传统平台 vs新一代云原生大数据AI平台——新一代多云 AI 原生数智融合平台以＂三层一体化融合架构＂为骨架与技术特点是什么?

新一代多云 AI 原生数智融合平台

架构设计与核心技术方案

——基于 Data + AI 原生深度融合的三层一体化融合架构

湖仓一体 · 流批一体 · 存算分离 · 全栈信创 · 低代码智能体

健澜科技技术白皮书编写组

2026年8月

一、摘要

随着企业数字化转型进入深水区，传统大数据平台面临多云异构资源管理难、数据与AI割裂、信创替代压力大、运维成本高等多重挑战。新一代多云 AI 原生数智融合平台应运而生，采用三层一体化融合架构，底层以"澜擎 Engine"实现多云统一数智底座，中层并行部署"澜数 Data"全域数据开发治理平台与"澜智 AI"企业级AI中台，上层面向各行业输出标准化智能应用。

平台从底层实现 Data 与 AI 原生深度融合，统一纳管多云、多引擎、多模态、异构算力资源，为企业提供从数据采集、治理、建模到 AI 训练、推理、智能体应用的全链路闭环能力。

关键词：多云数智中台 · AI原生 · 湖仓一体 · 流批一体 · 数据治理 · 大模型 · 智能体 · 信创

二、平台总体架构：三层一体化融合设计

新一代多云 AI 原生数智融合平台采用"底座 + 双核 + 应用"的三层一体化融合架构，打破传统数据平台与 AI 平台相互独立的烟囱式架构，实现数据与 AI 的原生深度融合。

图1：新一代多云AI原生数智融合平台——三层一体化架构全景图

该架构的核心设计理念在于：底层通过云原生 K8s 容器化架构统一纳管全主流大数据与 AI 计算引擎，中层实现数据平台与 AI 平台的无缝打通，上层依托统一能力输出面向业务场景的智能应用，完整实现「数据→AI 智能体→业务自动执行」的全业务闭环。

架构层级	核心组件	核心能力
上层：行业智能应用闭环层	智能分析 Copilot、业务问答助手、行业智能体、运营驾驶舱、实时数据大屏、风险预警	数据→AI智能体→业务自动执行全闭环
中层：双核心融合平台	澜数 Data（全域数据开发治理）+ 澜智 AI（企业级 AI 中台）	Data与AI原生打通，训练数据无需二次迁移
底层：统一数智底座	澜擎 Engine（多云多引擎统一纳管）	统一纳管多云、多引擎、异构算力，湖仓一体、流批一体

表1：三层一体化融合架构总览

三、底层：澜擎 Engine——多云多引擎统一纳管底座

澜擎 Engine 是整个平台的技术基石，定位为"企业全域大数据与 AI 底层统一运维管控平台"。它采用云原生 K8s 容器化架构，具备五大核心特征：

3.1 全生态计算引擎兼容

统一管控 Spark、Flink、StarRocks、Ray、TensorFlow、PyTorch 等全主流批流计算、MPP 分析、时序数据库、检索引擎及机器学习框架，支持开源 Hadoop 生态与国产自研引擎并行调度运行，满足企业多样化计算需求。

3.2 云原生弹性资源架构

基于 K8s 容器实现算力弹性伸缩、存算分离部署，支持轻量化 Serverless 部署模式。统一调度 CPU/GPU/NPU 异构算力资源池，兼容公有云、私有云、混合云及海外跨境云，大幅降低中小企业硬件资源投入。

3.3 全栈信创软硬件适配

兼容 ARM/X86 双架构服务器、国产操作系统，适配达梦、人大金仓、OceanBase 等国产数据库，完整支撑各行业信创验收与国产化替代项目，满足等保 2.0、商用密码测评等合规要求。

3.4 集群一站式自动化运维

提供集群一键部署、组件实时监控、故障智能诊断、全链路日志审计、多副本容灾备份、多租户资源强隔离能力。大数据集群运维人力成本可降低 30%，云端算力综合使用成本降低 50%。

