一、概述

讓我們先來看看實際情況如何。很多企業(yè)已經在人工智能領域投入了大量資源。模型已經部署，輔助決策系統(tǒng)已經構建，儀表盤也實現(xiàn)了自動化。從表面上看，一切都很智能。但實際上，系統(tǒng)并沒有真正自主運行。每一個決策仍然需要人工審批，系統(tǒng)需要更新，流程需要運行。

這就是預測型人工智能；它很智能，但卻很靜態(tài)。它能預測下一步會發(fā)生什么，但永遠不會采取下一步行動。

現(xiàn)在，智能體人工智能應運而生。這類系統(tǒng)不僅預測結果，還能根據(jù)結果采取行動。它們理解業(yè)務背景，記住交互過程，無需等待指令即可決定下一步行動。它關注的不是“可能會發(fā)生什么”，而是“現(xiàn)在應該做什么”。而這正是大多數(shù)企業(yè)遇到的瓶頸。

他們的數(shù)據(jù)平臺是為了管理數(shù)據(jù)管道而構建的，而非為了承載數(shù)據(jù)的意義。它們可以傳輸數(shù)據(jù)，但無法傳遞意義。它們存儲的是事實，而非背景信息。

因此，即使人工智能變得越來越智能，其底層系統(tǒng)仍然是機械的、被動的、僵化的，等待有人按下“運行”按鈕。

這就是智能體人工智能所暴露出的差距：我們的平臺從來就不是為自主而設計的，而是為協(xié)調而設計的。為了彌合這一差距，我們需要重建基礎架構，將數(shù)據(jù)視為意圖而非輸入。

二、什么是人工智能數(shù)據(jù)平臺

如果你問大多數(shù)團隊他們的“數(shù)據(jù)平臺”是做什么的，你會聽到諸如收集、轉換、存儲、服務之類的詞語。這些動詞很有用，但沒有一個詞能體現(xiàn)對數(shù)據(jù)的理解。這些系統(tǒng)旨在提供數(shù)據(jù)，而非賦予數(shù)據(jù)意義。

人工智能數(shù)據(jù)平臺是改變架構的人工智能基礎設施。人工智能數(shù)據(jù)平臺是一個統(tǒng)一的系統(tǒng)，旨在管理人工智能的整個生命周期。它不再將數(shù)據(jù)存儲、管道和處理工具分開，而是將數(shù)據(jù)攝取、轉換、編目、治理和訪問整合到一個單一的環(huán)境中。

其核心優(yōu)勢在于智能自動化。該平臺使人工智能代理能夠：

?自動檢測并適應數(shù)據(jù)變化。

?協(xié)調工作流程和管道，無需或只需極少人工干預。

?主動解決錯誤并強制執(zhí)行合規(guī)性，確保高質量、可信賴的數(shù)據(jù)。

其結果是人工智能模型的部署速度更快，輸出結果更一致，并且該平臺能夠隨著業(yè)務重點和監(jiān)管要求的發(fā)展而不斷演進。

三、企業(yè)級人工智能數(shù)據(jù)平臺的關鍵組成部分

要構建一個能夠提供準確、快速、可靠結果的人工智能數(shù)據(jù)平臺，需要遵循一些基本原則。以下部分將對此進行討論：

1. 數(shù)據(jù)采集與集成

第一步是連接所有相關數(shù)據(jù)源，包括數(shù)據(jù)庫、API、日志、流媒體系統(tǒng)和第三方服務。企業(yè)很少擁有單一數(shù)據(jù)源；數(shù)據(jù)分散、孤立，而且往往相互依賴。該平臺必須在不引入人工瓶頸的情況下處理這些操作。這意味著需要自動化的數(shù)據(jù)攝取管道，能夠適應不斷變化的數(shù)據(jù)模式、數(shù)據(jù)頻率的變化以及新的數(shù)據(jù)源，同時還要保證數(shù)據(jù)的完整性。這項功能確保人工智能或代理系統(tǒng)不會因為等待數(shù)據(jù)而停滯不前，下游團隊也不必不斷追趕上游管道，這通常是我們在多個企業(yè)中看到的痛點。

