中国信息通信研究院前不久发布了一份技术报告《数据智能服务产业发展研究报告（2025年）》，如下：

这份报告系统性地描绘了“数据智能服务产业”这一新兴领域的全貌，将其定位为数字经济时代下，由“人工智能+”与“数据要素×”双重赋能催生的核心产业。其核心逻辑是：以“数据”为核心生产要素，以“智能”为关键生产力，以“服务”为价值实现形态。

1. 产业定义与内涵

数据智能服务产业是在新一代AI（如大模型、多模态、具身智能、智能体）与数据工程技术深度融合下，构建的一种覆盖数据全生命周期（汇聚、处理、标注、训练到应用）的新型数智化能力供给体系和智能生产性服务业态。

数据智能服务产业的三大支柱：

• 数据：是“养料”，决定了智能的深度。强调高质量、多样化、可信的数据资源是智能的基础。
• 智能：是“转化器”，将数据转化为知识、洞察与决策，释放数据价值。
• 服务：是“放大器”，通过场景化应用将数据与智能的价值全面释放，推动经济社会高效运转。

不同于传统大数据产业（重在提取已有信息），数据智能服务更注重“创造新信息”；也不同于纯AI产业（依赖算力、算法、数据），它更强调“数据驱动”的全链条服务能力。

2. 产业八大核心要素

报告提炼出支撑产业繁荣的八大要素，构成一个完整的生产闭环：

• 技术：从单点处理向“数智融合”演进，如RAG、大模型辅助等提升效率。
• 资源：从规模累积转向“多模高质”，满足Sora、GPT-4o等对非结构化数据的需求。
• 产品：从软件交付向“智能体”转型，产品本身具备自主感知、决策、执行能力。
• 设施：从通用算力向“算存网一体化”演进，支撑大规模、低延时服务。
• 平台：从单环节工具向“开发运维一体化”平台融合，降低使用门槛。
• 模型：不仅是能力引擎，更是评估服务质量的量化标尺。
• 工具：从手工配套向“智能自动化”升级，形成工业化流水线。
• 人才：从单一技能向“复合跨界”跃升，亟需既懂行业又懂数据的专家。

3. 产业链全景

产业链分为四层，结构清晰：

• 上游（基础层）：算力设施、数据基础设施（如隐私计算、区块链）、数据治理服务（标注、合成）。未来趋势包括云边端协同、以数据为中心、人机共生治理。
• 中游（技术层）：底层框架（如昇思、飞桨）、工具链、算法模型（行业大模型落地占比超80%）、MaaS平台。未来趋势包括全栈开源、大小模型协同、多智能体协作。
• 下游（应用层）：智能产品（如数字人、智能体）和行业解决方案（覆盖金融、制造、医疗等）。未来趋势包括应用从“工具”升级为“伙伴”、流量入口转向端侧、价值创造深入业务内部。
• 支撑层：人才、标准、资本、载体、安全合规。未来将向精准化、协同化、智能化升级。

4. 产业载体

产业发展的物理与组织依托：

• 企业：分为技术驱动型、解决方案型、平台赋能型三类。
• 园区：区域性集聚载体，有研发孵化型、产业加速型、生态聚合型三种模式。
• 基地：专业化创新平台，如国家数据标注基地、AI中试基地，有枢纽协同、特色转化、场景中试三种模式。
• 集群：更高层级的产业共同体，有技术引领（如北京、上海）、资源驱动（如贵州、成渝）、场景驱动三种模式。

5. 创新模式

产业形成了四种典型的商业模式：

• 平台化生态聚合：以Palantir为代表，构建连接数据、技术、需求方的中枢平台。
• 场景化定制解决方案：以Scale AI为代表，提供深度理解业务、全流程定制的服务。
• 智能化产品订阅服务：以Databricks为代表，通过标准化、轻量化产品+订阅制，降低使用门槛。
• 跨主体价值共创协同：以数据标注基地与AI中试基地联动为代表，整合多方资源形成增强回路。

6. 未来发展趋势

报告预判了四大核心趋势：

• 技术架构：向模块化、松耦合演进，提升灵活性与迭代速度。
• 应用模式：向垂直化、价值化转型，垂域模型持续深化。
• 产业发展：呈现高知识、高价值特征，对深度行业认知要求持续增加。
• 安全治理：呈多级化、全域化趋势，安全目标与业务目标深度绑定。

7. 个人见解

1）“数据智能服务”是AI规模化落地的关键瓶颈与突破口：当前AI，尤其是大模型，正从技术奇观走向商业价值兑现阶段。而制约其大规模落地的核心并非模型本身，而是高质量、场景化的数据供给与工程化服务能力。这份报告精准地抓住了这个矛盾点，将“数据智能服务”提升到产业高度，极具前瞻性。

2）“智能体（Agent）”将成为下一代数据智能服务的核心产品形态：报告中多次提到智能体，并将其视为产品演进的方向。这与当前技术趋势高度吻合。未来的数据智能服务，不再是静态的API或报表，而是能主动理解用户意图、规划任务、调用工具、执行并反馈的动态智能体。这将彻底改变人机交互和服务交付模式。

3）“数据为中心”的范式正在超越“模型为中心”：报告明确指出，AI发展重心正从模型转向数据。这揭示了一个深刻现实：在模型架构和算法日益同质化的今天，独特、高质量、合规的数据资产才是构建竞争壁垒的核心。数据智能服务产业的本质，就是将原始数据炼成高价值“数据燃料”的工业化过程。

4）产业载体建设是国家层面的战略布局：报告详细阐述了从企业到集群的四级载体体系，并特别强调了国家数据标注基地、AI中试基地的作用。这表明，中国正试图通过强有力的基础设施和组织创新，系统性解决AI产业发展的“卡脖子”环节（如数据供给、技术验证），这是一种典型的“新型举国体制”在数字经济时代的应用。

5）安全与业务的深度融合是必然要求：报告将安全治理列为独立趋势，并强调其“业务导向”。这意味着，未来的数据智能服务必须将安全、隐私、合规内生于产品设计和业务流程之中，而非事后补救。这既是挑战，也是构建可信AI、赢得客户信任的关键。

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