回首2023年，我們見證了數(shù)據(jù)智能領(lǐng)域的一場重要變革：數(shù)據(jù)智能的三大核心要素——數(shù)據(jù)、算法、和算力，如今已升級演化為大數(shù)據(jù)、大模型和大計算的全新范式。

在這個變革的十字路口上，展望2024年，我們擬定了值得關(guān)注的十大關(guān)鍵詞，它們標志著數(shù)據(jù)智能領(lǐng)域的未來走向。

大模型

關(guān)鍵詞1：大模型原生應(yīng)用（AIGC、AI Agent、具象智能）

正如云計算的發(fā)展催生了云原生應(yīng)用一樣，大模型的發(fā)展也將催生一些大模型原生應(yīng)用。其中，比較典型的三個領(lǐng)域就是AIGC、AI Agent、具象智能。

目前的發(fā)展情況：

隨著大模型技術(shù)的飛速發(fā)展，AIGC、AI Agent和具象智能領(lǐng)域正在迅速擴張。AIGC利用大模型在文本、圖像、音頻等多種媒介上生成高質(zhì)量內(nèi)容，已在內(nèi)容創(chuàng)作、廣告、娛樂等行業(yè)中顯示出其潛力。AI Agent則指的是可以模擬人類行為和決策過程的智能系統(tǒng)，它們在客戶服務(wù)、個人助手、甚至決策支持系統(tǒng)中發(fā)揮作用。具象智能，即使AI能夠在現(xiàn)實世界中具體化，例如通過機器人或其他界面與人類交互，這在制造、醫(yī)療和零售等領(lǐng)域逐漸成為現(xiàn)實。

需要解決的問題：

這些領(lǐng)域的發(fā)展也面臨著諸多挑戰(zhàn)，對于AIGC來說，內(nèi)容的原創(chuàng)性、準確性和版權(quán)問題是需要解決的關(guān)鍵問題。AI Agent面臨的挑戰(zhàn)包括提升交互的自然性和人性化，以及提高決策的準確性和可靠性。具象智能的挑戰(zhàn)則在于如何更高效地將AI技術(shù)與物理世界結(jié)合，包括機器人的靈活性、安全性和成本效益等問題。

2024年的預測：

到2024年，這些大模型原生應(yīng)用領(lǐng)域預計將在技術(shù)和商業(yè)實踐上取得顯著進步。在AIGC方面，可以預見技術(shù)將更加成熟，內(nèi)容生成將變得更加智能和個性化，同時解決版權(quán)和道德問題的機制也將得到加強。AI Agent將在理解和處理復雜任務(wù)方面變得更加高效，預計將在客戶服務(wù)和個人助理領(lǐng)域得到更廣泛的應(yīng)用。具象智能方面，隨著技術(shù)的進步，機器人和其他界面將變得更加智能和互動，應(yīng)用范圍將從特定領(lǐng)域擴展到日常生活的多個方面。

關(guān)鍵詞2：領(lǐng)域大模型+多模態(tài)大模型

目前的發(fā)展情況：

領(lǐng)域大模型和多模態(tài)大模型，是大模型領(lǐng)域的兩個重要發(fā)展方向。領(lǐng)域大模型專注于特定行業(yè)或應(yīng)用領(lǐng)域，例如醫(yī)療、法律或金融，通過定制化的模型結(jié)構(gòu)和專業(yè)數(shù)據(jù)訓練，提供更高精度和相關(guān)性的分析。另一方面，多模態(tài)大模型結(jié)合了文本、圖像、視頻和音頻等多種類型的數(shù)據(jù)處理能力，提供更為全面和細致的洞察，這在內(nèi)容理解、情感分析和復雜決策支持系統(tǒng)中尤為顯著。

