【神预言】2024年最具颠覆性的十大技术，每一条都令人咋舌！

大数据产业创新服务媒体

——聚焦数据 · 改变商业

---

回首2023年，我们见证了数据智能领域的一场重要变革：数据智能的三大核心要素——数据、算法、和算力，如今已升级演化为大数据、大模型和大计算的全新范式。

在这个变革的十字路口上，展望2024年，我们拟定了值得关注的十大关键词，它们标志着数据智能领域的未来走向。

大模型

关键词1：大模型原生应用（AIGC、AI Agent、具象智能）

正如云计算的发展催生了云原生应用一样，大模型的发展也将催生一些大模型原生应用。其中，比较典型的三个领域就是AIGC、AI Agent、具象智能。

目前的发展情况：

随着大模型技术的飞速发展，AIGC、AI Agent和具象智能领域正在迅速扩张。AIGC利用大模型在文本、图像、音频等多种媒介上生成高质量内容，已在内容创作、广告、娱乐等行业中显示出其潜力。AI Agent则指的是可以模拟人类行为和决策过程的智能系统，它们在客户服务、个人助手、甚至决策支持系统中发挥作用。具象智能，即使AI能够在现实世界中具体化，例如通过机器人或其他界面与人类交互，这在制造、医疗和零售等领域逐渐成为现实。

需要解决的问题：

这些领域的发展也面临着诸多挑战，对于AIGC来说，内容的原创性、准确性和版权问题是需要解决的关键问题。AI Agent面临的挑战包括提升交互的自然性和人性化，以及提高决策的准确性和可靠性。具象智能的挑战则在于如何更高效地将AI技术与物理世界结合，包括机器人的灵活性、安全性和成本效益等问题。

2024年的预测：

到2024年，这些大模型原生应用领域预计将在技术和商业实践上取得显著进步。在AIGC方面，可以预见技术将更加成熟，内容生成将变得更加智能和个性化，同时解决版权和道德问题的机制也将得到加强。AI Agent将在理解和处理复杂任务方面变得更加高效，预计将在客户服务和个人助理领域得到更广泛的应用。具象智能方面，随着技术的进步，机器人和其他界面将变得更加智能和互动，应用范围将从特定领域扩展到日常生活的多个方面。

关键词2：领域大模型+多模态大模型

目前的发展情况：

领域大模型和多模态大模型，是大模型领域的两个重要发展方向。领域大模型专注于特定行业或应用领域，例如医疗、法律或金融，通过定制化的模型结构和专业数据训练，提供更高精度和相关性的分析。另一方面，多模态大模型结合了文本、图像、视频和音频等多种类型的数据处理能力，提供更为全面和细致的洞察，这在内容理解、情感分析和复杂决策支持系统中尤为显著。

需要解决的问题：

尽管这些模型在各自领域取得了进展，但仍面临一些挑战。领域大模型需要针对特定行业的大量专业数据，数据获取和处理的难度较高。同时，为保持高精度，这些模型需要持续更新和优化。对于多模态大模型，处理和融合来自不同源的数据是一个技术难题，此外，如何在保证处理效率的同时提高模型的精确度和可靠性也是一个挑战。

2024年的预测：

预计到2024年，领域大模型和多模态大模型将在技术成熟度和应用范围上实现显著进步。在领域大模型方面，随着大模型技术的进一步发展和专业数据集的丰富，这些模型将在提供行业特定解决方案上变得更加高效和精确。在多模态大模型方面，预计将看到更先进的数据融合技术和更智能的上下文理解能力，使得这些模型在复杂环境中的应用变得更加可靠和广泛，如在自动驾驶、医疗辅助诊断和个性化教育等领域。

关键词3：高阶自动驾驶

目前的发展情况：

高阶自动驾驶技术，即L4和L5级别的自动驾驶，目前正处于快速发展阶段。这些技术使车辆能够在没有人类司机干预的情况下，在大多数或所有路况下安全行驶。这些系统的核心是先进的传感器技术（如雷达、激光雷达和摄像头）、复杂的数据处理能力以及强大的AI算法，它们共同为车辆提供了环境感知、决策制定和精准控制的能力。

