韩晓璐-大模型+数据智能分析应用发展趋势及标准化工作介绍

云计算与大数据研究所 韩晓璐 2024.9 大模型+数据智能分析应用发展趋势及标准化工作介绍 03 大模型+数据智能分析应用标准化工作介绍 目录 01 中国信通院数据智能工作介绍 02 大模型+数据智能分析应用发展趋势 1957年1994年1998年2008年2014年 邮电部 邮电部邮电分营 组建信产部 组建工信部 工信部 邮电部邮电科学研究院 邮电部 电信科学研究规划院 信产部电信研究院 工信部电信研究院 中国信息通信研究院 发展使命 信信息息社社会会创创新新发发展展的的思思想想库库和使和能使者能者 发展定位 国家高端专业智库 产业创新发展平台 文化理念 国家高端厚专德业实智学库 兴产业致创远新发展平台 3 工业和信息化法律服务中心 信息通信工程定额质监中心 4个部属中心 电信设备认证中心 电信用户申诉受理中心 信息通信业务受理中心 政务服务中心 安全发展和保密办公室 互联网行业促进中心 数据研究中心 信息管理中心 4个支撑中心 人力资源部 业务发展部 科技发展部 办党纪 公群检 室工监 作察 部审 ︵计 离部 退 休干部办公室 ︶ 24个省通信管理局行业支撑中心(210人) 广州智慧城市研究院 华东分院 西部分院 南方分院 4个分院 心 ︶ 11个职能部门 心 中 应 响 全 安 络 网 信 通 息 信 知识产权与创新发展中心 中 证 认 尔 泰 ︵ 所 究 研 证 认 尔 无线电研究中心 泰 泰尔终端实验室 泰尔系统实验室 安全研究所 工业互联网与物联网研究所 信息化与工业化融合研究所 云计算与大数据研究所 产业与规划研究所 技术与标准研究所 政策与经济研究所 16个业务部门 移动通信创新中心 实验室质量管理部 资产管理部 国际合作部 勤 后37家院属企业 务 服•工业互联网与智能制造领域【上海、江苏、湖北、广东、 中重庆…】 心•大数据、人工智能、物联网等新一代信息技术领域【江苏、河南、江西…】 •车联网领域【上海、四川】 •智慧医疗领域【河南】 •芯片与集成电路【无锡】 4 •新能源领域【嘉兴】4 财务部 中国信通院云大所围绕各类新技术，下设12个部门，开展相关工作。 B 大数据与智能化部 E 数字健康部 O 开源和软件安全部 C 云计算部 F 金融科技部 S 生物科技部 M 市场部 D 数据中心部 G 审计与治理部 T 政企数字化转型部 Z 综合部——国际业务中心 N 内容科技部 大数据与智能化部围绕数据和智能化两大领域，开展技术、标准研究，构建相关技术的测试、试验和统计 平台，承担相关服务和产品的测试评估工作，提供相关技术标准的咨询服务。 5 国务院以国发〔2015〕50号印发《促进大数据发展行动纲要》成为我国发展大数据产业的战略性指导文件，中国信息通信研究院是主要起草单位。 2015 牵头起草工业和信息化部《大数据产业发展规划（2016-2020年）》并参与宣贯实施工作。 2016 参与起草工业和信息化部《大数据产业发展规划（2021-2025年）》并参与宣贯实施工作。 2021 中国信通院作为国家高端智库，支撑国务院办公厅、工业和信息化部、中央网信办、国家发改委等部委起草编制数据领域重要政策文件，推动我国数据领域发展顶层设计构建完成。 政策文件起草 参与起草《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，支撑相关政策未来的细化和落地。 2022 参与起草工业和信息化部《关于加快推动区块链技术应用和产业发展的指导意见》并参与宣贯实施工作。 2021 2022 参与起草《数字中国建设整体布局规划》，重点支撑数字基础设施和数据资源相关内容。 6 围绕国家数据领域战略部署，支撑工信部、国家数据局、网信办、国家发改委、科技部等部委，以及地方政府的大数据、区块链相关工作，提供数据相关政策咨询、试点支撑等服务。 •支撑促进大数据产业发展相关工作，对大数据、数据库产业展开 重调研，梳理产业问题、收集企业要需求及痛点，形成大数据产业图工谱； 作•大力推动DCMM全国范围内的贯支标工作，实现行业覆盖更广，企撑业服务更深。培育DCMM评估服 务生态，促进产业数字经济发展； •支撑促进区块链产业发展相关工作，支撑Web3.0等新技术新应用研究，区块链典型案例征集等 •牵头筹备5组的数据基础设施专班，统筹 支撑国家数据基础设施设计、建设和运营； •牵头筹备2组的《“数据要素x”行动计划》文件编制，指导数据要素对各行业的赋能过程； •支撑区块链发展管理相关工作； •支撑中央网信办、中宣部、国办电子政务办、最高法、最高检等18部委联合开国家区块链创新应用试点工作，承担试点工作组。 7 •支撑筹备3组的《公共数据开发利用指导意见》文件，跟踪相关政策的规划落地。 数据基础设施政策支撑：牵头支撑国家数据基础设施建设 “数据基础设施的建设将与数据基础制度的落地和数据资源开发利用的实施一起，共同为数据要素产权确权、收益分配、交易流通、安全治理等核心问题的解决发挥作用。同时，数据基础设施也将对扩大数据产业规模、繁荣数据产业生态、促进数字经济高质量发展产生重要意义。” 数据制度、数字经济、数据社会、数据要素等方面政策法规制定。 政策和规划司 开展数据确权、数字资源开发利用等工作； 数据资源司 实施数字经济、智慧城市等方面工作； 数字经济司 基础设施建设司 数字科技和 综合司 ——国家数据局党组书记、局长刘烈宏 开展数字中国、数字经济国际合作，承接发改委关于人事、财务、纪检等工作。 工作目标 数据基础设施工作专班 数据领域科学技术的攻关和关键基础设施建设，以及学科体系建设和专业人才培养。 组织架构 •加快研究和明确数据基础设施概念、内涵、外延，在业内形成统一共识。 •加快研究和明确推动我国数据基础设施建设的重点工作和政策措施，会同有关部门研究出台数据基础设施顶层规划，开展试点验证，培育新型产业生态。 •组长单位：中国信息通信研究院 •副组长单位：国家信息中心 •成员单位：国家发展改革委创新驱动发展中心、中国电子技术标准化研究院、中国电信、中国移动、中国联通 8 释放数据价值 行业大数据 政务 汽车 金融 电信 双碳 零售 环境 数据要素流通 数据智能应用 咨 询 规 划 究 研 业 产 撑 支 策 政 治理 数据 咨询 技术 公共可 评估 评测 数据信 授权数 数据智能 服务 安全 数据 业务 数智化 数据运营 资产 体系体系 网应用 安全 化基础理论研究数据智能应用技术 评 标准制定 Data Ops 测 评数据 估治理 构建数据基础 数据基础设施 数据中台 组织架构开发服务全流程治理 大数据数据库 9 数据对外赋能 外部数据资源接入对接 数据API能力评测 联合风控 跨域营销 数字营销 数据对内赋能 智能风控 企业管理 企业数字营销数字营销外部企业智能风控智能风控外部成熟度评估数据源对接成熟度评估数据源对接 数字营销解决方数字营销体系智能风控解决智能风控体系案能力评测建设提升咨询方案能力评测建设提升咨询 企业数字化管理成熟度评估 企业数字化管理 解决方案能力评测 企业数字化管理体系建设咨询 …… “业务数智化”能力成熟度评估 企业数据伦理治理成熟度评估 技术平台评测 数据分析应用 体系建设评估 外部供应商评测 …… 可视化服务能力 能力提升咨询 技术工具及供应商选型咨询 数据分析应用服务商能力评测 数据分析应用能力 内部体系建设咨询 基于大模型的BI工具 用户行为分析平台 商务智能 (BI)工具 数字孪生技术平台 数据可视化工具 技术平台评测 数据开发与服务 标签平台 体系建设评估 能力提升咨询 技术工具及供应商选型咨询 数据开发平台 数据科学平台 知识图谱工具 指标平台 ……数据服务 体系评估 数据开发体系评估 内部体系建设咨询 数据资源 数据平台 10 。 