備受業界關注的《數據智能白皮書（2024年）》正式發布。白皮書聚焦數據與人工智能的深度融合，系統性地呈現了驅動未來發展的“5+3”核心技術體系，并強調了數據處理與存儲支持服務在這一體系中的關鍵基礎作用。

一、核心洞察：數據與人工智能的共生演進
報告開篇指出，2024年，數據與人工智能的關系已從“數據驅動AI”的單向賦能，演進為“AI賦能數據價值釋放”的雙向協同與共生。海量、多模態的數據是AI模型訓練與迭代的“燃料”，而日益強大的AI技術則成為從數據中挖掘洞察、創造價值的核心引擎。兩者交織，共同構成了數據智能時代的基石。

二、核心框架：“5+3”技術體系全景呈現
白皮書的核心貢獻在于清晰勾勒出支撐數據智能實踐的“5+3”技術體系。

“5”大核心使能技術層：
1. 智能數據治理與集成：利用AI技術實現數據的自動發現、分類、編目、質量評估與血緣追溯，提升數據管理效率與可信度。
2. 多模態數據處理與分析：涵蓋文本、圖像、音頻、視頻、傳感器數據等的融合處理與聯合分析技術，解鎖更全面的洞察。
3. 機器學習與深度學習：作為從數據中學習規律、做出預測與決策的核心算法引擎，持續向自動化（AutoML）、可解釋性方向發展。
4. 大語言模型與生成式AI：以其強大的內容生成、邏輯推理與代碼能力，正重塑數據交互、分析報告生成與業務應用構建模式。
5. 智能決策與優化：將數據分析結果與業務規則、仿真模型結合，形成閉環的智能決策系統，實現業務流程的自動化優化。

“3”大關鍵支撐層：
1. 數據處理與存儲支持服務：這是整個體系的“地基”。包括高性能計算（CPU/GPU/DPU）、分布式存儲、數據湖倉一體、向量數據庫、流批一體處理等。它們確保海量數據能被高效、穩定、低成本地存儲與處理，為上層智能應用提供堅實支撐。
2. 安全、隱私與合規框架：貫穿數據全生命周期的隱私計算（如聯邦學習、安全多方計算）、數據脫敏、訪問控制及合規審計技術，確保數據智能應用在安全可信的軌道上運行。
3. 運維與平臺化服務：涵蓋AI開發平臺（MLOps）、數據資產運營、模型監控與治理、持續集成/持續部署（CI/CD）等，保障數據智能系統能夠規模化、穩定、高效地交付與迭代。

三、基石聚焦：數據處理與存儲支持服務的演進
白皮書特別強調，隨著模型參數和數據量呈指數級增長，“數據處理和存儲支持服務”的重要性愈發凸顯。其發展趨勢呈現以下特點：

• 存算分離與一體化協同：為適應靈活彈性的資源調度，存算分離架構成為主流，同時通過高速互聯技術確保數據訪問效率。
• 湖倉一體成為標配：融合數據湖的靈活性與數據倉庫的高性能分析能力，支持原始數據到智能應用的全鏈路處理。
• 面向AI負載的專用優化：向量數據庫針對AI embedding的高效檢索而興起；存儲系統為大規模分布式訓練進行深度優化。
• 云原生與Serverless化：基于容器的彈性伸縮和按需付費的Serverless服務，極大降低了數據智能基礎設施的管理復雜度和成本。

四、與展望
《數據智能白皮書（2024年）》的發布，為產業界提供了一份清晰的行動路線圖。它表明，構建競爭優勢的關鍵在于系統性地整合“5”大智能技術與“3”大支撐體系，尤其是筑牢數據處理與存儲的基石。數據智能技術將更深入地滲透到各行各業，驅動產品創新、流程再造與商業模式變革，而擁有強大、靈活、高效的數據基礎設施與一體化技術體系的企業，將在這一浪潮中占據先機。