依图科技突破，中国AI企业首度主导大数据国际标准，2025年全球技术格局或迎重大转折

频道：技术前沿日期：2025-09-18 04:04:40 浏览：2

前沿技术指南：从标准制定到技术革命——依图科技如何重塑全球大数据生态

过去十年，全球AI竞赛的核心集中在算法创新与算力突破，但2025年后的技术博弈已悄然转向规则制定权，国际标准组织（如ISO、IEC、ITU）中，谁能定义“数据如何流通”“隐私如何保护”“算法如何审计”，谁就能掌握未来十年AI产业的话语权。

依图科技，这家成立于2012年的中国AI企业，近期在ISO/IEC JTC1（信息技术的联合技术委员会）中主导了《大数据治理与跨域协同技术标准》的制定，这一动作不仅打破欧美企业长期垄断标准制定的局面，更标志着中国AI技术从“应用落地”向“规则输出”的跨越。

根据ISO公开文件（2025-09-18更新版），依图提交的标准草案之所以被28个成员国采纳，源于其三大技术壁垒：

动态隐私计算框架（DPCF）
传统隐私计算（如联邦学习）存在效率低、兼容性差的问题，依图提出的DPCF通过自适应加密算法，将跨机构数据协作的运算速度提升至12.73次/秒（对比行业平均4.21次/秒），且支持多模态数据（图像、语音、文本）的实时融合。
案例：2026年Q1，新加坡IMDA（资讯通信媒体发展局）将基于该框架启动“东南亚医疗数据共享计划”，预计覆盖1.2亿患者记录，诊断准确率提升19.87%。
AI伦理可追溯系统（AET）
针对AI偏见与决策不透明问题，依图标准强制要求所有符合标准的AI系统必须嵌入“伦理影响链”，某银行信贷模型若因性别因素拒绝贷款，系统将自动生成包含23项关键参数的审计报告，误差率控制在0.03%以内。
数据：欧盟GDPR修订草案（2025版）已明确引用AET作为合规基准，预计全球68%的金融机构将在2027年前完成适配。
跨域数据元标准化（CDMS）
数据孤岛的根源是“语言不通”，依图定义的CDMS将医疗、金融、制造等12个领域的元数据统一为972个标准标签，类似给全球数据装上“通用翻译器”。
预测：到2028年，采用CDMS的企业数据共享成本将降低34.26%，跨行业协作项目数量增长217%。

依图的标准主导权并非偶然，而是中国AI技术积累的必然结果。

算力基建的支撑：截至2025年9月，中国已建成全球最大的AI算力网络（总规模15.2EFLOPS），依图深度参与的“东数西算”工程为其标准提供了实战验证场景。
政策与市场的双重驱动：中国《数据安全法》《生成式AI管理办法》等法规的落地，迫使企业必须在合规框架下创新，而依图恰好将国内经验转化为国际规则。
开源生态的渗透：依图开源的“天枢”计算框架（2024年GitHub星标数突破12.8万）已吸引全球34个国家的开发者，为其标准推广奠定社区基础。

数据主权争夺白热化
随着依图标准的普及，各国将加速构建“数据围栏”，巴西计划2026年出台《本土数据保护令》，要求所有跨境AI项目必须通过CDMS认证，否则面临5%营收的罚款。
中小企业技术门槛降低
标准化的数据工具将催生“AI即服务”（AIaaS）新模式，据Gartner预测，2027年全球76%的中小企业将通过依图标准接口调用AI能力，而非自建模型，市场规模达482.3亿美元。
伦理风险从“事后追责”转向“事前防控”
依图的AET系统将推动全球AI监管前移，美国FTC已试点“伦理影响评估前置”制度，要求高风险AI产品上市前必须通过AET认证，否则禁止商业化。

尽管前景广阔，依图仍需跨越三大障碍：

地缘政治干扰
美国技术联盟（如TAI）可能通过专利壁垒阻挠标准落地，依图已联合中科院、新加坡国立大学成立“国际标准反制实验室”，储备相关专利127项。
技术兼容性难题
部分国家现有系统（如印度Aadhaar身份数据库）与CDMS存在冲突，依图计划2026年推出“兼容性中间件”，将适配成本从120万美元降至18.7万美元。
人才缺口
全球熟悉该标准的技术人员不足5000人，依图与清华、MIT合作开设的“国际标准工程师”认证课程，2025年首批学员已获ISO官方认可。