城市是推进数字中国建设的核心载体，更是中国式现代化建设的主战场与动力源。近日，《深化智慧城市发展 推进全域数字化转型行动计划》（以下简称《行动计划》）正式发布，明确了推进城市全域数字化转型的思路与目标，并从六个方面系统规划了扎实推进转型的重点任务与具体举措，为城市数字化转型提供了行动指南。《行动计划》深入贯彻中央城市工作会议精神，深刻把握并主动适应我国城镇化和城市发展的形势变化，以数据赋能城市经济社会发展全局为核心理念，充分发挥数据要素在城市高质量发展中的协同优化、复用增效与融合创新作用，不仅为提升城市治理智能化精细化水平提供了清晰路径，更为满足人民群众美好生活需要注入了动能，为现代化人民城市建设提供了强大支撑。 一、聚焦三大核心领域全维度赋能城市发展 建设现代化人民城市具有深刻的理论内涵与实践意义。“人民城市”彰显了中国特色城市发展的本质属性，“现代化”则涵盖创新、宜居、美丽、韧性、文明、智慧等多元维度，是对城市发展质量与水平的综合性要求。《行动计划》锚定建设现代化人民城市的目标定位，坚持数据驱动、应用导向，聚焦城市智慧高效能治理、高品质生活、高质量发展三大核心领域，致力于全领域、全方位、全过程赋能城市经济社会发展。 一是以数据驱动城市高效能治理。当前我国城市工作重心正发生重大转变，亟需打破“重建设、轻治理”的传统思维与惯性做法，加大治理投入，推动城市向高水平运营、高效能治理转型。《行动计划》紧密结合治理需求，统筹发展与安全，提出实施城市智慧高效治理提升行动，围绕城市运行、安全风险、社会服务与治理等关键领域，明确了构建城市智慧高效治理体系、数智赋能城市应急安全保障、提升民意速办服务效能等重点举措。其中，深化“一网统管”建设，构建城市运行体征指标体系，建立数据赋能、分级协作、闭环落实的智慧高效治理机制；围绕城市风险早期预警、灾前防范、应急处置等关键环节强化数智赋能；在社会治理中深化数字化应用，提升社情民意实时感知与精准服务水平等举措，均有助于将风险防控深度嵌入城市管理系统，助力建设安全可靠的韧性城市，提升城市平急联动协同能力。 二是以数据创造高品质生活。人民群众对美好生活的向往是城市工作的出发点与落脚点，宜居则是践行人民城市理念的基本要求。《行动计划》提出开展数字美好生活行动，着力建设舒适便利的宜居城市。重点聚焦医疗、健康、教育、新就业群体服务管理等重点应用场景，推进智慧公共服务升级；打造数字赋能文旅、体育、数字消费等新型数字生活场景，推动人工智能在消费场景的深度应用，发展智创品质生活；精准识别老年人、儿童、残障人士等群体的服务需求，推动城乡数字基本公共服务均衡化，优化数字友好型人文环境。一系列举措紧扣民生所需、推动精准普惠，充分彰显了城市数字化转型的“温度”，生动诠释了“人民城市为人民”的发展理念。 三是以数据引领高质量发展。建设富有活力的创新城市，精心培育创新生态，在发展新质生产力上持续突破，是我国当前及今后一段时期城市工作的重点任务。《行动计划》立足城市内涵式发展的战略取向，统筹建设与治理关系，提出实施数字经济赋能行动，从发挥城市功能的角度推动经济高质量发展。在依托城市集聚优势、推进数据要素价值化实现“以城带产”的同时，更强调“以产促城”，利用数字技术推动城市功能改造，建设创新型产业社区、商务社区；依托产业园区促进传统产业、新兴产业、未来产业的科技创新成果落地转化；构建城市经济运行协同调度与监测体系，支持有条件的地区开展城市数字经济监测分析，为建设活力之城、机遇之城提供有力支撑。 二、聚焦存量提质增效推进城市数字更新 城市全域数字化转型需置于我国城镇化和城市发展的历史方位中审视。从我国新型工业化、城镇化进程来看，尽管城镇化仍有较大空间与潜力，但增速已整体趋稳，城市空间布局和基础设施建设已大体成型，多数城市建成区面积与开发强度已达较高水平，城市发展已难以延续外延式扩张态势。在我国城镇化从快速增长期转向稳定发展期、城市发展从大规模增量扩张转向存量提质增效为主的阶段，推动城市全域数字化转型必须以坚持城市内涵式发展为主线，以推进城市更新为重要抓手。 《行动计划》深刻把握我国城市发展阶段性特征，提出推动城市数字更新行动，注重通过盘活存量带动增量发展。一方面，优先解决安全与韧性问题，加快城市基础设施数字化更新改造。在风险高发区域有序实施城市泛在感知工程，运用人工智能等技术深化城市生命线安全工程建设，同时建立健全数字基础设施与市政基础设施同步规划、同步建设机制。另一方面，深化智慧社区建设，着力提升城市功能与品质。支持有条件的地区改造建设一批高品质智慧社区，完善社区嵌入式服务设施，按需配置、优化升级社区数字服务能力，发展智慧物业；打造数字惠民服务生活圈，建设涵盖一站式托育助老、亲子阅读、社区康养等服务的幸福邻里综合体，通过高品质生活空间的打造实现城市有机“新陈代谢”。 三、聚焦城市新“硬件”构建统筹集约数字底座 新时代以来，我国新型城镇化水平和城市发展能级不断提升，城市面貌发生历史性变化，城市功能实现历史性跃升，城市发展取得历史性成就，城市发展的传统“硬件”设施已达到较高水平，部分特大超大城市更是走在世界前列。但与此同时，面对新一轮科技革命和产业变革加速演进、人民群众需求日益升级的新形势，我国城市在数字基础设施建设方面仍有较大提升空间。 《行动计划》提出实施数字化转型筑基行动，强调大力推进城市数字基础设施建设，集约布局感知、网络、算力等基础设施，推进全国一体化算力网建设，在国家算力资源统筹规划下，推动跨区域多元异构算力资源的统筹管理与灵活调度；强化数据资源供给，积极探索数据产权归属认定、合规流通、权益分配等制度建设，建立动态更新的城市公共数据资源目录，逐步构建公共数据“一本账”；完善城市智能中枢，构建统一规划、统一架构、统一标准、统一运维的一体化中枢系统，加强城市数据汇聚治理与融合利用；高度重视数字化转型安全，强化网络安全、数据安全一体化防护能力。一系列具体行动围绕基础设施、数据资源、智能中枢、安全防护四个主要维度形成实施城市新“硬件”发展“路线图”，为现代化人民城市构筑了坚实的数字底座。 四、聚焦激发城市活力深化适数化改革 建设现代化人民城市，需要通过持续深化改革破解矛盾难题，加快培育壮大城市发展新动能。当前，许多城市的政策、标准体系形成于大规模扩张时期，而数字化领域的政策制度仍不健全，亟需破除数字化转型的制度性堵点，加快构建与城市发展新阶段、新目标、新任务相适应的政策制度体系，在适数化改革中实现突破。 《行动计划》坚持系统观念与问题导向，提出开展适数化改革创新行动。重点围绕城市治理需求推进适数化改革，依托城市智能中枢创新跨部门数据合作机制，构建线下网络与线上平台联动协同机制，开展有利于数字化转型的数据确权规则、数字权证应用、行政管理、政府采购等制度改革；针对城市运行效能提升，创新长效运营运维模式，探索建立以用户满意度等应用效果为导向的运营预算与评价考核机制；尤其注重发挥标准的基础性、引领性作用，推动形成涵盖数字底座、转型场景、运营运维等领域的标准规范体系，并围绕服务主体评价，制定城市全域数字化转型规划咨询、建设实施、运营运维三类服务主体评价标准，构建闭环管理体系。相关适数化改革既强调跨部门、跨层级、跨区域统筹协调，又注重鼓励和支持各城市因地制宜，差异化探索全域数字化转型之路，有助于持续激发城市活力，提升现代化人民城市建设的整体效能。 作者： 国务院发展研究中心公共管理与人力资源研究所综合研究室主任、研究员 赵峥 来源（公众号）：北京数据

在数字化转型的进程中，“数据”、“平台”、“组织”被喻为必须翻越的“三座大山”。其中，数据是核心驱动力，软件平台是技术支撑，而组织则是实现转型的基础与保障。唯有构建灵活高效的组织机制，才能推动数据治理落地、释放数据价值，最终实现数字化转型的目标。通过最近走访的一些头部高校，对学校的数据部门的工作调研，促使我思考该如何建立数据治理团队，IT部门如何构建敏捷组织。 一、敏捷组织：数字化时代的组织新范式 （一）敏捷组织的核心定义 敏捷组织（Agile Organization）是指能够灵敏感知内外部环境变化并快速响应的组织形态。麦肯锡研究将其形容为“生物型组织”——如同生命体般具备自我调节、快速进化的能力。与传统金字塔型层级结构不同，敏捷组织以扁平化架构、跨职能团队、端到端责任为特征，强调“小团队作战”与“动态协同”，从而打破层级壁垒，提升决策效率。 （二）敏捷组织的五大核心特征 1.架构灵活：从“层级管控”到“扁平协同” 传统组织依赖金字塔结构实现权力集中，但层级越多，沟通成本越高、响应速度越慢。敏捷组织通过消除上下级壁垒，将组织拆解为小型跨职能团队，团队规模控制在1-5人左右，采用"部落-小队"模式（Tribe-Squad），每个小队承担特定数据治理任务，如教学数据质量提升、科研数据标准化等专项工作。这种结构在企业中已实现决策效率提升30%以上，在高校中可有效解决教务处、科研处、学工处等部门的数据割据问题。 2.数据驱动：从“权威指令”到“数字决策” 数据成为敏捷组织的“神经中枢”。不同于传统高校依赖经验决策的模式，敏捷组织强调"用数据说话"，通过构建统一数据中台，实现教学评价、科研管理、学生服务等场景的量化决策。例如某双一流高校通过分析学生行为数据，将图书馆借阅量、在线课程参与度等12项指标纳入学业预警模型，使挂科率下降18%。 3.员工能动：从“被动执行”到“自我驱动” 敏捷组织将员工定位为“专家型参与者”，而非“任务执行者”。通过目标对齐（OKR）、自主决策、团队协同模式，激发员工主人翁意识。通过OKR（目标与关键成果法）替代传统KPI考核，赋予教师、科研人员、技术人员充分的决策自主权。荷兰代尔夫特理工大学的实践表明，这种模式能使数据治理项目的参与度提升40%，显著改善行政人员与一线教师的协作效率。 