能夠根據企業營銷目標自動生成符合品牌調性、貼近消費者需求的文案；同時，可以在幾秒鐘內生成高質量的營銷圖片和視頻內容。這使得營銷部門能夠快速響應市場變化，生產出更具吸引力和互動性的廣告素材?？蛻絷P系管理（CRM）的智能化：客戶畫像與預測分析客

204、戶關系管理（CRM）的智能化：客戶畫像與預測分析傳統的客戶關系管理（CRM）主要依賴于靜態的客戶檔案數據，而基于大數據與大模型的CRM 系統能夠提供動態、實時的客戶畫像。通過持續跟蹤客戶的行為、消費歷史和互動數據，企業能夠精準分析客戶需求，并預測客戶的未來行為。例如，通過預測模型，企業不僅能識別出潛在流失客戶，還能通過個性化的服務推薦來提升客戶的粘性和忠誠度。智能 CRM 不僅能提升客戶滿意度，還能為銷售和客戶服務團隊提供決策支持，幫助他們更好地進行跨部門協作，提升整體業務效率。6.1.2 供應鏈與生產管理：從預測到自動化的升級6.1.2 供應鏈與生產管理：從預測到自動化的升級智能供應鏈管理：

205、需求預測與庫存優化智能供應鏈管理：需求預測與庫存優化大數據和大模型的融合，使得供應鏈管理逐步走向智能化與自動化。傳統供應鏈管理中，企業主要依賴靜態的歷史數據進行需求預測，而基于大數據分析和深度學習的預測模型，則能夠在實時數據的支持下，做出更精確的需求預測。例如，在全球化采購和庫存管理過程中，使用深度學習模型不僅能更好地預測市場的需求波動，還能根據生產進度、物流狀況等信息動態第 68 頁 共 93 頁調整生產計劃。這使得企業能夠在應對突發市場需求變化時，最大程度地避免過剩庫存和供應短缺，提高資源利用率和運營效率。生產管理的智能化：從數據到智能制造的閉環生產管理的智能化：從數據到智能制造的閉環大模

206、型和大數據的結合，還將推動智能制造的發展。企業可以通過傳感器和物聯網設備采集大量生產過程中的實時數據，再利用大模型對數據進行分析，優化生產流程和設備調度。舉例來說，通過對設備的實時監控，大模型可以預測設備故障，提前啟動維護程序，從而降低生產停機時間。此外，通過優化生產線的調度安排，智能制造系統能夠減少原材料浪費，提高生產效率，實現從數據到生產的全鏈條智能化管理。6.1.3 財務與運營管理：數據驅動的智能決策6.1.3 財務與運營管理：數據驅動的智能決策智能財務管理：從賬務處理到風險預測的智能化智能財務管理：從賬務處理到風險預測的智能化隨著大數據技術和大模型的引入，財務管理的智能化轉型成為可能。

207、傳統的財務管理依賴人工進行賬務處理和預算分析，但通過引入大模型，企業能夠實時處理財務數據，快速識別異常交易和潛在風險。例如，基于歷史財務數據和市場趨勢，智能財務系統可以預測企業未來幾個季度的資金流入流出情況，幫助決策者提前做好資金安排，降低資金短缺或過度積壓的風險。智能運營分析：實時數據驅動的經營決策智能運營分析：實時數據驅動的經營決策在運營管理方面，大數據和大模型的結合可以實現更高效、實時的決策過程。通過深度學習模型對實時數據流的分析，企業能夠在快速變化的市場環境中保持靈活性。例如，基于實時的銷售數據、庫存水平和供應鏈狀況，運營決策系統能夠動態調整庫存計劃、生產計劃和人員安排，從而提升整體運

208、營效率并降低成本。此外，深度學習還可以對運營過程中的潛在問題進行自動預測，提前做出調整，避免生產和供應鏈中的不必要浪費。6.1.4 客服：智能化的客戶服務體驗6.1.4 客服：智能化的客戶服務體驗智能客服系統：大模型與自然語言處理的結合智能客服系統：大模型與自然語言處理的結合傳統的客戶服務方式，已經逐漸無法滿足現代企業對高效和精準服務的需求。而基于大模型技術的智能客服系統，能夠在多個維度上提升客戶體驗。智能客服不僅能解答用戶的問題，還能通過情感分析和上下文理解來判斷客戶的需求和情緒，從而提供更個性化的服務。例如，第 69 頁 共 93 頁當用戶詢問某款產品時，智能客服不僅能夠提供標準化的產品信

209、息，還可以結合客戶的購買歷史和瀏覽記錄，主動推薦與其興趣相關的商品。通過這些智能化的交互，企業能夠大幅度提高客戶滿意度和忠誠度，降低人工客服的工作負擔，提升服務效率?？蛻羟楦蟹治觯簭臄祿卸床炜蛻粜枨罂蛻羟楦蟹治觯簭臄祿卸床炜蛻粜枨笸ㄟ^對客戶互動數據（如聊天記錄、社交媒體數據等）的深度分析，智能客服系統可以洞察客戶的情感變化和潛在需求。例如，當客戶與客服進行互動時，系統可以分析客戶的語氣、情感波動，甚至可以通過歷史交互記錄預測客戶可能遇到的問題或需求。通過這種情感識別，企業能夠提前為客戶提供解決方案，提高客戶體驗。同時，這一過程也能夠幫助企業在客戶情感低谷時主動進行服務干預，減少客戶流失，進

210、一步提升客戶滿意度。6.1.5 其他業務領域，大模型可能的應用前景6.1.5 其他業務領域，大模型可能的應用前景除了上述領域，大模型與大數據的結合還在其他許多業務領域展現出巨大潛力。例如，在采購管理中，大數據分析可以幫助企業實時跟蹤全球采購需求、價格波動和供應商狀況，通過大模型優化采購決策，降低成本并確保供應鏈的穩定性。在行政管理中，通過大數據分析和自動化工具，企業可以優化資源調配、人員安排及日常事務的執行效率，減少人為錯誤和效率低下。在人力資源管理中，基于大模型的智能招聘系統能夠根據海量歷史數據和候選人信息，自動篩選最合適的人選，并預測員工離職風險，幫助企業更好地規劃人才梯隊和人員流動。研發

211、領域，大數據與大模型的結合可以加速產品設計和創新過程，實時跟蹤市場需求和技術發展趨勢，從而幫助企業實現更高效的技術創新和產品迭代。通過大模型和大數據的深度融合，智能化的解決方案將不僅僅改變這些行業的運營模式，還將推動整個社會的數字化轉型，催生更多的創新業務模型和經濟增長點。雖然這些應用目前仍處于探索階段，但隨著技術的不斷成熟和應用場景的豐富，未來我們有理由相信，這些智能化應用將成為企業競爭力提升的核心驅動力。6.2 行業應用的深入探索：大模型與大數據的垂直行業革命6.2 行業應用的深入探索：大模型與大數據的垂直行業革命大模型與大數據的融合不僅深刻影響了傳統行業的各個環節，還在許多垂直行業中催生

212、了智能化和自動化的新機遇。通過將大數據的廣泛應用和大模型的強大計算能力結合，越來越多的行業迎來了技術革命的浪潮。從金融、醫療到零售，乃至能源、房地產等行業，都會在這一過程中發生劇變。第 70 頁 共 93 頁6.2.1 金融服務：智能風控與量化交易的革新6.2.1 金融服務：智能風控與量化交易的革新銀行業務智能化升級：基于數據分析的科學決策銀行業務智能化升級：基于數據分析的科學決策在現代銀行業務中，隨著市場環境的不斷變化和客戶需求的多樣化，傳統的決策模式已經難以適應復雜的金融生態系統。因此，銀行亟需通過數據分析和智能化技術來實現科學決策，提升運營效率和市場響應能力。通過整合大數據與大模型，銀行

