隨著大模型與智能體技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施正面臨前所未有的變革壓力。在近日于上海舉辦的第八屆金猿大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展論壇暨AI Infra & Data Agent趨勢(shì)論壇上，來自政產(chǎn)學(xué)研用各界的專家達(dá)成共識(shí)：傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方式已難以滿足智能時(shí)代需求，高質(zhì)量數(shù)據(jù)供給與新型數(shù)據(jù)架構(gòu)成為推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的關(guān)鍵要素。

上海市數(shù)商協(xié)會(huì)秘書長盧勇指出，人工智能應(yīng)用中約90%的投入集中在后續(xù)軟件工程領(lǐng)域，現(xiàn)有基礎(chǔ)架構(gòu)在算力、存儲(chǔ)及數(shù)據(jù)治理方面存在明顯短板。以公積金行業(yè)為例，鹽城市住房公積金管理中心技術(shù)信息處副處長葉光輝透露，該行業(yè)數(shù)據(jù)量近年呈幾何級(jí)增長，但單條數(shù)據(jù)即使準(zhǔn)確無誤，若缺乏多樣性仍無法直接應(yīng)用于智能場(chǎng)景。這種供需矛盾在制造業(yè)采購環(huán)節(jié)尤為突出——某新能源車內(nèi)飾件供應(yīng)商因定制化需求激增，約三分之一的采購崗位面臨被智能系統(tǒng)替代的風(fēng)險(xiǎn)。

數(shù)據(jù)價(jià)值評(píng)估體系正在發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變。華院計(jì)算高級(jí)技術(shù)專家趙康寧強(qiáng)調(diào)，大模型時(shí)代對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的考量已超越傳統(tǒng)完整度、整齊度等指標(biāo)，轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)與模型演進(jìn)方向的契合度、安全可靠性及動(dòng)態(tài)評(píng)估機(jī)制。中國數(shù)聯(lián)科技創(chuàng)新部總經(jīng)理沈旸則揭示了企業(yè)數(shù)據(jù)利用的深層矛盾：互聯(lián)網(wǎng)公司訓(xùn)練大模型使用的公開數(shù)據(jù)價(jià)值有限，而企業(yè)內(nèi)部99.9%的過程管理數(shù)據(jù)尚未數(shù)字化，這些沉淀管理過程的私有數(shù)據(jù)才是構(gòu)建AI核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵。

金融行業(yè)實(shí)時(shí)反欺詐系統(tǒng)的實(shí)踐印證了高質(zhì)量數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略價(jià)值。某頭部商業(yè)銀行通過整合上百個(gè)數(shù)據(jù)源，在50毫秒內(nèi)完成風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)采集、清洗與模型推理，其成功關(guān)鍵在于建立貫穿全鏈路的數(shù)據(jù)溯源與質(zhì)量監(jiān)控體系。這種需求推動(dòng)著數(shù)據(jù)治理向智能化、實(shí)時(shí)化方向演進(jìn)，上海紐約大學(xué)信息技術(shù)部高級(jí)主任常潘形象比喻："就像學(xué)車不能只在空曠場(chǎng)地訓(xùn)練，大模型需要高密度高質(zhì)量數(shù)據(jù)才能實(shí)現(xiàn)能力躍遷。"

構(gòu)建"用戶反饋-場(chǎng)景數(shù)據(jù)-模型迭代"閉環(huán)成為產(chǎn)業(yè)共識(shí)。葉光輝提出"小步快跑"實(shí)施路徑：先基于真實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景梳理數(shù)據(jù)，再建立專用模型進(jìn)行訓(xùn)練，最后通過人工反饋實(shí)現(xiàn)快速迭代。這種動(dòng)態(tài)優(yōu)化機(jī)制在制造業(yè)供需匹配中已見成效——上海某工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)通過數(shù)據(jù)智能匹配，幫助陶瓷行業(yè)小作坊精準(zhǔn)對(duì)接市場(chǎng)需求，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益最大化。

面向未來智能形態(tài)，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施需突破多重局限。沈旸指出，大語言模型作為概率模型的本質(zhì)缺陷，使其難以直接處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，未來數(shù)據(jù)底座可能需要向端到端架構(gòu)演進(jìn)。趙康寧則展望，當(dāng)機(jī)器邁向通用智能，數(shù)據(jù)將不再是被處理對(duì)象，而是成為影響機(jī)器決策的核心要素，這要求建立全新的數(shù)據(jù)治理架構(gòu)。常潘特別強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)權(quán)限管理的變革：在智能時(shí)代，數(shù)據(jù)權(quán)限中心應(yīng)從人類轉(zhuǎn)向機(jī)器，以匹配AI處理需求。

這場(chǎng)數(shù)據(jù)與智能的深度對(duì)話揭示，我們正從數(shù)據(jù)治理時(shí)代邁向智能驅(qū)動(dòng)時(shí)代。當(dāng)數(shù)據(jù)成為智能體的"感官"與"經(jīng)驗(yàn)"，當(dāng)機(jī)器開始自主決定數(shù)據(jù)的使用方式，數(shù)據(jù)架構(gòu)與治理體系必將迎來顛覆性創(chuàng)新。這種變革不僅是技術(shù)層面的突破，更是人類認(rèn)知世界方式的根本性重構(gòu)。