432022年第12期数字经济DigitalEconomyDigitalEconomy数据智能是基于算力，将大数据作为生产资料，通过先验知识及分析算法，从海量数据中提取有价值的信息和知识，进而赋予机器感知、认知、预知和决策的“智能”，最终提高人类世界生产力的一种科学方法。文︱朱军亚信科技数据智能首席架构师、高级产品总监廉霄兴亚信科技数据智能技术专家自2020年4月数据作为数字化社会的关键生产要素被列入政府文件后，如何利用算法模型通过机器算力从数据中提炼出智慧，从而通过人机协作提升认知与改造世界的能力已经成为数据智能的研究方向。本文将结合数据智能的传统研究方向，从应用价值实现的视角出发，重点讨论如何通过数据与知识双轮驱动为数字化系统在感知、分析、认知、决策和行动等环节提炼出相应的数据智能，并基于人类认知的“快慢双通道”机制将不同环节下割裂的局部智能拉通形成持续型智能，从而为体系化提升企业智慧生产运营的能力提供参考框架。一、数据智能的体系化研究方向对于数据智能的研究，计算机科学家吉姆·格雷（JimGray）从方法论视角提出了数据驱动科学发现的第四范式，他认为除了之前的物理实验、模型推演和计算仿真三大范式之外，人们可以先获取大量的数据后再通过计算得出之前未知的理论模型。这种数据智能“方法论”的基本思想是把数据看成现实世界的事物、现象和行为在数字空间的映射，认面向应用价值构建双通道数据智能系统数字经济官方微信赛迪网官方微信DOI:10.19609/j.cnki.cn10-1255/f.2022.12.018数字经济DIGITALECONOMY44COvERStORY2022封面为数据自然蕴含了现实世界的运行规律。进而以数据作为媒介，利用数据驱动及数据分析方法揭示物理世界现象所蕴含的科学规律。另外一种值得探讨的是数据智能的“本体论”视角，认为数据是反映自然世界的符号化表示。既然自然世界是客观存在并具备共性科学规律的，那么反映自然世界的数据空间也可能具有独立于各个领域的一般性规律。当前业界所公认的“本体论”是关于数据、信息、知识及智慧的DIKW金字塔体系:原始观察及量度获得了数据、分析数据间的关系获得了信息，通过总结信息并应用于指导行动产生了知识，而进一步通过悟出来的智慧则更多关心对未来的预测和影响。现阶段，以深度学习为主的人工智能还是一个通过大数据训练所得到的知其然而不知其所以然的算法模型。为了获取更好的可解释性及自我进化能力，人工智能领域的三大流派：符号主义、连接主义和行为主义开始走向了融合，...