需要解决的问题：

尽管取得了重大进展，高阶自动驾驶技术仍面临若干挑战。最主要的挑战之一是确保系统的安全性和可靠性，特别是在复杂和不可预测的道路条件下。此外，这些系统还需要解决法律和监管框架的适应性问题，包括如何处理事故责任和隐私保护。技术上，提高传感器的精确度和降低系统的成本仍然是关键任务。同时，公众对自动驾驶车辆的接受度和信任也是推广这项技术需要克服的障碍。

2024年的预测：

到2024年，预计高阶自动驾驶技术将在安全性、可靠性和成本效率方面取得显著进步。随着AI算法的改进和传感器技术的发展，这些系统将能更好地处理复杂交通场景，提高决策的准确性。此外，随着技术的成熟和规模化生产，自动驾驶车辆的成本预计将逐渐降低，从而加速商业化进程。

法律和监管方面，预计将有更多针对自动驾驶的法律和标准制定出台，以确保安全和促进技术的健康发展。此外，随着公众对自动驾驶的认知和信任逐渐建立，这些技术将在更广泛的领域和地区得到应用，例如货运、公共交通和共享出行服务。

大数据

在数字化时代的浪潮中，大数据已成为企业和组织不可或缺的战略资源。随着数据量的爆炸性增长，如何高效、安全地管理和利用这些数据成为了一个关键议题。

数据猿认为，在大数据领域，以下是几个值得关注的发展方向：

关键词4：数据要素化（数据资产入表、数据交易流通）

目前的发展情况：

数据要素化是指将数据视为一种核心资产并加以系统化管理的过程，这在大数据时代尤为重要。随着企业和组织越来越意识到数据的价值，数据资产入表和数据交易流通正在逐渐成为主流。目前，许多企业已经开始构建数据资产管理框架，将数据集成、清洗、分析和保护作为资产管理的一部分。同时，数据市场和交易平台也在不断涌现，提供数据买卖、共享和交换的服务，从而为数据的价值实现提供了新途径。

需要解决的问题：

数据要素化过程中，企业和组织面临多方面的挑战。首先，如何准确评估和量化数据资产的价值是一个关键问题。其次，数据隐私和安全问题在数据交易和共享过程中尤为重要，需要有效的技术和法律保障来解决。此外，建立高效的数据交易和流通机制，包括标准化的数据格式、清晰的交易规则和透明的价格机制，也是推动数据要素化的关键。

2024年的预测：

预计到2024年，数据要素化将进一步深入发展。评估数据资产价值的方法将变得更加成熟和精确，使企业能够更好地管理和利用这些资产。其次，随着数据隐私和安全技术的进步，数据交易将在保障个人和组织隐私的同时，更加便捷和安全。此外，随着数据市场的发展和成熟，数据交易和流通将更加活跃，为各行各业提供丰富的数据资源和创新的商业模式。

关键词5：新型数据库（云原生数据库、分布式数据库、向量数据库、图数据库）

目前的发展情况：

随着数据量的激增和处理需求的复杂化，传统数据库面临着性能和扩展性的限制。在这样的情况下，新型数据库如云原生数据库、分布式数据库、向量数据库和图数据库应运而生，它们针对特定的数据处理需求和应用场景设计。云原生数据库优化了在云环境中的性能，提供更好的可扩展性和灵活性。分布式数据库通过分布数据存储和计算来处理大规模数据集，提高处理效率和可靠性。向量数据库专注于高效处理向量数据，大模型的爆火，让向量数据库逐渐走到舞台中央。图数据库则以其优越的关系处理能力，在复杂网络和关系分析领域展示出其独特优势。

需要解决的问题：

尽管新型数据库带来了许多创新，但仍然面临一些挑战。比如，云原生数据库需要解决多租户环境下的数据安全和隔离问题；分布式数据库面临数据一致性和分布式事务处理的挑战；向量数据库和图数据库则需要进一步优化其性能和易用性，以便更好地服务于特定的应用场景。

