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人工智能與大數(shù)據(jù)研究中心

當前，AI技術(shù)取得突破性進展，有力推動數(shù)據(jù)與人工智能實現(xiàn)深度協(xié)同與雙向賦能，使“數(shù)據(jù)智能”獲得市場的廣泛關(guān)注。近日，賽迪顧問編制《2025中國數(shù)據(jù)智能市場研究報告》，對數(shù)據(jù)智能之間的賦能效應及一體化特征、數(shù)據(jù)智能市場規(guī)模與應用結(jié)構(gòu)、融合發(fā)展模式與未來發(fā)展趨勢等進行了詳細解析。

一、數(shù)據(jù)智能的雙向賦能及一體化特征

數(shù)據(jù)與智能之間存在雙向賦能。一方面，數(shù)據(jù)激發(fā)智能潛力。數(shù)據(jù)是人工智能發(fā)展的核心要素，具備結(jié)構(gòu)化特征、高知識密度并按照不同需求和場景精準分類的大規(guī)模高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，可以有力推動模型迭代并拓展應用的邊界，為智能發(fā)展提供強勁動力；另一方面，智能激活數(shù)據(jù)價值。人工智能依托強大的數(shù)據(jù)分析、挖掘與重構(gòu)能力，尤其是對非結(jié)構(gòu)化、多模態(tài)數(shù)據(jù)語義的深度理解，能夠?qū)⒃夹畔⑥D(zhuǎn)化為切實可行的商業(yè)洞察與決策支撐，充分釋放數(shù)據(jù)的潛在價值。

然而，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)與智能平臺大多采用煙囪式架構(gòu)，將大數(shù)據(jù)處理與AI開發(fā)割裂為兩套彼此獨立的系統(tǒng)，導致用戶很難端到端進行數(shù)據(jù)開發(fā)、處理、訓練和推理等，數(shù)據(jù)需要在兩套系統(tǒng)間反復轉(zhuǎn)換與傳輸，且大數(shù)據(jù)與AI的算力資源也無法跨系統(tǒng)共享與復用，從而造成存儲空間與計算資源的雙重浪費。

而新一代數(shù)據(jù)智能平臺從企業(yè)級應用需求出發(fā)，朝著數(shù)據(jù)與AI一體化融合的方向快速發(fā)展，呈現(xiàn)出技術(shù)棧一體化、工作流一體化兩大核心特征。其中，在技術(shù)棧一體化方面，一體化數(shù)據(jù)智能平臺具備強大的整合能力，可以對多計算引擎、開發(fā)工具、元數(shù)據(jù)目錄等關(guān)鍵組件進行統(tǒng)一管理，實現(xiàn)數(shù)據(jù)與AI系統(tǒng)的協(xié)同編排，使數(shù)據(jù)任務和AI任務在同一平臺集中處理；在工作流一體化方面，一體化數(shù)據(jù)智能平臺采用統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理體系和資源調(diào)度方式，實現(xiàn)數(shù)據(jù)編排、模型訓練和部署一站式集成，不僅讓數(shù)據(jù)可以無縫接入AI模型，也使AI開發(fā)能夠深度嵌入到數(shù)據(jù)全生命周期管理，有力推動了大數(shù)據(jù)與AI的協(xié)同工作。

二、數(shù)據(jù)智能市場規(guī)模與應用結(jié)構(gòu)

AI技術(shù)取得突破性進展，通過神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)優(yōu)化與算力效能提升，進一步增強了數(shù)據(jù)處理和分析的智能化水平；在平臺經(jīng)濟蓬勃發(fā)展、智能終端設(shè)備廣泛普及、公共數(shù)據(jù)得到深度開發(fā)利用的共同作用下，數(shù)據(jù)規(guī)模呈現(xiàn)爆發(fā)式增長，為數(shù)據(jù)智能算法創(chuàng)新和場景應用提供了豐富的資源；與此同時，傳統(tǒng)領(lǐng)域數(shù)智化轉(zhuǎn)型的持續(xù)深化，也加速了數(shù)據(jù)智能在政府、金融、工業(yè)、零售等領(lǐng)域的廣泛應用。在多重積極因素的驅(qū)動下，中國數(shù)據(jù)智能發(fā)展進入了規(guī)�；涞嘏c高速增長的新階段，2024年中國數(shù)據(jù)智能市場規(guī)模為258.6億元，同比增長43.2%。

