为 AI Agent 时代筑基，火山引擎多模态数据湖方案重塑数据处理范式

在人工智能技术飞速发展的当下，全球数据总量正以前所未有的速度增长。据预测，到 2028 年全球数据总量将达 393ZB，其中超过 80%为非结构化数据。这些遍布在企业各个角落的文本、图像、音视频等多模态数据，如同沉睡的冰山，每年消耗大量 IT 成本却难以转化为实际业务价值。

面对这一挑战，火山引擎推出的多模态数据湖解决方案，通过存储与计算范式的创新，为企业构建了适应 AI Agent 时代的智能数据基础设施，助力企业将海量异构数据从“隐性负债”转化为驱动增长的核心资产。火山引擎多模态数据湖方案以“湖存储 Lance+湖计算 Daft”为核心，针对性解决了非结构化数据处理的痛点。

在存储层，Lance 格式支持多模态数据列式存储，实现高压缩比与灵活 Schema 变更，例如在实际应用中，100G 的 Tensor 数据经 Lance 压缩后可降至 2G，大幅节省存储空间，同时支持冷热分层管理，降低综合成本。在计算层，Daft 引擎基于 Ray 框架实现分布式扩展，原生支持多模态数据类型与 GPU/CPU 异构调度，通过延迟计算技术减少不必要的 IO 消耗，使大规模多模态数据处理效率提升最高 70%。这一技术组合在智能驾驶、内容审核等场景中表现尤为突出。例如，某头部智驾企业通过该方案替代传统架构，端到端数据处理时间缩短 70%，模型训练提速 1.5 倍，资源利用率从不足 30%提升至 95%以上，综合成本降至原来的 1/4。

为进一步降低多模态数据的开发门槛，火山引擎已于今年 8 月推出“算子广场”功能，将复杂的 AI 算法封装为即插即用的标准化算子。该平台提供 100 余种预置算子，覆盖文档解析、OCR 识别、视频抽帧等场景，并支持用户自定义算子开发。通过可视化拖拽编排工作流，企业无需编写复杂代码即可快速构建数据处理流程，大幅减少对专业数据科学家的依赖。在社交平台内容审核场景中，算子广场实现了视频逐帧解析、多模态特征提取与融合判定决策的自动化，大幅提升审核覆盖率，显著降低了人工复审工作量。

随着 AI Agent 成为企业智能化转型的关键，火山引擎同时推出 Data Agent，打造超越传统工具的“企业级 AI 数据专家”。它不仅能够理解自然语言，更能洞悉业务逻辑，主动发现潜在问题。在复杂的流量归因场景中，Data Agent 提升了传统模式下数天甚至数周的分析工作效率，实现了分析门槛的“清零”，真正打通了从数据洞察到业务行动的“最后一公里”。

面向未来，火山引擎计划深化与行业顶尖技术伙伴的合作，将领先的数据平台能力与加速计算技术紧密结合，共同推动高性能 AI 计算在更多产业落地。同时，方案将持续优化数据新鲜度、响应度与 AI 原生能力，为行业构建以数据消费为导向的要素化治理体系。在多模态数据成为主流的时代，火山引擎正通过新一代数据基座，为千行百业的智能化升级注入持久动力