今天分享的是：大数据技术标准推进委员会：数据智能研究报告（2025年）

报告共计：48页

《数据智能研究报告（2025 年）》核心内容总结

近年来，生成式人工智能技术取得突破，大数据产业与人工智能产业深度融合，数据智能产业应运而生，成为改变物理世界格局、重塑数字世界秩序的核心力量。2024 年至今，数据智能产业在政策、技术和应用方面都取得了显著进展。

从政策角度看，我国密集出台一系列政策，开展“人工智能+”行动，推动高质量数据集建设，加速数据智能技术与各行业的深度融合。从技术角度看，DeepSeek 的出现颠覆了传统认知，引领行业进入以算法和模型架构优化为主，同时重视数据质量与规模、理性提高算力的新时期。从应用角度看，智能体的出现降低了数据智能技术的应用门槛，推动其在更多领域落地，加速了千行百业的数智化转型。

数据智能产业的发展离不开数据、算法、应用和安全四大核心领域的协同驱动。高质量的数据是产业基石，能提升模型准确性、稳定性和泛化能力，减少偏差和不公平现象，优化数据管理和分析流程。高水平的算法是产业引擎，从机器学习到生成式大模型，每一次突破都为数据智能带来新可能。高价值的应用是产业牵引，是技术理论形成生产力的关键，能为企业、产业和社会带来价值。高安全的防护是产业保障，能抵御数据泄露和恶意攻击等风险，为数据与 AI 融合新范式保驾护航。

然而，数据智能产业在发展过程中也面临一些挑战。在高质量数据建设方面，存在缺乏落地实践方法论、技术能力有短板、数据流通机制不完善等问题。在算法方面，模型效果、平台工具和应用形式都有待提升和完善。在应用落地方面，面临协同困难、赋能效益难计量、经验难复用等挑战。在安全方面，存在安全技术瓶颈未突破、新业态治理复杂度飙升、治理落地实践不足等问题。

展望未来，数据智能产业将呈现出一系列发展趋势。在数据方面，数据集建设运营方法论将逐步成熟，多模态数据处理技术加速创新，多方参与形成协同生态。在算法方面，多模态能力持续提升助力专业领域模型发展，智能中台兴起模块化解构模型研发技术栈，多任务智能体及多智能体协同有望持续突破。在应用方面，大模型技术与小模型协同提升数据分析能力，大模型与知识库融合提升决策能力，智能体将成为主要应用形式，数字员工成为新方向。在安全方面，AI 安全治理从“合规达标”向“主动治理”转型，AI 赋能基础技术融合发展。

总之，数据智能产业已成为推动数字经济创新与增长的核心引擎，未来将持续焕发蓬勃生机，加速向传统行业渗透，深度赋能各领域数字化转型，推动全社会实现跨越式进步。

以下为报告节选内容