213、能夠在各類業務場景中實現科學決策。智能分析系統不僅幫助銀行在日常運營中高效管理風險，還為業務創新、客戶管理、投資決策、市場預測等提供數據支持，確保決策的精準性和前瞻性。例如，智能風控系統利用海量數據進行全面分析，通過對交易數據、客戶行為、市場動態、政策變動等多維度信息的實時監控，系統能夠主動識別潛在風險，并提前發出預警。這種基于數據分析的科學決策方式，使銀行能夠在風險管理中更加精細化，不僅限于市場波動，還能夠覆蓋到宏觀經濟變化、政策法規等外部因素。大模型通過自然語言處理技術，能夠實時從全球新聞、社交媒體及政策發布等渠道提取關鍵信息，快速捕捉市場情緒變化，幫助銀行準確預測市場動向，并及時調整業務

214、策略，從而確保金融資產和投資組合的安全性。數據分析與智能決策的應用不僅限于風控和投資領域，還涵蓋了銀行的日常運營管理。通過對內部運營數據、員工績效、客戶服務質量等數據的實時監控和分析，銀行能夠優化資源配置，提高業務運營效率。例如，智能分析可以幫助銀行實時調度網點資源，合理配置人員，提高客戶服務水平和響應速度。典型案例：某頭部城商行智能指標平臺建設案例典型案例：某頭部城商行智能指標平臺建設案例為推動數字化轉型，某頭部城商行與數勢科技合作，共同建設了智能指標平臺，旨在提升數據分析效率和智能決策能力。該銀行面臨的挑戰包括指標管理的分散性、指標開發效率低下以及缺乏智能化分析能力等問題。該平臺通過數勢科

215、技的 SwiftAgent 產品，結合大模型技術，建設了統一的指標語義層和智能分析平臺，顯著提高了銀行的業務分析效率。平臺的核心優勢在于其標準化指標管理，通過構建統一的指標語義層，確保了銀行內各部門在使用數據時的一致性，避免了因不同定義而產生的誤解。平臺支持低代碼開發，簡化了指標的定義和開發流程，提升了指標交付效率。此外，系統還整合了大模型技術，支持自然語言問答，業務人員可以通過簡單提問快速獲取分析結果，自動生成圖表和報告，進一步提高了決策的準確性和及時性。第 71 頁 共 93 頁通過 SwiftAgent 產品，平臺實現了智能化歸因分析，能夠快速定位業務波動的原因，幫助管理層做出更精準的決

216、策。項目實施后，系統的智能問數準確度達到 90%以上，用戶意圖識別率超過 98%，復雜任務規劃準確率超過 95%，顯著提升了銀行的運營效率?？傮w來說，智能指標平臺的建設不僅優化了該銀行的內部數據管理流程，還通過提升數據分析和決策效率，推動了銀行的數字化轉型和業務發展。量化交易平臺：數據驅動的投資決策量化交易平臺：數據驅動的投資決策在量化交易領域，算法的優化直接依賴于數據的準確性和時效性。傳統的量化交易依賴于靜態的歷史數據和簡單的統計模型，而大模型能夠基于實時市場數據進行動態決策，從而使交易策略更加精準和靈活。大數據通過不斷地為模型提供最新的市場信息，幫助量化交易系統識別復雜的市場規律并作出相應

217、的交易決策。通過深度強化學習等方法，量化交易平臺能夠在不斷變化的市場環境中進行優化。這不僅提升了交易策略的準確度，還能在更短的時間內抓住市場機會，提高交易效率和盈利能力。值得指出的是，DeepSeek 就是由一家金融公司幻方量化孵化并全資控股的子公司?；梅搅炕菄鴥阮^部量化私募基金，專注于通過 AI 技術進行量化投資。2023 年 5 月，幻方量化將其技術部門拆解，將做大模型的團隊獨立，成立了 DeepSeek。6.2.2 醫療健康：從診斷到治療的全程智能化6.2.2 醫療健康：從診斷到治療的全程智能化個人智能醫療助手：解讀報告與自助討論病情個人智能醫療助手：解讀報告與自助討論病情隨著大模型的

218、應用，個人智能醫療助手逐漸成為現實。通過集成患者的歷史健康數據、基因信息、生活習慣等，AI 助手能夠為患者提供個性化的健康管理建議?；颊呖梢酝ㄟ^智能助手上傳醫療報告，AI 不僅能解讀報告結果，還能根據數據為患者提供詳細的健康咨詢和疾病預防建議?；颊呖梢耘c AI 助手進行對話，討論病情、詢問治療方案以及跟蹤病情變化，這種自助健康管理方式顯著提升了醫療服務的可及性與精準性。大模型助力藥物研發：縮短研發周期大模型助力藥物研發：縮短研發周期在藥物研發領域，AI 和大數據的結合具有巨大的潛力。大模型能夠通過分析大量的生物醫學數據和化學分子結構數據，快速篩選出潛在的藥物分子，并預測其效果和副作用。這大大縮

219、短了藥物研發的周期并降低了失敗率。此外，AI 還可以通過模擬藥物與人體蛋白質的結合方式，優化藥物的設計，提高藥物的療效和安全性。第 72 頁 共 93 頁精準診療：從診斷到治療的全程智能化精準診療：從診斷到治療的全程智能化通過大數據與大模型的深度融合，醫院能夠在精準診斷、個性化治療以及全程智能化管理方面實現重大突破。大數據提供了大量的患者信息，如電子病歷、影像數據和基因組數據等，這些數據本身十分龐大且復雜，借助大模型技術，能從中提取出真正有價值的醫學信息。例如，通過深度學習模型，AI 能夠對患者的影像數據進行智能分析，識別出早期的疾病跡象，從而幫助醫生做出更準確的診斷和及時的治療決策。在治療方

220、面，結合大數據與大模型，醫院可以為每位患者制定個性化的治療方案。通過分析患者的基因組數據，AI 可以預測患者對不同藥物的反應，從而為其量身定制最佳的治療方案，最大程度提升治療效果，減少副作用。這一技術的應用不僅提高了醫療服務的精準度，還減少了醫療資源的浪費，優化了醫院的資源配置。隨著技術的成熟，未來醫院的醫療流程將更加智能化，從患者的就診、診斷到治療、后期護理，AI 將貫穿整個環節。大數據與大模型的結合，不僅為醫生提供更有力的決策支持，也為患者提供更加精準和個性化的醫療服務，推動整個醫療行業的數字化轉型與數智化發展。典型案例：數睿數據打造醫療領域專家庫 為多家醫院實施主動數據治理典型案例：數睿

221、數據打造醫療領域專家庫 為多家醫院實施主動數據治理某市衛生健康委員會需構建該市的衛生健康數據中心，目標是全民健康信息平臺提供數據治理與資源服務能力。而其中的建設難點在于，在于多家醫院不同廠商不同標準現狀下的海量數據統一接入和治理，在確保升級對接省級統一標準平臺的同時也要大幅度提升治理效率和降低成本。數睿數據基于數據通產品解決方案，對照省級平臺測評標準和業務需求，具體化數據服務與管理功能，支持線上數據分析、質控與反饋，以及多維度數據展示與自定義設置，確保實用與高效。支撐業務場景方面，依據實際需求完善信息平臺，將信息資源轉化為資產，分類賦能業務決策，滿足數據標準化需求與政務數據共享要求，形成數據歸

222、集、治理與應用的良性循環，構建本地化數據治理體系。其中平臺的主動數據治理能力為該項目的亮點，通過通識實體和行業模型的結合自動構建標準業務模型，包含住院就診記錄、患者信息、手術與檢查記錄等數據，不受業務系統的完備性影響，系統能實時監測數據和元數據的變化，確保數據的實時性和準確性，支持根據血緣圖譜自動分析受影響模型，并給出修改建議推薦，實現資源自動盤點。一但模型發生變更，系統可自動重跑任務，實現對歷史數據的自動治理。第 73 頁 共 93 頁隨著數據治理專家知識庫從無到有、從有到精的構建，每家醫院的數據工作量在不斷降低，前期接入的四家醫院最終效率提升約 60%左右。數據通主動數據治理能力目前已完成