2024年的预测：

到2024年，预计这些新型数据库将在性能、功能和易用性方面取得显著进步。云原生数据库将更加集成于云平台的服务中，提供更灵活的资源管理能力；分布式数据库预计将在确保数据一致性的同时，提供更高效的分布式处理能力；向量数据库和图数据库将进一步优化，为大模型产业落地提供更强大的支持。这些数据库的发展将推动数据存储和处理技术的进步，为各种复杂和高级数据应用提供坚实的基础。

关键词6：一体化数据平台（湖仓一体、数据云、数据开发治理一体化、DataOps）

目前的发展情况：

随着数据量的爆炸性增长和多源异构数据的发展，传统的数据管理方法逐渐显得力不从心，一体化数据平台正成为企业管理和利用大数据的关键工具。其中，湖仓一体化解决方案整合了数据湖和数据仓库的功能，提供灵活的数据存储和高效的数据分析能力；数据云平台则借助云计算的优势，实现数据的高可用性和可扩展性；数据开发治理一体化和DataOps则专注于提升数据处理的效率和质量，通过自动化和优化数据流程，确保数据的准确性和时效性。

需要解决的问题：

尽管一体化数据平台提供了多方面的便利，但仍然面临一些挑战：数据的集成和迁移是一个复杂的过程，需要解决不同来源和格式的数据兼容问题。其次，数据安全和隐私保护在整合不同数据系统时尤为重要，需要有效的技术和策略来保护数据安全。此外，构建和维护一体化平台需要跨学科的专业知识和技能，这对许多组织来说是一个挑战。

2024年的预测：

到2024年，一体化数据平台预计将在技术成熟度和应用广度上取得显著进步。更先进的数据集成技术，将使数据迁移和集成变得更加简单和高效。数据安全和隐私保护方面，预计将出现更加强大和智能的解决方案，以应对不断变化的威胁和挑战。同时，随着DataOps理念的普及和实施，数据流程将变得更加自动化和优化，提高数据处理的效率和质量。

关键词7：对话式BI（大模型+BI、自助式数据分析）

目前的发展情况：

对话式BI是将先进的大模型与BI技术结合，旨在通过变革人机交互方式，来提供更直观、更交互式的数据分析体验。这种融合使得非技术用户能够通过自然语言查询来探索和分析数据，显著降低了数据分析的门槛。自助式数据分析的概念也在此背景下蓬勃发展，使得用户可以不依赖数据专家自主进行数据探索和报告生成，从而提高决策速度和效率。

需要解决的问题：

尽管对话式BI展现出巨大的潜力，但它仍面临着一些挑战。首先，保证查询的准确性和上下文理解能力是一个技术挑战，特别是在处理复杂和模糊的查询时。其次，集成和处理来自不同数据源的信息需要高度的数据兼容性和集成能力。此外，确保数据分析过程中的隐私和安全也是一个重要考虑。

2024年的预测：

到2024年，预计对话式BI将在技术成熟度和应用广度上实现显著进步。通过接入更强大的大模型，并通过NL2SQL等技术，对话式BI将能够更准确地响应复杂查询，提供更深入和个性化的数据洞察。自助式数据分析工具的用户体验也将变得更加直观和强大，使得更多非专业用户能够轻松进行数据探索和分析。

关键词8：全域数据安全（隐私计算、零信任、云原生安全）

目前的发展情况：

随着数据成为现代企业的核心资产，全域数据安全已经成为一个至关重要的议题。这一领域的关键发展包括隐私计算、零信任安全模型和云原生安全等，其中，隐私计算技术旨在在数据使用和共享过程中保护个人隐私，允许数据的加密处理和分析，从而在不暴露原始数据的情况下提取价值。零信任安全模型则基于“永远不信任，始终验证”的原则，要求对每一次访问和操作都进行严格的身份验证和权限控制。云原生安全则专注于保护在云环境中存储和处理的数据，包括使用云原生技术（如容器、微服务和服务网格）的安全实践。

需要解决的问题：

尽管有显著进展，全域数据安全领域仍面临诸多挑战。对于隐私计算，如何平衡数据的可用性与隐私保护，以及提高计算效率仍是关键问题；在实施零信任安全模型时，如何精确地管理和控制不断变化的访问权限是一个挑战；云原生安全面临的主要挑战是如何在快速变化的云环境中保持持续和自动化的安全防护。

