《2025年Data+AI，下一代数智平台建设指南》

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《2025 Data+AI 下一代数智平台建设指南》由腾讯云与 Gartner 联合发布，共 60 页，面向企业 CTO、CDO 与数据团队，系统回答一个问题：在生成式 AI 全面爆发、数据价值取代模型参数成为核心差异点的今天，企业如何构建一套“可演进、可治理、可普惠”的 Data+AI 一体化平台。报告以“数据即新石油，平台即精炼厂”为主线，从挑战、能力、产品、场景到未来趋势逐层展开。

一、时代拐点：数据能力已成为唯一可持续的竞争优势
Gartner 指出，LLM 正在商品化，DeepSeek-R1 等开源模型把推理成本打到极低，企业之间的比拼从“谁拥有大模型”迅速转向“谁能把高价值数据源源不断喂给模型”。传统数据平台在以下四方面捉襟见肘：

1. 非结构化数据占比 70 %–90 %，旧工具链无法提取、向量化、摘要、检索。

2. 数据孤岛平均 400+ 异构源，跨域协作需数月。

3. 数据到 AI 的链路被“人”割裂，80 % 时间花在搬运与等待。

4. 合规与幻觉风险并存，28 % 企业因安全/法律未批准 GenAI 功能上线。

二、企业建设 Data+AI 平台的五大核心能力
白皮书将其归纳为“5C”能力：

1. Composability（可组装）——模块化解耦，支持 GPU、向量库、大模型随技术迭代热插拔。

2. Converged Lifecycle（端到端生命周期）——DataOps+MLOps 打通从数据采集、治理、训练、部署到监控的闭环，交付周期由月缩至周。

3. Cross-Modal（多模态处理）——文本、图像、音频、视频、传感器流统一接入、统一元数据、统一向量化。

4. Contextual Governance（统一元数据驱动的治理与合规）——指标口径、血缘、权限、脱敏一次定义，全平台复用，降低幻觉与违规风险。

5. Copilot & Agent（自主代理分析）——业务人员用自然语言对话即可取数、归因、预测；Agent 主动巡检、预警、优化，实现“数据-行动”闭环。

三、腾讯云产品矩阵：从基础设施到应用加速
报告展示了覆盖“存储-计算-治理-安全-应用”的全栈方案：

• 存储与湖仓：TCLake（AI 数据湖）、DLC（湖仓计算）、TBDS（多模态数据湖仓）、CFS Turbo（高性能并行文件存储）提供 PB-EB 级多模态底座。

• 计算与调度：Oceanus（流批增量一体化）、Meson（自研高性能引擎，Spark 2× 性能）、XPark（分布式 Python 框架）。

• 治理与语义：WeData Unity Semantics 统一语义层，SemQL 让 Text-to-SQL 升级为 Text-to-SemSQL；WeData DataOps/MLOps 实现 CI/CD for Data & Model。

• 智能体与 Copilot：WeDataAgent/TCDataAgent 多智能体协同，支持 NL2SQL、NL2Py、RAG、AutoML；ChatBI 让业务人员零代码对话取数。

• 安全：LLM-WAF、天御大模型安全网关、AI-SPM 提供输入输出过滤、提示词攻击阻断、模型基础设施漏洞管理。

四、典型落地场景与成效

1. 零售：统一语义层整合线上线下全链路用户行为，复购率分析从 3 天缩短至 5 分钟。

2. 金融：某城商行用 TCDataAgent 做实时风控，交易欺诈识别延迟从分钟级降到秒级。

3. 制造业：通过 Oceanus+Flink CDC 实时调用 AI 模型，产线异常预警准确率提升 40 %。

4. 教育：头部学习机客户用腾讯云向量数据库做 RAG，问答准确率由 60 % 提升到 95 %，上线周期从 1 个月压缩到数小时。

5. 医药：大参林“AI 小参”实现药品知识毫秒级问答，销售查询效率提升 80 %。

五、未来五年路线图
Gartner 预测，到 2028 年：

• 80 % 的 GenAI 应用将直接跑在现有数据管理平台上，交付时间减半。

• 60 % 的 AI 工具调用将无人值守，企业必须投资主动元数据与 Agent 治理框架。

• 自然语言将成为主要交互方式，BI 语义层与 Headless BI 成为刚需。

• 数据主权、跨云合规、合成数据、模型漂移自动修复将构成新的竞争壁垒。

结论
报告给出的最终建议是：停止“点状”采购，转而投资一套“数据-治理-模型-安全”四位一体的可演进平台；把数据工程师从“管道工”升级为“智能体设计师”；让业务、数据、IT 在同一张语义地图上协作。唯有如此，企业才能在即将到来的 Data+AI 全面融合时代持续领跑。