223、一階段能力建設，成功在多個數據治理項目中落地實施，顯著提升了數據治理能力。6.2.3 旅游行業：讓旅游更省心、更有趣6.2.3 旅游行業：讓旅游更省心、更有趣隨著消費者需求的日益個性化和多樣化，傳統的旅游服務模式顯然無法滿足日益增長的個性化需求。因此，如何利用大模型和大數據來提升用戶體驗，優化服務和產品，成為了旅游行業數字化轉型的核心挑戰。個性化旅游推薦：精準把握消費者需求個性化旅游推薦：精準把握消費者需求通過大數據的分析，旅游平臺能夠收集消費者的歷史數據，包括歷史旅游偏好、出行時間、消費能力、瀏覽行為等多維度數據。這些數據被輸入大模型后，能為用戶提供精準的旅游目的地推薦、住宿推薦、景點推薦以

224、及個性化的旅游路線規劃。例如，如果一個用戶有過多次的海濱度假經歷，AI 可以分析出該用戶偏好海島游，并基于其歷史行為推薦相關的熱門海濱目的地，甚至根據天氣、航班情況、用戶當前的出行周期等因素，智能化生成最優推薦。智能行程規劃與實時調整：提升旅行效率與體驗智能行程規劃與實時調整：提升旅行效率與體驗在傳統旅游中，行程安排通常是通過旅行社或者個人的主觀經驗完成的，缺乏實時性和靈活性。而大模型的引入使得旅行計劃可以實時調整，并基于外部因素（如天氣變化、航班延誤、突發事件等）做出優化調整。例如，智能化的行程規劃系統會結合用戶的偏好，自動推薦最適合的景點、餐飲和住宿選項，并根據實時數據（如天氣預報、交通狀

225、況等）調整旅游路線。如果用戶計劃去的景點因惡劣天氣無法開放，系統可以迅速為用戶推薦相似或備用景點，避免行程受到影響。這樣，旅行者不僅能夠享受一個更個性化的旅行體驗，同時也能享受到高效、無憂的旅行服務。社交化旅游與用戶生成內容（UGC）的深度融合社交化旅游與用戶生成內容（UGC）的深度融合近年來，UGC 在旅游行業的影響力越來越大，尤其是在社交平臺和旅游分享社區的推動下，越來越多的游客會通過社交媒體分享他們的旅行體驗和心得。這些內容對于其他用戶來說極具參考價值，也為旅游平臺提供了寶貴的用戶反饋和市場趨勢信息。AI 能夠從社交平臺中挖掘出大量的旅游相關內容，如評論、帖子、圖片、視頻等。這些內容被轉

226、化為結構化數據后，能夠為旅游平臺提供強有力的決策支持，幫助平臺精準識別流行趨勢、熱門景點、消費者痛點等。此外，基于這些社交數據，平臺可以生成新的推薦模型，進一第 74 頁 共 93 頁步提升個性化推薦的精準度。6.2.4 教育：降低教育門檻，提升個性化教育能力6.2.4 教育：降低教育門檻，提升個性化教育能力隨著大模型的進步，教育領域正面臨著一場深刻的數字化和智能化變革。從個性化學習到智能化教學管理，大模型與大數據的結合不僅可以提高教學效果，還能為學生、教師、教育機構等帶來前所未有的體驗和效率提升。個性化學習與精準教育個性化學習與精準教育個性化教育是大數據與大模型融合，在教育領域最為顯著的應用

227、之一。通過大數據的收集和分析，教育系統可以獲取每個學生的學習習慣、成績、興趣、擅長領域等多維度數據。大模型可以對這些數據進行深入分析，從而為每個學生提供量身定制的學習計劃與教學內容。例如，針對學習進度較慢的學生，大模型可以分析其薄弱環節并推薦相應的復習資料；對于學習進度較快的學生，模型則可以推送更加具有挑戰性和深度的學習內容。大模型通過對學生個性化需求的分析和預判，使得教育資源能夠更精準地匹配到每個學生的學習情況，幫助其在最適合自己的方式下進行學習。這種個性化的教學不僅提高了學習效率，也讓學生更加自主地掌控自己的學習進程。智能輔導與自適應學習智能輔導與自適應學習除了個性化學習，大模型還可以在教

228、育中提供智能輔導功能。利用自然語言處理技術，AI可以充當學生的智能輔導員，解答學生的疑問、輔導作業、提供個性化反饋等。例如，學生在學習過程中遇到難題時，可以通過智能輔導系統進行提問，系統能夠實時分析問題并給出精準的解答。此外，大模型還可以對學生的寫作、語言表達等方面進行自動評分和反饋，從而大幅提升教師的工作效率。自適應學習，是大模型與大數據在教育領域的又一應用場景。系統通過不斷學習學生的行為數據，能夠自動調整學習內容的難度和速度，確保每個學生在適合的水平上學習。這種靈活應對學生學習節奏和狀態的能力使得教育不再是單一的、固定的模式，而是能夠隨時調整的動態過程。尤其對于大規模的在線教育平臺，自適應

229、學習不僅能提升用戶體驗，還能有效降低教師和學生的負擔。第 75 頁 共 93 頁智能化課堂與教學管理智能化課堂與教學管理教育管理者也可以借助大數據和大模型分析學校的教學資源分配、師生比、課程設置等方面的數據，發現教育資源配置上的潛在問題，并進行優化。比如，基于學生成績和學習興趣的分析，學?？梢哉{整課程設置或師資分配，以實現更加合理和高效的教學資源調配。教學內容的智能生成與優化教學內容的智能生成與優化基于大量的教育資源和知識庫，大模型能夠為教師和學生自動生成教學內容、習題、測試題、參考資料等，極大地提高了內容創作和準備的效率。在教學中，教師可以利用這些智能生成的內容來設計課程和課后作業，同時系統

230、也能根據學生的學習進度和掌握情況自動調整習題的難度和內容，形成一個動態、智能的學習閉環。例如，英語學習領域，大模型能夠根據學生的語言能力自動生成詞匯、語法、閱讀理解等各種類型的練習，并針對學生的弱項提供個性化的訓練材料。這不僅為教師節省了大量的教學準備時間，還能讓學習內容更加豐富和多樣化，符合學生的實際需求。數據驅動的教育評估與質量監控數據驅動的教育評估與質量監控通過對學生學習數據的長時間跟蹤和分析，教育機構可以全面評估教學質量和學生表現。例如，通過分析各類考試、作業、課堂參與數據，大模型可以幫助教育管理者識別學生群體中的知識點薄弱環節，以及教學過程中存在的系統性問題。教育部門可以根據這些數據

231、做出政策調整，提升教育質量。此外，通過分析學生在不同課程和教師下的表現，大模型還可以幫助教育機構評估教師的教學質量，進而為教師的培訓和職業發展提供數據支持。綜上所述，隨著大模型和大數據技術的不斷發展，幾乎所有行業都將迎來智能化的革命。無論是傳統行業的精細化管理，還是新興業務領域的智能化應用，AI 和大數據的深度融合都將為行業帶來前所未有的創新機會。6.36.3 AI Agent（智能體）：正成為業務與行業的智能引擎AI Agent（智能體）：正成為業務與行業的智能引擎在大模型與大數據深度融合的背景下，智能體正逐漸成為行業和業務流程中的核心推動力。與傳統的簡單自動化系統不同，基于大模型的智能體具

232、有極為強大的人機交互能力、復雜業務流程規劃與執行能力、以及多個系統的對接與交互能力。它們不僅僅是簡單的任務執行者，更具備理解、推理、決策、交互和自主學習的多重能力。第 76 頁 共 93 頁6.3.1 2025 年或將迎來 AI Agent 的井噴式發展6.3.1 2025 年或將迎來 AI Agent 的井噴式發展2025 年 1 月，OpenAI 發布了首款 AI AgentOperator，能夠自動執行編寫代碼、預訂旅行、自動電商購物等復雜操作。Anthropic 發布了 Agent 最佳實踐指南，計劃在 2025 年推出智能體“AI 同事”，能夠編寫和測試代碼。2024 年 10 月，