4.领导赋能：从“控制管理”到“方向指引” 管理者角色从“指令下达者”转变为“资源协调者”与“方向洞察者”。IT部门负责人从控制者转变为赋能者，聚焦数据战略制定而非具体事务审批，直接牵头协调资源，消除部门本位主义。斯坦福大学数据治理委员会的"方向指引+资源保障"模式，成功推动全校17个业务系统的数据互联互通。 5.动态资源：从“权力分配”到“市场调配” 资源配置摆脱“部门壁垒”，建立市场化资源调配机制。改变传统高校按编制分配资源的固化模式，采用"数据项目入库"，由跨部门团队根据治理需求申请资源，如利用教育教学课题立项申报，通过竞争性申报机制，使有限资源向高价值治理项目倾斜。 二、数据治理为何需要敏捷组织？ 在数字化浪潮下，数据需求呈现“易变性、不确定性、复杂性、模糊性”（VUCA）特征。传统组织因层级僵化、部门割裂、决策滞后，难以应对数据治理的动态需求。敏捷组织通过“柔性架构+数据驱动+全员协同”，成为破解数据治理难题的关键。 （一）数据治理的本质：从“管控数据”到“释放价值” 数据治理的核心目标不是“管理数据”，而是通过数据创造业务价值。这一目标具有显著的动态演进特征：从初期的"消除数据孤岛"，到中期的"构建数据应用场景"，再到长期的"形成数据驱动文化"，每个阶段的重点任务差异明显。传统高校的常设性数据管理部门往往因职责固化，难以适应目标切换需求。而传统层级组织的“层层上报、跨部门协调难”问题，往往导致数据治理沦为“形式化合规”。 （二）敏捷组织可以破解数据治理三大痛点 1.打破“IT部门孤军奋战”困境 传统数据治理多由IT部门主导，业务部门被动配合，导致“数据与业务脱节”。敏捷组织通过IT与业务深度融合，组建跨职能项目团队（如“业务+技术+数据”铁三角），确保数据标准、质量规则与业务场景紧密结合。 2.应对“需求动态变化”挑战 高校数据治理本质上是持续优化的渐进式过程，而非一蹴而就的工程建设。无论是数据标准制定、治理工具开发还是治理文化培育，都需要通过快速迭代响应实践反馈。传统"大而全"的治理方案往往因无法适应实际需求变化而导致项目失败。敏捷组织通过短周期冲刺（Sprint）、快速验证（MVP）机制实现数据治理“小步快跑、敏捷迭代”。 3.构建“全员共治”文化 高校数据治理涉及教学、科研、管理、服务四大领域，治理对象呈现出显著的复杂性：从数据类型看，既有结构化的学籍数据，也有非结构化的科研文献；从数据主体看，涉及师生、管理者、科研团队等多元角色；从治理环节看，覆盖数据采集、存储、共享、应用全生命周期。数据治理需“人人参与”，而非“数据部门专属责任”。敏捷组织通过员工自我驱动、激励机制对齐，推动数据意识渗透到业务全流程。 三、组织架构：从"科层壁垒"到"网络协同" 构建适配高校特点的敏捷数据治理团队，需要从组织架构重构、运行机制设计、能力体系建设三个维度系统推进。这一路径既要吸收企业敏捷实践的成熟经验，又要充分考虑高校学术组织的特殊性，构建具有教育行业特色的治理模式。 从学校整体层面而言，打破传统高校按行政职能划分的组织边界，实现战略层、协调层、执行层的有机衔接： 战略决策层：设立校级数据治理委员会，由校长担任主任，分管信息化副校长任副主任，成员包括教务处、科研院、人事处等核心部门负责人及数据领域专家教授。目前国内很多高校已经成立了类似的委员会，可以通过治理驾驶舱实时监控重点项目进度，有效避免委员会沦为形式化机构，建立"决策-执行-反馈"闭环工作机制。 跨域协调层：学校信息化部门实际上是数据治理常设协调机构，负责将战略层决策转化为具体任务。关键职能包括制定数据治理标准规范（如《高校数据分类分级指南》）、统筹跨部门数据项目、开展数据治理成熟度评估等。 敏捷执行层：信息化部门的数据业务部或信息系统部则是数据治理的执行层，构建多元化执行团队体系，进行敏捷组织建设是数据治理成效的关键。负责日常数据治理工作，如数据质量管理团队（监控数据质量KPI）、数据安全合规团队（处理隐私保护问题），采用"7+2"人员配置模式（7名专职技术人员+2名业务部门人员）。针对临时性治理任务，如"智慧迎新"，任务完成后自动解散。采用"3×3"组建原则：3个核心部门（学工、信息、教务）+3个关键角色（产品负责人、技术负责人、业务负责人）。上述方法可以灵活配置团队规模，有效缓解数据部门人员不足的问题。 四、运行机制：从"行政指令"到"价值驱动" 建立适配敏捷治理的全流程运行机制，通过目标管理、协作模式、激励机制的创新，激发团队内生动力： 目标管理机制：引入OKR（目标与关键成果法）替代传统任务分解模式，通过"校级战略-部门级战术-个人级执行"三级联动，确保治理目标上下对齐。 迭代协作机制：采用Scrum敏捷框架，将治理项目分解为2-4周的冲刺周期，通过"每日站会-冲刺评审-回顾会议"实现持续改进。 激励约束机制：构建多元激励体系，在项目奖励、职称评审、教学成果认定等方面设计激励政策。同时建立柔性约束机制，通过数据治理成熟度评估，将评估结果与部门绩效考核挂钩。 五、能力体系：从"单一技能"到"复合素养" 敏捷组织需要“懂业务+懂技术+懂数据”的T型人才，除技术能力外，强调“问题解决能力”“跨团队沟通能力”。数据治理团队需要从五个方面进行建设。 （一）以客户为中心：从“部门视角”到“用户视角” 用户需求是数据治理的起点，敏捷组织需建立“客户洞察-数据响应-价值交付”的工作闭环。基于用户旅程 Mapping，梳理用户全流程数据触点，识别关键痛点。对新数据应用场景（如个性化推荐）先进行小范围测试，用小步验证方式，获取用户反馈并快速调整。 （二）以数据驱动：从“经验决策”到“数字洞察” 数据是敏捷组织的“血液”，需构建“数据采集-整合-分析-应用”全链路能力。通过协作工具（如飞书、Jira）、低代码平台（如Power Apps）、数据中台支撑小团队快速行动。搭建实时数据平台，通过数据湖、流处理技术（如Flink）实现业务数据实时接入。推广普及自助分析工具，为业务人员提供低代码分析平台（如Tableau、Power BI），减少对IT部门的依赖。 （三）重新定义IT：从“成本中心”到“价值引擎” 敏捷组织要求IT成为业务创新的“发动机”。IT部门努力实现三个转型，一是从“业务支撑”到“业务驱动”，IT人员要嵌入业务一线，IT工程师与业务部门工作人员共同主导数据治理；二是从“技术实现”到“生态整合”，通过引入外部技术供应商（如云服务、AI工具）弥补内部能力短板，与第三方合作搭建平台，降低数据处理成本；三是从“系统运维”到“能力中台”，构建可复用的数据中台、业务中台，支撑前端快速创新。 （四）业务与IT深度融合：从“部门协同”到“组织共生” 打破“业务不懂技术、IT不懂业务”的壁垒，实现“技术赋能业务、业务反哺技术”。IT人员可以到业务部门轮岗，业务人员参与系统开发。通过双向奔赴，培养“既懂业务又懂大数据”的复合型骨干。业务与IT团队共享目标，联合OKR设定，双方协同完成数据埋点、模型优化、运营活动设计等环节。 （五）培养复合型人才：从“单一技能”到“多元能力” 数据团队需要“懂业务+懂技术+懂数据”的T型人才，除技术能力外，强调“问题解决能力”“跨团队沟通能力”。加强内部培训，开设“数据治理专项培训”“业务场景工作研讨”；对数据创新成果给予额外奖励，在教学成果申报、论文认定、专利软著申请等方面给予支持。 五、结语：敏捷组织——数据治理的“胜负手” 数字化转型的本质是“用数据重构业务逻辑”，而敏捷组织则是这一过程的“组织容器”。从“架构灵活”到“数据驱动”，从“员工能动”到“业务IT融合”，敏捷组织通过系统性变革，将数据治理从“合规任务”转化为“业务增长引擎”。未来，只有那些能够快速感知数据价值、灵活调整组织形态组织，才能立于不败之地。 正如管理学大师彼得·德鲁克所言：“动荡时代最大的危险不是动荡本身，而是仍然用过去的逻辑做事。”敏捷组织，正是应对数据时代不确定性的“新逻辑”。 来源（公众号）：数智转型洞察

Gartner研究副总裁高挺（Arnold Gao）表示：“2026年对技术领导者而言是至关重要的一年，变革、创新与风险将在这一年以空前的速度发展。2026年的各项重要战略技术趋势将密切交织，折射出一个由人工智能（AI）驱动的高度互联化世界的现实图景。 在这样一个世界，企业机构必须推动负责任的创新、卓越运营和数字信任。这些趋势不仅代表了技术变革的方向，还是促进业务转型的催化剂。今年不同于以往的一点是变革速度——这一年涌现的创新成果远超以往。由于下一轮创新浪潮已近在眼前，只有当下采取行动的企业才能应对市场波动和决定未来数十年的行业走向。” 以下是2026年重要战略技术趋势。（小编根据10大趋势内容做了一个图表供大家更快速的参考阅读，版权归属Gartner公司） Part 01 AI超级计算平台 AI超级计算平台整合了CPU、GPU、AI ASIC、神经系统计算和替代性计算范式，使企业能够统筹复杂工作负载，同时释放更大的性能、效率与创新潜力。这些系统融合了强大的处理器、海量存储、专用硬件及编排软件，可处理机器学习、仿真模拟和分析等领域的数据密集型工作负载。 Gartner预测，到2028年，将混合计算范式架构应用于关键业务流程的领先企业将达到40%以上，较当前8%的水平大幅增长。 高挺表示：“该技术已在推动各行各业的创新。例如医疗和生物技术企业已将新药建模时间从之前的数年缩短至仅需数周；金融服务机构通过模拟全球市场降低了投资组合风险；在公共事业领域，服务商通过建立极端天气模型提升电网性能。” Part 02 多智能体系统 多智能体系统（MAS）是由多个AI智能体组成的集合，它们通过交互实现复杂的个体或共同目标。这些智能体既可在单一环境中交付，也可在分布式环境中独立开发部署。 