需要解決的問題：

盡管這些模型在各自領(lǐng)域取得了進展，但仍面臨一些挑戰(zhàn)。領(lǐng)域大模型需要針對特定行業(yè)的大量專業(yè)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)獲取和處理的難度較高。同時，為保持高精度，這些模型需要持續(xù)更新和優(yōu)化。對于多模態(tài)大模型，處理和融合來自不同源的數(shù)據(jù)是一個技術(shù)難題，此外，如何在保證處理效率的同時提高模型的精確度和可靠性也是一個挑戰(zhàn)。

2024年的預測：

預計到2024年，領(lǐng)域大模型和多模態(tài)大模型將在技術(shù)成熟度和應(yīng)用范圍上實現(xiàn)顯著進步。在領(lǐng)域大模型方面，隨著大模型技術(shù)的進一步發(fā)展和專業(yè)數(shù)據(jù)集的豐富，這些模型將在提供行業(yè)特定解決方案上變得更加高效和精確。在多模態(tài)大模型方面，預計將看到更先進的數(shù)據(jù)融合技術(shù)和更智能的上下文理解能力，使得這些模型在復雜環(huán)境中的應(yīng)用變得更加可靠和廣泛，如在自動駕駛、醫(yī)療輔助診斷和個性化教育等領(lǐng)域。

關(guān)鍵詞3：高階自動駕駛

目前的發(fā)展情況：

高階自動駕駛技術(shù)，即L4和L5級別的自動駕駛，目前正處于快速發(fā)展階段。這些技術(shù)使車輛能夠在沒有人類司機干預的情況下，在大多數(shù)或所有路況下安全行駛。這些系統(tǒng)的核心是先進的傳感器技術(shù)（如雷達、激光雷達和攝像頭）、復雜的數(shù)據(jù)處理能力以及強大的AI算法，它們共同為車輛提供了環(huán)境感知、決策制定和精準控制的能力。

需要解決的問題：

盡管取得了重大進展，高階自動駕駛技術(shù)仍面臨若干挑戰(zhàn)。最主要的挑戰(zhàn)之一是確保系統(tǒng)的安全性和可靠性，特別是在復雜和不可預測的道路條件下。此外，這些系統(tǒng)還需要解決法律和監(jiān)管框架的適應(yīng)性問題，包括如何處理事故責任和隱私保護。技術(shù)上，提高傳感器的精確度和降低系統(tǒng)的成本仍然是關(guān)鍵任務(wù)。同時，公眾對自動駕駛車輛的接受度和信任也是推廣這項技術(shù)需要克服的障礙。

2024年的預測：

到2024年，預計高階自動駕駛技術(shù)將在安全性、可靠性和成本效率方面取得顯著進步。隨著AI算法的改進和傳感器技術(shù)的發(fā)展，這些系統(tǒng)將能更好地處理復雜交通場景，提高決策的準確性。此外，隨著技術(shù)的成熟和規(guī)?；a(chǎn)，自動駕駛車輛的成本預計將逐漸降低，從而加速商業(yè)化進程。

法律和監(jiān)管方面，預計將有更多針對自動駕駛的法律和標準制定出臺，以確保安全和促進技術(shù)的健康發(fā)展。此外，隨著公眾對自動駕駛的認知和信任逐漸建立，這些技術(shù)將在更廣泛的領(lǐng)域和地區(qū)得到應(yīng)用，例如貨運、公共交通和共享出行服務(wù)。

大數(shù)據(jù)

在數(shù)字化時代的浪潮中，大數(shù)據(jù)已成為企業(yè)和組織不可或缺的戰(zhàn)略資源。隨著數(shù)據(jù)量的爆炸性增長，如何高效、安全地管理和利用這些數(shù)據(jù)成為了一個關(guān)鍵議題。

數(shù)據(jù)猿認為，在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，以下是幾個值得關(guān)注的發(fā)展方向：

關(guān)鍵詞4：數(shù)據(jù)要素化（數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表、數(shù)據(jù)交易流通）

