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数字经济浪潮下，数据作为核心生产要素与智能技术深度融合，催生了数据智能服务这一新型生产性服务业态。该产业以八大核心要素为支撑，搭建起“基础层-技术层-应用层-支撑层”四级产业链，形成多元产业载体与创新模式，全球呈现三大发展格局，未来将向多维度演进，成为激活新质生产力、推动数字经济高质量发展和人工智能迭代升级的关键支撑，契合当前数据要素市场化配置与高质量数据集建设的发展趋势。

1.数据智能服务产业和传统大数据产业、人工智能产业的核心差异在哪里？

传统大数据产业的核心是提取已有信息辅助决策，不会创造新信息，而数据智能服务更侧重数据全生命周期的价值挖掘，核心是实现数据价值释放与智能决策，还能创造新信息。人工智能产业依赖算力、算法与数据的协同发力，核心落在算法与算力上，数据智能服务则以“数据驱动”为核心，更看重数据全流程治理和价值变现，聚焦把原始数据转化为可用的“数据资产”，适配大模型训练所需的高质量数据需求。

2.中国在数据智能服务产业发展上有哪些独特优势，核心载体模式又是什么？

中国的独特优势十分鲜明，拥有全球最完整的工业体系，能提供丰富的应用场景，再加上海量数据资源和超大市场规模，支撑产业“以用促研”。同时，“数据二十条”等顶层设计保驾护航，国家数据基础设施建设先行，有效激活了公共数据潜能，呼应了国家数据局推动数据“供得出、流得动、用得好”的发展导向。核心载体模式则分为企业、园区、基地、集群四类，每类都有不同的功能定位，共同构成多层次协同发展的载体体系。

3.数据智能服务产业的四种创新模式里，哪种最适合中小企业降低AI应用门槛，核心优势是什么？

最适合中小企业的是智能化产品订阅服务模式。现在很多中小企业面临技术、成本困境，这种模式能实现轻量化接入，标准化封装的数据分析、智能治理等模块开箱即用，不用中小企业组建专业技术团队，契合当前中小企业“小快轻准”的数智转型需求。而且订阅制支付能让成本更可控，不用承担高昂的初始建设成本，可根据业务需求灵活选择服务模块和使用周期。更重要的是，服务商能统一负责产品更新和功能优化，让中小企业持续获得最新技术能力，贴合自身业务变化，就像Databricks的“Data+AI”订阅平台那样，助力中小企业低成本实现数智升级。

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