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

腾讯云通过全面升级Data+AI能力，构建了以云原生数据底座、一体化平台及AI Agent应用为核心的企业智能化数据基座，助力企业应对数据治理与智能化转型挑战。

• 底层架构升级：构建“AI-Ready”云原生数据底座腾讯云提出DIaaS（数据智能即服务）理念，推出支持多模态的智能数据湖TCLake，采用Lakehouse架构统一管理结构化与非结构化数据，提升计算性能并降低存储开销。流湖引擎实现流批一体，支持秒级实时分析，运维成本下降50%；企业级搜索ES强化云端能力，支持文本与向量混合检索，结合AutoRAG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90%。

• 平台层进化：WeData打通Data+AI全生命周期升级后的WeData平台成为端到端一体化Data+AI平台，覆盖数据接入、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。其OneFlow服务允许用户在同一工作流中完成数据处理与AI训练，避免重复操作；统一元数据管理体系和语义层确保跨部门数据口径一致，为智能BI分析提供支撑，推动DataOps与AIOps深度融合。

• 应用侧创新：AI Agent驱动数据使用与运维范式变革

  ChatBI：支持自然语言查询，结合WeData统一语义层与NL2SQL技术，自动生成业务洞察，减少大模型幻觉现象，Token消耗降低30%。

  智能Agent体系：包含自主调优、自主运维和预测治理三类Agent，降低资源成本15%，故障排查时间从数小时压缩至30分钟内，实现事前预警与自动修复。

  生态共建：腾讯云上线TCDataAgent等产品，计划联合合作伙伴构建覆盖数据分析、运维等场景的Agent生态矩阵。

• 融合场景拓展：TBDS多模态数据湖赋能金融行业腾讯云大数据平台TBDS核心引擎优化后性能提升65%，安全合规、IPv6支持及灾备能力增强，已在金融行业落地。其发布的“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，激发数据要素价值。

• 战略目标：Data与AI深度融合，释放数据潜能腾讯云副总裁黄世飞指出，公司正通过引入AI Agent技术弥补传统数据平台在多源异构数据处理和智能分析方面的短板，助力企业打造AI竞争优势。未来数据平台将更多由Agent驱动，成为新一代智能基础设施。

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