2024年的预测：

预计到2024年，全域数据安全领域将取得显著进步。隐私计算技术预计将更加成熟，能够在保护隐私的同时提供更高效的数据处理能力。零信任模型将逐渐成为企业安全策略的标准部分，随着技术的进步，将更加容易部署和管理。云原生安全将进一步发展，以适应云环境的动态性和复杂性，提供更强大的数据保护和威胁检测能力。

大计算

跟大模型和大数据相匹配的，算力本身也在发生根本性的变革。其中，以GPU为核心的智能计算将逐渐成为主流。并且，云计算中心也将变成大规模的智能计算集群，并以云计算+大模型的方式对外提供算力基础设施服务。在此基础上，继IaaS、PaaS、SaaS之后，模型即服务（MaaS）将成为云计算的下一个爆点。

关键词9：智能计算（GPU、云+大模型）

目前的发展情况：

智能计算是数据智能时代的关键支柱，它结合了高性能的GPU硬件和云计算技术，以支持日益复杂和庞大的数据模型。GPU由于其并行处理能力，已成为训练大规模AI模型的首选硬件。随着AI模型规模的不断扩大，对计算资源的需求也随之增长，这使得云计算成为一个理想的解决方案。云计算提供了可扩展、弹性且成本效益高的计算资源，使企业和研究机构能够快速访问到所需的计算能力，而无需投资昂贵的本地硬件。

需要解决的问题：

尽管智能计算取得了显著进展，但仍面临一些挑战。首先是高能耗问题，GPU和大型计算任务通常需要大量电力。此外，随着AI模型越来越大，如何高效地管理和优化这些模型的存储和计算也是一大挑战。

2024年的预测：

预计到2024年，智能计算将在能效、安全性和计算优化方面取得重大进展。随着新一代GPU和其他专门的AI硬件的推出，预计将实现更高的能效比。同时，云计算提供商将继续加强安全措施，以保护数据安全和用户隐私。此外，随着对大模型的需求不断增长，将出现更多针对AI和大数据优化的云计算服务和解决方案，提供更有效的计算资源管理和成本控制。

关键词10：模型即服务（MaaS）

目前的发展情况：

模型即服务（MaaS）是一种新兴的服务模式，它允许企业和开发者通过云平台访问和使用预先训练好的AI模型。这种服务模式省去了企业自行开发和训练复杂AI模型的需要，降低了进入门槛，加快了AI应用的部署速度。目前，许多大型科技公司已经提供了各种MaaS服务，如语音识别、图像分析、自然语言处理等，这些服务已被广泛应用于各行各业，从客户服务到市场分析，再到健康诊断等领域。

需要解决的问题：

尽管MaaS具有巨大潜力，但在推广过程中也面临一些挑战。首先是服务质量和可靠性的问题，确保云端模型的准确性和稳定性对服务提供商是一个持续的挑战。其次，数据安全和隐私保护在MaaS中至关重要，特别是当处理敏感数据时。此外，为满足不同客户的需求，MaaS提供商需要不断更新和优化他们的模型库。

2024年的预测：

到2024年，预计MaaS将在多个方面实现显著的发展。技术上，预计将看到更多高度专业化和定制化的模型被开发，以更好地满足特定行业和应用的需求。安全性和隐私保护方面的技术也将得到加强，提供更可靠的数据处理保障。此外，随着5G和边缘计算的发展，MaaS有望实现更低延迟和更高效率的服务，特别适用于需要实时数据处理的应用。

随着我们驶入数据智能的新纪元，2024年将成为一段历史的转折点。在这个多彩的技术画卷中，大数据、大模型、大计算不仅是绘制者，也是画布本身。

未来的路途或许充满挑战，但正是这些挑战孕育了创新的机遇。随着技术的不断进步和应用的日益深入，我们可以预见一个更加数字化、互联化、智能化的社会正逐渐成形。在这个未来，每个个体、每个企业，乃至整个社会，都将在数据的洪流中乘风破浪，探索属于自己的新航程。

2024年，让我们拭目以待，共同迎接这个充满活力、创新和机遇的新时代。

文：一蓑烟雨 / 数据猿
责任编辑：凝视深空 / 数据猿