3.5 跨云统一存储纳管

统一对接 HDFS、S3、阿里云 OSS、华为 OBS 等对象存储，原生兼容 Hudi、Iceberg、Paimon 主流湖仓存储格式，实现跨云数据统一入湖管理，原生提供湖仓一体、流批一体、存算分离核心能力。

落地价值：澜擎 Engine 可实现三类核心场景——全新搭建企业大数据底座、存量多套异构集群统一纳管、以及国外商业大数据套件国产化平替。完成国产化替换后，每年可为企业节约百万级软件订阅服务费。

四、中层：双核心融合平台（Data + AI 原生打通）

中层是平台的核心价值层，由澜数 Data 和澜智 AI 两大产品并行部署，通过底层数据湖无缝打通，实现"数据为 AI 供能、AI 为数据增值"的良性循环。

4.1 澜数 Data——全域 AI 原生数据开发治理平台

澜数 Data 是进阶型一站式数据开发运营一体化平台，深度融合 AI 智能辅助能力，一站式解决多源异构数据集成、数仓分层建模、全链路数据治理、全域资产管控、安全数据服务全流程需求。

全域多源异构数据集成

支持数据库 CDC 实时同步、文件批量采集、API 接口、消息队列、IoT 物联网设备数据一站式接入。结构化、半结构化、图片音视频非结构化数据统一入湖；内置跨云数据传输加速通道，可视化拖拽完成同步配置。

离线+实时任务一体化开发

统一可视化调度中心，Spark/Flink 批流任务统一编辑、运维、监控。内置 AI 辅助开发引擎，支持自然语言转换 SQL、代码自动补全、运行错误智能诊断、存量任务批量迁移工具。提供交互式即席查询，业务人员可自主取数分析。

智能化全域数据治理体系

内置企业数据标准、统一指标体系、可视化数据质量规则引擎，自动识别扫描异常脏数据。全自动采集数据血缘图谱、全域数据地图、资产智能检索、资产热度分析。AI 自动生成数据质量报告、治理优化建议。

全链路细粒度数据安全管控

覆盖数据分级分类、动态数据脱敏、行列级权限管控、全操作审计、敏感数据自动识别、数据溯源水印。支持零信任访问、联邦数据沙箱隔离，全面满足等保 2.0、商用密码测评、跨境数据流通合规要求。

统一数据服务市场门户

可视化快速生成、发布、监控、限流管控数据 API。指标服务、报表服务、自助查询服务统一对外输出，各业务系统可低成本快速调用标准化数据资产。

差异化亮点：

·平台全流程内嵌 AI 辅助能力，一套平台完成多云跨云统一数据管理

·自动采集全域数据血缘，AI驱动治理闭环

·配套成熟自动化平台迁移工具套件，可实现 80% 存量任务、元数据工具化迁移，大幅缩短老旧平台替换实施周期

4.2 澜智 AI——企业级统一 AI 智能中台

澜智 AI 是一站式企业级 AI 基础设施平台，搭建从多模态数据预处理、模型训练、增量微调、推理加速、向量知识库 RAG、低代码自主智能体（Agent）到行业业务应用的完整 AI 闭环，大幅降低企业大模型落地门槛。

多模态 AI 统一数据底座

与底层澜擎 Engine 数据湖无缝打通，结构化数据表、企业文档、业务图像、音频视频、IoT 时序数据统一预处理。内置 AI 智能标注工具，自动完成文本、表格、医疗影像、工业图纸批量标注，减少 80% 人工标注工作量。

异构算力统一调度池

支持 GPU/NPU 虚拟化切分、算力资源池化共享，兼容 NVIDIA、华为昇腾、寒武纪全系列 AI 芯片。分布式训练调度、动态批处理推理优化，最高可实现推理性能提升 100%。

大模型全生命周期管理平台

原生兼容 LLaMA、通义千问、ChatGLM、盘古、九天等国内外通用及行业垂类大模型。提供增量微调、模型压缩、量化剪枝、知识蒸馏、版本管理、灰度发布全流程标准化工具。

