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來源：艾瑞咨詢 　　ChatGPT被稱為AI的“iPhone時刻”，以ChatGPT為代表的生成式AI讓每個人命令計算機解決問題成為了可能。可對生產工具、對話引擎、個人助理等各類應用，起到協助人、服務人甚至超越人的角色。 　　通用基礎大語言模型的價值與自研卡點

　　大廠的絕對戰略優先級，但也是一場重投入的持久戰。 　　2023年3月中，OpenAI宣布ChatGPT整合GPT4，實現多模態交互、大幅提升復雜長文本理解與生成能力、可控性增強，引起全球科技界震動。 　　在國內科技及投資各領域的高度關注下，百度舉辦了“文心一言”產品發布會，雖說從產品功能、成熟度、支持用戶并發等維度距ChatGPT還有不足，但也是中國在這新一輪“科技軍備競賽”中的勇于嘗試與發聲，目前百度也已啟動API接口開放測試，瞄準B端市場。 　　緊隨其后，360、阿里、華為、商湯、京東、科大訊飛、字節跳動等巨頭企業也動作頻頻。 　　從自研通用預訓練大語言模型的必要性角度分析：在全球政治經濟局勢下，自主可控是保障網絡安全、信息安全的前提，自研基石模型具有高度戰略意義；從自研的可行性角度分析：基于前文討論的通用基礎LLMs研發所需的算力、數據、算法、人才、資金儲備等，中國僅有少數頭部互聯網企業具備研發“入場券”。 　　宣布入局的頭部企業基于自身業務生態選擇的戰略路線也不盡相同。但可以大膽假設，未來若形成大模型能力領先，誰擁有通用基礎大模型與生態和流量入口，誰就更有可能擁有從應用層到算力層的營收話語權。 　　價值：自主可控的戰略意義、大模型的商業價值 　　卡點：高端AI算力、數據、算法、人才、資金儲備 　　調用國外大模型將涉及數據跨境的合規風險、中國中大型企業與政府部門均存在私有化部署需求、以及受美國科技保護主義影響。種種原因，國內必將且必需產生自主可控的通用基礎大模型產品與服務。 　　“滾雪球效應”使通用基礎大模型的門檻越來越高，但其可以提供“超級大腦”一樣的價值。OpenAI與微軟的成功路線表明，依托ChatGPT有望打造新的個人與企業應用開發生態以及拉升云廠商業務營收。 　　美國芯片禁令下高端AI算力資源不足，算力資金投入上還需支撐智算集群的訓練與運營成本。 　　互聯網中文高質量數據資源小于英文，差距20-30倍，需要高質量數據清洗。 　　通用基礎大模型開發是一個系統工程，需具備分布式訓練、模型蒸餾等各類技術能力與工程化能力。 　　如何把know-how數據轉化成Q&A的能力，需要大量提示（人與機器進行交互的指令語言）工程師。 　**　中國大語言模型產業參與廠商類型與定位邏輯**

　　垂直基礎大模型廠商與應用開發廠商需在窗口期加快建立“數據飛輪”壁壘。 　　此輪基于ChatGPT的大模型浪潮興起伊始，結合我國AI產業鏈與競爭格局現狀，一種判斷是：基于大模型的通用和泛化性提高，未來手握通用基礎大模型的巨頭企業會逐漸侵蝕垂直領域廠商業務。這種壓力長期來看的確存在，但大模型與產品結合，尤其在非檢索或開放域交互等場景中，需要依賴垂直領域數據和行業know-how、應用場景和用戶數據反哺、一站式端到端工程化能力等。

　　在此窗口期，垂直領域與應用層廠商應積極將大模型能力整合入自己的技術棧，服務于產品功能優化，建立“數據飛輪”壁壘。在下游豐富的基于大語言模型、AIGC應用開發需求的影響下，還將分化出一類工具型或平臺型廠商，主要提供基于各類大模型的開發平臺服務，幫助客戶實現便捷的AIGC應用開發與落地。 　　大語言模型落地應用對數字產業影響

　　1）變革人機交互方式：既有軟件將接入對話能力，交互界面發生變革，自然語言成為用戶發布操作指令的新模態。這一影響將從搜索引擎等知識信息平臺拓展到一切人機交互型應用。友好度和功能性的顯著提升將激活軟件服務的增量用戶市場；

