9月17日，腾讯全球数字生态大会隆重召开，腾讯云正式宣布其大数据产品矩阵完成全面升级，推出全新的Data+AI能力体系。这一升级覆盖了底层架构、数据平台、数据应用等全流程环节，旨在帮助企业有效应对数据治理、多模态融合以及智能化应用等领域的挑战。腾讯云副总裁黄世飞在会上发表主题演讲，强调腾讯云将深度融合Data+AI一体化能力，并创新性地引入AI Agent赋能机制，着力解决传统数据平台在多模态处理和智能化方面的不足，从而推动企业构建差异化的AI竞争力，充分释放数据价值。
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，随着算力成本的显著下降和开源大模型的广泛普及，数据已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能力、实时性表现以及知识库构建等方面仍面临诸多挑战。针对这些问题，腾讯云提出构建”AI-Ready”数据智能平台，通过云原生架构、Data+AI一体化融合以及Agent增强技术，为企业提供面向未来的数据底座。
在底层架构层面，腾讯云创新性地推出了DIaaS（数据智能即服务）理念，成功打造了多模态智能数据湖TCLake。该数据湖结合了流湖引擎和企业级搜索ES技术，全面提升了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架构大幅提升了计算性能，同时有效降低了存储成本。流湖引擎支持流批一体和秒级分析，将传统的小时级数据处理速度提升至秒级，运维成本更是降低了近一半。针对企业知识库构建需求，腾讯云显著增强了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，该方案实现了毫秒级响应，查询性能提升了10倍，存储节省高达90%。
WeData一体化平台升级，打通数据与AI全流程在平台层面，腾讯云WeData成功升级为端到端的一体化Data+AI平台，全面打通了数据接入、治理、建模、训练到推理的全链路流程。该平台能够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的深度融合。通过WeData的OneFlow服务，数据处理与AI训练可以在同一工作流内高效完成，有效避免了传统流程中的数据复制和权限分散问题。与此同时，WeData提供了统一的元数据和语义层，确保跨团队的数据口径保持一致，为智能化BI分析奠定了坚实基础。
AI Agent加持，释放数据分析与运维潜力在应用层面，腾讯云通过Data Agent和ChatBI等创新实践，将智能能力全面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，显著减少了大模型幻觉现象，并将Token消耗降低了30%。这使业务人员能够快速获取所需信息。针对运维场景，腾讯云大数据推出了智能Agent体系，涵盖自主调优、自主运维和预测治理三大类Agent。这些智能Agent能够将资源成本降低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，大幅提升了大数据系统的稳定性与运行效率。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了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也完成了全面升级并正式亮相。凭借核心引擎的持续优化，TBDS的整体性能提升了65%。同时，TBDS在安全合规、IPv6和灾备方面持续增强，已在金融等关键行业成功落地。此外，腾讯云还发布了”TBDS多模态智能数据湖金融解决方案”，旨在助力金融行业融合大数据和AI一体化存储和计算底座，充分激发数据价值。