目前的發(fā)展情況：

數(shù)據(jù)要素化是指將數(shù)據(jù)視為一種核心資產(chǎn)并加以系統(tǒng)化管理的過程，這在大數(shù)據(jù)時代尤為重要。隨著企業(yè)和組織越來越意識到數(shù)據(jù)的價值，數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表和數(shù)據(jù)交易流通正在逐漸成為主流。目前，許多企業(yè)已經(jīng)開始構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理框架，將數(shù)據(jù)集成、清洗、分析和保護作為資產(chǎn)管理的一部分。同時，數(shù)據(jù)市場和交易平臺也在不斷涌現(xiàn)，提供數(shù)據(jù)買賣、共享和交換的服務(wù)，從而為數(shù)據(jù)的價值實現(xiàn)提供了新途徑。

需要解決的問題：

數(shù)據(jù)要素化過程中，企業(yè)和組織面臨多方面的挑戰(zhàn)。首先，如何準確評估和量化數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值是一個關(guān)鍵問題。其次，數(shù)據(jù)隱私和安全問題在數(shù)據(jù)交易和共享過程中尤為重要，需要有效的技術(shù)和法律保障來解決。此外，建立高效的數(shù)據(jù)交易和流通機制，包括標準化的數(shù)據(jù)格式、清晰的交易規(guī)則和透明的價格機制，也是推動數(shù)據(jù)要素化的關(guān)鍵。

2024年的預測：

預計到2024年，數(shù)據(jù)要素化將進一步深入發(fā)展。評估數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值的方法將變得更加成熟和精確，使企業(yè)能夠更好地管理和利用這些資產(chǎn)。其次，隨著數(shù)據(jù)隱私和安全技術(shù)的進步，數(shù)據(jù)交易將在保障個人和組織隱私的同時，更加便捷和安全。此外，隨著數(shù)據(jù)市場的發(fā)展和成熟，數(shù)據(jù)交易和流通將更加活躍，為各行各業(yè)提供豐富的數(shù)據(jù)資源和創(chuàng)新的商業(yè)模式。

關(guān)鍵詞5：新型數(shù)據(jù)庫（云原生數(shù)據(jù)庫、分布式數(shù)據(jù)庫、向量數(shù)據(jù)庫、圖數(shù)據(jù)庫）

目前的發(fā)展情況：

隨著數(shù)據(jù)量的激增和處理需求的復雜化，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫面臨著性能和擴展性的限制。在這樣的情況下，新型數(shù)據(jù)庫如云原生數(shù)據(jù)庫、分布式數(shù)據(jù)庫、向量數(shù)據(jù)庫和圖數(shù)據(jù)庫應(yīng)運而生，它們針對特定的數(shù)據(jù)處理需求和應(yīng)用場景設(shè)計。云原生數(shù)據(jù)庫優(yōu)化了在云環(huán)境中的性能，提供更好的可擴展性和靈活性。分布式數(shù)據(jù)庫通過分布數(shù)據(jù)存儲和計算來處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，提高處理效率和可靠性。向量數(shù)據(jù)庫專注于高效處理向量數(shù)據(jù)，大模型的爆火，讓向量數(shù)據(jù)庫逐漸走到舞臺中央。圖數(shù)據(jù)庫則以其優(yōu)越的關(guān)系處理能力，在復雜網(wǎng)絡(luò)和關(guān)系分析領(lǐng)域展示出其獨特優(yōu)勢。

需要解決的問題：

盡管新型數(shù)據(jù)庫帶來了許多創(chuàng)新，但仍然面臨一些挑戰(zhàn)。比如，云原生數(shù)據(jù)庫需要解決多租戶環(huán)境下的數(shù)據(jù)安全和隔離問題；分布式數(shù)據(jù)庫面臨數(shù)據(jù)一致性和分布式事務(wù)處理的挑戰(zhàn)；向量數(shù)據(jù)庫和圖數(shù)據(jù)庫則需要進一步優(yōu)化其性能和易用性，以便更好地服務(wù)于特定的應(yīng)用場景。