233、微軟在 Dynamics 365 中集成了 10個自主 AI Agent，這些智能體能夠自動執行客服、銷售、財務、倉儲等業務流程，支持 OpenAI的 o1 模型，并具備自主學習能力。在 國 內，2025 年 1 月 29 日，阿 里 云 通 義 千 問 上 線 了 超 大 規 模 的 MoE 模 型Qwen2.5-Max，并開源了全新的視覺模型 Qwen2.5-VL，推出 3B、7B 和 72B 三個尺寸版本，能直接在計算機和手機上完成多步驟復雜任務；2025 年 1 月 7 日，科大訊飛升級發布了 8 款辦公智能體。值得關注的是，2025 年 3 月 6 日，Manus 的爆火，讓 AI

234、智能體被更多的人熟知。據悉，作為通用型 AI 智能體，Manus 憑借其多智能體架構和強大的模型基礎，重新定義了智能體的邊界。它不僅能夠高效地拆解復雜任務，還能通過動態學習機制不斷優化執行路徑，展現出很高的靈活性和適應性。此外，Manus 所采用的“委托-交付”模式，簡化了用戶與 AI 的交互流程，讓用戶只需明確表達需求，即可獲得高質量的交付成果。這種模式的出現，預示著 AI 將從工具屬性向服務屬性轉變，未來有望在更多行業實現深度滲透。Manus 的成功也引發了對 AI 行業未來發展的思考，隨著技術的不斷成熟，AI 智能體將如何重塑行業生態？又將如何影響人類的工作模式？隨著 2025 年智能體

235、技術的爆發，我們將看到智能體廣泛應用于各行各業，為不同的業務場景帶來顯著的改變。6.3.2 基于大模型的智能體的核心能力6.3.2 基于大模型的智能體的核心能力大模型，尤其是 DeepSeek、GPT-4o 等先進的語言模型，為智能體的核心能力提供了強大的支持。它們能夠理解自然語言，進行多輪對話，甚至能跟蹤長時間跨度的上下文信息。這種強大的理解和交互能力使得智能體能夠與人類進行流暢的對話，完成從簡單查詢到復雜問題解答的任務。相比于傳統的人工智能系統，基于大模型的智能體具備復雜任務規劃與執行能力。它們能夠分析任務的復雜性、預見潛在問題并制定出執行計劃。與此同時，智能體能夠進行高度個性化的服務和決

236、策支持，通過在不同業務環節的學習和反饋，優化自己的決策質量。此外，智能體還能與企業的不同系統（如 ERP、CRM、HRM 等）進行無縫對接和交互，打破了不同系統之間的“信息孤島”。這使得智能體在整個業務流程中的角色不再僅僅是一個輔助工具，而是能夠成為跨部門、跨系統的集成者和協調者，推動整個業務流程的自動化和優化。第 77 頁 共 93 頁6.3.3 基于大模型的智能體在各個行業的應用前景6.3.3 基于大模型的智能體在各個行業的應用前景智能體在客戶服務中的變革智能體在客戶服務中的變革在客戶服務領域，基于大模型的智能體將不僅限于回答簡單的客戶問題，它們將深入到整個客戶服務流程的各個環節中，成為業

237、務執行的核心力量。通過大模型的自然語言處理能力，智能體能夠根據客戶的情緒、歷史行為、偏好等數據，提供高度個性化的服務。從解決客戶的簡單查詢，到引導客戶購買決策，再到處理復雜的售后問題，智能體的應用場景廣泛且具有深遠的影響。例如，基于大模型的智能體可以在客戶服務中承擔任務規劃與執行的角色。當客戶提出問題時，智能體不僅能提供答案，還可以跨系統地調用客戶的數據，幫助客戶快速解決問題，甚至主動預見客戶的需求，提供下一步行動建議。這種智能化的服務方式，不僅提高了客戶滿意度，也極大提升了企業的運營效率。智能體與跨系統協作的能力：推動業務流程自動化智能體與跨系統協作的能力：推動業務流程自動化大模型賦能的智能

238、體，在企業內部的跨系統協作中也將發揮重要作用。在傳統的企業信息管理系統中，往往存在多個系統孤立運行的現象，導致信息流動不暢，決策效率低下?；诖竽Ｐ偷闹悄荏w能夠打破這些障礙，將不同的業務系統（如 ERP、CRM 等）集成起來，通過無縫的數據對接與實時交互，推動業務流程的全面自動化。舉個例子，基于大模型的智能體可以協調 HR 系統、財務系統、生產系統等多部門的工作，自動調整資源配置，幫助企業在運營中實現更精細化的管理。它不僅能處理跨部門任務，還能夠在系統之間進行智能的數據交換，確保信息的及時更新和共享。智能體在制造與供應鏈管理中的角色智能體在制造與供應鏈管理中的角色在制造業和供應鏈管理中，基于大

239、模型的智能體將為企業帶來革命性的變化。智能體能夠結合生產數據、市場需求、供應鏈信息等多維度數據，進行智能決策，優化生產計劃、庫存管理及配送流程。例如，在制造業中，智能體能夠通過實時數據反饋來動態調整生產線的運行模式，提高生產效率和資源利用率。智能體還可以分析和預測供應鏈中的潛在風險（如原材料短缺、生產延誤等），并提前做出應對策略。例如，在電商平臺的物流環節，智能體可以根據歷史訂單數據和市場趨勢預測商品需求，自動調配倉庫資源，提前準備配送方案，確保物流的時效性與精確度。第 78 頁 共 93 頁智能體在醫療健康領域的應用智能體在醫療健康領域的應用在醫療健康領域，基于大模型的智能體有著廣泛的應用前

240、景。除了傳統的診斷支持，智能體可以作為一個智能助手，幫助醫生解讀病歷、分析影像數據，甚至與患者進行多輪互動，為患者提供個性化的治療方案。同時，智能體還能夠處理與患者相關的各類健康數據，并通過深度學習模型分析這些數據，幫助醫生做出更精確的診斷。除此之外，基于大模型的智能體還能夠成為個人健康管理的助理，幫助患者追蹤健康狀況、提供健康建議，并在醫生的指導下為患者提供個性化的健康計劃。通過不斷學習患者的健康數據，智能體能提供更準確的治療方案和健康指導，幫助患者實現長期健康管理?；诖竽Ｐ偷闹悄荏w將不僅僅是任務的執行者，而是成為跨領域的決策者和執行者。它們具備強大的理解、學習和執行能力，能夠與多個系統、

241、多個業務環節進行無縫對接。隨著大模型技術的不斷發展，智能體的應用場景將更加廣泛，其在各行業中的潛力不可估量。未來，智能體將成為推動各行業智能化變革的核心力量，不僅優化業務流程，還能推動決策的智能化與個性化。典型案例：自然堂集團觀遠數據問數 GPT 項目案例典型案例：自然堂集團觀遠數據問數 GPT 項目案例自然堂集團作為領先的數字化驅動美妝企業，一直致力于通過科技創新提升產品質量和用戶體驗。在企業的數字化轉型過程中，面對的數據挑戰主要體現在以下幾個方面：跨部門數據孤島、頻繁且急需的分析需求難以得到快速響應、以及數據分析工具的高門檻，使得業務部門難以自助進行數據查詢和分析。為了應對這些挑戰，自然堂

242、集團與觀遠數據聯合打造了問數 GPT 項目，采用大語言模型與 BI 基礎平臺的深度結合，實現數據分析的高效、低門檻和自學習功能。問數 GPT 利用大語言模型的底層能力，學習并處理企業業務知識（如數據集、業務邏輯和洞察知識等），并結合BI 平臺的計算引擎和分析引擎，為用戶提供高效、準確的數據分析。項目的核心創新在于通過多 Agent 體系，為不同的數據分析任務設計了專門的智能體，提升了任務執行的精度和效率。例如，數據分析 Agent 通過識別用戶的需求并進行問題改寫、知識檢索、代碼生成等一系列操作，實現了自動化數據查詢和實時分析。應用效果上，問數 GPT 項目成功提升數據分析需求響應效率：產品上

