数据智能+AI Agent=？我们正经历的变革比你想象的更猛

数据智能与AI智能体作为数字经济发展的双引擎，正在重塑各行各业的生产方式和商业模式。本文将综合分析这两份图谱的核心内容，探讨它们如何共同推动产业变革。

过去一年，人工智能技术持续突破，数据要素市场加速构建，推动数据智能产业迎来前所未有的变革。在这一背景下，2025数据智能大会于6月18-19日在北京召开，由中国通信标准化协会主办，中国信通院和大数据技术标准推进委员会承办。

大会发布了《数据智能产业图谱（2025年）》和《AI Agent智能体产业图谱1.0》两份重要文件，标志着我国在数据智能和AI智能体两大领域的研究与实践迈入新阶段。这两份图谱的发布不仅梳理了当前产业链格局，更为未来产业发展指明了方向。

数据智能与AI智能体作为数字经济发展的双引擎，正在重塑各行各业的生产方式和商业模式。本文将综合分析这两份图谱的核心内容，探讨它们如何共同推动产业变革。

01 数据智能产业全景解析

《数据智能产业图谱（2025年）》由中国信通院云大所大数据与智能化部田稼丰正式发布，旨在全面展现我国数据智能产业链的发展现状。该图谱历经线上征集、自主申报、产业调研、专家评审等多个环节编制而成，围绕四大核心领域构建产业框架。

产业框架的四大支柱

支柱领域	核心功能	代表技术/方向	典型企业/案例
算力引擎	提供AI训练与推理的基础算力	GPU集群、云计算资源池、边缘计算节点	华为昇腾、寒武纪、阿里云
数据引擎	数据采集、治理与流通	数据中台、隐私计算、数据确权	政府数据开放平台、企业数据资产管理
智能引擎	算法模型与开发工具	计算机视觉、NLP、知识图谱	百度飞桨、商汤科技SenseParrots
行业应用	跨行业解决方案落地	金融、医疗、制造、交通等20+行业	智能风控（金融）、辅助诊断（医疗）、预测性维护（制造）

对比与趋势建议：

维度	当前状态	未来趋势建议
算力	集中式（云计算）为主，边缘计算兴起	轻量化边缘算力+绿色节能技术（如液冷GPU）
数据	数据孤岛问题突出，隐私计算需求增长	构建跨行业数据联盟，推动数据确权立法
算法	通用模型（如预训练大模型）竞争白热化	垂直行业小模型优化（如医疗影像专用模型）
应用	20+行业覆盖但深度不足	聚焦高价值场景（如工业质检、精准医疗），强化AI与业务流程的深度整合

产业发展三大趋势

趋势维度	关键发展路径	具体表现	行业影响
1. 技术融合加速	AI与区块链结合	数据可信流通解决方案	解决数据孤岛与信任问题
	5G+边缘计算	实时数据处理与决策（如工业物联网）	降低延迟，提升响应速度
	多模态大模型	自然语言+视觉+语音交互（如虚拟助手）	颠覆传统人机交互模式
2. 市场格局演变	云厂商转型	提供”存储+计算+AI”全栈服务（如AWS SageMaker）	提高客户粘性，增加ARPU
	垂直领域服务商	金融/医疗等专业解决方案（如Palantir）	细分市场壁垒增强
	传统IT企业	内置AI功能的产品升级（如IBM Watson）	避免被技术颠覆风险
3. 应用场景深化	行业知识图谱	金融风控/药物研发等专业数据库	提升决策精准度
	中小企业SaaS	低成本标准化服务（如CRM、ERP云化）	加速企业数字化转型

市场竞争格局变化：

参与者类型	优势	挑战
云服务商	基础设施+数据积累	需突破行业Know-how
垂直服务商	专业场景理解	技术迭代压力大
传统IT企业	现有客户资源	AI人才储备不足

来源：数治网 shuzhi.me
1. 算力引擎：数据智能的基础设施

算力引擎作为数据智能的底层支撑，为数据处理和分析提供强大的计算能力。随着AI模型规模的不断扩大，对算力的需求呈指数级增长。图谱中收录了在这一领域具有代表性的企业和机构，它们通过提供高性能计算芯片、分布式计算框架和云计算服务等，为数据智能应用奠定坚实基础。

2. 数据引擎：价值挖掘的关键环节

数据引擎负责数据的采集、存储、治理和流通，是数据价值挖掘的关键环节。在数据要素市场加速构建的背景下，数据引擎技术不断突破，解决了数据孤岛、数据质量等核心问题。图谱展示了在这一领域取得显著成果的企业，它们通过创新的数据管理方法和工具，提高了数据利用效率。

3. 智能引擎：算法与模型的核心

智能引擎是数据智能的核心，包含机器学习算法、深度学习框架和各种AI模型。近年来，大模型的快速发展极大地提升了智能引擎的能力边界。图谱中收录的企业在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域取得了突破性进展，为行业应用提供了强大的技术支持。