企业向量知识库与 RAG 检索引擎

企业内部文档自动向量化存储，支持智能语义检索、行业知识图谱自动构建，有效解决大模型幻觉问题，支撑医院知识库、企业合同文档、电力运维手册、金融政策问答等场景落地。

低代码可视化 Agent 智能体搭建平台

可视化拖拽配置行业专属智能体，绑定数据查询、报表生成、流程审批、风险预警、消息推送等工具能力。无需深度学习开发经验，业务部门人员可自主搭建运营、临床、风控、运维专属智能助手。

业务闭环价值：

完整打通"算力资源 → 多模态数据 → 大模型训练 → 智能 Agent → 业务自动执行"技术链路。AI 场景交付周期缩短 70%，模型推理资源使用成本降低 30%，非技术业务人员可自主使用 AI 能力赋能日常工作。

五、上层：行业智能应用闭环层

依托底层统一数据与 AI 基础能力，平台向上层输出标准化智能应用，完整实现「数据→AI 智能体→业务自动执行」全业务闭环。典型应用场景包括：

·智能分析 Copilot：业务人员通过自然语言与数据交互，自动生成分析报表与洞察报告

·业务自然语言问答助手：基于企业知识库，员工可随时提问获取精准业务答案

·细分行业智能体：面向医疗、金融、制造、能源等行业，提供专业化智能决策支持

·全局运营驾驶舱：实时汇聚多源数据，提供一站式运营监控与决策支撑

·实时数据大屏：秒级刷新关键业务指标，支撑管理决策与应急指挥

·风险预测预警：基于历史数据与 AI 模型，提前识别业务风险并自动预警

·合规审计自动化：自动采集审计数据、识别异常行为、生成合规报告

六、传统平台 vs 新一代中台：12大维度对比分析

为了更直观地展现新一代 AI 原生多云数智中台相较于传统大数据平台的代际优势，我们从 12 大核心维度进行系统性对比。

图2：传统烟囱式架构 vs AI原生一体化架构对比

12大维度详细差异对比表

对比维度	传统第二代大数据平台	新一代 AI 原生多云数智中台	量化提升效果
底层架构设计	数据优先，面向人工BI报表；大数据、AI集群物理分离	AI-Native原生架构，数据与AI算力统一池，湖仓+流批一体	模型迭代缩短60%，算力利用率15%→70%
云部署能力	单云绑定，仅支持单一公有云/私有云，跨云数据迁移成本极高	多云中立，兼容全球15+云厂商、本地机房，支持全球多节点集散部署	云使用成本降低50%，跨云管理效率提升100%
数据处理类型	仅擅长结构化数据库，非结构化处理能力薄弱	全模态统一底座：结构化+半结构化+ 非结构化（文档/图纸/音视频）内置向量库	数据资产覆盖范围+60%，适配80%非结构化资产
数据治理模式	人工主导：手动配置规则、人工核对血缘、线下文档标准、事后质检	AI主动式治理：自动元数据采集、智能数据清洗、AI生成质量规则、自动血缘	治理人力成本降低80%，数据准确率提升95%
开发交互方式	纯SQL/代码开发，业务人员无法自主取数，强依赖数据分析师	自然语言交互（ChatSQL/智能Copilot）， AI自动生成/优化/注释代码	数据交付周期缩短70%，业务自主取数覆盖率+90%
AI融合逻辑	外挂式AI插件，数据需跨集群拷贝，模型与数据无统一元数据	原生深度融合：一份数据同时支撑批计算、实时计算、大模型训练推理，统一元数据	数据重复搬运成本清零，模型训练数据供给效率+45%
Agent能力	无原生Agent能力，所有分析、运维依赖人工	内置Agent工厂：数据治理Agent、业务运营Agent、运维智能体，自主任务编排	重复性数据工作自动化率100%
全球化合规	仅支持单一区域，跨国家数据流转无法满足属地法规	全球集散架构：数据生产本地化、治理集中化，适配GDPR/数据安全法	跨国出海企业合规成本降低65%
国产化信创	部分组件依赖海外商业发行版（CDP/Cloudera），替换难度大	全栈开源兼容，深度适配国产芯片（昇腾/寒武纪）、国产数据库（达梦/人大金仓）	信创替换年度成本节约数百万元
运维管理	多组件独立运维，故障人工排查，跨集群问题定位困难	统一运维管控平台，AIOps智能诊断、自动扩容、集群一键纳管	运维人力减少60%，故障定位小时→分钟
数据价值流通	仅内部数据查询，无隐私计算、数据沙箱能力	内置可信流通模块：联邦学习、数据沙箱、脱敏加密、数据交易市场	跨机构数据合规交易规模提升10倍
适用业务边界	仅支撑报表、指标统计、简单机器学习实验	覆盖数据分析、大模型训练、行业智能体、全球出海、工业数字孪生、医疗科研全场景	平台业务场景覆盖率提升120%