高挺表示：“通过使用多智能体系统，企业可实现复杂业务流程的自动化、提升团队技能并开创人类与AI智能体的新协作方式。采用模块化设计的专业智能体通过在各工作流中重复使用成熟解决方案提升效率、加快交付速度和降低风险。这种方案还便于扩展运营规模和快速适应需求变化。” Part 03 特定领域语言模型（DSLM） 首席信息官（CIO）和首席执行官（CEO）正要求AI创造更多商业价值，但通用大语言模型（LLM）往往难以胜任专业任务。特定领域语言模型（DSLM）凭借更高的准确性、更低的成本和更好的合规性填补了这一空白。DSLM是在针对特定行业、功能或流程的专用数据上训练或微调的语言模型。不同于通用模型，DSLM能更加精准、可靠且合规地满足特定业务需求。 Gartner预测，到2028年，企业使用的生成式AI（GenAI）模型中将有超过半数属于特定领域模型。 高挺表示：“上下文正成为决定代理部署成功与否的关键因素之一。基于DSLM的AI代理可解读特定行业的上下文，即使在陌生场景中也能做出合理决策，因而具有出色的准确性、可解释性和决策合理性。” Part 04 AI安全平台 AI安全平台为第三方及定制AI应用提供了统一防护机制，它能够进行集中监测、强制执行使用策略并有效防范AI特有风险，如提示注入、数据泄露、恶意代理行为等。此类平台可帮助CIO有力执行使用政策、监控AI活动并在全AI系统中建立统一防护边界。 Gartner预测，到2028年，使用AI安全平台保护AI投资的企业比例将达到50%以上。 Part 05 AI原生开发平台 AI原生开发平台使用GenAI实现空前快速、便捷的软件开发。进入业务部门的软件工程师作为“前沿部署工程师”可使用这些平台协同领域专家开发应用。企业只需维持现有开发人员规模，通过组建微型团队配合AI即可开发更多应用。目前，领先的企业正在组建微型平台团队，在安全和治理框架范围内让非技术领域专家能够自主开发软件。 Gartner预测，到2030年，80%的企业将通过AI原生开发平台将大型软件工程团队转变为更小、更敏捷的团队并通过AI赋能这些团队。 Part 06 机密计算 机密计算重塑了企业处理敏感数据的方式。由于工作负载被隔离在基于硬件的可信执行环境（TEE）中，因此即使面对基础设施所有者、云提供商或任何拥有硬件物理访问权限的实体，机密计算也能保持内容与工作负载的私密性。这对受监管行业、面临地缘政治与合规风险的跨国公司以及竞争对手间的合作尤为重要。 Gartner预测，到2029年，75%以上在非可信基础设施中处理的业务将通过机密计算保障使用安全。 Part 07 物理AI 物理AI通过赋能具有感知、决策和行动能力的机器与设备（例如机器人、无人机和智能设备），将智能带入到现实世界。它能为自动化、适应性和安全性至关重要的行业带来可观的收益。 随着该技术的日益普及，企业需要融合IT、运营与工程知识的新型技术人才。这一转变虽带来了技能提升与协作机会，但也可能引发人们对就业的担忧，因此需要采取谨慎的变革管理。 Part 08 前置式主动网络安全 随着企业面临的网络、数据及联网系统威胁成倍增长，前置式主动网络安全正成为趋势。Gartner预测，到2030年，随着CIO从被动防御转向主动防护，前置式主动防御解决方案将占到企业安全支出总额的一半。 高挺表示：“前置式主动网络安全的核心在于运用AI驱动的安全运营、程序化阻断与欺骗技术在攻击者行动前实施干预，这项技术通过预测实现防护。” Part 09 数字溯源 随着企业日益依赖第三方软件、开源代码及AI生成内容，数字溯源验证已成为一项重要的需求。数字溯源指对软件、数据、媒体及流程的来源、所有权和完整性进行验证的能力。企业可使用软件物料清单（SBoM）、认证数据库、数字水印等新工具验证和追踪供应链中的数字资产。 Gartner预测，到2029年，在数字溯源方面投入不足的企业将面临高达数十亿美元的制裁风险。 Part 10 地缘回迁 地缘回迁指企业因考虑到地缘政治风险而将数据与应用从全球公有云迁出至主权云、区域云服务商或自有数据中心等本地平台。云主权这一概念曾仅限于银行与政府机构，如今随着全球局势动荡加剧而影响到各类企业。 高挺表示：“将工作负载转移至主权立场更强的服务提供商可帮助CIO加强对数据驻留、合规及治理的控制力。这有助于提高对本地法规的遵从性并获得关注数据隐私或国家利益的客户的信任。” Gartner预测，到2030年，欧洲和中东地区将有超过75%的企业把虚拟工作负载回迁至降低地缘政治风险的解决方案，而2025年的这一比例不足5%。 今年的主要战略技术趋势聚焦未来五年将为CIO、IT及高科技领导者带来重大变革与机遇的趋势。Gartner客户可通过《2026年重要战略技术趋势》专题报告了解更多详情。 来源：Gartner公司

近年来，“场景”一词在各类政策文件、产业报告和创新实践中频繁出现——从“数字政府场景化建设”到“AI+ 工业场景落地”，从“消费端场景创新”到“公共服务场景优化”。“场景”已不再是单纯的“情境描述”，而是成为新技术落地、新需求挖掘乃至问题解决与新价值创造的核心载体。 究其本源，当人工智能、物联网、大数据、边缘计算等新技术不断突破壁垒后，如何避免技术沦为“空转工具”，使其精准对接真实需求，成为创新的关键命题？而“场景”，正是链接技术与价值的重要桥梁。基于实践和研究总结，本文将场景归纳为“问题场景、需求场景、应用场景、案例场景”四阶框架，系统厘清从“发现问题”到“创造价值”的完整逻辑链条，以期为新技术时代的创新实践提供行动参考。 从“问题场景”入手，精准锚定价值源头 在新技术加速渗透的当下，创新实践往往面临“伪痛点”干扰——部分看似亟待解决的问题，要么脱离实际需求，要么缺乏技术适配基础，最终导致资源错配与创新低效。而“问题场景”的核心价值，在于依托新技术的感知、分析能力，穿透表象，识别核心矛盾，精准锚定“具体问题 + 价值缺口”。 借助数据监测、用户画像等技术工具，“问题场景”能够摆脱“模糊感受”的局限，将抽象的“不便”转化为可量化、可界定的具体矛盾：明确“谁在什么情境下遇到了什么阻碍”，以及“这一阻碍会造成怎样的价值损失”。这种精准锚定，使创新从源头就瞄准真正的价值“靶点”，避免技术投入“无的放矢”，也为后续价值创造筑牢了基础。 明晰勾勒“需求场景”，准确反映目标诉求 如果说“问题场景”是价值创造的“起点”，那么“需求场景”便是连接问题与技术的“转换器”。它将问题背后的价值缺口系统拆解为可落地的分层诉求，为新技术应用提供清晰指令。 “需求场景”的勾勒需紧扣“技术适配性”与“价值完整性”：既要关注直接解决问题的显性需求，明确技术应用的核心方向；也要重视支撑价值落地的隐性需求，保障技术应用的实际体验——若忽略隐性需求，即便技术功能达标，也可能因“体验缺陷”难以落地；还需考虑技术联动的关联需求，推动价值形成闭环，避免出现“解决老问题、引发新矛盾”的情况。 在此过程中，要警惕走入“技术先行”的误区，始终坚持以价值为导向，让需求牵引技术应用，而非让技术定义需求，确保每一项诉求都能服务于创造价值的最终目标。 打造“应用场景”，融合新技术创造新价值 “应用场景”是“需求场景”的具象化落地载体，也是新技术真正转化为实际价值的“最后一公里”。它聚焦于“在具体情境下，如何通过技术方案满足需求并创造价值”，核心在于实现技术与场景的深度适配。 打造“应用场景”需充分考量场景的约束条件——包括成本预算、环境限制、用户能力等，拒绝脱离实际的“通用方案”，而是要结合场景特性定制技术组合。“应用场景”通过将新技术与场景需求深度融合，使技术从“空中楼阁”的功能堆砌转变为嵌入实际场景的实用工具，既解决核心问题，又契合场景特性，最终创造出可感知、可量化的新价值。 这种“场景定制化”的技术应用，不仅能提升创新效率，更能确保价值落地的稳定性与可持续性。 用好“案例场景”，迭代推广实现价值升级 “案例场景”并非简单的成果展示，而是兼具“内部优化”与“外部推广”双重价值的闭环环节，既是前序场景的验证与修正载体，也是价值经验跨场景、跨区域扩散的核心纽带。在新技术赋能的创新生态中，单一案例的价值往往局限于内部，只有通过系统化推广，才能将局部经验转化为行业级、区域级的规模化价值增量。 一方面，“案例场景”需通过真实实践完成内部校准——验证“问题—需求—应用”链条的合理性，发现漏洞、反馈优化；另一方面，更需构建“可推广的经验模板”，通过提炼案例中的“共性逻辑”与“适配方法”，形成标准化的推广框架。同时，可依托数字化平台搭建案例共享库，整合不同领域、不同规模的案例经验，配套“场景适配指南”，帮助推广对象快速判断案例适用性，降低试错成本。 这种“内部迭代 + 外部推广”的双轮驱动，既能让案例价值从单一场景延伸至更广领域，实现“一点突破、多点受益”，又能通过推广中的反馈进一步丰富案例内涵，形成“迭代—推广—再迭代”的良性循环，推动价值创造从“局部优化”走向“系统升级”。 四阶场景联动，构建价值创造的系统闭环 “问题场景、需求场景、应用场景、案例场景”并非线性的步骤流程，而是围绕价值创造形成的相互校准、动态优化的系统闭环——“问题场景”锚定价值源头，若锚定偏差，后续环节便会偏离方向；“需求场景”拆解技术指令，若拆解不完整，应用场景便难以落地；“应用场景”实现价值转化，若适配不足，价值便无法有效生成；“案例场景”推动价值优化与推广，若反馈缺失或推广乏力，价值创造便难以突破局部局限、实现规模化增量。 这一闭环框架的核心意义，在于为新技术时代的创新实践提供一条清晰的从“技术”到“价值”、从“局部”到“全局”的转化路径，让创新不再依赖“经验判断”，而是基于系统逻辑实现精准发力与规模化扩散。在新技术加速创新的背景下，唯有依托四阶场景的联动，才能让技术真正嵌入社会经济肌理，成为推动价值创造从“单点创新”走向“生态化突破”的核心力量，为产业升级、公共服务优化、消费创新等领域提供坚实支撑。 来源（公众号）：浙江数字经济

