当前，由人工智能和大数据引领的数字化创新正在影响全球各行各业，中国也紧紧抓住这波技术变革的机遇，将发展数字经济上升至国家层面。但在人工智能蓬勃发展的过程中，也同样面临着一系列不确定性及挑战。
今天我们邀请到德拓信息高级副总裁（大数据事业部总经理）韩欣，一同探讨智能化大模型时代下的机遇与挑战。
01
谈发展
Q：大数据概念提出已近60年，德拓是以何种契机进入该行业？
韩欣：德拓信息早在大数据起步的元年就开始扎根大数据行业。于2015年，在贵阳市创新提出并正式实施的「数据铁笼」行动计划中，德拓有幸成为贵阳市交管局试点项目的承建单位并深度参与实践，这是德拓大数据落地的第一站，也是初代DANA大数据系列产品的生根之处。
德拓一直相信，以大数据为代表的新一代信息技术与各领域融合发展会对经济社会产生重要影响，因此我们坚持以「让数据更具价值」作为使命，助力数字中国的深度实践。
Q：德拓信息迈入大数据领域已12年，在发展过程中经历了哪些重要节点？
韩欣：2015年是德拓信息在大数据领域的入局之年，继顺利完成「数据铁笼」建设后，持续助力贵阳市运管局、市国土资源局、信访局、市运管部等单位开展大数据创新工程，将大数据融入城市肌理，沉淀出具有特色的大数据应用场景。
2016年开始，德拓信息基于广泛的项目实战经验开始打磨自己的大数据基础引擎产品，助力用户使用新工具赋能数据价值探索。我们将大数据核心基础设施平台打造成通用的核心底座，「DanaStudio一站式大数据开发平台」由此问世，并开始深入教育、媒体、公安等十多个行业探索数据价值。
2019年，德拓提出「InSide连接+Enable赋能战略」，全栈赋能合作伙伴，拓展生态合作伙伴，深入具体核心行业，聚焦行业洞察方案。
2020-2022年，德拓响应政府号召，深度参与数字政府建设，凭借公司DANA大数据平台产品、技术和数据工程服务，在若干城市级大数据中心助力数字化和智慧化建设，多次获得认可与荣誉表彰，成为上海一线大数据服务厂商。
Q：智能化时代到来，未来大数据的市场空间将有多大？
韩欣：大数据产业作为国家战略性新兴产业，是激活数据要素潜能的关键支撑，是加快经济社会发展质量变革、效率变革、动力变革的重要引擎。
从2015年至今，大数据相关产业高速发展，大数据的五大核心领域不断演进。当前，数据成为生产要素，并快速融入生产、分配、流通、消费等各环节。在这一新形式下数据发展方向更加明确细化，各行业均在快速推进规范化、规模化落地。
中国大数据市场规模正以30%+的复合增长率高速增长。预计在未来几年内，随着数据要素市场建设进程加快，数据产业体系进一步健全，中国大数据市场规模仍将实现高速增长。
02
谈优势
Q：当下国家大力发展数字经济的背景下，大数据产业将迎来何种变化？又存在哪些契机？
韩欣：从政策角度来看，党的二十大报告明确强调：“加快发展数字经济，促进数字经济与实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群。” 发展数字经济是把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择。大数据作为数字经济的基础设施，目前仍处于早期建设探索阶段，未来需求空间庞大，具有巨大的发展潜力。
从技术发展来看，数据全生命周期主要包括数据资源化、数据治理、数据资产化、数据开发应用、数据流通、数据要素市场建设和数据安全七个环节。这些环节都在不断向技术深水区迈进。同时，通用人工智能的快速发展也会加速数据应用的创新以及市场格局的变化。
Q：在大数据领域，德拓目前有哪些已经商业化的产品和应用场景？
韩欣：作为一家在数据领域拥有多年创新实践经验的公司，德拓信息已经成功推出了覆盖云计算的数据基础设施产品（INFINITY 分布式集群云存储、HyHive 超融合云平台）、DANA大数据系列产品（DDP 大数据基础平台、DanaStudio 数智开发平台、PandaBI 数智决策平台、 DanaReport 数据填报平台、 DanaAssets 数据资产运营平台、 DATRIX 非结构化数据管理平台）。
