一是“智能”将成为“数据”价值释放的主要路径，“数据”成为 “智能”成效进一步跃迁的胜负手，两者关系由“松耦合”转向“紧 耦合”。长期以来，受制于智能技术的局限性，数据仍以非智能化的 传统应用方式发挥价值，同时，智能应用效果的明显提升主要由算法 驱动，数据仅作为研发过程中的基础一环，两者呈现“松耦合”式发 展关系。
然而，随着生成式『大语言模型』应用效果的飞跃式提升，人工 智能对于生产生活各领域将逐渐不可或缺，进而成为数据价值释放的 主要路径；同时，随着算力、算法的演进模式逐渐收敛，数据对智能 持续发展的价值愈发突出。由此，助力智能发展将成为数据工作的核 心，智能的效果提升也更加依赖数据工程及技术的托底，两者后续将 转向“紧耦合”式发展关系。
二是智能化技术开始反向助力数据技术发展和非结构化数据应 用。一方面，智能化技术开始应用至数据技术领域，在生成式人工智 能的赋能下，数据的汇聚技术、存算技术、管理技术、开发技术、安 全技术等快速向智能化升级，相应环节的生产效率有望得到大幅提升； 另一方面，智能化技术突破传统数据技术面向非结构化数据的能力瓶 颈，占据未来数据总量约 80%的文档、视频、音频等非结构化数据在 生成式人工智能技术的助力下，可被迅速处理和分析，从而实现全形 态数据的价值释放。
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