Data_+_AI一体化平台——数据智能融合_数字化转型新方向_18页_4mb

ME , 一 数据智能融合 ， 数 字 化 转型 新 方向: 曾健（腾讯数据产品架构师）
一 数据智能融合 ， 数 字 化 转型 新 方向 ME ,
一 数据 智能 融合 ， 数 字 化 转型 新 方向

融合平台需求背景
AI智能体已广泛应用于车企的研、产、销、服等环节，助力降本增效。

• 关键优势：在设计研发、生产制造、市场销售和服务管理等场景提升效率，例如车机助手、客服机器人等落地案例。
• 当前挑战：大数据与AI架构分离，导致资源独立、效率低下，需要一体化平台来简化操作和降低运维成本。

融合平台关键能力
包括大数据计算与AI模型训练的一体化、统一资源调度、以及一站式数据智能平台。

• 核心能力建设：通过一体化计算框架如Xpark和Ray调度，提升资源利用率和弹性，支持端到端开发，降低使用和运维成本。
• 平台优势：提供统一开发环境、元数据管理和服务，整合数据全生命周期，实现高效创新。

智能应用案例
展示了AI智能体在车企场景的实际应用，包括AI指导的生产和智能体开发挑战。

• 典型案例：RAG应用（如微信读书），通过腾讯云ES等工具实现高性能检索和大模型集成，提升查询效率和准确性。
• 应用领域：范围涵盖缺陷监测、个性化客服、销售预测等，强调数据智能在企业创新中的作用。

一站式融合平台落地路径
解决方案重点在于整合大数据和AI，通过优化调度和资源管理提升业务价值。

• 落地优势：简化AI应用开发，降低成本；支持离线和实时场景，提高整体数字化转型效率。
• 国际趋势：Gartner数据表明，大数据与AI融合市场增长显著，国内需求旺盛，推动平台发展向云端原生扩展。

总体总结
数据智能融合是数字化转型的关键驱动力，AI智能体通过一体化平台解决传统数据和AI割裂问题，实现企业降本增效、加速创新，各车企和企业需紧跟这一新方向以保持竞争优势。