4. 行业应用：价值落地的场景

行业应用是数据智能价值最终体现的环节。图谱涵盖了金融、医疗、制造、交通等多个垂直领域，展示了数据智能如何解决行业痛点、提升效率。这些应用案例不仅证明了技术的实用性，也为其他行业的数字化转型提供了参考。

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02 AI智能体产业生态构建

随着以大模型为代表的人工智能技术快速发展，AI已经从单一技术应用演变为推动各行业转型升级的重要力量。《AI Agent智能体产业图谱1.0》的发布，系统梳理了智能体产业格局、核心技术及商业落地路径。

1. 基础底座：智能体的技术支撑

基础底座是智能体发展的技术基础，包含四个关键部分：

基座大模型提供核心认知能力；
知识增强与记忆技术赋予智能体持续学习能力；
智能体开发框架降低构建门槛；
MCP服务（模型即服务、计算即服务、平台即服务）提供灵活的资源支持。

图谱收录了在这些领域具有领先优势的企业，它们共同构成了智能体生态的技术基石。

2. 智能体平台：开发与集成的枢纽

智能体平台层收录了提供智能体开发平台相关能力的厂商。这些平台通过提供可视化工具、预构建模块和API接口，大幅降低了智能体的开发难度，使更多企业能够快速构建和部署自己的智能体解决方案。

3. 通用智能体：跨场景的服务能力

通用智能体具备跨场景的服务能力，可应用于多种业务环境。图谱中包含了数据分析、智慧办公、客服、营销、运维等领域的优秀厂商。这些智能体通过专业化的功能设计，显著提升了相关业务的自动化水平和决策质量。

4. 行业智能体：垂直领域的深度应用

行业智能体针对特定垂直领域开发，深入理解行业知识和业务流程。图谱涵盖了金融、通信、医疗、水利、能源和政务等行业的代表性企业。这些行业智能体通过将大模型能力与专业知识相结合，正在重塑传统行业的运营模式。

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03 双轮驱动下的产业变革

数据智能和AI智能体作为数字经济发展的两大引擎，正在通过不同的路径推动产业变革。理解它们之间的协同关系，对于把握未来趋势至关重要。

1. 技术层面的互补与融合

在技术层面，数据智能为AI智能体提供了丰富的数据资源和强大的分析能力，而AI智能体则为数据智能的应用提供了更加灵活和智能的交互方式。两者的融合创造了”数据-算法-应用”的完整闭环，使得数据价值能够更高效地转化为实际生产力。

2. 应用场景的交叉与拓展

在应用场景上，数据智能更多关注于数据的处理和价值挖掘，而AI智能体则侧重于人机交互和任务自动化。两者的结合使得系统既能深入理解数据，又能以自然的方式与人类协作，从而拓展了技术在复杂场景中的应用边界。

3. 产业生态的协同发展

从产业生态角度看，数据智能和AI智能体的发展相互促进。数据智能产业的成熟为AI智能体提供了更好的数据环境和技术基础，而AI智能体的普及又反过来推动了数据采集、治理和应用的创新，形成了良性循环。

04 未来发展趋势与挑战

随着《”十四五”数字经济发展规划》的推进和”人工智能+”行动的持续开展，数据智能和AI智能体产业将迎来更广阔的发展空间。然而，这一过程中也面临诸多挑战。

1. 技术创新的持续突破

未来需要在基础理论、核心算法、硬件架构等方面持续创新，以应对日益复杂的应用需求。特别是在算力效率、数据隐私、模型可解释性等关键问题上，仍需取得实质性突破。

2. 产业标准的统一规范

随着产业规模的扩大，建立统一的技术标准和评估体系变得尤为重要。中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会（CCSA TC601）在这方面发挥着关键作用，通过制定共性基础标准，推动产业健康有序发展。

3. 安全与伦理的平衡发展

在技术快速发展的同时，如何确保数据安全、算法公平和系统可控成为不可忽视的议题。产业需要在创新与规范之间找到平衡，确保技术发展符合社会伦理和法律法规。

4. 人才生态的系统构建

复合型人才的短缺是制约产业发展的重要因素。未来需要加强产学研合作，构建多层次的人才培养体系，为产业发展提供持续的人力资源支持。

结语：共建数智化未来

数据智能和AI智能体作为数字经济的双引擎，正在深刻改变我们的生产和生活方式。《数据智能产业图谱（2025年）》和《AI Agent智能体产业图谱1.0》的发布，不仅梳理了当前产业现状，更为未来发展指明了方向。

这两份图谱将持续更新迭代，反映产业最新动态。正如中国信通院所强调的，它们将”发挥产业平台的作用，拉通产业上下游企业的沟通交流”。我们期待更多行业组织积极参与，共同完善产业图谱，推动我国数字经济高质量发展。

本篇针对以下全文结合生成式 AI 做出的核心摘要和解答，仅作为参考，请以原文为准。来源：大数据技术标准推进委员会 – https://mp.weixin.qq.com/s/2Es9pHqNRpYkdUMC-NGaJg – https://mp.weixin.qq.com/s/4Lt-RuTDvO3szbHccycN7A
图片：Mohamed Nohassi，Unsplash

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