报告由大数据技术标准推进委员会发布，围绕智能体规模化落地背景下数据平台代际变革展开系统研究，明确 AI 原生数据平台是面向人与 AI 智能体、可实现数据到业务结果闭环的新一代智能基础设施，区别于传统数据平台简单叠加 AI 功能，其核心是计算、供给、治理、消费四大维度全链路重构，完成从服务人类到为 AI 全域供给数据的底层转型。
关注公众号：【互联互通社区】，回复【AI1077】获取全部报告内容。
报告梳理数据平台历经数据仓库、大数据、湖仓一体再到 AI 原生平台的完整演进脉络，对比四大维度核心变革：计算层面实现 CPU、GPU、NPU 异构算力统一调度，达成训推一体、弹性智能调度；供给层面覆盖数据、向量、模型、智能体等全模态资产统一管理，由被动批量同步转为按需主动供给；治理层面搭建全域统一业务语义体系，实现人机协同认知对齐，配套全链路内生安全管控；消费层面以自然语言为交互入口，形成人与智能体双消费主体，数据价值可直接联动业务执行形成闭环。平台采用六层业务架构搭配治理、安全两大横向体系，构建完整技术底座。
报告剖析海内外厂商差异化落地路径：海外厂商分化出湖仓全栈、云原生轻量化、业务语义本体驱动三类建设模式，均遵循统一底座先行、治理安全内嵌、分层分步实施的通用逻辑；国内厂商聚焦本土场景与软硬件适配，云厂商、分布式数据厂商分别打造智能体湖仓、知识湖、全栈 AI 基础设施等方案，形成国产化兼容、多模态治理、场景深度定制的差异化优势。
针对不同规模企业，报告给出分层落地策略：央国企采用旁路迭代改造模式，优先完成数据语义治理，试点低风险业务场景，全面适配国产化软硬件；中小企业选用轻量化订阅式云上服务，依托零代码、预置连接器快速打通数据，低成本验证业务价值；大型民企与互联网企业采用全托管云原生架构，依托开放存储格式规避技术锁定，通过标准化 API 加速智能体规模化开发。
报告预判未来三至五年产业发展方向，统一语义、智能体原生计算、端边云协同将成为主流技术方向，平台将广泛渗透多行业核心业务，市场逐步分化为综合头部厂商与垂直专精厂商，开源与商业产品协同发展，同时数据质量、语义标准化、智能体稳定性等现存技术难题也将催生新的技术突破。
以下是报告部分内容
来源：大数据技术标准推进委员会，互联互通社区推荐阅读，版权归作者所有。文章内容仅代表作者独立观点，不代表互联互通社区立场，转载目的在于传递更多信息。如涉及作品版权问题，请联系我们删除或做相关处理！