　　2）豐富產品種類：將誕生新一批AI-first的應用，如創意設計、AI營銷、AI運營等領域； 　　3）塑造新興商業模式：AI主導的“模型即服務”商業邏輯將重構應用開發流程，傳統企業可享受低成本構建應用模型的便利； 　　4）構建新興生態平臺：超級應用的出現，本質上搭建了用戶需求與各類信息服務之間的基于自然語言交互的平臺生態，塑造了移動互聯網后新的流量入口。 　　具體內容如下:

大模型出現有望帶動AI服務器需求爆發

　　我們認為ChatGPT具備跨時代的意義的本質是AI算法大模型，因此科技巨頭已經開始算力“軍備賽”，大模型的出現有望帶動AI服務器需求爆發。服務器架構隨負載量擴張不斷優化，已經經歷傳統單一部署與集群模式，目前正處于分布式模式的轉變階段。CPU、內部存儲和外部存儲是服務器的核心部件。 　　加速計算是服務器成長的核心驅動力 　 　　按照CPU指令集架構的差異，服務器可分為CISC(復雜指令集)、RISC(精簡指令集)、VLIM等架構，代表架構為X86。人工智能應用場景下的加速計算服務器是中國服務器的核心驅動力，AI服務器相較于通用服務器區別在于硬件架構、加速卡數量與設計方面；我們認為AI服務器眾芯片組為服務器的核心，且價值成本占比較高。 　　算力時代到來，服務器價值再次凸顯 　 　　我們認為服務器是“伴科技類”的硬件產品，隨著科技的服務形式和應用方式不斷進步，服務器同樣在不斷迭代升級或更新換代，近年來隨著互聯網+、云計算、AI+、邊緣計算的出現，服務器市場迎來了極大的發展；根據IDC的數據顯示，國家計算力指數與GDP/數字經濟的走勢呈現出了顯著的正相關，而AI服務器作為算力載體為數字經濟時代提供廣闊動力源泉，更加凸顯其重要性。

ChatGPT：AIGC現象級應用，商業化落地打開成長空間

　　ChatGPT上線后熱度持續提升，已超過TikTok成為活躍用戶增長最快的產品。英偉達CEO黃仁勛表示“ChatGPT相當于AI界的iPhone問世”。目前ChatGPT已開啟商業化探索，面向B端開放接口對外輸出服務（如與微軟Bing的結合）；面向C端推出收費的Plus版本，月度費用為20美元/月。根據OpenAI預測，2023年將實現2億美元收入，2024年將超過10億美元，未來成長空間廣闊。

　　大模型+大數據+高算力，ChatGPT不斷突破

　　（1）預訓練大模型：GPT大模型是ChatGPT的基礎，目前已經過多個版本迭代，GPT-3版本參數量達1750億，訓練效果持續優化。（2）數據：數據是預訓練大模型的原材料。GPT-3數據主要來自CommonCrawl、新聞、帖子、書籍及各種網頁，原始數據規模達45TB，訓練效果大幅提升。（3）算力：微軟AzureAI是OpenAI獨家云計算供應商，所用超算擁有285,000個CPU內核、約10,000個GPU。在大模型、大數據和高算力的支撐下，ChatGPT技術持續突破，表現驚艷。

　　巨頭積極布局，產業落地加速

　　AIGC在AI技術創新（生成算法、預訓練模型、多模態技術等）、產業生態（三層生態體系雛形已現）和政策支持（北京經信局表示支持頭部企業打造對標ChatGPT的大模型）共振下，有望步入發展快車道，根據騰訊研究院發布的AIGC發展趨勢報告，預計2030年AIGC市場規模將達1100億美元，前景廣闊。

　　（1）微軟：微軟自2019年與OpenAI展開合作，并表示未來所有產品將全線整合ChatGPT。目前已推出引入ChatGPT技術的搜索引擎NewBing，經過測試后，71%的用戶對ChatGPT版Bing滿意，AI與搜索協同效果顯著。

　　（2）谷歌：2023年2月谷歌推出對標ChatGPT的對話機器人Bard。Bard基于谷歌LaMDA模型，參數量最高達1370億，LaMDA已經在多個維度接近人類水平。谷歌表示未來會將AI技術率先應用于搜索領域，或將與微軟展開正面競爭。

　　（3）百度：百度在AI領域深耕數十年，在芯片、深度學習框架、大模型以及應用已形成全棧布局，已有文心一格（AI作畫）、文心百中（產業搜索）產品落地。2023年2月，百度推出聊天機器人“文心一言”，目前生態合作伙伴近300家，未來可期。