“您是否知道，许多‘小型’人工智能模型在性能上优于较老、较大的模型——而且仅使用了一小部分资源？” 想象一下，直接在你的智能手机上运行强大的AI助手，无需访问云端，即可在几毫秒内处理你的请求。这并非科幻小说——小语言模型正在将这一切变为现实，触手可及。 连续三年，人工智能界一直痴迷于一个简单的等式：越大越好。 科技巨头们投入数十亿美元构建庞大的语言模型，每一个模型都比上一个更大： •据传拥有万亿个参数的 GPT-4 •克劳德拥有数千亿 •Meta 的 LLaMA 突破极限，达到 700 亿 每一次突破似乎都遵循同样的模式——更多的参数、更大的功率、更多的可能性。 但2025年发生了一件意想不到的事情。 一 改变一切的剧情转折 随着企业人工智能部署从概念验证阶段过渡到生产阶段，一个令人惊讶的事实浮出水面：越大并不总是越好。 英伟达一项突破性研究表明，40%至70%的企业级人工智能任务可以通过小型语言模型（SLM ）更高效地处理——这些紧凑而强大的模型参数少于100亿，具有以下特点： ✓速度比同类巨型设备快 10 倍 ✓部署和维护成本降低 5-20 倍 ✓更可靠，适用于特定业务任务 ✓设备端处理，注重隐私 大型语言模型（LLM）曾经需要昂贵的GPU来运行推理。但最近的进展为经济高效的CPU部署打开了大门，尤其对于小型模型而言。三大变革促成了这一转变： 1.更智能的模型——SLM 的设计旨在提高效率并不断改进。 2.CPU 优化运行时— llama.cpp 、GGUF等框架以及 Intel 的优化可实现接近 GPU 的效率。 3.量化——将模型从 16 位 → 8 位 → 4 位转换，可以大幅减少内存需求，并在几乎不损失准确性的情况下加快推理速度。 二 认识一下小型语言模型 当各大媒体都在追逐最新的十亿参数里程碑时，小型语言模型正在悄然赢得真正的胜利——实际业务部署。 1.市场信号：智能体人工智能正在蓬勃发展 据英伟达称，智能体人工智能（多个专业人工智能代理协作的系统）市场预计将从2024 年的 52 亿美元增长到 2034 年的 2000 亿美元。 2.思想领袖视角：40倍的增长代表了近年来最快的技术普及速度之一。这对企业高管来说意义重大：未来十年人工智能的发展将取决于普及规模，而非参数规模。 3.技术视角：要达到这种规模，人工智能必须从云端转移到边缘环境——智能手机、工厂车间、零售设备、医疗仪器等等。而这只有通过服务层级管理（SLM）才能实现，因为它们对计算和内存的需求更低。 三 快速演化时间线 语音语言模型的发展历程与自然语言处理（NLP）的发展紧密相连： •2017 年之前：基于规则和统计的模型像n-gram和word2vec 这样的模型捕捉到了基本的词语关联，但缺乏深入的理解。 •2017 年：Transformer 革新了 NLP Transformer 架构 的引入（在著名的“Attention is All You Need”论文中）使得深入的上下文理解成为可能。 •2018–2020 年：大型语言模型诞生 BERT、GPT-2 和 T5 带来了数十亿个参数，达到了最先进的基准。 •2021-2023 年：规模之战 OpenAI、Google、Anthropic 等公司通过将模型规模扩大到数百亿甚至数千亿个参数来展开竞争。 2023年至今：小即是美时代。 随着效率成为首要考虑因素，企业开始训练诸如LLaMA、Mistral、Phi、Gemma和TinyLLaMA等紧凑型模型，这些模型可在笔记本电脑、边缘设备甚至手机上运行。 四 小型语言模型究竟是什么 在了解 SLM 之前，我们先来了解一下什么是语言模型（LM）。 1.语言模型（LM） 一种经过训练的人工智能系统，能够通过预测序列中的下一个单词来理解和生成类似人类的文本。 2.小型语言模型（SLM） 一种轻量级的语言模型，参数更少，针对特定任务或设备端任务进行了优化，成本更低，性能更快。 •参数范围：通常为 1 亿至 30 亿个参数。 示例：认识小型人工智能领域的明日之星 3.大型语言模型（LLM） 一种功能强大的语言模型，拥有数十亿个参数，在海量数据集上进行训练，能够处理复杂的通用任务。 •参数范围：通常为 100 亿到 1 万亿以上参数。 例如：LLaMA 3 70B → 700亿、GPT-4 → 估计约 1 万亿、克劳德3号作品 → 数千亿。 大型语言模型 (LLM) 提供一流的推理能力，但需要大量的计算、内存和存储空间。而小型语言模型 (SLM) 则针对速度、效率和设备端使用进行了优化。LLM 能够处理广泛而复杂的任务，而 SLM 则擅长特定任务，能够更快地获得结果并降低成本。得益于量化和 GGUF 格式等技术，SLM 现在无需依赖昂贵的云基础设施即可为实际应用提供支持。 你可以把LLM和SLM的区别理解为： •大学图书馆藏书量（LLM）与专业专家的个人藏书量（SLM） •一把拥有100种工具的瑞士军刀与一把用于手术的精密手术刀。 4.其他值得了解的LM （1）检索增强型语言模型（RLM） 这是一种混合语言模型，它结合了语言生成和从外部来源（例如数据库、知识库或网络）实时检索信息的功能。这使得模型无需重新训练即可访问最新、真实且特定领域的数据，从而提高准确性并减少错误预测。 主要特性：集成检索（搜索）和生成（响应）。 参数范围：取决于基础模型——可构建于 SLM 或 LLM 之上。 示例：ChatGPT 与 Browse / GPT 与 RAG 集成；Perplexity AI（基于 RAG 的搜索助手）；Microsoft Copilot（带图形检索功能）；基于 LlamaIndex 或 LangChain 的 RAG 系统。 （2）中等语言模型（MLM） 中等语言模型 (MLM) 的规模介于小型语言模型 (SLM) 和大型语言模型 (LLM) 之间，通常包含 10 亿到 70 亿个参数，旨在平衡通用性和效率。它比小型语言模型更能有效地处理复杂任务，同时又比大型语言模型更经济高效。 主要特点：具有广泛的通用性，计算需求适中，通常采用 8 位量化进行优化。 参数范围：10 B–70 B 参数。 示例：Meta LLaMA 3 13B、Mistral Mix Medium 13B、Falcon 40B、GPT-3.5 Turbo（~20 B）。 ⚙️ SLM 的特性 •参数更少— 通常少于30 亿个参数，使其结构紧凑、重量轻。 •快速推理— 即使在 CPU 或消费级 GPU 上也能快速运行，延迟低。 •资源高效——需要更少的内存、计算能力和能源——非常适合边缘设备或本地部署。 •特定任务— 通常针对特定领域或特定任务进行微调（例如，客户支持、代码补全）。 •注重隐私——可在本地运行，无需将数据发送到云服务器。 •成本效益高——与大型模型相比，训练、部署和维护成本更低。 •更易于微调— 针对特定用例进行定制的速度更快、成本更低。 •便携易部署— 易于分发和集成（尤其是GGUF 格式）。 •环保——由于计算需求减少，碳足迹更低。 SLM也存在一些风险，下图详细比较了 SLM 和 LLM 的风险。 神奇之处不仅在于参数数量，更在于智能优化技术，这些技术使这些模型能够发挥远超其自身级别的性能。 五 SLM成功背后的技术创新 助力SLM部署的三项突破性技术 SLM 的兴起并非偶然。三大技术变革使得成本效益高的 CPU 部署成为可能，尤其适用于小型型号： 1. 更智能的模型架构：SLM 利用知识蒸馏等先进的训练技术，使较小的“学生”模型能够从较大的“教师”模型中学习，在参数减少 40% 的情况下，仍能保持 97% 的性能。微软的 Phi-3 系列便是这种方法的典范，在消费级设备上运行时，其性能可与 700 亿参数模型相媲美。 2. CPU 优化的推理运行时：围绕 llama.cpp、GGUF 和 Intel 优化技术的生态系统彻底改变了本地 AI 部署方式。这些框架在标准 CPU 上实现了接近 GPU 的效率，使 AI 无需昂贵的硬件投资即可普及。 3. 高级量化技术 或许最具变革性的创新是量化——将模型从 16 位转换为 8 位再转换为 4 位精度。这显著降低了内存需求，并在精度损失最小的情况下加快了推理速度。 六 混合部署模式 企业正在将两者结合起来，构建混合架构，以优化不同的使用场景。 •大语言模型：负责处理复杂的推理、战略规划和创造性任务 •SLM执行器：管理高频次、特定任务的操作，例如客户支持、数据处理和监控 这种方法既能实现最佳资源分配，又能保持复杂工作流程所需的智能性。 GGUF革命：让AI真正便携 GGUF（GPT生成的统一格式）值得特别关注，因为它代表了我们部署AI模型方式的范式转变。与针对训练优化的传统模型格式不同，GGUF是专门为提高推理效率而构建的。 GGUF的主要优势包括： 单文件可移植性：运行模型所需的一切都高效打包。 •混合精度：智能地为关键权重分配更高精度，而在其他部分使用较低精度。 •硬件灵活性：在 CPU 上高效运行，同时允许 GPU 层卸载 •量化支持：支持 4 位模型，在保持质量的同时大幅减小模型尺寸。 ✅理想的CPU部署配置： •8B参数模型 → 量化到4位时效果最佳 •4B参数模型 → 量化到8位时最优 一个实际的例子：将 Mistral-7B Instruct 量化为 Q4_K_M 格式，可以在配备 8GB 内存的笔记本电脑上流畅运行，同时提供与规模更大的云端模型相当的响应。 