腾讯云黄世飞：全面升级Data+AI能力，构建企业智能化数据基座

9月17日，在腾讯全球数字生态大会期间，腾讯云宣布其大数据产品矩阵全面进化，推出全新的data+ai能力体系，涵盖底层架构、数据平台到应用场景的完整链条，助力企业应对数据治理、多模态融合及智能化转型中的核心挑战。

腾讯云副总裁黄世飞发表主题演讲

腾讯云副总裁黄世飞指出，公司正积极推进Data与AI的深度融合，并引入AI Agent技术，致力于弥补传统数据平台在处理多源异构数据和智能分析方面的短板，助力企业打造独特的AI竞争优势，充分释放数据潜能。

构建云原生数据底座，实现“开箱即用”的智能体验

随着算力成本持续走低以及开源大模型广泛应用，数据已成为驱动企业智能化升级的关键要素。然而，现有数据系统在非结构化数据管理、实时响应和知识体系建设等方面仍存在明显瓶颈。

为此，腾讯云提出建设“AI-Ready”数据智能平台，依托云原生架构、Data+AI一体化设计以及Agent增强机制，为企业提供面向未来的数据基础设施。

在底层架构上，腾讯云首次提出DIaaS（数据智能即服务）理念，推出支持多模态的智能数据湖TCLake，并结合流湖引擎与企业级搜索ES，全面提升数据处理效率与智能化水平。

TCLake实现了对结构化与非结构化数据的统一纳管，采用Lakehouse架构显著提升计算性能，同时降低存储开销。

流湖引擎具备流批一体能力，支持秒级实时分析，相较传统小时级处理模式实现质的飞跃，运维成本下降近50%。

针对企业知识库建设需求，腾讯云强化了ES在云端的能力，支持文本与向量混合检索，并推出AutoRAG一键生成方案，在十亿级向量场景下实现毫秒级响应，查询效率提升10倍，存储空间节省达90%。

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WeData平台全面升级，贯通数据与AI全生命周期

在平台层面，腾讯云WeData已升级为端到端的一体化Data+AI平台，打通从数据接入、治理、建模、训练到推理的全流程，统一管理多模态数据、模型和指标资产，推动企业实现DataOps与AIOps的深度融合。

通过WeData的OneFlow服务，用户可在同一工作流中完成数据处理与AI训练任务，有效避免传统流程中存在的重复操作与权限割裂问题。

此外，WeData提供统一的元数据管理体系和语义层，保障跨部门数据口径一致，为智能BI分析提供坚实支撑。

融合AI Agent，激活数据应用与运维新范式

在应用侧，腾讯云通过Data Agent和ChatBI等创新功能，将智能能力深度嵌入数据使用的各个环节。ChatBI支持自然语言查询，自动生成业务洞察，结合WeData的统一语义层与NL2SQL技术，显著减少大模型幻觉现象，Token消耗降低30%，让业务人员更高效获取关键信息。

在运维领域，腾讯云大数据团队推出智能Agent体系，包含自主调优、自主运维和预测治理三类Agent，可降低资源使用成本15%，将故障排查时间由数小时压缩至30分钟以内，并实现事前预警与自动修复，大幅增强系统的稳定性与运行效率。

黄世飞强调，未来数据平台将越来越多由Agent驱动，成为新一代智能基础设施。目前，腾讯云已在腾讯云智能体开发平台上线TCDataAgent等产品，计划通过开放生态联合合作伙伴，共建覆盖数据分析、运维等多元场景的Agent生态矩阵，进一步挖掘数据价值。

本次大会上，面向融合型创新场景，腾讯云大数据平台TBDS也迎来重磅升级。凭借核心引擎优化，整体性能提升65%。同时，TBDS在安全合规、IPv6支持和灾备能力方面持续加强，已在金融等行业成功落地，并正式发布“TBDS多模态智能数据湖金融解决方案”，助力金融机构构建统一的大数据与AI存算底座，全面激发数据要素价值。

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