总计已有169家企业参与评估测试，374款产品通过评测，完成测试数量408个。 供给侧应用侧 数据智能应用方向参与评测 11 的部分企业： 中国信通院数据智能应用产业研究和生态建设工作 在数据应用方向，中国信通院联合各方积极开展产业研究和生态建设工作，联合细分行业内的头部企业，完成多本研究报告、实践指南和白皮书，举办多场数据应用论坛、系列沙龙、星河案例征集等活动。 行业研究生态建设 数据应用系列沙龙 私域营销数智化实践指南 金融智能风控应用实践指南 数据伦理白皮书 （编制中） 数据应用星河案例评选 地球大数据白皮书 （英视睿达深度参与编制） 交通行业运营商数据应用白皮书 （安徽移动深度参与编制） 交通行业大数据应用发展报告 （千方科技深度参与编制） 专业领域 数据应用专家库 12 03 大模型+数据智能分析应用标准化工作介绍 目录 01 中国信通院数据智能工作介绍 02 大模型+数据智能分析应用发展趋势 14 人工智能技术发展演进，从专家系统到大语言模型 大模型落地关键技术发展趋势 15 数据智能体技术发展 16 17 大模型快速落地，催生数据智能应用新范式 数据智能应用方向标准化工作 面向通用数据智能技术提供方，为数据智能工具平台的研发、选型和评测提供参考。通用数据智能应用技术标准： •《商务智能分析工具技术要求与测试方法》 •《数据开发平台技术要求与测试方法》 •《知识图谱工具技术要求与测试方法》 •《数据科学平台技术要求与测试方法》 •《数据可视化平台技术要求与测试方法》 •《用户行为分析工具技术要求与测试方法》 •《数字孪生平台技术要求》 •《数据智能管理驾驶舱技术要求》 大模型+数据智能应用系列标准： •《大模型驱动的数据分析工具技术要求》new •《大模型驱动的知识图谱工具技术要求》new •《检索增强生成技术能力要求》new •《大模型驱动的智能问答系统技术要求》new •《数据智能体技术总体要求》new •《数据分析智能体技术要求》new 面向数据服务提供方，为数据分析应用、数据可视化、数据API、音视频等服务实施团队的相关工作提供参考，并助力应用侧开展选型工作。 •《数据分析应用服务能力分级要求》 •《数据可视化服务能力分级要求》 •《数据API服务能力分级要求》 •《智能化音视频数据服务能力分级要求》 面向数字营销、智能风控、智慧财务、数字化企业管理等重点业务方向，构建业务数智化能力模型，助力供给侧能力建设和应用侧选型。 供给侧能力标准： •《数字营销解决方案分级要求：技术能力》 •《数字营销解决方案分级要求：服务能力》 •《金融风控解决方案分级要求：技术能力》 •《金融风控解决方案分级要求：服务能力》 •《大模型驱动的数智营销技术能力要求》 应用侧能力标准： •《企业数字营销能力成熟度模型》 •《企业智能风控能力成熟度模型》 •《企业智慧财务能力成熟度模型》 18 围绕数据智能应用相关技术工具，数据智能服务，业务数智化三大方向开展标准化及评估测试工作。 03 大模型+数据智能分析应用标准化工作介绍 目录 01 中国信通院数据智能工作介绍 02 大模型+数据智能分析应用发展趋势 大模型驱动的智能分析工具通过大模型能力提升分析流程中数据准备、洞察发现、结果输出共享等方面的能力，能够以更低的技术门槛、更高的效率使非技术背景人员实现更具深度的分析。 BI2.0 传统图形化交互式分析工具 数据准备 人工进行数据编目、数据清洗、元数据管理等工作 洞察发现 界面交互分析 AI 通过交互式界面进行数据探索；人工进行建模 BI3.0 大模型驱动的数据分析工具 数据准备 通过智能算法识别数据架构，并推荐数据清洗规则 洞察发现 对话式分析 支持自然语言方式进行交互；大模型辅助结果分析 随着2023年GPT、AIGC技术的