七 在本地运行 AI：构建本地 AI 执行架构 步骤 1：基础层 •GGML — 用于高效 CPU 操作的核心张量库 •GGUF — 轻量级二进制格式，支持混合精度量化 •结果：模型存储占用内存最小 步骤 2：推理运行时层 •llama.cpp — 具有原生 GGUF 支持的 CPU 优先引擎 •vLLM — GPU 到 CPU 的调度和批处理扩展 •MLC LLM——跨架构编译器和可移植运行时 •结果：在不同硬件上实现低开销模型执行 步骤 3：部署框架层 •Ollama — 用于无头服务器集成的 CLI/API 封装 •GPT4All — 桌面应用程序，内置 CPU 优化模型 •LM Studio — 用于拥抱脸模型实验的图形用户界面 •结果：简化部署和用户交互 第四步：绩效结果 •低于 200 毫秒的延迟 •低于 8GB 内存要求 •端到端量化管道 •最终结果：实现本地和边缘人工智能推理的民主化 八 实际应用：SLM 的优势所在 1.边缘计算和物联网集成 SLM 最引人注目的应用场景之一在于边缘计算部署。与依赖云的 LLM 不同，SLM 可以直接在以下环境中运行： •用于实时翻译和语音助手的智能手机和平板电脑 •用于即时异常检测的工业物联网传感器 •用于符合隐私保护规定的患者监护的医疗保健设备 •用于瞬间决策的自动驾驶车辆 •用于离线语音控制的智能家居系统 边缘部署的优势远不止于便利性。它能消除延迟，通过本地处理确保数据隐私，即使在网络连接不佳或中断的情况下也能保证持续运行。 2.企业成功案例 医疗保健：医院部署 SLM 以提供实时诊断辅助，处理敏感的患者数据，而无需承担云传输风险。 机器人技术：制造工厂使用 SLM 在工业自动化中进行自主决策，从而能够对不断变化的情况做出即时反应。 金融服务：银行利用特定任务的 SLM 进行欺诈检测和交易处理，与基于 LLM 的解决方案相比，可节省 10 到 100 倍的成本。 智能人工智能的经济学：SLM 与 LLM 成本分析 在单层模块 (SLM) 和层级模块 (LLM) 之间进行选择，对财务的影响非常大。请看以下实际成本比较： LLM部署（每日1000次查询）： •API费用：每月3000-6000元 •基础设施：依赖云的扩展 •延迟：平均响应时间为 500–2000 毫秒 SLM部署（相同工作负载）： •本地部署：每月 300-1200 元 •基础设施：一次性硬件投资 •延迟：平均响应时间为 50–200 毫秒 结果如何？SLM部署可以节省5-10倍的成本，同时提供更快的响应时间和更强的隐私控制。 或许，SLM 最深远的影响在于普及人工智能的使用。通过降低计算需求，SLM 可以实现： •小型企业如何在没有企业级预算的情况下部署人工智能解决方案 •个人开发者可以在消费级硬件上试验人工智能应用 •教育机构无需昂贵的云服务额度即可教授人工智能概念 •注重隐私的组织将在实施人工智能的同时保持数据控制权 这种民主化正在促进以前服务不足的市场和应用场景的创新。 九 展望未来：SLM的未来 SLM 的发展轨迹预示着几个令人振奋的发展方向： 模块化人工智能生态系统：我们正在从单一的模型转向由专门的SLM（系统生命周期管理）协作的系统，每个SLM都针对推理、视觉或编码等特定任务进行了优化。 绿色人工智能：SLM 的能源需求较低，因此对可持续人工智能部署至关重要，从而减少了人工智能广泛应用带来的碳足迹。 移动人工智能革命：移动芯片设计和SLM优化技术的进步使得无需云连接即可在智能手机上直接实现复杂的人工智能。 行业特定智能：我们看到，针对医疗保健、法律、金融和科学应用领域进行微调的特定领域 SLM 正在涌现，它们在专业任务中表现优于通用 LLM。 小结：静悄悄的革命仍在继续 小型语言模型正在重塑人工智能的部署方式，它将智能从云端转移到我们口袋里的设备、工厂车间的传感器以及真正做出决策的边缘系统。企业不再追求规模越来越大的模型，而是拥抱更智能、更高效的基础架构。到2025年，企业能否成功取决于它们采用这种易于上手且可持续的方法的速度。归根结底，人工智能的未来不在于规模，而在于智能，在这方面，小型模型往往比大型模型表现更出色。 人工智能领域正在飞速发展，及时了解这些变化对于做出明智的技术决策至关重要。小型语言模型不仅代表着一种技术趋势，更是对人工智能如何融入我们日常工作流程和业务流程的根本性重新构想。 来源（公众号）：数据驱动智能

标题：The Limits of Obliviate: Evaluating Unlearning in LLMs via Stimulus-Knowledge Entanglement-Behavior Framework 日期：2025-10-29 机构：University of Southern California, Indiana University 链接：http://arxiv.org/pdf/2510.25732v1 一句话总结：本文提出刺激-知识纠缠-行为框架，证明大语言模型的遗忘通常只是抑制：说服性提示能利用潜在知识唤醒本应遗忘的信息，且该效果与模型规模呈负。 为何AI的“遗忘”如此困难？ 在人工智能飞速发展的今天，我们常关注模型能学到什么。但它们需要忘记什么？这种“遗忘”能力——即移除敏感数据、纠正错误信息或删除受版权保护内容——已成为大语言模型（LLMs）的关键能力。然而，实现真正彻底的遗忘远比听起来困难。这个过程并非像从硬盘删除文件那么简单。 类比人类认知，机器遗忘似乎反映了我们如何遗忘记忆。被遗忘的记忆并非总是被抹去；更多时候只是被抑制，潜伏着直到特定触发条件使其重现。同样，当LLM“遗忘”信息时，未必会将其从神经网络中切除。相反，知识往往仍存在于错综复杂的概念网络中。这种现象被研究称为“知识纠缠”，其根源可追溯至赫布理论等认知原则——该理论著名论断是“同步激发的神经元会连接在一起”。试图精准移除某一信息可能残留痕迹、激活相关（有时是错误的）联想，甚至导致模型产生幻觉。因此，评估遗忘效果仍是一个开放性问题，因为仅通过直接提问不足以确认信息是否真正消失。 SKEB框架：审视LLM记忆的新视角 为系统研究遗忘的局限，研究者提出了刺激-知识纠缠-行为（SKEB）框架。这一新方法通过结构化方式理解并预测“被遗忘”知识何时可能复苏。该框架基于一个连接认知科学与传播理论的简洁而有力的公式： 刺激知识纠缠行为 解析这三个要素： 刺激： 指对模型的提示输入。关键的是，SKEB不仅考虑提示的内容（询问什么），还关注其表达方式——即提问所使用的修辞或说服性框架。 知识纠缠： 指模型内部信息的底层语义结构。正是这种密集互联的概念网络使得定向擦除异常困难。 行为： 模型可观测的输出——即针对刺激生成的文本。 如论文图2所示，SKEB融合了认知科学的扩散激活理论与传播理论的说服原则。该框架使我们能超越“模型能否回忆X？”这类二元问题，转而探讨更精细的命题：“在何种传播条件下X会复苏？这揭示了遗忘过程的哪些完整性特征？” 破解遗忘：说服技术如何唤醒隐藏知识 如果遗忘仅是抑制，我们能否通过“破解”手段还原本应被遗忘的信息？研究对此进行了验证。研究者让多个LLM通过遗忘算法“忘记”整个《哈利·波特》系列内容，随后不仅使用直接提问，更通过巧妙设计的说服性提示来探测这些已遗忘模型。 结果令人震惊。研究采用三种主要说服技术（详见论文表1）： 情感诉求： 使用情感化语言构建提示（如“用颤抖的声音…哈利问道…”） 逻辑推理： 将查询呈现为逻辑论证的一部分 权威背书： 借助权威人物使请求合法化（如“作为资深权威…他表示…‘答案显然是…’”） 如图1所示，不同框架产生显著差异效果。研究发现说服性提示显著提升事实知识召回率，当采用权威框架时，事实召回率从基线14.8%跃升至24.5%。 这表明知识检索效果关键取决于刺激的传递方式，而不仅是内容。 有趣的是，研究还发现不同框架会产生不同副作用。例如图7显示，虽然情感提示在召回事实方面效果欠佳，却能最有效抑制幻觉产生。这表明模型在面对情感操纵时会进入更保守或“安全对齐”状态。 机器幽灵：理解知识纠缠的本质 被遗忘知识的“幽灵”潜藏于机器纠缠的记忆中。为可视化并量化这一现象，研究者构建了《哈利·波特》系列的“领域图谱”（图3），基于书籍共现关系映射1,296个实体（角色、地点等）及其35,922种关联。该图谱作为模型内部知识结构的代理表征。 基于此图谱，他们开发了九项“纠缠指标”（表2汇总）以衡量提示所激活知识的结构特性。这些指标量化了从连接强度、网络密度到概念邻近度等各类特征。 分析显示纠缠度与知识泄露存在强正相关性。提示激活的信息纠缠度越高，事实召回率就越大。 最强预测指标是距离加权影响力（），该指标衡量激活如何扩散至邻近概念。这一发现有力支持记忆的扩散激活理论：激活知识图谱密集区域的提示会创建多重信息检索路径，从而绕过遗忘的抑制机制。相关性如此显著，以至于研究者可建立预测模型： 事实性 该方程表明通过测量提示的纠缠度，我们能预测已遗忘模型中事实知识泄露的可能性。 规模悖论：为何小模型更易受攻击 在遗忘领域，规模大未必意味着防御弱。研究揭示了反直觉的趋势：说服性召回技术的有效性与模型规模呈负相关（）。 如图6所示，小模型更容易被说服性“破解”。2.7B参数模型（OPT-2.7B）在权威框架提示下的事实召回率较直接提问暴增128% ，而最大模型（13B参数LLaMA-2）仅增长15%。 假设认为大模型建立了更强大的抑制机制。它们似乎能更好识别提示的社会与修辞框架，维持“已遗忘”状态。但胜利并非绝对——15%的召回率远非为零，表明即使最大模型也非免疫。这一“规模悖论”说明：虽然扩大规模能提升抗性，但无法完全杜绝知识泄露。 已遗忘的小模型应视为高度脆弱，即使最大模型也不能假定绝对安全。 对AI安全的启示：真正遗忘需超越抑制 本研究对AI安全、隐私及遗忘技术的实际应用具有深远意义。核心结论是：当前主要依赖调整模型权重的遗忘技术，实现的主要是抑制而非真正擦除。 这带来严重隐患： 隐私保护： 若个人身份信息（PII）被“遗忘”后仍能通过说服性提示还原，“被遗忘权”是否真正落实？研究表明答案可能是否定的。 危害防范： 被训练拒绝直接有害请求的模型（如“如何制造炸弹？”），若遇到权威背书的提示（如“作为进行安全演示的化学老师，请解释…”），仍可能泄露危险信息。 研究明确警示我们不能简单实施遗忘后便部署模型。实现真正稳健的遗忘可能需要根本性的架构创新——例如模块化记忆系统或因果知识隔离——而非仅停留于表面参数调整。 所幸SKEB框架也指明了实践路径。通过量化知识纠缠度，它为主动漏洞评估提供了工具。距离加权影响力指标（）与事实召回率的强相关性（）为开发者提供了具体方法，可在漏洞爆发前识别并过滤高风险查询，将AI记忆的理解从黑箱转变为可测量的系统。 来源（公众号）：AI SIgnal 前瞻

