|内容简介

本报告聚焦大模型时代数据基础设施的演进，深度剖析了面向人工智能原生应用的数据平台发展脉络、核心技术及产业实践。报告指出，随着生成式AI的爆发，传统数据架构已难以满足多模态处理与实时反馈需求，以“Data+AI”深度融合为特征的下一代智能数据底座应运而生。 在技术架构方面，报告详细拆解了多模态数据集成、向量检索、智能数据治理及数据飞轮等关键组件，探讨了湖仓一体与AI原生能力的无缝衔接。在应用层面，结合金融、政务、制造等典型行业场景，总结了AI赋能数据资产化与业务智能化的最佳实践。 此外，报告全面评估了当前产业生态现状，直击数据质量、隐私合规及算力协同等核心痛点，并前瞻性地展望了未来技术向自治化、全链路智能化演进的趋势。最后，从标准制定、生态共建等维度提出战略性建议，为企业构建新型数据底座、加速AI规模化落地提供了权威的技术参考与决策指引。