数据智能产业概述 - 数据智能产业已成为推动数字经济创新与增长的核心引擎，数据和AI的融合共生关系日益深化 [1] - 数据智能产业以全形态数据为关键资源，以大数据和AI深度融合后的新技术体系为关键手段，目标是应用于生产生活各领域 [1] - 数据智能产业包括数据、算法、应用、安全四大核心领域，四大领域协同驱动产业发展 [5] 数据智能产业的影响 - 数据智能技术能够将海量数据转化为知识和决策依据，提升决策效率、优化资源配置，成为推动数字化转型的核心引擎 [2] - 在企业层面，数据智能实践能提升从数据中提取有效信息到指导决策的总体效率 [2] - 在产业层面，数据智能实践带动相关技术服务产业发展，同时带来模式创新和对生产关系的重塑，改善产业链总体产出效率 [2] - 在社会层面，数据智能实践提升信息和知识在全社会的流动效率，优化社会资源的配置效率 [2] 数据智能产业规模与发展 - 截至2024年12月，全球共有数据智能企业3万家，其中中国4696家，占全球总数的15% [3] - 2024年全球数据智能领域论文发布量超25万篇，其中高水平论文达1941篇，中国高水平论文发文量达1100篇 [3] - 全球数据智能专利授权比例从2019-2021年的不足30%提升至2022-2024年的58% [3] - 中国专利授权量超过35万，中国是全球最大的顶级数据智能人才输出国，在中国接受本科教育的顶级数据智能人才占全球47% [3] 政策支持与区域发展 - 中国发布《生成式人工智能服务管理暂行办法》《"数据要素×"三年行动计划(2024-2026年)》等政策，为数据智能产业发展注入强劲动力 [4] - 北京、上海、江苏、山东等省份通过建设智算中心、打造示范性应用项目、设置人工智能创新发展试验区等方式推动数据智能应用和发展 [4] 数据智能产业的安全挑战 - 数据智能产业面临三大安全挑战：安全技术瓶颈仍未突破、新业态治理复杂度飙升、安全治理落地实践不足 [6] - 安全技术难以应对复杂多变的安全威胁，安全管理机制与业务创新速度脱节，企业缺乏成熟、普适的治理范式 [6] - AI安全治理体系需逐步完善，通过搭建包含数据安全、模型算法安全、应用安全等的全局治理框架，实现安全能力与业务创新的同步进化 [6] - 企业治理模式需进行结构性变革，安全责任从模型责任部门向全员渗透，构建覆盖"决策层-管理层-实施层-监督层"的立体化治理网络 [6] 技术发展趋势 - AI驱动的安全运营平台需整合威胁情报、日志审计、行为分析等多源数据，构建企业数据资产的全局风险画像，实现攻击路径预测、异常行为溯源等能力提升 [7]