ChatGPT引領AI技術新一輪熱潮，預示著NLP技術有望迅速進入平民化應用時代。2022年11月30日，OpenAI公司上線了聊天機器人模型ChatGPT，迅速引發了全球的熱潮。ChatGPT是一種預訓練的語言大模型，采用大量的參數和大量的數據進行訓練，基于人類反饋的強化學習算法，將NLP技術和機器學習結合，極大地提升了模型算法的效率和能力。隨著ChatGPT的熱度不斷攀升，多家科技公司都開始布局ChatGPT相關技術領域，NLP技術有望迅速進入平民化應用時代。

　　ChatGPT具有良好的商業價值，未來應用空間廣闊。ChatGPT相關技術不僅對眾多的C端應用帶來革新，同時也將對B端應用產生重大影響，企業數字化轉型有望真正從數字化走向智能化，ChatGPT在企業辦公中的應用，具備很大的想象空間。我們認為，協同辦公類應用作為企業各類應用的入口，同時具備知識管理、流程引擎等功能，具備很強卡位價值，在把ChatGPT技術引入后，可以極大提升產品的功能與應用體驗。員工僅需給出想要辦理的流程，由ChatGPT進行智能化辦理，從而改變過去員工需要自行在OA、ERP及業務系統中完成信息錄入、功能查找、業務辦理的現狀，將極大地提升辦公效率和使用體驗。目前微軟已經將ChatGPT應用到了Dynamics365、Teams等產品線，未來將要應用到Bing搜索中，未來的商業價值空間十分可觀。 　 　　AIGC有望成為未來人工智能的重要方向，商業化模式仍需摸索。AIGC即人工智能內容生成，ChatGPT就是典型的文本生成式的AIGC，其目前的成功也有望帶動AIGC在圖像、音樂、視頻等其他領域落地。Gartner曾多次將生成式AI列為未來的重要技術趨勢，是當下最引人注目的人工智能技術之一。據Gartner預計，到2025年，生成式人工智能將占所有生成數據的10%，而目前這一比例還不到1%。隨著ChatGPT開啟付費訂閱試點，AIGC的商業化進程正式拉開帷幕。據量子位報告統計，到2030年，AIGC的市場規模將超過萬億人民幣，但由于AIGC目前產業化程度有限，大量業務場景尚未成功變現，商業模式也還處于探索階段。我們認為，在當下時點，AIGC基于其出色的降本增效能力，在企業級市場的應用前景較為明朗和穩定，在C端消費市場的商業模式仍需進一步摸索。 　

**AIoT 作為人工智能技術與物聯網在實際應用中的落地融合，伴隨著人工智能技術不斷提升在 IoT 設備端的滲透率，正逐漸成為傳統行業智能化升級的重要通道和物聯網產業未來發展的大趨勢。**AIoT 在家居、汽車、智慧城市、公共事業等行業和領域的需求正在逐步放大，應用場景進一步拓展，產業發展前景可期。

2022 年，中國 AIoT 產業在疫情下激蕩前行、逆勢發展，為生產生活提質增效作出了重要貢獻。產業處于增長期中段，多層次基礎設施正進一步快速完善；**網聯基本普及，數據采集能力得到了普遍應用，數據壁壘逐步打通，數據孤島間的互聯互通加快推進；數字孿生、 XR 等技術與 AIoT產業進一步融合，提高了數字化技術在產業中的應用廣度和深度；To C 市場平穩增長，To G市場逐步壯大，需求側應用場景不斷拓寬，與供給側一道逐漸成為推動 AIoT產業增長的兩大主要動力。**企業定位逐漸明晰化，開始角逐細分領域，市場從多個 分散的網狀結構逐步向著交叉發展方向進化。隨著整個經濟新舊動能轉換，數字化升級步伐加快，各行各業都迎來了數字化、智能化轉型升級，生產智能化和生活智慧化趨勢進一步加 速，為 AIoT產業進入下一階段高速發展期積蓄勢能。

今年，我們連續第七年推出中國 AIoT 產業全景圖譜及報告，希望通過對最近一年 AIoT 產業發展的梳理總結，以及基于此的前瞻預判，能為業界提供啟發，共同見證產業發展壯大。