2. 統(tǒng)一數(shù)據(jù)存儲和訪問

現(xiàn)代人工智能數(shù)據(jù)平臺是一個單一的統(tǒng)一層，結構化數(shù)據(jù)、半結構化數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù)可以在其中共存。這使得任何人工智能工作負載，無論是預測模型還是智能體系統(tǒng)，都能查詢、讀取和寫入數(shù)據(jù)，而無需切換上下文或跨多個工具。統(tǒng)一訪問減少了摩擦，消除了冗余副本，并確保每個系統(tǒng)看到的都是相同的“真相”。從我們的角度來看，這個統(tǒng)一層至關重要，因為智能體人工智能依賴于一致且高保真的數(shù)據(jù)才能自主行動。任何不一致都會破壞決策循環(huán)，并削弱人們對人工智能輸出的信任。

3. 嵌入式治理

人工智能數(shù)據(jù)平臺的治理不能是獨立的層級或緩慢的人工審批流程。它必須嵌入平臺內部，自動執(zhí)行數(shù)據(jù)質量、血緣關系、安全性和合規(guī)性方面的管理。我們的觀點：治理不僅僅是規(guī)則，更是信任這一核心要素。每個模型、代理或工作流程都應該能夠信賴其所使用的數(shù)據(jù)，而無需不斷質疑“數(shù)據(jù)是否干凈？是否合規(guī)？”。當治理機制融入平臺時，人工智能代理系統(tǒng)就能自信運行，而人工團隊也不會被繁重的手動檢查所累。

4. 上下文和記憶層

大多數(shù)平臺都專注于將數(shù)據(jù)從 A 點傳輸?shù)?B 點。而我們倡導的 AI 數(shù)據(jù)平臺則將上下文和記憶視為最重要的因素。這一層保留了歷史知識、關系和業(yè)務意義，以便人工智能系統(tǒng)能夠隨著時間的推移進行推理，而不僅僅是對最新一批數(shù)據(jù)做出反應。這種能力對于智能體人工智能至關重要，智能體人工智能必須記住過去的行動，從結果中學習，并自主做出決策。

如今，沒有記憶層的 AI 數(shù)據(jù)平臺可能會造成智能脆弱，模型可能預測得很好，但代理無法可靠地行動，因為系統(tǒng)會忘記使決策有意義的上下文。

5. 可觀測性和監(jiān)測

最后，該平臺必須提供深度可觀測性。這不僅僅是檢查管道是否運行或模型是否產生輸出。可觀測性意味著跟蹤流入人工智能系統(tǒng)的每一條數(shù)據(jù)的健康狀況、準確性和可靠性。監(jiān)控不僅能提醒團隊注意異常、偏差或故障，還能提供持續(xù)改進的洞察。結合內存層，可觀測性確保人工智能系統(tǒng)能夠從自身決策中學習，并在整個企業(yè)范圍內維護信任。

四、人工智能數(shù)據(jù)平臺帶來的商業(yè)效益

讓我們先來看看實際情況。如今大多數(shù)企業(yè)都面臨著數(shù)據(jù)碎片化的困境；每個部門都有自己版本的“數(shù)據(jù)賦能”。市場營銷部門依賴商業(yè)智能平臺和儀表盤，運營部門依賴數(shù)據(jù)管道，而財務部門則依賴永遠無法統(tǒng)一的電子表格。人工智能只是在這種混亂局面之上疊加，而非融入其中。

人工智能數(shù)據(jù)平臺改變了這種現(xiàn)狀。它不僅使數(shù)據(jù)易于訪問，還使數(shù)據(jù)可供人工智能系統(tǒng)使用，從而實現(xiàn)學習、決策和執(zhí)行。這對企業(yè)意味著什么？