表2：两代平台12大维度详细差异对比表

6.1 传统大数据平台六大核心痛点

算力割裂，资源严重浪费

大数据集群与 AI 训练集群独立部署，离线任务、在线推理错峰资源无法复用，行业平均算力利用率不足 15%；企业需重复采购存储、服务器，硬件成本居高不下。

单云锁定，全球化业务无法适配

传统平台深度绑定单一云厂商，出海企业海外业务无法统一纳管；跨国数据传输、存储无法满足各国数据属地化合规要求，存在数据出境安全风险。

非结构化数据处理能力缺失

企业 80% 数据为文档、图纸、音视频、IoT 时序数据，传统平台仅能处理数据库表格，无法作为大模型训练高质量语料，AI 项目缺数据底座支撑。

全流程高度依赖专业技术人员

数据开发、质量校验、指标梳理全部需要 SQL 开发工程师；业务人员想看数据、分析业务必须排队提需求，沟通成本高、业务响应滞后。

AI 外挂式融合，落地成本极高

模型训练前需人工导出、拷贝数据，元数据不互通，无法追溯模型训练数据来源；模型迭代、效果排查链路断裂，AI 项目落地周期长达数月。

治理滞后，数据质量无法保障

事后人工质检模式，海量数据异常无法实时发现；无统一语义层，各业务口径混乱，指标对账耗费大量人力。

七、Data→AI→Agent 全业务闭环架构

平台的核心设计哲学在于打通"数据→AI→智能体→业务自动执行"的完整闭环链路，实现从数据采集到业务执行的全流程自动化。

图3：Data→AI→Agent 全业务闭环架构

全链路闭环包含五个关键阶段：

·① 全域数据采集与入湖：CDC实时同步、文件批量采集、API/消息队列/IoT数据一站式接入，多模态数据统一湖仓管理

·② 数据开发与智能治理：批流一体开发调度、AI自动SQL生成、自动血缘采集、智能质量规则、全域资产地图

·③ AI模型训练与推理：大模型全生命周期管理、分布式训练调度、向量知识库RAG检索、GPU/NPU池化推理加速

·④ 智能体自主执行：低代码Agent搭建、工具绑定与流程编排、风险预警自动报告、业务指令自动下发

·⑤ 效果反馈与持续优化：数据回流闭环、模型迭代优化、治理规则自适应更新

八、行业落地价值分析

8.1 金融行业（银行/券商）

传统痛点：海外CDP商业软件采购成本高，信创替换困难；风控模型数据割裂，银企数据共享不合规。

新平台价值：国产化全栈替换，每年节省数百万订阅成本；可信数据流通支撑小微企业授信，月线上授信千亿级；AI 风控智能体自动识别欺诈风险。

8.2 高端制造（航空/船舶/汽车）

传统痛点：产线IoT、图纸、工艺文档非结构化数据无法统一治理；跨分厂数据孤岛，质量追溯困难。

新平台价值：LLM+OCR 智能文档识别，图纸识别准确率90%+；统一多中心数智纳管，构建5000+项数据资产全景地图，生产运维效率提升15%。

8.3 医疗行业

传统痛点：HIS/EMR/LIS多系统数据孤岛；电子病历质量人工校验工作量巨大，互联互通评审成本高。

新平台价值：九大治理模块统一管理医疗全量数据，六大维度自动质检，电子病历评审人工工作量减少50%；检验/输血全流程闭环智能监控，保障医疗安全。

8.4 零售电商（含出海品牌）

传统痛点：运营分析依赖资深人员，报表开发周期长；海外门店数据无法统一管控，多区域合规压力大。

新平台价值：运营行业智能体复刻资深运营经验，自动爆款预测、库存优化；AWS等海外云无缝适配，多区域权限追溯，满足跨境经营合规。

