### Data&AI基础设施：Agent时代的底层驱动力 --- #### **1. Agent热潮下的底层挑战** - **Agent的局限**：企业发现仅依赖AI Agent（如工具链、定制化服务）难以满足需求，需更底层的**Data&AI一体化基础设施**。 - **核心矛盾**：传统数据平台与AI工具割裂，导致数据治理、模型训练、智能体开发等环节效率低下。 --- #### **2. 市场玩家分类与竞争格局** - **四类主要玩家**： 1. **AI工具新兴厂商**（如爱数、Dify） - 优势：快速落地AI场景 - 劣势：缺乏数据底座，难以规模化 2. **传统大数据平台厂商**（如星环、明略） - 优势：经验丰富，客户基础扎实 - 劣势：转型期，Data&AI整合经验不足 3. **平台型综合厂商**（如阿里、华为） - 优势：品牌影响力强，产品线丰富 - 劣势：内部架构割裂，整合难度大 4. **专业垂直厂商**（如Databricks、科杰科技） - 优势：专注AI-Native架构，具备一体化解决方案 - 代表：科杰科技通过**Lakehouse2.0**平台实现数据与AI深度整合。 --- #### **3. 科杰科技的Data&AI一体化路径** - **技术核心**： - **AI-Native架构**：将AI能力深度植入系统，实现数据智能驱动AI、AI反哺数据的双向循环。 - **三大能力**： 1. **多模态数据融合处理**：支持结构化/非结构化数据（文本、图像、音视频）实时提取与治理。 2. **Data&AI闭环**：低代码开发，覆盖数据治理→模型训练→Agent部署→业务反馈全流程。 3. **动态异构智能调度**：按需分配资源，模型训推一体化，降低推理延迟。 - **平台特点**： - **KeenData Lakehouse2.0**：湖仓一体架构，整合数据治理、AI开发、智能体部署，实现端到端闭环。 - **行业验证**： - **中国石化**：构建统一数据中心，AI驱动业务与科研数据管理，提升运营效率。 - **中国一汽**：零代码开发支持实时数字孪生、机器人客服等场景，实现数据资产化。 --- #### **4. 未来趋势：Data&AI基础设施成为智能时代的数字基建** - **核心价值**： - **统一底层架构**：打破数据与AI割裂，降低开发复杂度，加速智能体落地。 - **规模化应用**：企业需投资**一体化赛道**，而非割裂的“土路”。 - **竞争焦点**： - 哪些厂商能率先构建**AI-Native的Data&AI一体化平台**，将成为未来智能时代的胜负手。 --- #### **结语：从浪花到海面** - **Agent是浪潮的起点**，而**Data&AI基础设施是深藏海面的基座**。 - 企业决策者需选择**一体化赛道**，以构建面向未来的数字基建，抢占AI时代的先机。 - **科杰科技**通过Lakehouse2.0验证了这一路径的可行性，成为行业标杆。