在全球数智化浪潮中，AI大模型如DeepSeek的崛起，正推动大数据产业从“数据管理”向“智能驱动”转型。白皮书围绕“大模型与大数据融合”这一主线，剖析了数据生命周期各环节的技术挑战、融合路径及行业应用，提出从技术架构到生态协同的系统性升级方案。
二、大数据全链条：从采集到安全的闭环重构
大数据产业链涵盖采集、存储、治理、分析、应用、安全等核心环节，各环节通过线性流动与循环反馈形成价值累积。例如，数据采集需应对多源异构数据的实时性挑战，而湖仓一体架构则通过统一元数据管理，实现结构化与非结构化数据的融合存储。数据治理从规则驱动转向智能驱动，通过自动化清洗与语义对齐提升数据质量，如达梦大数据解决方案通过一体化平台实现数据全生命周期管理。
三、大模型与大数据的双向赋能
（一）大模型对大数据的需求升级
大模型训练对数据的规模、质量和实时性提出更高要求，推动数据采集向实时多源集成、存储向弹性扩展架构、处理向批流融合演进。例如，向量数据的高维特性倒逼存储架构从传统索引转向语义检索，Denodo的数据编织技术通过实时数据访问提升AI生成内容的准确性，星环科技的实时湖仓平台则支持多模态数据的高效处理。
（二）大数据对大模型的能力增强
大数据通过生成式AI（如数据增强、多模态生成）扩大数据规模，通过智能检索与自动化管理提升模型效率。例如，观远数据ChatBI通过自然语言交互实现数据分析的平民化，数势科技SwiftAgent则通过语义层构建解决数据孤岛问题，提升企业决策效率。
四、智能架构与行业应用：从技术到场景的落地
（一）算法-算力-数据的协同架构
三者的深度融合需构建以并行计算为核心的底层架构，实现动态资源调度与边缘-云协同。例如，南京银行通过镜舟数据库实现湖仓融合，查询性能提升10倍以上；数睿数据的数据通平台通过主动数据治理，将医院数据治理效率提升60%。
（二）垂直行业的智能化变革
金融：智能风控与量化交易成为核心场景，某城商行通过智能指标平台将数据分析效率提升90%，幻方量化孵化的DeepSeek则推动AI在金融领域的深度应用。
医疗：数睿数据为医院构建主动数据治理体系，实现病历数据的实时清洗与标准化，辅助精准诊疗。
零售与制造：自然堂集团通过问数GPT将数据查询时间从3天缩短至5分钟，跬智信息则帮助快餐巨头实现供应链优化，决策效率提升显著。
五、未来挑战与发展建议
（一）核心挑战
数据孤岛、向量数据隐私、数据集“注毒”攻击、算力与数据匹配等问题制约融合进程。例如，多模态数据的语义一致性、跨行业数据共享的合规性等需技术与制度协同突破。
（二）战略建议
1. 数据要素流通：建立跨行业共享机制，打造国家级开放数据平台，推动“东数西算”优化资源配置。
2. 行业数据集建设：构建高质量、标准化的垂直行业数据集，如医疗影像、零售行为数据，支撑大模型精准训练。
3. 技术与安全协同：强化联邦学习、同态加密等隐私计算技术，健全数据安全法规，防范数据滥用与攻击。
4. 平台与人才生态：推动大数据与AI平台集成，培养“数据+算法+行业”复合型人才，深化产学研合作加速技术落地。
六、结论：智能生态的未来图景
白皮书指出，大模型与大数据的融合并非简单叠加，而是通过“数据定义智能边界，模型驱动数据进化”的协同逻辑，重构从技术架构到产业生态的全链条。未来，具备动态数据流调度能力、多模态语义处理能力和行业场景适配能力的企业将占据竞争高地，而中国在数据要素改革与智能生态构建中的探索，将为全球数字经济提供新范式。
