AIWorks智能开发平台完成四大核心升级：1）工作流画布优化交互体验和调试追踪功能；2）自定义组件增强开发灵活性与安全性；3）知识库检索采用Milvus+ES双引擎架构提升精准度；4）新增细粒度权限管理体系保障多租户安全。此次升级显著提升了平台的开发效率、智能水平和安全管控能力，为开发者构建高性能AI应用提供更强大的支持。

如果说AI的上半场是算力和大模型的竞争，拼的是算法创新和参数规模；那么AI的下半场就是应用和业务价值的兑现，拼的是落地能力和产业深度。当前全球AI投资热度高涨，而AI基础设施层趋于饱和垄断，资本重心正转向“Data+AI”应用。“应用为王”是最终决定技术能否转换为业务价值的关键，而应用要落地，数据基础必须先行。在过去数年间，“数据中台”作为企业数字化转型的核心基础设施，已成为众多行业的基本盘。它通

如果说AI的上半场是算力和大模型的竞争，拼的是算法创新和参数规模；那么AI的下半场就是应用和业务价值的兑现，拼的是落地能力和产业深度。当前全球AI投资热度高涨，而AI基础设施层趋于饱和垄断，资本重心正转向“Data+AI”应用。“应用为王”是最终决定技术能否转换为业务价值的关键，而应用要落地，数据基础必须先行。在过去数年间，“数据中台”作为企业数字化转型的核心基础设施，已成为众多行业的基本盘。它通

在企业数字化场景中，多模态数据（文本、图像、视频等）的整合利用成为关键挑战。袋鼠云通过构建"EasyMR大数据底座+DataZen多模态中台"的解决方案，实现多模态数据的统一采集、融合处理和安全管理，并基于AIWorks平台开发智能应用。该方案已在制造业、银行业等领域落地，实现质量追溯效率提升96%、风控审核精准化等价值，为企业AI转型提供完整技术路径。

在数字化转型的大潮中，企业积累了大量的数据，这些数据包含了丰富的业务信息和潜在的价值。数据采集与预处理：从各业务系统中采集数据，并进行清洗、转换和标准化处理，基于业务主题生成并落地对应的指标体系，这部分可以由传统数仓和标准的指标管理平台相结合实现，其中，利用指标管理平台管理指标可以更有效的确保数据的质量和一致性。本文将以数栈对“指标+AI”的融合为例，探讨如何通过AI+的融合，实现指标检索、指标趋

随着大数据技术和人工智能的发展，企业逐渐意识到构建一个集中化的的必要性。这样的平台旨在解决几个核心问题：首先，确保所有部门都能通过统一的入口提交指标需求，实现需求的透明化管理；其次，建立完善的，涵盖从需求定义、模型设计、数据集成、开发实施到应用监控的全链条；第三，通过自动化和提升数据处理的效率和质量，减少人工错误；第四，加强权限控制和，确保敏感数据不被非法访问或误用；最后，实现指标的标准化和复用，

近年来，国际形势的风云变幻，中美双边关系的恶化，自2013年“棱镜门”事件之后，又一次警示国人，对于科技领域，只有自己掌握核心关键技术，实现自主可控，才能摆脱越来越频繁的“卡脖子事件”，保证企业和国家信息安全。俗话说“基础不牢，地动山摇“。大数据基础平台什么？是打地基的，是重中之重，地基扎得越深、打得越牢，上面的建筑才能越稳定。可以说，数字化转型的“万丈高楼”起于基础平台，具备自主可控的平台建设能

随着业务飞速发展，某汽车制造企业业务系统数量、复杂度和数据量都在呈几何级数的上涨，这就对于企业IT能力和IT架构模式的要求越来越高。加之企业大力发展、新能源车等业务，希望通过持续优化客户体验，创造可持续发展的数字化转型之路。为更好应对数字化变革所带来的挑战，现有的竖井架构的数据体系难以满足越来越多、越来越快的系统和数据交互、敏捷创新应用、数据共享、新业务拓展的需求。以数据驱动的数字化，将帮助车企全

ChengYing除了可自动部署运维外，还可以对接Taier部署Hadoop集群，Taier 是一个大数据分布式可视化的DAG任务调度系统，旨在降低ETL开发成本、提高大数据平台稳定性，大数据开发人员可以在 Taier 直接进行业务逻辑的开发，而不用关心任务错综复杂的依赖关系与底层的大数据平台的架构实现，将工作的重心更多地聚焦在业务之中。然后配置SFTP的host，认证方式，默认采用用户名密码方式

获取用户自定义的配置，替换组件包内已有的配置：1）获取自定义配置2）根据编排信息设置 ip。