2024年的預測：

到2024年，預計這些新型數(shù)據(jù)庫將在性能、功能和易用性方面取得顯著進步。云原生數(shù)據(jù)庫將更加集成于云平臺的服務(wù)中，提供更靈活的資源管理能力；分布式數(shù)據(jù)庫預計將在確保數(shù)據(jù)一致性的同時，提供更高效的分布式處理能力；向量數(shù)據(jù)庫和圖數(shù)據(jù)庫將進一步優(yōu)化，為大模型產(chǎn)業(yè)落地提供更強大的支持。這些數(shù)據(jù)庫的發(fā)展將推動數(shù)據(jù)存儲和處理技術(shù)的進步，為各種復雜和高級數(shù)據(jù)應(yīng)用提供堅實的基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞6：一體化數(shù)據(jù)平臺（湖倉一體、數(shù)據(jù)云、數(shù)據(jù)開發(fā)治理一體化、DataOps）

目前的發(fā)展情況：

隨著數(shù)據(jù)量的爆炸性增長和多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的發(fā)展，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理方法逐漸顯得力不從心，一體化數(shù)據(jù)平臺正成為企業(yè)管理和利用大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵工具。其中，湖倉一體化解決方案整合了數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫的功能，提供靈活的數(shù)據(jù)存儲和高效的數(shù)據(jù)分析能力；數(shù)據(jù)云平臺則借助云計算的優(yōu)勢，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高可用性和可擴展性；數(shù)據(jù)開發(fā)治理一體化和DataOps則專注于提升數(shù)據(jù)處理的效率和質(zhì)量，通過自動化和優(yōu)化數(shù)據(jù)流程，確保數(shù)據(jù)的準確性和時效性。

需要解決的問題：

盡管一體化數(shù)據(jù)平臺提供了多方面的便利，但仍然面臨一些挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)的集成和遷移是一個復雜的過程，需要解決不同來源和格式的數(shù)據(jù)兼容問題。其次，數(shù)據(jù)安全和隱私保護在整合不同數(shù)據(jù)系統(tǒng)時尤為重要，需要有效的技術(shù)和策略來保護數(shù)據(jù)安全。此外，構(gòu)建和維護一體化平臺需要跨學科的專業(yè)知識和技能，這對許多組織來說是一個挑戰(zhàn)。

2024年的預測：

到2024年，一體化數(shù)據(jù)平臺預計將在技術(shù)成熟度和應(yīng)用廣度上取得顯著進步。更先進的數(shù)據(jù)集成技術(shù)，將使數(shù)據(jù)遷移和集成變得更加簡單和高效。數(shù)據(jù)安全和隱私保護方面，預計將出現(xiàn)更加強大和智能的解決方案，以應(yīng)對不斷變化的威脅和挑戰(zhàn)。同時，隨著DataOps理念的普及和實施，數(shù)據(jù)流程將變得更加自動化和優(yōu)化，提高數(shù)據(jù)處理的效率和質(zhì)量。

關(guān)鍵詞7：對話式BI（大模型+BI、自助式數(shù)據(jù)分析）

目前的發(fā)展情況：

對話式BI是將先進的大模型與BI技術(shù)結(jié)合，旨在通過變革人機交互方式，來提供更直觀、更交互式的數(shù)據(jù)分析體驗。這種融合使得非技術(shù)用戶能夠通過自然語言查詢來探索和分析數(shù)據(jù)，顯著降低了數(shù)據(jù)分析的門檻。自助式數(shù)據(jù)分析的概念也在此背景下蓬勃發(fā)展，使得用戶可以不依賴數(shù)據(jù)專家自主進行數(shù)據(jù)探索和報告生成，從而提高決策速度和效率。

