备受业界关注的《数据智能白皮书（2024年）》正式发布。白皮书聚焦数据与人工智能的深度融合，系统性地呈现了驱动未来发展的“5+3”核心技术体系，并强调了数据处理与存储支持服务在这一体系中的关键基础作用。

一、核心洞察：数据与人工智能的共生演进
报告开篇指出，2024年，数据与人工智能的关系已从“数据驱动AI”的单向赋能，演进为“AI赋能数据价值释放”的双向协同与共生。海量、多模态的数据是AI模型训练与迭代的“燃料”，而日益强大的AI技术则成为从数据中挖掘洞察、创造价值的核心引擎。两者交织，共同构成了数据智能时代的基石。

二、核心框架：“5+3”技术体系全景呈现
白皮书的核心贡献在于清晰勾勒出支撑数据智能实践的“5+3”技术体系。

“5”大核心使能技术层：
1. 智能数据治理与集成：利用AI技术实现数据的自动发现、分类、编目、质量评估与血缘追溯，提升数据管理效率与可信度。
2. 多模态数据处理与分析：涵盖文本、图像、音频、视频、传感器数据等的融合处理与联合分析技术，解锁更全面的洞察。
3. 机器学习与深度学习：作为从数据中学习规律、做出预测与决策的核心算法引擎，持续向自动化（AutoML）、可解释性方向发展。
4. 大语言模型与生成式AI：以其强大的内容生成、逻辑推理与代码能力，正重塑数据交互、分析报告生成与业务应用构建模式。
5. 智能决策与优化：将数据分析结果与业务规则、仿真模型结合，形成闭环的智能决策系统，实现业务流程的自动化优化。

“3”大关键支撑层：
1. 数据处理与存储支持服务：这是整个体系的“地基”。包括高性能计算（CPU/GPU/DPU）、分布式存储、数据湖仓一体、向量数据库、流批一体处理等。它们确保海量数据能被高效、稳定、低成本地存储与处理，为上层智能应用提供坚实支撑。
2. 安全、隐私与合规框架：贯穿数据全生命周期的隐私计算（如联邦学习、安全多方计算）、数据脱敏、访问控制及合规审计技术，确保数据智能应用在安全可信的轨道上运行。
3. 运维与平台化服务：涵盖AI开发平台（MLOps）、数据资产运营、模型监控与治理、持续集成/持续部署（CI/CD）等，保障数据智能系统能够规模化、稳定、高效地交付与迭代。

三、基石聚焦：数据处理与存储支持服务的演进
白皮书特别强调，随着模型参数和数据量呈指数级增长，“数据处理和存储支持服务”的重要性愈发凸显。其发展趋势呈现以下特点：

• 存算分离与一体化协同：为适应灵活弹性的资源调度，存算分离架构成为主流，同时通过高速互联技术确保数据访问效率。
• 湖仓一体成为标配：融合数据湖的灵活性与数据仓库的高性能分析能力，支持原始数据到智能应用的全链路处理。
• 面向AI负载的专用优化：向量数据库针对AI embedding的高效检索而兴起；存储系统为大规模分布式训练进行深度优化。
• 云原生与Serverless化：基于容器的弹性伸缩和按需付费的Serverless服务，极大降低了数据智能基础设施的管理复杂度和成本。

四、与展望
《数据智能白皮书（2024年）》的发布，为产业界提供了一份清晰的行动路线图。它表明，构建竞争优势的关键在于系统性地整合“5”大智能技术与“3”大支撑体系，尤其是筑牢数据处理与存储的基石。数据智能技术将更深入地渗透到各行各业，驱动产品创新、流程再造与商业模式变革，而拥有强大、灵活、高效的数据基础设施与一体化技术体系的企业，将在这一浪潮中占据先机。