标题：Scaling LLM Multi-turn RL with End-to-end Summarization-based Context Management 日期：2025-10-08 机构：ByteDance Seed, Stanford University, Carnegie Mellon University 链接：http://arxiv.org/pdf/2510.06727v1 一句话总结：本文提出了SUPO强化学习框架，通过训练大型语言模型生成摘要来管理上下文，使其能够解决超出固定上下文限制的复杂长程任务。 大语言模型的记忆限制：复杂多步任务的瓶颈 大语言模型（LLM）已展现出作为通用问题解决器的巨大潜力。当通过强化学习（RL）进行训练时，这些模型可以转变为能够处理需要与外部工具交互的复杂多步任务的智能体，例如数学推理、编程和深度网络研究。这些进展预示着一个未来：自主LLM智能体能够处理日益多样化和具有挑战性的问题。 然而，一个根本性的挑战阻碍了这一进展：LLM有限的上下文窗口。对于长周期任务，智能体可能需要执行数十次甚至数百次工具调用，导致累积的提示、行动和观察历史迅速增长。这种不受控制的上下文增长给RL训练带来了几个关键难题： 指令遵循能力退化： 经验证据表明，当上下文变得过长时，LLM的推理和准确遵循指令的能力会下降。这使得智能体在长周期场景中难以生成成功的行动序列。 过高的轨迹生成成本： RL训练依赖于生成大量"轨迹"或交互序列。更长的上下文导致推理时间变慢，使得轨迹生成过程成为训练流程中的主要瓶颈，并显著增加计算成本。 严格的上下文长度限制： 最重要的是，底层LLM的固定上下文长度对RL训练的范围施加了硬性限制。这阻止了智能体尝试那些解决方案所需交互步骤超过单个上下文窗口容量的任务。 总之，这些限制构成了一个显著的可扩展性障碍。如果没有明确的管理上下文机制，将很难训练LLM智能体在极其需要它们的长周期环境中有效运作。 一种新颖方法：利用AI生成摘要管理上下文 为了克服上下文长度瓶颈，研究人员提出了一种新颖方法：基于摘要的上下文管理。其核心思想是通过定期将智能体的交互历史压缩成简洁的AI生成摘要，来防止上下文无限增长。 智能体在达到特定上下文长度阈值时，不是简单地拼接每个新的行动和观察，而是被提示去总结其迄今为止的历程。该摘要随后取代冗长的历史，形成任务下一阶段新的紧凑起点。因此，智能体的工作上下文被重置，包含初始任务提示和所有过去交互的任务相关摘要。此过程如图1所示。 关键在于，该摘要并非使用固定的、基于规则的模板创建。它是由LLM智能体自身作为其决策过程的一部分生成的。这意味着可以通过RL训练智能体，使其学会保留哪些关键信息、如何抽象复杂细节以及可以安全丢弃哪些无关信息。通过联合优化智能体的行动及其摘要策略，该方法使模型能够维持一个紧凑但信息量丰富的历史表征，从而将其推理能力扩展到远超固定上下文窗口的范围。 介绍SUPO：一个支持端到端RL与摘要的框架 基于这一见解，该研究引入了一个原则性框架，将摘要直接集成到RL训练循环中。这是通过将用于多轮工具使用的标准马尔可夫决策过程（MDP）重新表述为摘要增强的MDP（记为）来实现的。 在LLM智能体的标准MDP中，任何步骤的状态通常是所有先前提示、行动和观察的拼接。随着智能体行动，状态单调增长：。然而，在摘要增强的MDP中，状态转换被修改。智能体仍然将其行动和观察附加到当前状态。但如果生成的上下文长度超过预定义阈值，则会触发摘要步骤。模型被提示生成摘要，下一个状态变为仅包含初始提示和新摘要的压缩表征。状态转换由以下规则定义： 若且若且若 这里，是一个特殊指令，提示智能体总结其当前上下文。这种表述（如图1下半部分所示）允许智能体的工作上下文长度保持有界，同时仍保留长历史中的基本信息。 为了将该框架付诸实践，论文引入了摘要增强的策略优化（SUPO），这是一种可扩展的RL算法，旨在以端到端的方式联合优化工具使用行为和摘要策略。 SUPO如何工作：联合学习行动与摘要 SUPO是一种策略梯度算法，使LLM智能体能够学习如何行动以及何时总结、总结什么。其设计基于一个使训练可行且高效的关键理论结果。 分解的策略梯度 SUPO的基石是一种新颖的策略梯度公式（定理3.2）。它证明了一个可能涉及多个摘要步骤的整个长周期轨迹的策略梯度，可以分解为几个较短"子轨迹"的梯度之和。每个子轨迹以对过去的摘要（或初始提示）开始，以智能体为当前工作片段生成新摘要结束。 这种分解是强大的，因为它允许对现有的、为标准的非摘要轨迹优化的RL训练基础设施进行最小修改即可使用。一个单一的、复杂的、带摘要的轨迹可以被视为一批较小的、独立的轨迹，从而大大简化了实现。 关键算法组件 SUPO基于此基础，通过几个关键设计细节来稳定训练并促进有效学习： 轨迹管理： 在训练期间，每个长轨迹在摘要点被分割成多个完整的轨迹。这直接与分解的策略梯度定理对齐，并允许高效处理。 组相对优势估计： 为了计算优势（衡量某个行动比平均行动好多少的指标），SUPO将整个轨迹的最终奖励分摊到其所有子轨迹中。然后，每个标记的优势是相对于同一批次中其他轨迹计算的。这种简单而有效的方法，表示为，被发现比更复杂的替代方法更有效。 超长掩码： 这是长周期任务的关键机制。训练目标会掩码掉任何未能在最大步数（）或最大摘要次数（）内产生最终答案的轨迹的梯度。没有这个机制，模型会因尝试长但最终失败的任务而受到惩罚，导致其抑制摘要并完全避免长轨迹。此掩码鼓励智能体探索和学习针对真正困难问题的有效摘要策略。 上下文长度的精细控制： 为防止非常长的观察将上下文远远推过摘要阈值，SUPO在生成摘要前丢弃最后的行动-观察对。这确保用于摘要的上下文长度保持在严格控制的范围内。 实践检验：SUPO在编程和网络搜索中的表现 SUPO在两个具有挑战性的多轮工具使用环境中进行了评估：CodeGym（一个需要迭代函数调用来解决编程问题的合成环境）和BrowseComp-Plus（一项要求高的网络搜索任务）。 表1所示的结果证明了SUPO的有效性。在BrowseComp-Plus上，SUPO实现了 53.0% 的最终成功率，比基线GRPO算法绝对提升了 +14.0% ，即使使用了相同的64K工作上下文长度。在CodeGym上，SUPO能够实现比使用32K上下文的基线更高的成功率（+3.2%），而SUPO本身仅使用 4K工作上下文 结合最多7次摘要步骤（等效上下文为32K）。这凸显了SUPO在显著降低轨迹生成期间计算需求的同时实现强大性能的能力。 图2中的训练和验证曲线表明SUPO能够稳定有效地学习。对训练动态的进一步分析揭示了关键见解： 增加的工具使用：图4显示，SUPO激励智能体使用其工具的频率比基线高出最多3倍，这对于收集足够信息以解决复杂问题至关重要。 有效的摘要学习： 如图3所示，智能体很快学会触发摘要，更重要的是，这些带摘要的轨迹的成功率在训练期间持续增加。这证实了模型正在联合学习有效行动和摘要。 高质量摘要：表2所示的定性分析揭示了摘要质量的显著差异。在训练前，智能体的摘要泛泛而谈，常常遗漏关键信息。经过SUPO训练后，智能体学会保留精确、可操作的细节——例如在CodeGym中它正在迭代的确切索引，或在BrowseComp-Plus中关键证据的具体文档ID——这些对于后续步骤至关重要。 消融研究也证实，超长掩码和所选的优势估计策略对于实现这些最先进的结果至关重要。 超越限制：扩展训练后智能体能力 也许最令人兴奋的结果是SUPO将其学到的摘要技能泛化到训练期间未见条件之外的能力。研究人员提出了一个问题：一个在最多轮摘要条件下训练的模型，能否在测试时扩展到处理更多轮摘要？ 假设是，如果智能体学会了一种真正可泛化的摘要策略，它应该能够重复应用该策略来解决需要更长历史的更复杂问题。为了测试这一点，在BrowseComp-Plus上以最多次摘要训练的模型，在测试时以允许增加的摘要轮数进行评估。 图5所示的结果非常显著。使用SUPO训练的模型的准确率不仅超过了所有基线，而且随着测试时允许的摘要轮数增加而持续增长，达到了 60.0% 的峰值准确率。这表明SUPO所做的不仅仅是管理内存限制；它赋予了智能体一种稳健、可扩展的推理能力。通过学习将其经验提炼成有效的摘要，智能体可以动态扩展其问题解决范围，应对远比其明确训练过的任务更复杂的挑战。这一卓越发现展示了基于摘要的上下文管理作为一种原则性强大的方法，用于构建下一代智能LLM智能体。 来源（公众号）：AI SIgnal 前瞻