2022年7月28日，2022全球數字經濟大會“人工智能驅動未來產業論壇”在京召開。

會上，中國信息通信研究院副院長魏亮與深度學習技術及應用國家工程研究中心主任王海峰聯合發布了《深度學習平臺發展報告（2022年）》。報告對深度學習平臺發展階段、體系架構、技術趨勢和應用路徑進行分析闡述，并展望了未來演進方向。

報告認為，伴隨技術、產業、政策等各方環境成熟，人工智能已經跨過技術理論積累和工具平臺構建的發力儲備期，開始步入以規模應用與價值釋放為目標的產業賦能黃金十年。隨著人工智能的規模化落地，基于深度學習框架上下延伸、構建智能生態平臺成為國內外科技巨頭的共同選擇。

報告指出，深度學習平臺市場正處于快速發展期，我國開發框架在市場與生態方面持續發力，已逐步進入行業滲透和融合應用階段，支撐構建一批更加符合本地產業特色和場景需求的解決方案。以飛槳為代表的國產框架基于我國產業實踐與應用創新需求，在社區生態構建上持續發力、優勢漸顯，在平臺服務規模和技術應用能力方面更已具備領先優勢，不斷夯實AI工業大生產的基礎，有力推動了我國實體經濟的高質量發展。

展望黃金十年，報告提出深度學習平臺能力將圍繞技術實力、功能體驗、生態模式三個維度演進迭代。以深度學習平臺為牽引的全行業智能化轉型拉開帷幕，幫助企業乃至國家在數字社會與智能經濟時代獲得發展先機。構建基于深度學習平臺的人工智能產業生態，需要政府、科研機構、人工智能企業和傳統行業企業等各方通力協作配合，共同營造積極健康的產業生態。

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報告目錄

**一、**開啟產業賦能黃金十年

(一) 人工智能處于工程化應用歷史性機遇期 (二) 深挖深度學習技術潛力是發展主旋律，規模化應用面臨多元挑戰 (三) 平臺化生態布局成為業界共識 (四） 深度學習平臺展現驅動產業賦能升級的巨大潛力

二、深度學習平臺體系架構

(一) 深度學習平臺三要素體系 (二) 深度學習平臺核心作用

三、深度學習平臺的技術創新重點

(一) 開源開發框架，深度學習平臺的基礎核心

1. 動靜統一的編程范式大幅提升算法開發效率.
2. 大規模分布式訓練技術有效提升巨型模型研發的承載能力
3. 統一的高速推理引擎滿足端邊云多場景大規模部署應用
4. 標準化的軟硬件協同適配技術是打造國產化應用賦能的關鍵 (二) 模型庫建設，算法創新、沉淀與集成管理是快速賦能關鍵 (三）工具平臺完善,覆蓋數據處理、模型訓練和推理部署全周期 (四）專業領域延伸，圍繞科學發現與量子智能持續探索

四、 深度學習平臺的產業生態與應用路徑

(一) 我國開發框架在市場與生態方面持續發力 (二) 多類生態建設共同促進深度學習平臺繁榮發展

1. 研究創新生態是平臺保持可持續競爭力的關鍵
2. 算力與算法協同的開發者生態是平臺發展基礎 (三) 多類平臺化模式形態顯現，大幅降低開發難度與創新成本 (四）平臺應用廣泛開展，價值規律初步體現.

五、 總結與展望

數字經濟是繼農業經濟、工業經濟之后的主要經濟形態。數字經濟正推動生產方式、生活方式和治理方式深刻變革，成為重組全球要素資源、重塑全球經濟結構、改變全球競爭格局的關鍵力量。

在數字經濟的大時代背景下，人工智能已成為驅動數字經濟深化發展的強大因素。過去智能語音等Al技術不斷突破，得到商業化應用，諸多企業已就Al的技術價值和商業價值達成共識。但在技術深入落地千行百業的進程中，對AI技術企業的系統化能力提出了更高要求。現階段不少AI企業面臨人才儲備不足等困境，亟需能幫助企業解決這一問題的高效Al開發和應用工具。人工智能技術不斷沉淀，形成共享、通用化的AI開放平臺,不僅可以解決企業需求,還能反哺構建繁榮的AI生態系統。

建設、發展一個共贏、開放、繁榮的生態，已成為數字經濟時代下人工智能企業的共同選擇。目前各大廠商都在積極布局Al開放平臺，以開放平臺支撐Al生態發展。如騰訊也正匯聚技術、人才和行業資源，并整合內部Al資源，打造AI產業生態，越來越多的企業正構建AI開發平臺,搭建產業生態;科大訊飛作為首批國家人工智能開放創新平臺企業，經過10余年培育和發展，已形成中國最大、最豐富的生態群之一。

