来源：中国信通院
这份《数据智能服务产业发展研究报告（2025年）》由中国信息通信研究院发布，系统阐述了数据智能服务产业的定义、要素、产业链、载体、创新模式及发展趋势。以下为报告核心内容摘要：
一、数据智能服务产业整体概述
定义：数据智能服务产业是在AI与数据工程技术融合下，以“数据”为核心生产要素、“智能”为关键生产力、“服务”为价值形态的新型数智能力供给体系。
特征：知识技术密集、赋能全域、业态多元、产业协同紧密。
全球态势：
美国：技术领先，市场化驱动，生态控制力强。
欧盟：规则引领，注重可信AI与垂直行业结合。
中国：数据资源丰富、应用场景广泛，政府引导与市场结合，走“以用促研”道路。
二、八大核心要素
技术：从单点处理向“数智融合”演进。
资源：从规模累积向“多模高质”转型。
产品：从软件交付向“智能体”转型。
设施：从通用算力向“算存网一体化”发展。
平台：全流程协同的一体化运营中枢。
模型：服务质量评估的核心标尺。
工具：从手工向智能自动化升级。
人才：从单一技能向复合跨界发展，缺口达百万级。
三、产业链结构
基础层：算力设施、数据基础设施、数据治理服务。
技术层：开发框架、中间件、算法模型、模型服务平台。
应用层：智能产品与行业解决方案。
支撑层：人才、标准、资本、载体、安全合规。
四、产业载体
企业：技术驱动型、解决方案型、平台赋能型。
园区：研发孵化型、产业加速型、生态聚合型。
基地：数据标注基地、AI中试基地，推动专业化创新。
集群：技术引领型、资源驱动型、场景驱动型。
五、创新模式
平台化生态聚合：如Palantir，构建开放协同生态。
场景化定制解决方案：如Scale AI，提供全流程深度定制。
智能化产品订阅服务：如Databricks，以订阅制提供轻量化服务。
跨主体价值共创协同：以基地为载体，推动多方协同创新。
六、发展趋势
技术架构：向模块化、松耦合演进。
应用模式：向垂直化、价值化转型。
产业发展：呈现高知识、高价值特征。
安全治理：向多级化、全域化、业务导向发展。
总结
数据智能服务产业正成为推动数字经济发展的关键力量，中国凭借数据资源、应用场景和政策引导，有望在应用层实现“换道超车”，构建具有全球竞争力的产业生态。
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