行业定义与核心特征 - 数据智能服务产业是在新一代人工智能技术与数据工程深度融合下产生的新型数智化能力供给体系和智能生产性服务业态 [2] - 该产业以数据为核心生产要素，以智能为关键生产力，以服务为价值实现形态，覆盖数据汇聚、处理、标注、模型训练和智能应用等环节 [2] - 与传统大数据产业侧重规模化存储和计算不同，该产业侧重数据价值的深度释放和智能技术应用，主要解决数据价值变现与智能决策问题 [2] - 产业当前呈现出数据要素驱动、智能范式引领、服务场景融合、价值循环增益四大特征 [2] 产业发展基础与前景 - 中国拥有全球规模最大、最完整的工业体系，在海量数据资源、超大市场规模及政府合理引导下，具备极强的应用落地与模式创新能力 [1] - 中国有望借助庞大市场规模实现以用促研，成为数据智能服务规模应用高地与数据要素化实践先行者 [1] - 大模型、智能体、具身智能等新一代人工智能技术的快速发展和实践应用，给科学研究、生产制造、生活服务等领域带来巨大影响 [1] - 数据智能服务成为推动数字经济发展和社会智能化转型的关键变量，受到各领域高度重视 [1] 主要业务模式 - 产业已形成平台化、场景化、订阅化、协同化四大业务模式 [3] - 平台化模式以平台为核心枢纽，连接数据供给方、技术服务方及行业需求方，构建高效生态 [3] - 场景化模式提供从需求调研到持续迭代的全流程定制服务，深度契合业务实际需求 [3] - 订阅化模式将成熟的数据智能应用封装为轻量化产品，以低门槛的订阅方式便捷开放使用 [3] - 协同化模式整合政府、企业、高校等核心资源，协同应对复杂问题，实现多方共赢 [3] 未来发展趋势 - 技术架构将向模块化、松耦合演进，架构创新愈加灵活 [3] - 应用模式将向垂直化、价值化转型，垂域模型不断深入 [3] - 产业发展将呈现高知识、高价值特征 [3] - 安全治理将呈现多级化、全域化趋势，业务导向愈加明显 [3] 产业图谱与参考框架 - 同期发布的《数据智能服务产业图谱（2025年）》以“基础层—技术层—应用层—支撑层”为核心架构 [3] - 图谱涵盖数据基础设施、数据治理服务、底层开发框架、模型算法、多行业应用、产业载体等关键环节 [3] - 该图谱为学术研究、政企决策及产业协同提供科学参考 [3]