243、線 3 個月后活躍用戶占比 52%，覆蓋業務部門 10+，處理取數需求 3k+，業務部門的數據需求滿足周期從原來的0.5 小時3 天不等，縮短到 15 分鐘，有效提升數據分析需求的響應效率。此外，項目幫助數據分析師從繁重的技術性工作中解放出來，轉型為“知識訓練師”，促進了數據團隊與業務部門第 79 頁 共 93 頁的協作與知識共享，推動了數據驅動文化的形成。在此基礎上，問數 GPT 還實現了企業知識庫的自動化管理和迭代更新，能夠持續學習和優化分析問答的準確性。這不僅減少了數據開發需求的溝通成本，還提高了報表和分析的開發效率，進一步提升了企業的數字化意識和業務敏捷性。典型案例：西式快餐巨頭聯手跬

244、智信息（Kyligence）打造 AI 應用標桿典型案例：西式快餐巨頭聯手跬智信息（Kyligence）打造 AI 應用標桿在中國餐飲行業，某西式快餐品牌憑借數千家門店，已成為行業領軍者。隨著消費需求的變化和市場競爭的加劇，這家企業面臨了如何高效管理和分析關鍵業務指標的問題。通過引入跬智信息（Kyligence）AI 數智解決方案，該品牌在提升數據分析效率和決策精準度方面取得了顯著成效。過去，企業的市場營銷團隊依賴手工操作，將數據從數倉導出并使用 Excel 進行分析，這不僅耗時，還限制了團隊的靈活性和效率。Kyligence 引入的智能一站式指標平臺 Kyligence Zen 和 AI 數

245、智助理 Kyligence Copilot（現已升級為 AI 數據智能體），徹底改變了這一現狀。通過結合大模型，Kyligence AI 應用實現了自然語言智能問數和智能歸因下鉆，并給出下一步行動報告。Kyligence 解決方案核心優勢：Kyligence 解決方案核心優勢：數值計算準確性：數值計算準確性：Kyligence AI 能夠持續提供準確、可靠的數值計算和回答，這源于 Kyligence 在統一數據語義、大模型計算增強等技術上的突破，使得大模型在計算準確度和精度方面可以被嚴肅應用場景所信任。數據+知識總結：數據+知識總結：借助 DeepSeek 等大語言模型強大的推理能力與 Kyl

246、igence 指標知識庫，Kyligence 實現了數據的精準處理，并結合行業知識生成深入的業務洞察與切實可行的行動建議，幫助企業做出更明智的決策。內容仿寫成個性化總結報告：內容仿寫成個性化總結報告：基于 DeepSeek 等技術，Kyligence 能夠生成更貼合用戶需求的個性化報告，有效提升用戶體驗和工作效率。在實施效益方面，Kyligence AI 數智解決方案顯著提升了該企業的數據使用和分析效率。通過智能問數，業務人員能夠自主查詢數據，徹底替代了以往依賴 Excel 拉取報表的方式；借助智能歸因，曾需要專業分析師耗時 2-3 天進行的人工統計，現在由一線業務人員幾分鐘內完成；在智能報告

247、的應用下，原本由既懂業務又懂數據的專業人員花費 8 小時制作的報告，現通過 AI 自動生成，時間縮短了 90%。第 80 頁 共 93 頁第七章 推進大數據與大模型融合發展的建議隨著大數據與大模型技術的融合加深，數據不再僅僅是信息的載體，更是驅動智能化變革的核心要素。如何最大化地釋放數據要素價值，構建高效的數據生態體系，已成為產業界和學術界的共同課題。從跨行業數據共享到行業數據集的深度開發，再到數據隱私保護與平臺化建設，大數據與大模型的融合不僅需要技術創新，更需要在政策、標準和產業協同方面形成合力。通過系統化的推進與布局，中國有機會在這一領域實現全球引領，為數字經濟的高質量發展奠定堅實基礎。7

248、.1 加速大數據與大模型融合：提升中國數據要素利用效率7.1 加速大數據與大模型融合：提升中國數據要素利用效率大數據與大模型的融合不僅是技術發展的自然延續，更是釋放數據要素價值、提升產業效率的必經之路。在當前全球數據資源競爭加劇的背景下，加速大數據與大模型的融合將為中國的數據經濟賦能。7.1.1 建立跨行業數據共享機制，提升產業協同效益7.1.1 建立跨行業數據共享機制，提升產業協同效益通過推動行業聯盟和共享平臺的建設，不同企業和行業可以實現數據的互通，尤其在金融、醫療、物流等數據密集型領域。進一步推進產業鏈上下游的數據互操作，可以形成更高效的供應鏈管理模式，從而提升整體產業協同效益。此外，數

249、據標準化建設是數據共享的基礎，統一的數據格式、接口規范和傳輸協議將極大降低跨行業數據流通的成本。7.1.2 打造國家級開放數據平臺，推動數據要素化7.1.2 打造國家級開放數據平臺，推動數據要素化國家級開放數據平臺，是數據資源優化配置的基石。通過建設數據交易所，推動數據資產化，將分散的數據資源集中整合并實現市場化交易，有望為數據生產和流通建立穩定的經濟激勵機制。同時，鼓勵地方政府與企業開放數據資源，在區域內形成特色數據生態。此外，“東數西算”計劃的推進，將通過區域算力的優化配置，提升大數據的存儲與計算效率。第 81 頁 共 93 頁7.2 行業數據集：推動垂直行業智能化的關鍵基礎7.2 行業數

250、據集：推動垂直行業智能化的關鍵基礎行業數據集作為大模型應用的核心支撐，是垂直行業智能化發展的關鍵要素。然而，當前行業數據集普遍存在標準化不足、數據質量不高、隱私保護薄弱等問題，亟需系統性解決。7.2.1 構建高質量行業數據集，支持大模型應用7.2.1 構建高質量行業數據集，支持大模型應用針對不同行業需求，構建定制化的數據集。例如，在醫療行業構建精細標注的影像數據集，在零售行業構建用戶行為細化的數據集，可以顯著提升大模型的訓練效果。通過自動化標注技術和數據增強技術的引入，可以有效降低數據標注的成本，同時提升數據集的多樣性與覆蓋范圍。此外，公共數據集與行業專屬數據集的融合，將為跨行業模型的開發和復

251、用提供更多可能。7.2.2 行業數據集標準化，推動智能化應用的規?；涞?.2.2 行業數據集標準化，推動智能化應用的規?；涞財祿藴驶?，是智能化應用規?；涞氐那疤?。統一的數據采集、處理、存儲標準，可以顯著降低數據集成的復雜性。通過構建行業數據質量評估體系，企業可以更高效地篩選適合的大模型訓練數據。同時，促進跨行業數據集的兼容與復用，將進一步推動大模型在多場景下的高效遷移和應用。7.3 解決大數據治理與安全難題：保障數據安全與穩定發展7.3 解決大數據治理與安全難題：保障數據安全與穩定發展在大數據與大模型深度融合的背景下，數據治理和安全保障已成為數字經濟發展的核心挑戰。從數據標準化到隱私保

252、護，從技術創新到法規完善，解決大數據治理與安全難題是保障智能化應用和產業穩定發展的基礎。7.3.1 制定大數據治理標準：增強數據治理能力7.3.1 制定大數據治理標準：增強數據治理能力有效的數據治理能夠規范數據采集、存儲、處理和使用的全生命周期管理。推動國家級數據治理框架的完善，明確數據的所有權、使用權、共享權以及處置權，是應對數據治理復雜性的重要舉措。此外，在企業層面，自動化數據治理工具和平臺可以通過智能化手段實時監控數據流動、治理數據冗余、優化數據存儲。這不僅提升了數據利用率，也顯著降低了數據治理的運營成本。同時，結合不同行業的特定需求，推動數據治理實踐在金融、醫療、教育等領域的深入推廣，