需要解決的問題：

盡管對話式BI展現(xiàn)出巨大的潛力，但它仍面臨著一些挑戰(zhàn)。首先，保證查詢的準確性和上下文理解能力是一個技術(shù)挑戰(zhàn)，特別是在處理復雜和模糊的查詢時。其次，集成和處理來自不同數(shù)據(jù)源的信息需要高度的數(shù)據(jù)兼容性和集成能力。此外，確保數(shù)據(jù)分析過程中的隱私和安全也是一個重要考慮。

2024年的預測：

到2024年，預計對話式BI將在技術(shù)成熟度和應(yīng)用廣度上實現(xiàn)顯著進步。通過接入更強大的大模型，并通過NL2SQL等技術(shù)，對話式BI將能夠更準確地響應(yīng)復雜查詢，提供更深入和個性化的數(shù)據(jù)洞察。自助式數(shù)據(jù)分析工具的用戶體驗也將變得更加直觀和強大，使得更多非專業(yè)用戶能夠輕松進行數(shù)據(jù)探索和分析。

關(guān)鍵詞8：全域數(shù)據(jù)安全（隱私計算、零信任、云原生安全）

目前的發(fā)展情況：

隨著數(shù)據(jù)成為現(xiàn)代企業(yè)的核心資產(chǎn)，全域數(shù)據(jù)安全已經(jīng)成為一個至關(guān)重要的議題。這一領(lǐng)域的關(guān)鍵發(fā)展包括隱私計算、零信任安全模型和云原生安全等，其中，隱私計算技術(shù)旨在在數(shù)據(jù)使用和共享過程中保護個人隱私，允許數(shù)據(jù)的加密處理和分析，從而在不暴露原始數(shù)據(jù)的情況下提取價值。零信任安全模型則基于“永遠不信任，始終驗證”的原則，要求對每一次訪問和操作都進行嚴格的身份驗證和權(quán)限控制。云原生安全則專注于保護在云環(huán)境中存儲和處理的數(shù)據(jù)，包括使用云原生技術(shù)（如容器、微服務(wù)和服務(wù)網(wǎng)格）的安全實踐。

需要解決的問題：

盡管有顯著進展，全域數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域仍面臨諸多挑戰(zhàn)。對于隱私計算，如何平衡數(shù)據(jù)的可用性與隱私保護，以及提高計算效率仍是關(guān)鍵問題；在實施零信任安全模型時，如何精確地管理和控制不斷變化的訪問權(quán)限是一個挑戰(zhàn)；云原生安全面臨的主要挑戰(zhàn)是如何在快速變化的云環(huán)境中保持持續(xù)和自動化的安全防護。

2024年的預測：

預計到2024年，全域數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域?qū)⑷〉蔑@著進步。隱私計算技術(shù)預計將更加成熟，能夠在保護隱私的同時提供更高效的數(shù)據(jù)處理能力。零信任模型將逐漸成為企業(yè)安全策略的標準部分，隨著技術(shù)的進步，將更加容易部署和管理。云原生安全將進一步發(fā)展，以適應(yīng)云環(huán)境的動態(tài)性和復雜性，提供更強大的數(shù)據(jù)保護和威脅檢測能力。

大計算

跟大模型和大數(shù)據(jù)相匹配的，算力本身也在發(fā)生根本性的變革。其中，以GPU為核心的智能計算將逐漸成為主流。并且，云計算中心也將變成大規(guī)模的智能計算集群，并以云計算+大模型的方式對外提供算力基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)。在此基礎(chǔ)上，繼IaaS、PaaS、SaaS之后，模型即服務(wù)（MaaS）將成為云計算的下一個爆點。

關(guān)鍵詞9：智能計算（GPU、云+大模型）

目前的發(fā)展情況：

智能計算是數(shù)據(jù)智能時代的關(guān)鍵支柱，它結(jié)合了高性能的GPU硬件和云計算技術(shù)，以支持日益復雜和龐大的數(shù)據(jù)模型。GPU由于其并行處理能力，已成為訓練大規(guī)模AI模型的首選硬件。隨著AI模型規(guī)模的不斷擴大，對計算資源的需求也隨之增長，這使得云計算成為一個理想的解決方案。云計算提供了可擴展、彈性且成本效益高的計算資源，使企業(yè)和研究機構(gòu)能夠快速訪問到所需的計算能力，而無需投資昂貴的本地硬件。