本白皮書圍繞一個主題一Al生態”、三個關鍵詞”技術、產業、開放平臺”展開研究。第一章聚焦人工智能生態在中國數字經濟時代背景下的戰略意義;第二章縱覽人工智能技術在多個場景的應用,并列舉部分代表企業;第三章深剖AI開放平臺,闡述Al開放平臺在Al生態發展中的優勢及意義、概述有代表性的Al開放平臺;最后結合技術、產業與AI開放平臺的現狀,研判未來AI生態發展趨勢。

數字經濟已進化到以“人工智能”為核心驅動力的智能經濟新階段

數字經濟將持續成為中國未來經濟發展的主旋律。2020年中國數字經濟規模已超5萬億美元，位居全球第二位，中國數字經濟發展勢能全球領先。此外，《“十四五”數字經濟發展規劃》指出，到2025年，數字經濟核心產業增加值占國內生產總值比重達到10%，而2020年這一數字為7.8%。可見數字經濟對中國未來經濟發展的重要性。

其中，人工智能作為關鍵數字技術，將領航數字經濟邁入新階段。首先在宏觀政策上，中國擁有全面支持人工智能產業、創新、人才發展的政策條件;其次，在技術創新上，底層技術已加速從實驗室走向場景落地，產業界也涌現-批優秀的科技企業，如科大訊飛、商湯科技等。它們不斷在為產業智能化、企業數字化等提供底層技術支撐;最后落地到市場需求上，越來越多的企業也已就AI價值達成共識，根據IDC數據，2021年中國至少有65%的1000強企業已利用語音識別、機器學習等AI工具。催發AI生態發展的成熟條件已經具備，未來數字經濟將全面進化到以“人工智能”為核心驅動力的智能經濟新階段。

12月17日，由中國信息協會大數據分會主辦，信息化觀察網、國潤互聯信息技術研究院共同承辦的“2021中國大數據技術應用大會”在北京隆重召開。會上，中國信息協會大數據分會與北京國潤互聯信息技術研究院共同發布了《2021—2022中國大數據產業發展報告》（以下簡稱《報告》），在深入分析中國大數據產業發展現狀、政策體系、人才培育等產業發展要素的基礎上，進一步研判大數據在軟硬件產品、基礎設施和應用服務等領域的熱點及布局，同時提出了大數據產業發展的六大新趨勢。

數據 數據 數據

數據作為五大生產要素之一，正與行業應用深度結合，成為推動產業、企業數字化轉型升級的重要驅動力量。11月30日，工業和信息化部印發的《“十四五”大數據產業發展規劃》（以下簡稱《規劃》）指出，大數據產業是以數據生成、采集、存儲、加工、分析、服務為主的戰略性新興產業，是激活數據要素潛能的關鍵支撐，是加快經濟社會發展質量變革、效率變革、動力變革的重要引擎。

為推動大數據產業高質量發展，《規劃》提出“以釋放數據要素價值為導向，以做大做強產業本身為核心，以強化產業支撐為保障”的路徑設計，將“新基建”、技術創新和標準引領作為產業基礎能力提升的著力點，將產品鏈、服務鏈、價值鏈作為產業鏈構建的主要構成，旨在實現數字產業化和產業數字化的有機統一，并進一步明確和強化了數據安全保障。

11月25日，上海數據交易所正式揭牌。一石激起千層浪，此舉必將有力地推動數據要素流通，進一步釋放數字紅利，有效促進數字經濟的發展。進入數字時代，貫徹新發展理念，全方位、深層次激活數據要素潛能、釋放數據要素價值，為大數據產業的高質量發展保駕護航。

大數據產業步入發展“快車道”

隨著新型智慧城市和數字城市建設熱潮的興起，以及各地與大數據和數字經濟相關的園區加速落地，大數據產業規模持續擴大。《報告》預測，未來三年，中國大數據產業市場將保持12%以上的增速，到2023年整體規模將達到11522.5億元。從行業角度分析，互聯網、政府、金融和電信等幾大行業處于引領位置。

大數據產業迅猛發展、行業大數據應用快速落地，也造成了大數據人才的缺口。加強專業人才培養，推動大數據相關專業朝著精細化、融合化的方向發展，是彌補人才缺口的必要措施。