8.5 央国企/能源电力

传统痛点：多子公司多平台并存，数据标准不统一；风电、油气海量时序数据实时分析能力不足。

新平台价值：统一集团10W+数据任务，80%工具化迁移原有平台；实时监控风机800+指标，故障分钟级定位，预测性运维降低事故率。

九、2026-2030 大数据AI中台五大核心发展趋势

趋势1：AI-Native 架构全面替代外挂式数据平台

行业淘汰"传统数据平台+独立AI工具"拼接模式，新建数据基础设施全部采用原生融合架构。数据治理、算力调度、模型管理、Agent编排底层打通，成为企业数字化基建标配。CCSA大数据标准委员会已出台AI原生平台官方评测标准，区分"AI附加型"与"AI原生"平台准入门槛。

趋势2：多云分布式数据编织替代集中式数据仓库

传统"全量数据集中存储"模式成本、合规双重瓶颈凸显。新一代采用数据编织+全球集散架构，数据物理留存本地，统一元数据逻辑治理，无需大规模数据搬迁，适配多云、跨国、多集团复杂组织架构。Gartner将数据编织列为2026核心技术趋势。

趋势3：行业专用Agent成为平台标准内置能力

数据智能体、业务运营智能体、运维智能体从增值功能转为基础模块。平台内置行业模板（电力预测、制造质检、金融风控、零售营销），低代码拖拽即可搭建专属智能体，实现无人值守业务分析与决策。

趋势4：多模态+向量数据库为底层标配

企业非结构化数据占比持续提升，未来所有数智中台底层原生集成向量存储、RAG检索能力，统一管理文本、图像、音频、时序、结构化数据，支撑行业垂类大模型持续迭代，数据资产复用率从35%提升至78%。

趋势5：数据可信流通与国产化信创深度融合

政策驱动数据要素市场化、自主可控双重需求。平台标配隐私计算、脱敏、联邦学习组件，同时全栈兼容国产芯片、操作系统、数据库。政企、金融、能源行业新建项目强制要求信创适配能力，海外商业发行版加速替代。

十、企业平台升级落地实施路径

基于业界最佳实践，企业从传统大数据平台向新一代AI原生数智中台升级，建议采用"评估试点、分批迁移、全域建设"的四阶段渐进式路径：

阶段一：评估存量平台痛点（1-2个月）

梳理现有集群规模、云厂商绑定情况、AI落地瓶颈、合规风险，完成多维度成本测算，明确替换/扩容范围。

阶段二：试点行业场景落地（3个月）

优先选择数据量大、价值高的业务场景（如风控、生产监控、运营分析），部署新一代中台，完成元数据、任务工具化迁移，验证多云、AI、智能体核心能力。

阶段三：全量业务分批迁移（6-12个月）

依托平台迁移套件，实现80%自动化迁移原有ETL任务、数据资产；分批次下线传统平台，统一算力、存储、治理底座。

阶段四：全域智能体规模化建设（长期迭代）

基于统一Data+AI底座，批量搭建各业务线行业智能体，完善全球数据流通、跨机构联合建模能力，持续释放数据资产价值。

十一、平台核心价值与落地成效

量化成效指标总览

价值维度	核心指标	业务意义
运维成本	人力成本降低30%	自动化运维减少人工干预
算力成本	云端算力综合成本降低50%	弹性伸缩+Serverless按需付费
AI交付速度	场景交付周期缩短70%	低代码Agent+预置行业模板
推理成本	模型推理资源成本降低30%	动态批处理+算力池化共享
迁移效率	80%存量任务工具化迁移	自动化迁移工具套件