需要解決的問題：

盡管智能計算取得了顯著進展，但仍面臨一些挑戰(zhàn)。首先是高能耗問題，GPU和大型計算任務(wù)通常需要大量電力。此外，隨著AI模型越來越大，如何高效地管理和優(yōu)化這些模型的存儲和計算也是一大挑戰(zhàn)。

2024年的預測：

預計到2024年，智能計算將在能效、安全性和計算優(yōu)化方面取得重大進展。隨著新一代GPU和其他專門的AI硬件的推出，預計將實現(xiàn)更高的能效比。同時，云計算提供商將繼續(xù)加強安全措施，以保護數(shù)據(jù)安全和用戶隱私。此外，隨著對大模型的需求不斷增長，將出現(xiàn)更多針對AI和大數(shù)據(jù)優(yōu)化的云計算服務(wù)和解決方案，提供更有效的計算資源管理和成本控制。

關(guān)鍵詞10：模型即服務(wù)（MaaS）

目前的發(fā)展情況：

模型即服務(wù)（MaaS）是一種新興的服務(wù)模式，它允許企業(yè)和開發(fā)者通過云平臺訪問和使用預先訓練好的AI模型。這種服務(wù)模式省去了企業(yè)自行開發(fā)和訓練復雜AI模型的需要，降低了進入門檻，加快了AI應(yīng)用的部署速度。目前，許多大型科技公司已經(jīng)提供了各種MaaS服務(wù)，如語音識別、圖像分析、自然語言處理等，這些服務(wù)已被廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)，從客戶服務(wù)到市場分析，再到健康診斷等領(lǐng)域。

需要解決的問題：

盡管MaaS具有巨大潛力，但在推廣過程中也面臨一些挑戰(zhàn)。首先是服務(wù)質(zhì)量和可靠性的問題，確保云端模型的準確性和穩(wěn)定性對服務(wù)提供商是一個持續(xù)的挑戰(zhàn)。其次，數(shù)據(jù)安全和隱私保護在MaaS中至關(guān)重要，特別是當處理敏感數(shù)據(jù)時。此外，為滿足不同客戶的需求，MaaS提供商需要不斷更新和優(yōu)化他們的模型庫。

2024年的預測：

到2024年，預計MaaS將在多個方面實現(xiàn)顯著的發(fā)展。技術(shù)上，預計將看到更多高度專業(yè)化和定制化的模型被開發(fā)，以更好地滿足特定行業(yè)和應(yīng)用的需求。安全性和隱私保護方面的技術(shù)也將得到加強，提供更可靠的數(shù)據(jù)處理保障。此外，隨著5G和邊緣計算的發(fā)展，MaaS有望實現(xiàn)更低延遲和更高效率的服務(wù)，特別適用于需要實時數(shù)據(jù)處理的應(yīng)用。

隨著我們駛?cè)霐?shù)據(jù)智能的新紀元，2024年將成為一段歷史的轉(zhuǎn)折點。在這個多彩的技術(shù)畫卷中，大數(shù)據(jù)、大模型、大計算不僅是繪制者，也是畫布本身。

未來的路途或許充滿挑戰(zhàn)，但正是這些挑戰(zhàn)孕育了創(chuàng)新的機遇。隨著技術(shù)的不斷進步和應(yīng)用的日益深入，我們可以預見一個更加數(shù)字化、互聯(lián)化、智能化的社會正逐漸成形。在這個未來，每個個體、每個企業(yè)，乃至整個社會，都將在數(shù)據(jù)的洪流中乘風破浪，探索屬于自己的新航程。

2024年，讓我們拭目以待，共同迎接這個充滿活力、創(chuàng)新和機遇的新時代。