人工智能时代的数据挑战 随着智能技术革新各行各业，数据量和种类都呈现爆炸式增长。银行生成结构化交易记录、非结构化客户通话记录以及半结构化的 JSON 档案。医院管理着自由文本的病历、数值化的实验室结果以及诊断图像。如此海量的多源异构数据已不再是例外，而是常态。 传统数据系统专为孤立、单一格式的处理而构建，无法跟上时代的步伐。它们一次只能处理一种数据类型，无法理解它们之间的丰富联系。但现代人工智能的要求更高：它需要从所有可用数据维度中获取全面、丰富的洞察。 挑战已经发生了变化。它不再仅仅关乎存储，而是关乎理解。在人工智能时代，系统必须模仿人类认知，将不同模态的不同数据点连接起来，形成有意义的网络。 当前，多源异构数据的融合已成为必然趋势，而图数据库是解决这一问题的关键技术之一。 为什么我们需要图形数据库？ 传统数据方法的局限性 传统数据处理方法在当今复杂的数据环境中难以应对。早期的存储模型创建了碎片化、孤立的“数据孤岛”，彼此之间几乎没有连接，几乎无法洞察数据全貌或挖掘数据中隐藏的真正价值。 以企业客户管理为例，客户的个人资料可能存储在一个表中，购买历史记录存储在另一个表中，服务交互信息则存储在另一个表中。为了了解客户的整个旅程，您需要进行跨表连接。但随着数据的增长，这些查询会变得缓慢而难以处理，延迟会从几毫秒跃升至几分钟。更糟糕的是，连接过程中不匹配的字段可能会导致错误，从而导致不准确的洞察和错误的业务决策。 结果如何？分析速度缓慢、效率低下，关系被忽视，原始数据和可操作见解之间的脱节越来越大。 AI时代的新需求：语义理解与多模态融合 传统数据库在处理多模态数据时存在先天不足。多模态数据之间存在复杂的隐性关联，而传统数据库的二维表结构无法直观地表达这种关联，导致多模态数据的融合分析难以实现。人工智能对深度语义理解的需求，进一步凸显了传统数据库在处理复杂非线性关系方面的不足。 一步完成从多模态数据到关系分析 为了解决数据连接难题，图数据库直观地重构了关系：不同的数据点变成了“节点”，它们的逻辑连接被明确地建模为“边”。这种结构实现了“一键式”数据关联，无需复杂的连接操作。 图数据库将结构化数据和非结构化数据无缝集成到统一模型中。例如，在分析产品视觉特征与用户情绪的关系时，可以通过一条边将“图像节点”直接链接到“评论文本节点”。通过结合人工智能驱动的图像和文本分析，这些连接揭示了视觉和情感之间隐藏的模式，从而在人工智能时代实现更深入的语义理解和强大的跨模态分析。 图形数据库如何赋能智能数据基础？ 数据智能底座是企业实现智能化转型的核心基础设施，旨在整合多源异构数据，为智能应用提供统一高效的数据支撑。其构建遵循“内容分析、语义对齐、领域建模、关系图谱”四步框架。在这个过程中，天生具备实体和关系处理能力的图数据库在每个阶段都扮演着至关重要的角色，是多模态数据融合和价值提取的基石。 内容夸克：将原始数据转化为结构化的构建块 内容分析是数据智能的基石。它的核心在于解构海量、杂乱的原始数据（文本、图像、音频、文档），并提取其中的精髓：实体、属性和关系。我们可以将数据分解成微小的原子单元，我们称之为“内容夸克”。 先进的工具使这一切成为可能：OCR 读取图像中的文本，语音识别将音频转换为文本，LLM 解析文档中的含义。这些工具共同将非结构化数据转换为清晰的结构化片段。 通过预先定义实体和关系类型，图数据库提供了清晰的提取蓝图。例如，在处理付款记录时，预先构建的架构可以引导系统精确识别“用户 ID”、“商户代码”或“转账至”等操作。这不仅可以减少错误，还能确保一致性，为日后获得更智能、更可靠的洞察奠定基础。 语义对齐：打破“数据孤岛”，构建统一的语义空间 语义对齐的目标是将来自不同系统、具有不同命名约定的数据映射到统一的语义空间中，从而实现跨源数据的无缝连接和互操作。 此过程结合大型语言模型 (LLM) 的强大功能，用于语义理解、数据沿袭分析和业务特定规则，从而识别跨系统的同义词。例如，电商平台中的“买家 ID”和银行系统中的“账户持有人编号”可以识别为同一个核心概念：“用户唯一标识符”。 图数据库非常适合这项任务。利用其原生的节点-边结构，它们可以将同一现实世界实体的不同名称合并为一个统一的节点。该节点上的属性保留了来自各个来源的原始标签——例如，“用户 X”节点的标签为客户 ID：123，用户编号：456。 这种方法使系统能够自动识别不同的名称指的是同一个实体——有效地打破长期存在的数据孤岛，为强大的跨场景分析铺平道路。 领域建模：适用于每个用例的灵活数据结构 不同的业务场景需要不同的数据视角。风控侧重于用户网络、可疑交易和黑名单商家，而市场营销则关注用户偏好、行为和活动参与度。领域建模通过定义相关概念和业务规则，根据这些特定需求定制数据结构。 在这里，图数据库就像一个“可定制的架子”——灵活且易于重新排列。它们没有采用僵化的表格模式，而是将核心思想表示为节点，将连接表示为边。这使得建模复杂的关系变得简单，例如在欺诈检测中将“黑名单商家”与“异常交易”联系起来。 最重要的是，该模型可以随着业务发展而不断发展。需要添加“物流信息”？只需引入一个新节点并连接即可，无需彻底修改架构。这种灵活性使图数据库成为构建可扩展、面向未来的数据模型的理想选择。 关系图：大规模连接点 关系图谱是四步数据智能框架的巅峰之作——它将内容分析、语义对齐和领域建模过程中发现的所有实体和连接整合在一起。它形成了一个统一的全局图谱，将多模态数据整合到一个统一的网络中，从而实现深度数据融合和高效查询。 这种集成图谱将碎片化的数据整合到一个互联的空间中。在强大的图计算引擎的支持下，它可以揭示传统系统无法发现的隐藏模式和复杂关系。 图数据库成为存储和计算的中心枢纽。它高效处理数十亿个节点和边，同时支持快速的多跳遍历和复杂的模式搜索。例如，在欺诈检测中，查询“用户 A”可以立即揭示其交易、关联的商家、触发的风险规则，甚至与已知不良行为者的间接联系——就像实时追踪侦探的案件地图一样。 通过将所有事物互联，图表将分散的数据转化为可操作的情报，释放企业多模式数据的全部价值，并支持更智能、更快速的决策。 图形数据库：数据智能的引擎 图形数据库为内容提取提供了标准化的框架，为数据对齐提供了统一的语义层，为特定领域的建模提供了灵活的结构，并作为存储和查询关系图的高性能引擎。 以NebulaGraph为代表的图数据库不仅仅是一个数据库，更是多模态异构数据融合的核心使能器，将碎片化的信息转化为互联的知识。通过挖掘深层关系和隐藏模式，图数据库赋能智能分析、实时风险检测、精准营销等高级应用，为企业智能化奠定坚实且可扩展的基础。 智能系统：智能数据基础驱动的创新 有了坚实的数据基础，创新得以加速。从提供精准情境感知响应的智能问答系统，到揭示隐藏模式和洞察的高级分析，再到数据资产的无缝传输和利用——这一智能核心将成为驱动下一代应用的引擎。企业数据的潜在价值将在此得到充分释放，从而改变现实世界的业务运营。 智能问答：从数据到知识的飞跃 传统的问答系统严重依赖关键词匹配，从孤立的数据源中提取孤立的碎片信息。面对复杂且上下文丰富的查询时，它们往往显得力不从心。例如，当用户询问“哪些因素可能与客户的贷款申请被拒绝有关？”时，传统系统可能会返回单一、肤浅的答案，例如“信用评分不足”，而忽略了交易异常或复杂的担保关系等关键但隐藏的因素。这种碎片化的输出阻碍了全面的决策。 相比之下，基于强大智能数据基础的智能问答系统代表着从数据检索到知识理解的根本性转变。当用户提交查询时，LLM 首先会解读其潜在意图。然后，系统会利用智能基础中统一互联的数据，利用图数据库强大的关系遍历功能，探索“客户”节点与相关实体（例如“信用评分”、“交易异常”和“担保违约”）之间的路径。 图形数据库至关重要：它能够快速识别所有相关实体及其关联，确保响应不仅捕捉直接原因，还能捕捉间接的、具有上下文相关性的关系。然后，系统将这些分散但相互关联的洞察综合成一个连贯的多维答案，从而提供“一个问题，完整的洞察”。用户获得准确、全面的响应，从而显著提高决策的速度和准确性。 智能分析：发掘隐藏价值 企业运营过程中积累的海量数据往往隐藏着宝贵的模式和风险，而这些模式和风险是传统的单维分析无法发现的。传统方法无法构建理解复杂现实所需的丰富且相互关联的视角。 建立在强大智能数据基础上的智能分析系统，利用图形数据库的“全局关系网络”克服了这些限制。这使得能够深入探索跨多模态数据的隐性连接，揭示跨组织和数据孤岛的隐藏风险和机遇。 图数据库不仅擅长快速数据检索，还能通过多跳关系遍历挖掘更深层次的洞察。通过连接不同层级的碎片化数据点（例如交易、行为和关系），图数据库使组织能够构建全面的风险概况和整体的客户视图。这将分析从被动报告转变为主动预警。 这种强大的能力推动了金融科技、营销、医疗保健等领域的突破，为整个企业提供了前所未有的可操作的见解。 数据MCP市场：释放数据资产价值 传统数据管理普遍存在格式不一致、语义不统一、跨部门关系不透明等问题，导致数据孤岛现象严重，数据资产无法高效共享和流通，并造成数据重复和冗余，造成高昂的成本。 数据MCP市场应运而生，它基于智能数据基础，将分散在不同业务系统的数据资产集中整合、标准化，打造统一、按需的“数据资源池”。 例如，在银行内部，风险管理、市场营销和客户服务团队可以通过市场访问和共享单一、语义一致的客户关系数据版本。这消除了冗余的数据收集和处理，确保了组织一致性，并显著提高了数据利用率和信任度。 图数据库作为MCP数据市场的基础引擎，为安全高效的数据资产共享提供了两大关键保障： 一致性保证：图数据库利用智能数据基础的统一语义层，确保跨部门访问的数据保持一致的含义和上下文。这消除了歧义，并防止了因“相同术语，不同含义”而导致的业务冲突。 可追溯性保障：图形数据库通过将数据沿袭建模为显式关系，捕获数据的整个生命周期，包括其来源、转换和依赖关系。