《數據安全法》、《個人信息保護法》等法律法規的頒布實施，讓數據安全、數據治理有章可循，為大數據產業的發展保駕護航；與大數據應用相關的技術、產品和服務不斷推陳出新，讓數據更好地驅動業務的創新發展；越來越多市場玩家的介入，促進了大數據市場的繁榮，同時也通過一輪又一輪的洗牌，使產業布局更趨于合理，有效促進良性競爭。

無論從國家產業扶持政策，還是從市場發展、技術創新和行業應用等角度分析，中國大數據產業的發展前景廣闊，值得期待。《報告》指出，從技術發展來看，大數據相關的隱私計算、實時計算、硬件變革等技術發展推動了大數據技術和產品的升級迭代，帶來更多新的應用場景、解決方案和產品服務；政策環境不斷優化，“東數西算”工程、大數據技術攻關實驗室的建立，為產業創新發展提供了重要支撐；在市場層面，國內大數據產品能力基本成熟，但服務能力仍需進一步提升；從區域發展來看，京津冀、長三角、珠三角、中西部等地區大數據與區域經濟協同發展、融合發展日益深化，已成為大數據產業發展的橋頭堡，將持續引領全國大數據整體發展。

大數據產業發展六大趨勢預測

在對中國大數據產業發展現狀，以及面臨的挑戰和機遇進行全面分析的基礎上，《報告》總結了中國大數據產業未來發展的六大趨勢。

第一，AI技術融合應用有望成為突破數據治理瓶頸的新方法。AI技術將在數據安全與數據治理、在數據質量評估，以及數據管理、交易和確權等方面發揮重要作用。

第二，數據交易市場發展有力支撐數據定價和數據確權新實踐。各地方都在加快建設大數據交易中心，共同推動數據要素市場建設和發展，推動更大范圍、更深層次的數據定價和數據確權。未來，要建立與人力資源服務市場、金融交易市場、技術轉移市場等一樣規范、活躍、有序的數據要素流通市場，需在數據確權和數據定價兩大問題上有所突破。

第三，提高服務效能和推動治理流程再造成為政府大數據新應用的焦點。經過多年的發展與演進，當前，政府大數據應用的重點是，釋放政府大數據的價值，加大推動政務信息化共建共用，并將大數據廣泛應用于政府管理服務，提高數字化政務服務效能，推動政府治理流程再造和模式優化等。

第四，“工業大數據+工業互聯網”共筑綠色低碳的新工業體系。總體來看，我國工業大數據的使用效率水平較低，工業互聯網在工業領域中的應用程度也相對較低。因此，亟需大幅提升我國工業整體技術水平，實現綠色生產制造。未來在工業大數據和工業互聯網方面，要進一步推動以工業大數據為代表的新一代信息技術在研發設計、生產制造、經營管理、售后服務等工業全價值鏈中的應用，推動工業互聯網在電力、鋼鐵、煤炭、家電、軌道交通等工業典型場景中的大規模部署，進而推動我國工業發展階段性整體躍升。

第五，智能健康管理、云端診療、數據安全治理引領健康醫療新發展。基于大數據，以產學研合作模式開展重大專科疾病的課題研究助力產品創新，深度挖掘健康醫療大數據的價值，推動相關產品和服務的創新，同時一步加強公共衛生健康事件預警及應急響應能力。

第六，提高工作效能和創新工作方式是智慧黨建大數據平臺的新價值。目前，地方政府、國有企業、高校等正加快落實“智慧黨建”工作要求。智慧黨建大數據平臺應用能夠提高黨建工作效能，在助力全方位管理黨員、高效率完成日常工作、全流程跟蹤任務考核、全流程監督記錄學習情況、實時動態監督展示黨建成果等方面發揮了重要作用。

結語

回顧2021年，在“后疫情時代”，數據已經成了人們工作、生活中不可或缺的要素。人們的衣食住行，都因為數據而改變、優化，從而獲得更好的體驗。展望未來，中國大數據產業將繼續穩步快速增長，技術創新能力不斷增強，產業價值持續釋放，無論是政府、企業，還是消費者，數字化意識正進一步增強。在相關產業政策、法律法規的支持和規范下，大數據產業將加速走向微觀細分領域，與行業應用深度結合，有效推動數字化轉型與智能化升級。