253、有助于形成行業特化的數據治理體系。第 82 頁 共 93 頁7.3.2 強化數據安全技術創新：應對數據安全新挑戰7.3.2 強化數據安全技術創新：應對數據安全新挑戰隨著大數據與大模型的深度融合，數據安全風險愈加復雜。技術創新是應對這些挑戰的根本路徑。數據隱私計算技術，例如聯邦學習、同態加密和多方安全計算，為數據的安全共享和聯合建模提供了技術保障。與此同時，加強數據防護技術，包括數據加密、訪問控制以及動態威脅檢測，可以有效降低數據泄露風險。特別需要關注的是，數據集“注毒”攻擊已經成為威脅大模型安全的重要手段。通過在數據集中植入偽造或惡意數據，攻擊者可以顯著削弱模型性能甚至引導錯誤決策。對此，需提

254、升對數據集來源的可信度驗證能力，加強訓練過程中的數據異常檢測機制，以及引入實時數據清洗與校驗技術。7.3.3 健全數據安全與隱私保護法規7.3.3 健全數據安全與隱私保護法規技術手段之外，完善的數據安全法律法規是治理基礎。健全國內的數據隱私保護與合規體系，明確企業在數據采集、存儲、使用環節的法律責任，將有效減少數據濫用和違規風險。同時，面對全球化的數據流動需求，加快數據跨境流動的監管規則制定，建立清晰的跨境數據交易與合規框架，能夠提升中國企業在國際市場中的數據競爭力。此外，國家層面對重要數據的安全管理和保護需進一步加強。例如，明確敏感數據和關鍵數據的分類分級管理，強化對數據存儲和傳輸的加密要求

255、，以及設立專門的監管機構和安全審查機制。這些措施將全面提升國家在數據安全領域的戰略保障能力。7.4 推動大數據一體化平臺建設：支持大模型規?；瘧?.4 推動大數據一體化平臺建設：支持大模型規?；瘧迷诖竽Ｐ秃痛髷祿纳疃热诤现?，構建一個高度集成的大數據平臺至關重要。這不僅是為了推動大模型訓練的規?；瘧?，更是為了優化數據管理、提升數據處理效率并促進跨部門、跨行業的協同。未來的智能架構不僅需要打通數據采集、存儲、處理和分析的全鏈條，更需要推動大數據平臺與 AI 平臺的深度融合，實現數據和算法的無縫對接。7.4.1 一體化大數據平臺的建設：集成大數據的各個環節7.4.1 一體化大數據平臺的建設：

256、集成大數據的各個環節大數據一體化平臺的核心目標是打通從數據采集、存儲到分析、應用的全鏈條，形成一個統一的、跨部門、跨行業的數據管理與處理系統。這樣的系統將突破傳統的“信息孤島”，實現數據流動的順暢性，確保數據的實時更新和高效利用。大數據平臺的集成不僅僅是簡單的數據第 83 頁 共 93 頁堆疊，而是要確保不同環節的協同，從而為大模型的訓練提供高質量、實時性的輸入。例如，在智能交通領域，大數據平臺需要整合來自各種傳感器、攝像頭、移動設備和社會信息等不同來源的數據，并將這些數據存儲和處理成適合 AI 模型分析的格式。這些數據必須通過高效的算法模型進行清洗、轉換和注釋，并確?？梢栽趯崟r的環境下不斷更

257、新，以支持大模型在交通預測、路徑規劃和智能調度方面的應用。這種集成化的數據平臺，能夠在多個層次上支持大模型的需求。數據的采集不僅要實時且高效，同時數據的存儲、清洗、處理和分析也必須實現無縫銜接。大模型依賴于大量且多樣化的數據，而高質量、低延遲的數據輸入將直接影響大模型訓練的效果和效率。7.4.2 大數據平臺與 AI 平臺的集成與融合：加速大模型應用7.4.2 大數據平臺與 AI 平臺的集成與融合：加速大模型應用大數據一體化平臺與 AI 平臺的集成，是推動大模型規?；瘧玫牧硪魂P鍵因素。AI 平臺不僅要支持大模型的訓練，還要為數據提供精準的處理和優化功能，而大數據平臺則提供了支撐這些功能的數據流

258、動和存儲基礎。兩者的深度融合意味著，數據不再是被動的輸入，而是能夠與大模型進行實時交互，并通過模型優化來驅動數據的進一步清洗、增強和處理。這一融合的一個顯著特征，是實時數據反饋與智能調度。例如，在醫療領域，AI 平臺需要通過大數據平臺實時獲取病人的檢查數據、歷史病歷、診斷信息等，并立即傳遞給模型進行分析。與此同時，AI 平臺根據模型的預測結果，不僅為醫生提供決策支持，還通過反饋機制動態調整數據輸入，進一步優化診斷準確性。具體到企業應用中，AI 平臺和大數據平臺的結合能夠推動更智能的資源調度、生產管理、供應鏈優化等工作。例如，在制造行業，基于大數據平臺提供的生產數據，AI 平臺能夠實時監控設備狀

259、態、預測設備故障并提供維修方案，同時將數據反饋回大數據平臺，推動設備和生產環境的持續優化。這種無縫的協作與反饋機制是實現智能化、自動化生產的關鍵。7.4.3 平臺間協同優化：提升數據利用效率7.4.3 平臺間協同優化：提升數據利用效率實現這一整合的一個核心任務，是提升數據與模型的協同工作效率。大數據平臺和 AI 平臺不僅要在功能上對接，還必須在資源配置和任務調度上實現動態優化。具體來說，平臺之間的協同優化可以通過以下方式進行：智能調度與資源優化：基于實時需求，AI 平臺可以調度大數據平臺中的數據存儲與計算資源，保證高優先級任務能夠獲得所需的資源。通過這種智能調度，大數據平臺的計算與存儲資源可以

260、更加高效地為大模型的訓練與推理提供支持。第 84 頁 共 93 頁數據流轉的無縫連接：平臺之間的高效協同也需要保證數據流轉過程的無縫連接。數據從大數據平臺流入 AI 平臺時，必須經過嚴格的清洗、處理與優化，這些過程需要在大數據平臺內自動化完成，并將符合要求的數據實時傳遞給 AI 平臺。模型與數據的反饋機制：AI 平臺應具備從大數據平臺獲取實時數據并根據模型反饋對數據進行精細化調整的能力。這樣，數據不僅能作為輸入驅動模型訓練，還能通過反饋影響數據源的更新，形成閉環，不斷提升大模型的準確性和應用效果。在大數據與 AI 平臺的深度融合中，未來的企業能夠通過智能調度、數據流轉優化和實時反饋機制，打破傳

261、統的數據處理和存儲方式，推動大模型的規?；瘧煤椭悄芑虡I模式的出現。這一發展將進一步提升大數據的價值釋放和大模型的商用能力，推動行業的全面數字化轉型。7.5 人才培養與產學研合作：夯實大數據與大模型融合的基礎7.5 人才培養與產學研合作：夯實大數據與大模型融合的基礎一個行業發展的關鍵，在于人才。因此，要推動大模型與大數據的融合發展，關鍵是要培養相關高素質尤其是復合性人才，這就需要構建一套完善的人才培養和產學研合作機制。7.5.1 構建大數據與大模型融合的人才培養體系7.5.1 構建大數據與大模型融合的人才培養體系隨著大數據和大模型的融合進入新的發展階段，人才成為驅動行業進步和技術突破的核心動

262、力。為了應對這一需求，必須著力構建一套完善的人才培養體系，促進數據與 AI 領域人才的快速成長與全面發展。高校與企業的聯合培養將是提升人才儲備的重要途徑，高校應當與行業領先的企業合作，共同設計培養方案，結合理論與實踐的雙重需求，培養出符合行業需求的復合型人才。這不僅能夠加強學生的實際操作能力，也能夠為企業提供早期的技術儲備，解決日益加劇的人才短缺問題。設立專項課程與技能認證體系，有助于提升現有從業人員的技術水平和專業素質。對于在職人員而言，定期的技術認證與課程培訓，能夠幫助他們及時跟上大數據和大模型的技術更新，提高企業在技術創新和實施過程中的執行力。此外，這些課程和認證體系的建立，也為有志于加