1. 更快的決策周期

憑借統(tǒng)一存儲、自動攝取和嵌入式治理，以前需要數(shù)周協(xié)調才能做出的決策，現(xiàn)在幾乎可以實時完成。團隊不再等待報告或數(shù)據(jù)更新；他們依靠實時情報開展工作。這就是應對市場變化和預測市場變化之間的區(qū)別。

2. 減少運營摩擦

每個數(shù)據(jù)團隊都知道依賴關系的代價。人工智能數(shù)據(jù)平臺通過將數(shù)據(jù)流動、質量和訪問整合到一個系統(tǒng)中，有助于減少這種摩擦。當從數(shù)據(jù)攝取到服務的整個過程同步運行時，下游用戶就無需再疲于應對各種突發(fā)狀況。最終結果是：工作效率降低、交付速度加快、責任更加明確。

3. 可信賴的人工智能成果

智能體人工智能無法在不一致的數(shù)據(jù)上運行。嵌入式治理確保智能體采取的每一個行動都以可信、合規(guī)且高質量的數(shù)據(jù)為支撐。對于企業(yè)領導者而言，這意味著信心，人工智能系統(tǒng)做出的決策是可以解釋、可以追蹤、可以信賴的。

4. 情境感知自動化

這是大多數(shù)企業(yè)實現(xiàn)最大飛躍的地方。上下文和記憶層使人工智能能夠有意識地行動，不僅對觸發(fā)因素做出反應，而且理解為什么某些事情很重要。

實際上，這意味著系統(tǒng)能夠記住之前的交易記錄，從歷史模式中學習，并自主進行調整。這種自動化系統(tǒng)即使在環(huán)境變化時也能保持穩(wěn)定運行。

5. 提高人工智能投資回報率

大多數(shù)企業(yè)花費數(shù)百萬美元構建的模型永遠無法擴展，因為底層數(shù)據(jù)基礎尚未準備就緒。AI 數(shù)據(jù)平臺通過將數(shù)據(jù)就緒性與 AI 就緒性相匹配來解決這個問題。一旦數(shù)據(jù)基礎穩(wěn)定下來，每個新的模型、代理或項目都能創(chuàng)造價值，而無需從頭開始。

6. 敏捷合規(guī)

隨著法規(guī)的演變，平臺中嵌入的治理機制可確保企業(yè)從設計之初就保持合規(guī)。您無需在創(chuàng)新和管控之間做出選擇，該平臺可同時實現(xiàn)兩者。這種敏捷性對于跨地域運營或身處銀行、金融服務和保險 (BFSI) 以及醫(yī)療保健等監(jiān)管嚴格的行業(yè)的企業(yè)至關重要。

7. 向自主運營的文化轉變

當數(shù)據(jù)系統(tǒng)變得可靠且可解釋時，團隊就會停止對流程進行微觀管理，轉而關注結果。人工智能數(shù)據(jù)平臺促使組織從被動應對的文化（“任務完成了嗎？”）轉變?yōu)橹鲃映鰮舻奈幕ā敖酉聛砦覀兛梢愿倪M什么？”）。這就是自主性擴展的方式，首先在數(shù)據(jù)運營領域，然后擴展到整個企業(yè)。

五、數(shù)據(jù)開發(fā)者平臺：從數(shù)據(jù)平臺到 AI 就緒基礎架構

所有談論“人工智能”的企業(yè)，實際上都是在談論變革：新的工作流程、新的智能、新的預期。但他們往往忽略了基礎，忽略了智能賴以生存的平臺。而這正是數(shù)據(jù)開發(fā)平臺（DDP）的用武之地。可以將DDP視為數(shù)據(jù)團隊的操作系統(tǒng)。它抽象化了復雜性，集成了各種工具，并提供無縫體驗，使數(shù)據(jù)工程師和科學家不必熬夜調試管道或切換各種工具。

