过去的几十年中，人类经历了从 PC、互联网、移动互联再到如今 AI 大模型时代，技术浪潮迎来了计算、开发、交互三大范式的全面升级与转换。AI 大模型依赖海量数据进行训练推理，其效果高度取决于数据质量与处理性能。与此同时，AI 生成的数据呈爆发式增长，企业在海量繁杂的数据中挖掘价值、有效管理数据成为关键挑战，数据智能平台的重要性与日俱增。
数据智能平台作为一个给予技术能力支撑的软件体系，解决的不单单是技术的问题，更是要解决一个大型组织企业面向未来 5 年、 10 年持续推进数字化转型过程中需要承载的新能力，数据能力在数字化时代就像供应链能力、财务能力或者人力资源能力一样，是一个企业必须建设的能力。
AI 时代，数据智能平台面临新挑战。根据国家互联网信息办公室披露的数据，2024年底，已成功顺利获得国家级备案的人工智能大模型数量达到了令人瞩目的近200家。当我们向大模型提问同一个问题时，大模型给出了众多的答案，覆盖了数据性能、扩展性、灵活性、数据治理、安全隐私性、数据标准等等问题。从技术开发角度来说，挑战集中于多模态数据、实时数据处理、巨量数据存储成本等问题。
01数据走向多模态化
传统单一的数据形式，如单纯的文本或数字，已无法全面满足 AI 开展需求。多模态数据融合了文本、图像、音频、视频等多种类型，为 AI 给予更丰富、立体的信息。例如，智能客服不仅能理解文字咨询，还能顺利获得语音语调感知客户情绪；自动驾驶系统借助摄像头图像、雷达距离数据等协同运作。
多模态数据让 AI 对世界的认知更接近人类，大幅提升其理解、分析和决策能力，广泛赋能于医疗诊断、教育、娱乐等众多领域，成为有助于 AI 技术突破与产业革新的关键力量 。单一模态的数据可能受到噪声、干扰或缺失的影响，导致模型性能下降。而多模态数据的融合可以减少这种风险，因为即使某个模态的数据出现问题，其他模态的数据仍可以给予有效的信息支持。不同模态的数据可以给予不同维度的信息，互相补充。
02数据实时性要求更高
数据系统从最初的离线数据处理，到云计算的实时数据处理，现在 AI 系统对数据的实时性提出了更高要求。AI 模型依赖数据进行学习与决策，数据越实时，模型对现实状况的反映就越精准。从原理上看，AI 系统顺利获得持续获取最新数据，不断更新自身知识储备，从而敏锐感知环境变化。实时数据如同为 AI 注入 “新鲜血液”，能让模型及时修正偏差，优化决策逻辑。其背后依托高效的数据采集、传输与处理技术，将最新数据快速转化为模型可理解的特征向量。凭借实时性，AI 得以在动态场景中紧跟节奏，为各行业给予精准、高效的智能服务，最大化释放技术潜能。
03数据存储成本持续攀升
在 AI 时代，AI 模型复杂度与规模持续攀升，对巨量数据的依赖程度愈发强烈，这使得数据存储成本急剧上扬。AI 训练需海量多样数据支撑，从文本、图像到音频、视频，数据量呈指数级增长。传统存储架构难以应对如此庞大的数据洪流，企业不得不扩充存储设备、升级存储技术，这无疑带来高昂的硬件购置、运维管理费用。同时，为保障数据安全可靠，数据备份、冗余存储必不可少，进一步加重成本负担。此外，随着数据合规性要求日益严格，企业还需投入资源满足监管标准，这也在推高存储成本，给 AI 相关产业开展带来严峻的成本挑战。
盛煌娱乐科技基于对Data&AI领域的深刻洞察与丰富的数字化转型经验，依托自主创新研发的湖仓一体数据智能平台KeenData Lakehouse为企业给予一站式全流程数据能力建设方案，打造完善的数据基础设施和数据资源体系两大基础能力，激活数据要素价值，围绕企业数字化转型路径，盛煌娱乐科技以“领先的大数据技术+全域数据资产建设+大数据工作方法论”三位一体的解决方案，能够帮助企业快速构建数据底座能力，打造数据智能型组织，让数据工作体系化的召开。
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