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人工智能时代全球数据量激增,预计2028年将达393ZB,其中80%为非结构化数据。火山引擎推出多模态数据湖方案,以Lance存储+Daft计算为核心,解决数据处理痛点:存储层实现高压缩比与灵活Schema,计算层通过延迟计算提升70%效率。该方案在智能驾驶等场景显著优化性能,端到端处理时间缩短70%,资源利用率提升至95%以上。平台还推出"算子广场"降低开发门槛,并推出Data Agent实现自然语言交互的数据分析,推动企业构建以数据消费为导向的治理体系。
在2025年第八届智能辅助驾驶大会上,火山引擎数据产品解决方案专家分享了基于多模态数据湖构建的数据基座,旨在解决智能网联汽车行业面临的海量多模态数据处理难题。该方案通过优化存储与计算架构,助力企业将百PB级异构数据转化为驱动算法迭代与业务增长的核心资产。方案采用开放架构,聚焦开箱即用、开源兼容、轻量运维等六大维度,引入Lance数据湖格式提升存储效率,整合Spark/Flink与Ray等框架优化计算性能。实践案例显示,在辅助驾驶项目中,训练卡利用率从40%提升至85%以上,云端存储成本降低20%,整体技术降本达20%。未来,方案将持续强化多模态数据基座性能,推动智能驾驶技术向更高阶演进。