数栈V7.0多模态数据智能平台发布(三)

2026 袋鼠云春季数智发布会上，袋鼠云正式发布数栈 V7.0。作为数栈面向 AI 时代的一次重要大版本升级，V7.0 将产品定位从“大数据开发与治理平台”进一步升级为 AI-Ready 的多模态数据智能平台，围绕结构化、半结构化、非结构化数据的统一采集、存储、开发、治理、检索、服务与智能调用，帮助企业构建面向 AI 应用规模化落地的新一代数据智能基础设施。

一、AI落地真正的瓶颈，正在回到数据本身

从宏观趋势看，Data 与 AI 正在进入双轮驱动的新阶段。一方面，国家围绕数据要素市场化、数据要素流通、可信数据空间、高质量数据集建设持续推进。另一方面，技术演进也在加速这一判断。然而，很多企业的 AI 项目在 Demo 阶段看起来很亮眼，但真正进入实际业务时却跑不起来。原因往往并不在模型，而在于底层数据还没有达到 AI-Ready 状态。

具体来看，企业数据体系主要存在四类断点：数据孤岛依然严重、高质量数据供给不足、治理与安全能力不足、传统平台架构难以适配 AI。

二、从传统数据中台到多模态数据智能平台，数栈V7.0完成关键升级

传统数据平台在结构化数据治理上已经积累了成熟能力，但进入多模态与 AI 场景后，新的割裂开始出现。数栈 V7.0 的升级，正是围绕这些断点展开。从 V7.0 开始，数栈将半结构化、非结构化数据纳入统一平台能力体系，与结构化数据一起完成融合采、存、管、用。

三、数栈V7.0核心能力：让多模态数据真正进入AI生产链路

围绕 AI-Ready 的企业多模态数据底座，数栈 V7.0 从计算存储、数据接入、低代码开发、资产检索、安全治理、智能体协同和国际化交付等多个层面，对数据平台能力进行系统升级。

1. 统一多模态计算存储底座

数栈 V7.0 在底座层提供了统一的多模态计算与存储对接能力：统一逻辑集群管理、K8S资源组精细化管控、资源水位可视化、Spark on K8S能力增强、Python on Ray分布式运行。这类能力让多模态数据处理进入企业级平台统一调度、统一授权、统一监控和统一运维的体系中。

2. 多模态数据集成

企业真正有价值的数据，并不只存在于数仓和数据库中。数栈 V7.0 在数据集成层进一步增强了多模态数据接入能力，支持结构化数据接入、非结构化文件接入、半结构化与设备数据接入、增量数据自动处理。

3. 低代码全景式数据开发

数栈 V7.0 提供统一的低代码全景式开发体验，支持 0 代码算子任务和高代码 Python 任务。算子任务基于 Ray 计算框架，引入 Daft、DataJuicer 等算子框架，支持用户通过画布拖拽方式处理多模态数据。在算子能力上，V7.0 已支持 50 多个算子。

4. 模型中心与镜像中心

数栈 V7.0 新增了模型中心与镜像中心能力，支持统一展示和管理在线大模型服务，以及展示数栈内置镜像。

5. 多模态元数据管理与智能检索

数栈 V7.0 通过元数据资产模块，对结构化、半结构化、非结构化数据进行统一管理。支持全文检索、向量化检索、综合检索，以及文件内容解析和元数据向量化任务管理。

6. 企业级安全治理

数栈 V7.0 从产品架构层、数据层和功能层提供完整的数据安全能力，包括分层管控、权限策略、审批与审计。

7. 灵瞳智能体

数栈 V7.0 中，灵瞳智能体形成 3 个 Agent 和 1 个 Copilot 的能力组合，让数据平台从“人操作系统”进一步走向“人与智能体协同操作系统”。

8. 面向出海的国际化交付能力

数栈 V7.0 的多模态数据底座能力，除了面向国内企业，也正在服务企业出海和海外本地化数字化建设。目前支持中英文一键切换，已完成对海外主流云服务的适配。

四、客户实践：省级金融可信数据空间

该项目由省级金融监管机构牵头，联合19家机构共同建设。数栈主要承担了统一接入多模态数据、建立可信流通机制、支持跨机构联合建模三类关键能力支撑。项目成效显著：普惠金融授信覆盖率从65%提升到92%，多模态数据复用率从5%提升到82%。

五、未来规划

面向未来，数栈将沿着三条主线持续演进：建设统一的Lakehouse数据底座、沉淀场景化算子解决方案、推动AI能力深度集成与开放。从统一底座，到行业级解决方案算子，再到 AI 能力开放，数栈正在持续推动数据平台从“支撑数据开发”走向“支撑智能运行”。

AI-Ready的数据底座，将成为企业智能化与全球化的共同基础

AI 应用正在进入更加务实的阶段。从结构化数据平台到多模态数据智能平台，数栈 V7.0 承载的不只是一次版本升级，更是袋鼠云面向 AI 应用落地和企业全球化经营，对下一代数据底座能力的一次系统重构。