賽迪顧問編制《2025中國數據智能市場研究報告》——數據與智能加速實現雙向賦能

作 者

人工智能與大數據研究中心

當前，AI技術取得突破性進展，有力推動數據與人工智能實現深度協同與雙向賦能，使“數據智能”獲得市場的廣泛關注。近日，賽迪顧問編制《2025中國數據智能市場研究報告》，對數據智能之間的賦能效應及一體化特征、數據智能市場規模與應用結構、融合發展模式與未來發展趨勢等進行了詳細解析。

一、數據智能的雙向賦能及一體化特征

數據與智能之間存在雙向賦能。一方面，數據激發智能潛力。數據是人工智能發展的核心要素，具備結構化特征、高知識密度并按照不同需求和場景精準分類的大規模高質量數據集，可以有力推動模型迭代并拓展應用的邊界，為智能發展提供強勁動力；另一方面，智能激活數據價值。人工智能依托強大的數據分析、挖掘與重構能力，尤其是對非結構化、多模態數據語義的深度理解，能夠將原始信息轉化為切實可行的商業洞察與決策支撐，充分釋放數據的潛在價值。

然而，傳統的數據與智能平臺大多采用煙囪式架構，將大數據處理與AI開發割裂為兩套彼此獨立的系統，導致用戶很難端到端進行數據開發、處理、訓練和推理等，數據需要在兩套系統間反復轉換與傳輸，且大數據與AI的算力資源也無法跨系統共享與復用，從而造成存儲空間與計算資源的雙重浪費。

而新一代數據智能平臺從企業級應用需求出發，朝著數據與AI一體化融合的方向快速發展，呈現出技術棧一體化、工作流一體化兩大核心特征。其中，在技術棧一體化方面，一體化數據智能平臺具備強大的整合能力，可以對多計算引擎、開發工具、元數據目錄等關鍵組件進行統一管理，實現數據與AI系統的協同編排，使數據任務和AI任務在同一平臺集中處理；在工作流一體化方面，一體化數據智能平臺采用統一的數據管理體系和資源調度方式，實現數據編排、模型訓練和部署一站式集成，不僅讓數據可以無縫接入AI模型，也使AI開發能夠深度嵌入到數據全生命周期管理，有力推動了大數據與AI的協同工作。

二、數據智能市場規模與應用結構

AI技術取得突破性進展，通過神經網絡架構優化與算力效能提升，進一步增強了數據處理和分析的智能化水平；在平臺經濟蓬勃發展、智能終端設備廣泛普及、公共數據得到深度開發利用的共同作用下，數據規模呈現爆發式增長，為數據智能算法創新和場景應用提供了豐富的資源；與此同時，傳統領域數智化轉型的持續深化，也加速了數據智能在政府、金融、工業、零售等領域的廣泛應用。在多重積極因素的驅動下，中國數據智能發展進入了規模化落地與高速增長的新階段，2024年中國數據智能市場規模為258.6億元，同比增長43.2%。

圖1 2022-2024年中國數據智能市場規模

數據來源：賽迪顧問2025，11

隨著數智技術的快速發展以及數據規模爆發式增長，數據智能的應用場景不斷拓展，逐步滲透到政企運營決策、科研創新等各個關鍵環節，成為效率提升和模式變革的重要驅動力。在政企決策領域，數據智能通過數據驅動與算法模型，推動決策模式從經驗主導型向經驗與數據深度融合驅動型轉變，有效提升決策的科學性和精準性，2024年數據智能在政企決策領域的市場規模為98.5億元，占比最大，為38.1%。數據智能在營銷服務領域商業應用化程度較高，企業通過整合用戶行為、消費偏好、社交媒體等多維數據，能夠實現營銷效果實時優化、營銷內容自動生成以及用戶消費體驗持續提升等，2024年數據智能在營銷服務領域的市場規模為44.7億元。此外，經營管控、科學研究、自動駕駛等多元場景，具備數據需求邊界明確、AI應用價值可量化評估等特點，正成為數據智能加速應用的重要領域。

圖2 2024年中國數據智能市場應用結構

數據來源：賽迪顧問2025，11

三、數據智能的融合發展模式

為順應Data與AI融合發展趨勢和用戶最新需求變化，主要廠商紛紛在產品和技術層面進行迭代升級，數據智能的發展形成了技術驅動型和數據驅動型兩種融合發展模式。“技術驅動型”模式是以大數據平臺、數據湖倉、數據治理、BI等為代表的數字技術廠商，依托自身成熟的數智技術和產品體系，通過接入用戶端專屬數據資源或整合外部數據資源，構建“數智技術+Data”融合模式，實現數據智能落地應用；“數據驅動型”模式是專注于數據資源整合與價值挖掘的專業數據服務商，通過長期的業務實踐積累了大量高價值數據資源，在數據集成、開發、治理、應用等全流程中嵌入數智技術和能力，不僅提供基礎數據服務，而且通過數智技術實現數據資產的深度開發與商業變現，形成完整“Data+數智技術”服務體系，為用戶提供數據智能服務。

研究報告認為，數據智能未來發展趨勢主要包括四個方向：具備行業特性的私域高質量數據集，日益成為驅動智能發展的稀缺資源；大模型性能持續提升、部署成本不斷下降，拓展了數據智能的應用范圍；數據分析智能體興起，催生出全新的數據分析和應用范式；各行業數智化轉型全面提速且更加深入。

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