263、入大數據和 AI 行業的青年提供了明確的發展路徑。此外，鼓勵人才在大數據與大模型交叉領域的創新，也是構建人才體系的重要環節。通過激勵政策與創新環境的建設，支持企業與科研機構共同推動技術的前沿探索，進而培養出一批能夠跨越傳統學科界限、在復雜問題中尋找解決方案的高端人才。第 85 頁 共 93 頁7.5.2 產學研協同創新，加速技術落地7.5.2 產學研協同創新，加速技術落地大數據與大模型的成功融合離不開產學研的緊密合作。在技術研究和創新成果的轉化過程中，企業、學術機構與科研單位必須形成合力，推動技術的高效應用和突破。建立企業與科研院所的合作創新平臺是加速技術落地的關鍵，通過這種平臺的構建，學術界

264、可以深入了解企業需求，企業則能夠從理論研究中汲取創新靈感和技術支持，促進科研成果的快速轉化為實際產品。這樣的合作模式有助于加速技術從實驗室到市場的轉換速度。推動技術成果轉化機制的建設，對于科技創新的應用也至關重要。通過建立完善的知識產權保護、技術授權和成果孵化等機制，確保研究人員的創新能夠得到充分的認可與獎勵，并推動科研成果在產業中發揮更大作用。這種機制的建設不僅能夠促進科研人員的積極性，還能促進技術突破的實際應用，特別是在復雜的技術領域，如大模型訓練與應用、數據存儲與處理等方面。面對當前數據規模和算法復雜度不斷增加的挑戰，必須依托于各方力量的合作才能快速推動技術的突破，尤其是在硬件架構、并行

265、計算、數據處理、模型優化等領域。產學研合作不僅能夠提供多維度的解決方案，還能夠通過協同創新的方式加速問題的解決。第 86 頁 共 93 頁附錄 A：白皮書部分核心結論1.大模型崛起正在倒逼數據基礎設施的系統性重構大模型不是“AI 產業的終點”，而是對數據基礎設施提出系統性重構要求的起點。它本質上將傳統數據架構中“能用就行”的松散機制，升級為一種“實時響應、智能決策、動態自調”的 智能數據操作系統。傳統數據架構的模塊式分工（采集-存儲-治理-分析）正在失效，取而代之的是 流動性、語義一致性和協同調度能力為核心的范式。數據基礎設施必須進化為“模型原生”的形態，才能支撐下一代智能系統的運行需求。2.

266、算法、算力、數據之間的協同邏輯已發生底層重構AI 發展的“鐵三角”正在重構其因果關系：數據不再是算法的被動原料，而是主動演化模型結構與行為的重要變量。過去，數據為算法服務；現在，算法和算力正圍繞“如何更有效使用數據”而進行深度變形。這種變形已表現在模型結構（MoE、RAG）、訓練范式（自監督、微調）、推理機制（Agent 化）上，核心邏輯是數據的質量、表示能力和流動效率，正在定義模型的“智能邊界”。3.數據系統的“靜態存取邏輯”將被“語義驅動的動態調度”徹底替代傳統數據系統以“寫-存-查”為核心邏輯，在大模型時代失效。未來的數據系統將以“意圖理解+語義路由+增量演化”為核心能力進行重構。數據的

267、本體性被重定義：它不再是被索引和讀取的“對象”，而是具備“上下文”的語義實體，能夠與模型協同演進。數據系統將被 Agent感知、動態調用、上下文適配，成為生成式 AI 的“數據神經網絡”。4.“向量化”并不是數據格式的升級，而是語義基礎設施的重建向量數據庫不是傳統數據庫的補丁，而是大模型語義世界的基礎設施。它將數據從“值驅動”轉向“語義驅動”，從“結構匹配”進化到“語義推理”。未來的檢索、推薦、對話和決策系統都將基于高維語義空間運行，向量化能力的強弱，直接決定了大模型的真實感知與推理邊界。企業構建的不是數據湖，而是“語義能場”。第 87 頁 共 93 頁5.大數據治理必須從“規則導向”向“反饋

268、閉環”演進傳統數據治理強調標準、流程、稽核，是“管控思維”的產物；而大模型背景下的數據治理，需要轉向反饋導向、動態演進和模型協同。數據的標簽體系、語義一致性、質量評價機制，需要嵌入模型訓練與推理過程中，形成數據-模型-任務的三元閉環。治理的目標也從“合規”躍遷為“可泛化、可遷移、可壓縮”，這是一場數據認知層的范式革命。6.多模態數據將成為構建企業智能壁壘的“第二邊界”文本數據的優勢正在被快速消耗殆盡，未來模型間的差距將取決于企業是否具備多模態數據的“原始采集、異構融合與語義統一”能力。圖像、音頻、視頻、傳感器流、操作日志等將成為企業競爭的關鍵資源，而如何將這些數據轉化為高密度、低噪聲的向量語義

269、表達，將決定企業模型的推理深度與決策敏捷度。7.企業構建 AI 能力的核心，不是“擁有什么大模型”，而是“如何調度數據流”擁有模型擁有智能。未來企業之間 AI 能力的差距，不在于模型架構，而在于是否構建了靈活、動態、可反饋的數據流調度機制。這包括數據預處理的智能性、特征抽取的自動化、訓練數據的實時更新機制，以及語義知識圖譜的在線演化能力。智能從來不是一塊“大腦芯片”，而是一套“持續學習的環境”。8.AI Agent 將從“調用工具”變為“重寫系統架構”的范式主角AI Agent 不是“對話交互界面”，而是未來企業信息系統的分布式執行器與知識協同節點。它將解構傳統系統架構中的“人-系統”邊界，把

270、流程自動化、數據調用、邏輯決策、知識重構集于一身。未來企業內部將由一群多角色、任務導向、上下文驅動的 Agent 協作完成運營，企業的組織架構將被“語義驅動的意圖協同網絡”所替代。9.大模型的“智能擴展性”正在反向塑造算力基礎設施的演化路徑大模型的“無邊界”能力正在提出一種全新的算力需求：動態可調、場景適配、推理優先。這倒逼算力從“靜態堆砌”向“智能調度”的架構升級。GPU 集群將向任務感知、能效優先、彈性協同演化，AI 原生算力架構將由大模型提出“反向定義”。換言之，數據和模型已經成為決定硬件形態的“第一生產力”。第 88 頁 共 93 頁10.中國的數據要素改革，是全球數據價值體系重構的重

271、要變量中國的“數據要素化”進程，已經不僅是國內數據資產化的經濟議題，也是全球數據價值鏈重構的制度性變量。在大模型時代，誰能率先構建高質量、可流通、可信任的行業級數據集群生態，誰就能在模型競爭中占據數據資源的制高點。數據主權、數據協同與跨域治理的中國路徑，將深刻影響全球數字文明的格局演進。第 89 頁 共 93 頁附錄 B:部分術語解釋1、數據架構與處理數據治理（Data Governance）：對數據的采集、存儲、分析和使用進行管理和控制，確保數據的高質量與合規性。批處理（Batch Processing）：數據處理的一種方式，通常以預定的時間間隔處理大量數據，適用于非實時任務。流處理（Str

272、eam Processing）：處理實時數據流的技術，能夠實現低延遲和高并發的數據處理，廣泛用于實時分析和決策。數據清洗（Data Cleaning）：通過去除不一致、重復或不完整的數據，確保數據質量，為大模型提供高質量的輸入。分布式存儲（Distributed Storage）：將數據分布存儲在多個節點上，以實現高可用性和容錯能力，適用于大規模數據的處理。數據標注（Data Annotation）：為數據集中的每個數據項附加標簽的過程，尤其在自然語言處理和計算機視覺等領域，是監督學習中的關鍵步驟。元數據管理（Metadata Management）：對描述數據內容、結構、來源和用途的元數據進