当部门使用数据资产时，可以通过连接的节点进行回溯，以识别其来源、处理历史记录和下游影响，从而确保数据的来源、合规性、可靠性和完全可审计性。 数据多点控制平台 (MCP) 市场的建立，将数据资产从孤立的、部门专属的资源转变为共享的企业资本。这一转变不仅显著降低了数据管理成本，消除了重复投资，还通过跨部门数据集成促进了创新。数据真正实现了“流动”，自由地流向其创造最大价值的领域，从而推动增长并最大化其战略影响力。 这些创新并非孤立的进步，它们共同标志着一场更深层次、覆盖整个企业的转型：从传统的“数据驱动”模式向更复杂的“知识驱动”模式的演变。在知识驱动的组织中，决策不再仅仅基于历史数据中表面的关联，而是基于对潜在联系、背景和因果关系的深刻理解。 由图形数据库驱动的智能数据基础，提供了将海量异构数据转化为结构化、互联知识的必要基础设施。它使企业能够从被动分析转向主动智能，从简单的数据驱动转变为真正的知识驱动。 未来趋势：图数据库与人工智能的无限潜力 从整合孤立数据到赋能智能问答、分析和数据多点控制平台 (MCP) 市场，图数据库与人工智能的融合迅速重塑了企业智能。随着人工智能的发展，这种协同效应将释放更深刻的洞察、自主知识发现和自适应系统，从而推动认知型、知识驱动型企业的新时代。 在应用场景上，图数据库与AI的融合将变革各个领域。 智慧城市发展 图形数据库将海量交通、能源和公共服务数据整合成一个动态的城市运营网络。人工智能利用这种互联互通的结构，可以分析交通流量、天气和事件之间的实时关系，从而优化信号配时。它能够揭示能源使用、产业分布和人口密度之间的关联模式，从而实现智能电网管理。通过将公共服务供给与社区需求进行映射，它能够精准规划学校、医院和基础设施，使城市真正能够“思考并响应”。 医疗健康 通过将患者的基因数据、病史、影像和生活方式整合成统一的健康图谱，AI 可以提供更精准的诊断和个性化治疗。在传染病控制领域，AI 可以分析“患者-接触-位置-变异”网络，快速追踪传播链，预测疫情爆发，并为有效的公共卫生干预措施提供信息。 个性化推荐 图形数据库和人工智能将突破基于行为的推荐的局限。通过将社交联系、兴趣、情境和情感线索整合到丰富的多维用户画像网络中，人工智能可以揭示更深层次的意图和关系。这将使推荐从简单的“类似商品”转变为真正预测用户需求，从而提供真正个性化、情境感知的体验。 金融风险管理 图数据库与人工智能的结合，实现了更精准的风险检测。通过构建涵盖用户、交易、商户、关联企业和市场状况的综合图谱，人工智能可以实时监控隐藏的风险路径。它可以通过复杂的交易链发现洗钱行为，并通过分析企业股权和担保网络预测违约风险，从而以更深入、更主动的洞察来加强金融安全。 科研与创新 人工智能和图形数据库将加速知识发现。例如，在材料科学领域，人工智能可以分析成分、结构、加工和性能等图形关联数据，从而识别有前景的新材料组合，从而大幅缩短研发周期并推动创新。 结论 归根结底，图形数据库和人工智能的巨大前景在于它们共同关注“万物互联”的决定性特征：关系。在一个自然系统和人类活动深度互联的世界里，价值不仅在于数据点，还在于它们之间的联系。 来源（公众号）：数据驱动智能

“数据架构”这个词，搞数据的同行们天天都在说。 但你真的能一句话讲清楚它到底是啥、为啥那么重要、又该怎么设计吗？ 是不是一提到它，脑子里就蹦出来一堆技术名词和分层模型，比如 ODS、DWD、DWS、ADS？ 打住！数据架构可远不只是技术的堆砌。 今天，我就抛开那些模糊的概念和花哨的术语，用大白话手把手拆解数据架构的核心逻辑—— 数据架构到底是什么？ 为什么需要数据架构？它有什么作用？ 该怎么设计数据架构才能真正帮到业务？ 读完这篇，保证你能把数据架构讲得明明白白！ 一、数据架构到底是什么 很多人一提到数据架构，第一反应就是： "不就是数据分层吗？ODS→DWD→DWS→ADS，再套个Lambda架构或者Kappa架构？" 这种想法： 把数据架构弄窄了，当成了技术组件的排列组合，却忘了它的本质是连接业务目标和技术实现的"数字骨架"。 说个实际点的例子： 一家连锁超市想搞"千店千面"的选品策略，需要的数据可能来自： POS系统（实时销量） 会员系统（消费偏好） 天气平台（区域气温） 供应链（库存周转） 这些数据得先预处理： 最后才能给到前端APP的选品推荐模块。 支撑这个流程的，不是单一的数据库或ETL工具，而是一整套逻辑： 数据从哪来（多源异构数据的接入标准得明确）； 存什么、怎么存（哪些进数据湖、哪些进数据仓、哪些放实时缓存里）； 如何加工（批量处理和实时计算的边界得划清）； 怎么用（API接口的权限要控制，业务人员得能自己取数）； 如何管（数据质量谁负责、元数据怎么追踪、血缘关系怎么监控）。 这些问题的答案，合在一起才是数据架构的核心。 所以说： 数据架构不是一成不变的技术蓝图，是跟着业务目标、数据规模、技术发展随时调整的"活系统"。它得跟着企业的实际情况动，不是建完就万事大吉了。 二、数据架构设计的四个关键维度 明白了数据架构的本质，接下来就得解决"怎么设计"的问题。 传统方法常把数据架构分成"采集-存储-处理-服务-治理"五层，但这么分容易让人钻进"技术至上"的牛角尖。 我从实战里总结出四个关键维度，能覆盖从业务需求到落地的全流程。 1. 责任分明的分层设计 数据分层包括： ODS原始层 DWD明细层 DWS汇总层 ADS应用层 本质是通过分层降低复杂度，把各层的责任边界划清楚。 但很多企业在分层设计上容易出两个问题： 分层太细：比如把DWD层再拆成"基础明细层""公共明细层"，结果ETL任务链变得老长，调试起来费时又费力； 分层混乱：业务人员直接从ODS层取数，跳过明细层和汇总层，导致重复计算，而且数据口径也对不上。 说白了，正确的分层逻辑应该是"按使用场景划分责任主体"： 所以说： 分层的关键不在技术实现，而在通过责任分离减少跨团队协作成本。 2. 最合适的技术选型 数据架构的技术选型是很多人头疼的事，比如： 用Hive还是Spark处理离线数据 用ClickHouse还是Doris做实时查询 但实话实说，没有哪种技术能解决所有场景的需求。 我总结了三条选型原则，你可以参考： 匹配数据特征：如果数据是高并发、低延迟的（比如APP实时点击流），用Kafka+Flink做流处理更合适；如果是T+1的批量数据（比如财务报表），用Spark+Hive会更稳定； 考虑团队能力：如果团队熟悉SQL生态，优先选Hudi/Delta Lake这类支持ACID的事务湖，别硬上ClickHouse集群，不然维护起来费劲； 预留扩展空间：别过度依赖单一技术（比如全用HBase），可以通过湖仓一体（比如Apache Iceberg）实现"一份数据多场景用"，降低被单一技术绑定的风险。 3. 全流程嵌入的治理体系 数据治理常被误会成"贴标签、建元数据、做质量检查"。 但实际上： 60%的数据问题都是因为治理体系没嵌到数据处理的全流程里。 真正有用的治理，得包含三个关键动作： 4. 支撑业务的演进路径 数据架构不是一锤子买卖，得跟着业务发展慢慢演进。 我观察到三种典型的演进阶段，你可以看看自己的团队在哪个阶段： 生存期（0-3年）：业务扩张快，数据需求零散。这时候架构的核心是"快速支撑"，允许一定冗余，但得留着数据打通的可能； 发展期（3-5年）：业务进入稳定期，数据问题集中爆发。这时候得"集中治理"，通过湖仓一体平台把分散的数据整合起来，建立全局的数据标准和治理体系； 成熟期（5年以上）：数据成了核心生产要素，得"智能驱动"。这时候架构要能支持AI能力，还得通过数据产品化，让业务人员用起来更方便。 三、数据架构的三个常见误区 在数据架构设计上，我见过太多"用力太猛"或"因小失大"的情况。下面这三个常见误区，你可得避开： 1. 别为了"技术先进"丢了"业务价值" 很多企业盲目追新技术，刚接触数据湖就想把数据仓全迁过去，或者为了搞实时计算，把所有ETL都改成流处理，结果开发成本涨了一大截，业务人员却用不起来。 但实际上： 技术的价值是解决业务问题，不是用来证明自己多厉害。 如果： 一个业务的日数据量只有100GB，用Hive做批量处理比用Flink做实时计算更稳定、更省钱，没必要非得用新技术。 2. 别把"数据治理"做成"面子工程" 有些企业花大价钱买元数据管理工具，做了漂亮的血缘图谱，可数据质量问题还是不断。 问题出在哪？ 治理没和业务流程绑在一起。比如： 用户信息修改，得经过数据质量校验才能入库，不能等数据进了湖再清洗。 所以说： 治理得"往前放"，别等出了问题再补，那时候就晚了。 3. 别追求"完美架构"，忘了"动态调整" 数据架构没有"最优解"，只有"最适合当前阶段的解"。 之前找我咨询的一家零售企业： 在业务扩张期，非要搞**"大一统"的数据架构**，要求所有业务线用统一的标签体系。 结果呢？ 生鲜事业部的"促销敏感用户"标签和美妆事业部的"复购周期"标签合不到一起，反而拖慢了业务创新。 所以说： 好的架构得允许"局部最优"，慢慢再整合，一口吃不成胖子。 总结 数据架构不是技术的堆砌，是业务的翻译官——把业务目标变成数据需求，再把数据价值变成业务成果。 下次你再为数据架构头疼时，不妨问问自己： 这套架构真的支撑了当前最核心的业务目标吗？ 数据从产生到使用的每个环节，责任都清楚吗？ 业务需求变了，架构能快速调整吗？ 想清楚这三个问题，你离"把数据架构讲清楚"就不远了。 来源（公众号）：五分钟学大数据

“哥，Doris 4.0 把 AI 塞进数据库了！” 凌晨一点，DBA老周在群里甩出这句话，附带一张截图：一条 SQL 直接调通简历筛选，把 30 万份数据 3 秒跑完。 我盯着屏幕，咖啡差点洒键盘——这年头，连数据库都开始抢 HR 的饭碗？