根據(jù)其規(guī)范，數(shù)據(jù)開發(fā)平臺（DDP）“是一種統(tǒng)一的基礎設施規(guī)范，用于抽象復雜且分布式的子系統(tǒng)，并為非專業(yè)最終用戶提供一致的、以結果為導向的體驗。”

通過將數(shù)據(jù)攝取、處理、存儲、治理和監(jiān)控集成到一個統(tǒng)一的架構中，它構建了一個數(shù)據(jù)不僅易于訪問，而且可靠、可重用且可擴展的環(huán)境。當它與人工智能數(shù)據(jù)平臺對上下文、內存和自主性的需求相結合時，它所擁有的就不僅僅是基礎設施：而是一個為智能體人工智能構建的基礎架構。當企業(yè)采用數(shù)據(jù)開發(fā)平臺 (DDP) 時，它就從管理混亂的管道數(shù)據(jù)轉變?yōu)閰f(xié)調一個能夠實現(xiàn)智能的系統(tǒng)。

六、DDP如何大規(guī)模地為企業(yè)賦能智能體AI

基礎搭建完畢后，下一個問題是：系統(tǒng)能否提供智能，而不僅僅是數(shù)據(jù)？對于企業(yè)級智能體人工智能（即能夠行動而非僅僅預測的系統(tǒng)）而言，你需要三個要素：一致的上下文、可信的數(shù)據(jù)和可擴展性。數(shù)據(jù)開發(fā)平臺能夠同時提供這三點。

首先，我們需要了解背景：數(shù)據(jù)開發(fā)平臺（DDP）鼓勵將數(shù)據(jù)視為產品（“數(shù)據(jù)即產品”），使數(shù)據(jù)可尋址、可理解、可信賴且易于訪問。當數(shù)據(jù)成為產品時，它就承載了意義，因此您的人工智能代理獲得的不僅僅是原始數(shù)據(jù)，而是可用于業(yè)務的資產。

其次是信任：通過嵌入式治理、數(shù)據(jù)溯源和數(shù)據(jù)開發(fā)平臺（DDP），您可以構建人工智能系統(tǒng)可以依賴的數(shù)據(jù)。無需再擔心“這條管道是否運行過”。智能系統(tǒng)現(xiàn)在可以充滿信心地行動。

第三，規(guī)模：DDP 將集成、存儲、轉換和 API 整合到一個基礎架構中，這意味著您可以避免因工具分支過多而導致的 AI 項目失敗。將所有這些結合起來，就為您的 AI 數(shù)據(jù)平臺奠定了基礎，使其不僅能夠支持模型，還能支持能夠記憶、學習和行動的智能體。

對于準備解鎖智能AI的企業(yè)來說，信息很簡單：從強大的數(shù)據(jù)開發(fā)平臺開始，讓你的AI數(shù)據(jù)平臺在此基礎上構建。

常見問題解答

問題1：什么是平臺即服務（PaaS）？

平臺即服務 (PaaS) 是一種基于云的模式，它為開發(fā)者提供了一個現(xiàn)成的環(huán)境，用于構建、運行和擴展應用程序，而無需管理底層基礎設施。團隊無需擔心服務器、存儲或運行時環(huán)境，從而可以專注于更快地開發(fā)和部署產品。

AI 數(shù)據(jù)就像一個數(shù)據(jù)和 AI 的平臺即服務，為團隊提供他們所需的所有功能（從攝取和治理到上下文和可觀測性），而無需承擔基礎設施負擔。

Q2：什么是人工智能數(shù)據(jù)中心？

人工智能數(shù)據(jù)中心是指為訓練和運行人工智能模型而構建的高性能基礎設施。該基礎設施利用強大的GPU、高速網(wǎng)絡和可擴展存儲來處理海量數(shù)據(jù)和計算工作負載，從而實現(xiàn)更快、更高效的人工智能開發(fā)和部署。