圖1 2022-2024年中國數(shù)據(jù)智能市場規(guī)模

數(shù)據(jù)來源：賽迪顧問2025，11

隨著數(shù)智技術(shù)的快速發(fā)展以及數(shù)據(jù)規(guī)模爆發(fā)式增長，數(shù)據(jù)智能的應用場景不斷拓展，逐步滲透到政企運營決策、科研創(chuàng)新等各個關(guān)鍵環(huán)節(jié)，成為效率提升和模式變革的重要驅(qū)動力。在政企決策領(lǐng)域，數(shù)據(jù)智能通過數(shù)據(jù)驅(qū)動與算法模型，推動決策模式從經(jīng)驗主導型向經(jīng)驗與數(shù)據(jù)深度融合驅(qū)動型轉(zhuǎn)變，有效提升決策的科學性和精準性，2024年數(shù)據(jù)智能在政企決策領(lǐng)域的市場規(guī)模為98.5億元，占比最大，為38.1%。數(shù)據(jù)智能在營銷服務領(lǐng)域商業(yè)應用化程度較高，企業(yè)通過整合用戶行為、消費偏好、社交媒體等多維數(shù)據(jù)，能夠?qū)崿F(xiàn)營銷效果實時優(yōu)化、營銷內(nèi)容自動生成以及用戶消費體驗持續(xù)提升等，2024年數(shù)據(jù)智能在營銷服務領(lǐng)域的市場規(guī)模為44.7億元。此外，經(jīng)營管控、科學研究、自動駕駛等多元場景，具備數(shù)據(jù)需求邊界明確、AI應用價值可量化評估等特點，正成為數(shù)據(jù)智能加速應用的重要領(lǐng)域。

圖2 2024年中國數(shù)據(jù)智能市場應用結(jié)構(gòu)

數(shù)據(jù)來源：賽迪顧問2025，11

三、數(shù)據(jù)智能的融合發(fā)展模式

為順應Data與AI融合發(fā)展趨勢和用戶最新需求變化，主要廠商紛紛在產(chǎn)品和技術(shù)層面進行迭代升級，數(shù)據(jù)智能的發(fā)展形成了技術(shù)驅(qū)動型和數(shù)據(jù)驅(qū)動型兩種融合發(fā)展模式。“技術(shù)驅(qū)動型”模式是以大數(shù)據(jù)平臺、數(shù)據(jù)湖倉、數(shù)據(jù)治理、BI等為代表的數(shù)字技術(shù)廠商，依托自身成熟的數(shù)智技術(shù)和產(chǎn)品體系，通過接入用戶端專屬數(shù)據(jù)資源或整合外部數(shù)據(jù)資源，構(gòu)建“數(shù)智技術(shù)+Data”融合模式，實現(xiàn)數(shù)據(jù)智能落地應用；“數(shù)據(jù)驅(qū)動型”模式是專注于數(shù)據(jù)資源整合與價值挖掘的專業(yè)數(shù)據(jù)服務商，通過長期的業(yè)務實踐積累了大量高價值數(shù)據(jù)資源，在數(shù)據(jù)集成、開發(fā)、治理、應用等全流程中嵌入數(shù)智技術(shù)和能力，不僅提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務，而且通過數(shù)智技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的深度開發(fā)與商業(yè)變現(xiàn)，形成完整“Data+數(shù)智技術(shù)”服務體系，為用戶提供數(shù)據(jù)智能服務。

研究報告認為，數(shù)據(jù)智能未來發(fā)展趨勢主要包括四個方向：具備行業(yè)特性的私域高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，日益成為驅(qū)動智能發(fā)展的稀缺資源；大模型性能持續(xù)提升、部署成本不斷下降，拓展了數(shù)據(jù)智能的應用范圍；數(shù)據(jù)分析智能體興起，催生出全新的數(shù)據(jù)分析和應用范式；各行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型全面提速且更加深入。

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