如何通过数据飞轮，释放GenAI的澎湃潜能？

在生成式 AI（GenAI）与大型模型迅速进入企业应用主流的今天，宏观上我们正见证一次由计算能力、模型能力与数据能力共同驱动的产业变革：从“有能力生成”到“能否产生可复用的业务价值”成为衡量企业 AI 成熟度的核心标准。但与此同时，企业普遍面临六类短板：

严重的数据碎片化问题 在 AI 智能体场景下，多模态数据的整合需求使得数据碎片化问题以更复杂的形式再度出现，非结构化数据分散在云盘、IM工具、对象存储等多个系统中，缺乏统一管理。同时，结构化数据也需与非结构化数据混用，加剧了碎片化程度。

异构多模态数据整合的复杂性 AI 智能体需融合处理结构化、半结构化和非结构化数据。不同格式数据的解析和治理流程复杂，且智能体需要对数据进行深度理解，构建实体关系和动态知识图谱，这对于缺乏深厚数据和 AI 工程能力的企业来说是巨大的技术门槛。

评估与反馈优化机制的缺失 绝大多数企业缺乏有效捕获、存储和利用这些交互数据、工具使用日志、用户反馈等动态反馈数据的机制，导致智能体无法形成闭环优化，能力停滞不前。

从 Demo 到生产的规模化瓶颈 知识库从 GB 级跃升至 PB 级，并发请求剧增，对响应延迟和稳定性要求严苛，需要一个能高效、弹性调度和容错的底层资源平台。

数据安全与治理挑战 当 AI 智能体被赋予权限访问和操作企业核心数据时，企业需要解决如何确保智能体遵守数据权限边界、如何对其行为进行审计、以及如何防止敏感数据泄露等棘手问题，这需要全链路的治理能力。

技术栈的复杂性与人才鸿沟 打造一个高效的 AI 智能体应用需要极其复杂的融合技术栈，涵盖分布式计算、数据工程、多模态数据库、大模型等多个领域。企业往往需要拼凑多种工具，导致架构臃肿、运维困难，且市场上既懂数据又懂 AI 的复合型人才极度稀缺。

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