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，腾讯在腾讯全球数字生态大会上，云黄腾讯云宣布大数据产品矩阵全面升级Data+AI能力体系，世飞升级覆盖底层架构、全面企业数据平台、构建数据应用等全流程，智能座帮助企业应对数据治理、化数多模态融合与智能化应用等挑战。据基

腾讯云副总裁黄世飞发表主题演讲

腾讯云副总裁黄世飞表示，腾讯云致力于融合Data+AI一体化能力，世飞升级并引入AI Agent赋能，全面企业旨在解决传统数据平台在多模态处理和智能化上的构建不足，推动企业形成差异化AI竞争力，智能座释放数据价值。化数

升级云原生数据基座，打造“开箱即用”的数据智能平台

近年来，随着算力成本的下降和开源大模型的普及，数据逐渐成为企业智能化发展的关键差异化因素。然而，传统数据平台在多模态数据处理、实时性、知识库构建等方面仍面临挑战。 

对此，腾讯云提出构建“AI-Ready”数据智能平台，通过云原生架构、Data+AI一体化和Agent增强，为企业提供面向未来的数据底座。

在底层架构方面，腾讯云推出了DIaaS（数据智能即服务）理念，打造多模态智能数据湖TCLake，结合流湖引擎和企业级搜索ES，全面提升数据处理效率与智能化水平。

TCLake实现了结构化与非结构化数据的统一管理，并通过Lakehouse架构大幅提升计算性能，降低存储成本。

流湖引擎支持流批一体和秒级分析，将传统小时级的数据处理加速至秒级，运维成本降低近一半。

面向企业知识库构建，腾讯云增强了ES的云上能力，支持文本与向量的混合检索，并引入AutoRAG一键化生成方案，在10亿规模向量场景下实现毫秒级响应，查询性能提升10倍，存储节省高达90%。

WeData一体化平台升级，打通数据与AI全流程

在平台层，腾讯云WeData升级为端到端的一体化Data+AI平台，打通数据接入、治理、建模、训练到推理全链路，统一管理多模态数据、模型和指标资产，帮助企业实现从DataOps到AIOps的融合。

通过WeData的 OneFlow服务，数据处理与AI训练可在同一工作流内完成，避免了传统流程中的复制和权限分散问题。

与此同时，WeData提供统一的元数据和语义层，确保跨团队的数据口径一致，并为智能化BI分析奠定基础。

AI Agent加持，释放数据分析与运维潜能

在应用层，腾讯云通过Data Agent和ChatBI等创新实践，将智能能力融入数据使用的每个环节。ChatBI能够基于自然语言查询直接生成业务洞察，结合WeData的统一语义和NL2SQL技术，减少大模型幻觉并降低30%的Token消耗，帮助业务人员快速获取所需信息。

面向运维场景，腾讯云大数据推出智能Agent体系，包括自主调优、自主运维和预测治理三类Agent，能够降低资源成本15%，将问题排查时间从数小时缩短至30分钟，并实现事前预警和自动化处置，大幅提升大数据系统的稳定性与效率。 

黄世飞表示，未来的数据平台将由更多Agent驱动，成为新一代智能化基础设施。腾讯云已在腾讯云智能体开发平台上推出TCDataAgent等产品，计划通过开放生态与合作伙伴共同构建覆盖运维、分析等场景的Agent矩阵，进一步释放数据价值。

在本次大会上，面向融合创新场景，腾讯云大数据平台TBDS也升级亮相，凭借核心引擎的优化，整体性能提升65%。同时，TBDS持续在安全合规、IPv6和灾备方面增强，已在金融等关键行业成功落地，并发布“TBDS多模态智能数据湖金融解决方案”，助力金融行业融合大数据和AI一体化存储和计算底座，激发数据价值。

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