前言

隨著大數據、人工智能技術的興起，世界正在邁入數智化時代。數據繼土地、人力、資本和技術之后成為第五大生產要素，在整個生產活動中占據越來越重要的地位。如果說信息化時代最明顯的特征是“軟件定義世界”，那么數智化時代最明顯的特征便是“算法定義世界”，無論是生產制造、流程優化、交通調度，還是生活出行、外賣點餐、電商購物，算法都無所不在。算法正在觸及世界的每個角落，影響甚至改變著世界。算法以及支撐算法的數據，是數智化時代最為核心的兩種力量。

站在行業發展的視角，數智化時代呈現出幾個鮮明的特點：

首先，數據資產是一個企業最為核心的資產。擁有高質量、差異化數據的企業，將在未來的競爭中占據優勢。而基于這些數據構建的數字化能力，將成為企業的核心競爭力。誰掌握數據，誰就擁有未來。

其次，數據將成為新的信息基礎設施。早期，信息基礎設施是通信網絡，但是隨著云計算技術的發展，信息基礎設施正在從網絡轉向云。以云服務為核心的企業（Amazon、Microsoft、Google、阿里）已經全面取代了網絡運營商，成為信息行業的領導者。未來十年，大數據基礎設施將逐步取代云計算基礎設施，成為未來數智化時代最重要的基礎設施。

最后，圍繞數據，正在形成新技術的聚合。實際上，最近二十年的信息化新技術，其共同的特征都是圍繞和面向數據：物聯網的核心是數據采集，移動網絡（4G/5G）的特征是高速泛在的數據傳輸，大數據技術的核心是海量數據的高速實時處理，區塊鏈技術的核心是數據的可信存儲（分布式賬本），機器學習的核心是數據價值的分析和挖掘。未來，這些技術將會進一步交叉碰撞，形成聚變。這種聚變，是數智化時代生產力提升的關鍵。

因此，數智化時代得益于數據和算法的有效聚合。從這個意義上說，數據和算法是數智化的一體兩面，二者的融合對于數智化的發展尤為重要。這種融合有兩個方面的含義：一方面是算法提升數據價值，即AI For Data；其目標是將海量的、孤立的、低價值密度的、低質量的大數據，通過智能算法，提煉成為高度整合的高質量、高價值密度的數據。這個過程可以類比為“煉油”的過程，即通過算法把粗糙的原油提煉為精品油；另一方面是數據支撐算法的設計和優化，即Data For AI。其目標是利用數據，（特別是標注數據）構建并優化算法，解決生產、生活和服務中的具體問題。人工智能的巨大進步離不開高質量數據的支持，值得一提的是，這個過程才剛剛開始，僅僅針對部分領域和局部問題，面對更加復雜的全局性問題，數據和智能的融合還有很長的路要走。

在面對復雜環境和復雜問題時，如何實現數據和智能的深度融合，還是一個頗具挑戰的問題。目前，圍繞大數據的采集、清洗、分析和處理已有完整的技術體系，圍繞人工智能的算法框架、訓練、優化、封裝也有較為完整的技術體系。但是兩種技術體系相互隔離，缺乏有效的整合，難以形成有效的“數據—算法—數據”的閉環，從而也難以解決復雜場景下的復雜問題。

本書針對數據和智能的深度融合問題，提出了一體化的架構，并結合在一些領域的實踐，提煉了數智融合的思路和方法，希望能夠給對這個問題感興趣的讀者一些啟示和借鑒，為數智化時代的到來貢獻一份力量。

本書的主要內容包括：第1、2章介紹數字化和數智化的基本概念和面臨的問題；第3章提出數據智能融合的一體化技術架構；第4、5、6章分別從數據中心、數據平臺、算法能力的角度構建數智融合體系的基礎設施；第7、8、9章分別從數據關聯、場景融合和知識泛化的角度，進一步分析如何實現數智融合，包括其主要的技術和方法論；第10章通過六個實踐案例對數智融合的方法體系做進一步說明。

本書是團隊智慧的結晶，由楊明川、錢兵負責全書內容的梳理、審核和修定，楊明川構思了各章的內容結構和寫作角度，楊明川、錢兵、趙繼壯、白亮、高飛、劉倩、薛艷茹、周松橋、石麗娟、閆蕊、郭煜、張星星、李偉、閆匯共同參與了本書的編寫。

本書的編寫也得到了多位行業專家的大力支持和悉心指導，在此對他們表達誠摯的謝意！

楊明川

2022年5月