腾讯云发布智能数据湖计算AIDLC

2026-10-27 09:46:22

腾讯云发布智能数据湖计算AIDLC，打通数据处理到Agent应用全流程从数据处理到Agent的链路正在被大幅压缩。7月30日，记者获悉，腾讯云正式发布智能数据湖计算平台AIDLC，面向自动驾驶、具身智能、Agent等AI场景，提供覆盖数据处理、训练、推理到Agent应用的一体化能力。以腾讯自研的WorkBuddy为例，接入AIDLC后，其处理同一批数据的端到端时间缩短80%，完成相同任务所需算力约为此前的五分之一。（腾讯云智能湖计算AIDLC架构）长期以来，企业开发AI应用通常需要先用Spark完成数据清洗和加工，再将结果写入存储，由AI团队通过Ray等框架完成训练和推理。不同环节运行在不同平台，数据需要反复搬运，权限、元数据和算力资源也要分别管理。针对这一痛点，AIDLC实现了Spark与Ray在同一平台运行。Spark负责大规模数据处理和特征准备，Ray承接多模态数据处理、模型训练、在线推理和Agent任务。两套框架共享数据、算力和权限体系，数据处理完成后即可直接进入训练和推理，无需跨平台搬运。AIDLC采用Serverless架构，算力可按任务秒级弹性伸缩、按使用时长计费，企业无需预留和运维固定集群。据介绍，它也是业内首个在同一平台提供生产级Spark与Ray全托管服务的计算平台。在算力层面，AIDLC将CPU、GPU、TPU等异构资源纳入统一资源池，根据数据处理、训练和推理任务动态调度。任务结束后，资源可自动释放并分配给其他作业，减少固定集群长期闲置。平台整体资源利用率可提升数倍，并已适配国产主流GPU芯片，帮助企业在自主可控的算力底座上运行AI负载。为进一步提升计算效率，AIDLC搭载腾讯云自研向量化计算引擎Meson和多模态计算引擎Xpark。Meson兼容SparkAPI、SQL语法及生态组件，在标准测试中查询性能提升3.6倍，部分复杂查询最高加速5倍，CPU使用率下降近一半；Xpark面向文档、图片和音视频等多模态数据，提供50多种多模态和大模型算子，相比开源方案推理吞吐提升3倍，GPU利用率可长期接近100%。除支撑数据处理和模型训练外，AIDLC还面向Agent进行了升级。Agent运行产生的轨迹、记忆和反馈可沉淀至数据湖，经过处理和后训练后持续反哺Agent；平台同时通过MCP、Skills和OpenAPI开放能力，让WorkBuddy、CodeBuddy等Agent直接调用数据处理、训练和分析能力。这一模式已在腾讯内部得到验证。WorkBuddy运行过程中持续产生对话、文档和用户反馈等数据，部分单字段达到GB级，数据量月增速超过100%。接入AIDLC后，这些数据可直接完成清洗、特征提取、模型后训练和评估回流，形成可复用的数据与训练流水线。在自动驾驶场景中，博世测试车辆每天产生大量视频和传感器数据，抽帧和清洗主要消耗CPU，数据脱敏，模型训练与推理则依赖GPU。通过博世ARENA统一管控平台，博世将数据处理、推理和部分训练任务纳入统一调度。目前，其平台已沉淀200多个推理模板，每天处理上万个推理任务，持续提升自动驾驶数据闭环效率。随着企业AI应用从模型走向Agent，数据平台也正从支撑数据分析，升级为支撑Agent持续运行和迭代。在AIDLC之外，腾讯云已围绕Agent-Ready构建了覆盖基础引擎、统一控制面和上层DataAgent的完整数据平台能力，助力企业加快数据资产向智能应用转化。雷峰网雷峰网(公众号：雷峰网)

　　要解决这一问题，放松税收征管并非良策，因为这不仅涉及税务机关工作人员渎职问题，也影响社会公平，毕竟各地税务机关征管力度不一，将影响企业公平竞争，有违全国统一大市场构建。

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详细信息
  • 软件大小  87.91MB
  • 最后更新  2026-10-27 09:46:22
  • 最新版本  V4.22.1
  • 文件格式  apk
  • 应用分类 ios-Android 夜班便利店里有人搜索免费人场在线
  • 使用语言  中文
  •   需要联网
  • 系统要求  5.41以上
应用介绍
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