273、行有效管理，幫助提升數據的可訪問性和可追溯性。數據質量管理（Data Quality Management）：確保數據的準確性、完整性、時效性和一致性的過程，通常包括數據清洗、修正和驗證等步驟。異構數據（Heterogeneous Data）：來自不同數據源、格式、類型的數據，如結構化數據、非結構化數據和半結構化數據，通常需要通過特定的處理方法進行整合和分析?？缧袠I數據協同（Cross-Industry Data Collaboration）：不同產業之間共享和協同使用數據，以實現資源優化、業務創新和數據價值最大化。數據集成（Data Integration）：將來自不同數據源的數據合并、清洗

274、和標準化，確保數據在多個平臺之間無縫流動，并保證數據的一致性與質量。批流融合（Batch and Stream Fusion）：在大數據處理系統中，結合批處理與流處理的優勢，支持實時數據處理與歷史數據分析的融合，平衡數據的實時性與完整性。數據湖（Data Lake）：一種存儲架構，能夠存儲結構化、半結構化及非結構化數據，支持靈活的查詢和分析，適用于大規模數據存儲需求。第 90 頁 共 93 頁數據倉庫（Data Warehouse）：專門存儲經過清洗、結構化處理的數據的系統，用于高效查詢和報告，支持企業決策。湖倉一體架構（Lakehouse Architecture）：結合數據湖和數據倉庫的優

275、點的架構，支持對結構化和非結構化數據的統一存儲和查詢，適用于大數據與大模型融合。邊緣計算（Edge Computing）：將數據處理移至數據源頭附近的計算設備上，減少延遲并提高實時響應能力，適用于物聯網（IoT）應用。數據血緣（Data Lineage）：記錄數據的來源、轉化和去向的過程，確保數據處理的透明性和可追溯性。數據流通與共享（Data Flow and Sharing）：數據在不同系統、平臺和部門之間的流動與交換，旨在提高數據的可訪問性和共享價值。數據虛擬化（Data Virtualization）：過抽象技術將不同來源的數據整合成一個統一的數據視圖，避免數據冗余和復雜的物理存儲管理

276、。數據增量處理（Incremental Processing）：在原有數據處理的基礎上僅處理新到的數據，避免重復計算，提高處理效率。數據標準化（Data Standardization）：將不同數據源的數據轉化為統一格式，確保數據在跨系統使用時的兼容性。數據注毒（Data Poisoning）：攻擊者在數據集中插入惡意數據，以破壞模型的性能，影響預測和決策結果。數據向量化（Data Vectorization）：將復雜數據（如文本、圖像等）轉化為向量形式，使得機器學習模型能夠高效處理。2、大模型與算法大模型（Large Model）：包含大量參數的機器學習模型，通常用于處理復雜、大規模的數據任

277、務，如深度學習和自然語言處理。Transformer：Transformer 是一種基于自注意力機制的神經網絡架構，Transformer 的核心思想是通過自注意力機制（Self-Attention）來加權序列中的不同部分，使得每個詞語能夠“關注”到序列中其他詞語的信息。深度學習（Deep Learning）：基于神經網絡的機器學習方法，能夠自動從大規模數據中提取復雜特征，適用于圖像、語音、文本等任務。自監督學習（Self-supervised Learning）：一種無監督學習方法，模型通過從未標注的第 91 頁 共 93 頁數據中生成標簽進行訓練，廣泛應用于自然語言處理和計算機視覺。遷移學

278、習（Transfer Learning）：在一個任務上訓練的模型的知識被遷移到另一個相關任務中，減少新任務所需的訓練數據和時間。生成對抗網絡（Generative Adversarial Network,GAN）：由生成器和判別器組成的對抗訓練模型，生成器生成數據并與判別器對抗，生成接近真實的數據。卷積神經網絡（Convolutional Neural Network,CNN）：深度神經網絡結構，廣泛應用于圖像識別、視頻分析等任務，能夠自動提取圖像特征。循環神經網絡（Recurrent Neural Network,RNN）：用于處理序列數據的神經網絡，能夠捕捉時間序列數據中的依賴關系。長短期

279、記憶網絡（Long Short-Term Memory,LSTM）：一種改進的 RNN，能夠有效記住長期依賴信息，適用于時間序列預測和自然語言處理。強化學習（Reinforcement Learning）：通過與環境的交互，根據獎勵和懲罰來優化行為策略，廣泛應用于自動控制和決策優化。多模態學習（Multimodal Learning）：結合多種類型的數據（如圖像、文本、語音等）進行學習，增強模型的綜合分析和理解能力。模型推理（Model Inference）：使用訓練好的大模型對新數據進行預測、分類或決策的過程。特征工程（Feature Engineering）：從原始數據中提取、選擇、轉化特

280、征的過程，提升模型的學習效果和預測能力。過擬合（Overfitting）：模型在訓練數據上，過于關注無關細節信息，導致無法在新數據上進行泛化。欠擬合（Underfitting）：模型未能捕捉到數據中的有效模式，導致在訓練和測試集上均表現不佳。梯度下降（Gradient Descent）：優化算法，通過計算損失函數的梯度來更新模型參數，以最小化誤差。生成式 AI（Generative AI）：通過學習數據特征生成新的數據或內容的 AI 技術，應用于文本生成、圖像創作等領域。3、應用層與行業應用AI Agent（工智能代理）：基于大模型技術，具備自主決策和執行能力的智能系統，可在第 92 頁 共

281、93 頁無人工干預的情況下執行任務，適用于智能客服、自動化辦公等應用。智能風控（Intelligent Risk Control）：通過大數據與 AI 模型，實時分析交易、客戶行為等數據，預測并防范潛在風險，廣泛應用于金融行業。量化交易（Quantitative Trading）：利用算法模型和大數據分析，進行證券、期貨等金融產品的交易決策，基于 AI 模型預測市場走勢。醫療影像分析（Medical Image Analysis）：通過 AI 技術，分析醫療影像數據（如 CT、X 光、MRI），輔助醫生診斷疾病。智能推薦系統（Intelligent Recommendation System）

282、：基于用戶行為數據，通過大模型為用戶推薦個性化的內容或商品，廣泛應用于電商和媒體平臺。第 93 頁 共 93 頁關于數據猿數據猿 關注大數據產業的技術應用新媒體。數據猿 關注大數據產業的技術應用新媒體。數據猿致力于以大數據的產業應用視角，關注報道金融、工業、醫療、消費、政務等為代表的全行業，并以大數據視角，重點關注人工智能、云計算、數字技術領域。數據猿也持續關注物聯網、半導體、新能源等重要領域的大數據技術應用及發展情況。同時，數據猿也是“中關村數智人工智能產業聯盟”理事單位。旗下“數智猿”旗下“數智猿”關注數智產業準 IPO 及上市公司的新媒體。數智猿以大數據與人工智能為核心關注領域，覆蓋云計

283、算、物聯網、MR、區塊鏈等為代表的新技術在產業中的應用發展情況，并對相關準 IPO 階段及上市成熟企業在技術、產品以及公司綜合治理方面進行深度研究與報道。國內外入駐運營 20+傳播渠道：國內外入駐運營 20+傳播渠道：微信公眾號、PC 官網、今日頭條、百家號、澎湃號、搜狐號、知乎、雪球、一點號、騰訊內容開放平臺、網易號、網易 lofter、藍鯨號、博客中國、快傳號、新浪網新浪看點、微博、格隆匯、同花順、東方財富網、Tumblr、Substack、Medium、Facebook、X（Twitter）、Threads、LinkedIn相關榮譽：相關榮譽：中國大數據產業最佳媒體獎新質生產力年度人工智能引領獎中國高端制造產業影響力品牌中國工業互聯網影響力品牌中國金融科技影響力品牌中國智能制造影響力企業騰訊云開發者社區年度最佳新媒體中國 RPA 領域優秀新媒體中國綠色零碳特別推動力獎ESG 影響力年度科技公益獎等業內重量級獎項的殊榮。數據猿最早成立于 2015 年 8 月，多年經營下，在獲得了業內高度認可的同時，也在持續踐行著專業媒體的行業推動職責。公司總部位于北京，在香港、紐約均有相關內容人員，可深度撰寫產出純英文報道稿件。第 94 頁 共 93 頁