除了以上产品，德拓信息还针对教育科研、公共安全和交通物流等领域的需求，推出了针对性的行业应用系统。例如，面向教育科研的DSight 智慧实训科研平台、大数据工程实践平台；面向公共安全领域的派出所智能化应用集成系统、公安数据中脑、情报研判平台；以及面向交通物流领域的新一代轨交线网指挥中枢NOCC等。
经过多年探索实践，德拓信息已经拥有全生命周期、全域数据资产的平台建设能力、数据开发治理能力。同时，公司还提供数据工程服务和定制化开发服务，为各行各业的数字化转型提供坚实的支持。
Q：当前大家都在谈“数字化转型”的概念，德拓“从无到有”搭建一个大数据平台，主要经历哪几个阶段？
韩欣：数字化转型并非只是简单搭建大数据平台，平台的搭建只是基础。作为上海市数据标准化委员会的先进委员单位，德拓沉淀了一套结合咨询、产品和实施的数据标准体系制定解决方案，同时德拓具备DCMM（《数据管理能力成熟度评估模型》）稳健级（3级）服务能力等资质，以产品和项目为实践抓手，助力企业开展自我评估和提升建设。德拓拥有全面的专家团队，包括行业洞察、产品及交付专家，可详细了解业务需求、建设目标、数据架构、数据现状、数据标准、指标调研等现状，并根据调研结果输出评估报告与解决方案。
在具体交付实施阶段，大数据技术平台的搭建是相对容易的。德拓拥有完整的全栈大数据平台产品及工具，基于该平台一步步完成数据建模、数据采集、数据治理、质量探查、数据加工分析、专题库/主题库等数据资产建设、数据目录形成、数据开放与共享、数据服务、数据运营、可视化分析等。
03
谈未来
Q：如何看待OpenAI崛起，带来的一系列AI大模型工具对大数据行业的影响？
韩欣：ChatGPT的问世无疑是近年来人工智能领域最重要的技术突破之一，它的进一步成熟必然会在各个应用领域带来历史性的变革。其应用领域渗透广泛，囊括了：智能对话、AIGC内容生成、创意辅助、知识问答、搜索推荐、代码、建筑设计、决策推理等。至于AI大模型对大数据行业的影响，可以从以下几个方面展开：
1. 数据是AI的基础。优质的数据作为要素，也必定是跟AI结合产生智能后，才能发挥其真正的价值。随着未来模型越来越大，优质数据会变得炙手可热，数据基础设施平台建设、数据治理、数据质量升级等需求只会越来越迫切。
2. 数据安全。大模型的兴起会伴生多方面的数据安全隐患，在数据基础设施的安全体系构筑方面需要进一步加强技术和法律法规的建设。
3. 效率提升。大模型提升了通用人工智能能力，可以辅助数据治理、预测、数据分析、辅助决策等建设。
4. 加速数据应用创新。目前大模型经过海量通用数据的预训练，已经实现较高程度的智能，但在解决具体行业问题上仍无法胜任，若能结合行业领域的小数据进行微调精调，将会产生无限可能。未来所激发的创新应用必然会成燎原之势，无所不及，无处不在。
Q：多模态大模型浪潮已初见，德拓在其中会扮演怎样的角色？
韩欣：德拓定位数据智能领域，一直是人工智能领域的积极参与者，公司自主研发了人脸识别、OCR文字识别、AI审核、语音识别、图像分类、知识图谱以及行业业务模型等相关引擎，同时研发了AIStudio 一站式人工智能平台产品，大模型相关方面也在推进基础性的技术研究。
Q：未来，德拓针对GPT大模型会采取何种规划？
韩欣：据调研测试显示，目前国内很多大模型仍处于初阶水平，并且同质化严重。就大模型所需要的算力、数据、顶级人才、资金、场景等条件而言，通用大模型是典型的赢家通吃模式，未来通用大模型领域只会保留几家巨头。
以大模型为代表的AI市场空间巨大，细分应用场景非常多，足以容纳巨头、中小企业和创业公司，德拓也不会错过这场智能浪潮。目前德拓已经在积极投入研究，结合在教育、企业、政务、金融、交通等领域的沉淀与经验，探索「行业+大模型」模式，帮助客户挖掘新场景应用。
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