今日分享：2025数智平台技术研究报告
公众号『智云研报』
报告共37页
导读：
以下是部分报告原文节选
以下是《2025数智平台技术研究报告》的核心内容与行业洞察，综合中国民航信息集团、大数据技术标准推进委员会等权威机构联合研究成果整理：
一、数智化转型的战略意义
- 国家战略层面
- 2025年政府工作报告将“人工智能+”列为重点行动，国资委深化央企“人工智能+”专项行动，要求夯实算力基座并构建重点行业数据集，数智化（『数字化』+智能化）已成为新型工业化的核心特征。
- 政策目标：到2026年超80%企业将通过API使用生成式AI，30%企业应用依赖AI技术实现创新。
- 企业应用价值
- 数智化贯穿生产、营销、供应链全流程，推动企业从经验驱动转向数据驱动。例如中国航信数智平台攻克“异构数据、异构算力、异构协议”挑战，支撑民航领域智能应用。
二、数智平台技术架构
- 发展阶段
- 技术准备期（2000年前）：AI概念与数据库理论形成。
- 大数据期（2000-2020）：分布式技术与深度学习突破，数据湖技术成熟。
- 融合应用期（2020至今）：流批一体、湖仓一体成为趋势，生成式AI加速场景落地。
- 核心模块
- 模块功能技术示例底层资源平台容器化、边缘计算支撑算力调度Kubernetes、OpenStack
- 数据引擎多模态数据存储（数据库/数据湖）与计算（Spark/Flink）Delta Lake、Iceberg
- 智能引擎覆盖AI全生命周期，支持PyTorch/TensorFlow框架RAG技术、智能体协同
- 流通共享模块区块链、隐私计算保障数据安全流通联邦学习、同态加密
三、实践路径与行业案例
- 两种融合路径
- 数上生智（Data+AI）：以数据平台为核心，通过湖仓一体实现统一存储，如Databricks的Data Intelligence平台。
- 智外接数（AI+Data）：以AI平台为核心增强数据能力，如阿里云数智平台解决方案。
- 标杆案例
- 中国电信：构建异构算力纳管平台，支持PB级多模态数据存取与向量检索。
- Snowflake：通过Snowpark实现数据与AI工作流无缝集成，推理效率提升50%。
四、未来趋势与挑战
- 技术方向
- 多模态数据识别能力提升，支持音频、视频等非结构化数据处理。
- AI驱动智能自治，实现算力与成本动态平衡（如韶关集群绿电算力占比达60%）。
- 行业挑战
- 数据治理：70%企业面临数据质量与安全瓶颈，需强化标准化与生命周期管理。
- 算力需求：大模型训练推高算力成本，推理算力增速达训练算力的4倍。
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