因为传统数据平台不适合高维向量的相似性搜索，图片等非结构化数据，经模型转换后的特征向量，则必须存入专门的向量数据库（如Milvus）进行索引当需要混合检索时，应用层需先在向量库中进行相似性搜索，获得候选图片ID，再返回数据平台，与主数据进行关联查询。Lakehouse 基于增量计算的一体化引擎，通过 MCP 协议 与 AI 生态工具集成，实现仅凭一句自然语言指令，就能启动数据爬取、完成数据入仓并快

Apache Iceberg C++ 0.2.0 正式发布，该版本包含超过300个合并拉取请求，其中云器科技贡献了66%的代码。作为原生 C++ 库，它允许应用程序无需依赖 JVM 即可直接读写 Iceberg 表。本次更新亮点包括支持 v2 删除、REST Catalog 完整客户端、表达式框架、优化后的 Avro/Parquet 读写器以及 Meson 构建系统等，社区已同步公布 0.3.0

Apache Iceberg C++ 0.3.0版本正式发布，该版本由23位贡献者共同完成，云器科技贡献了43%的代码，Snowflake、Databricks等企业也参与了开发。新版本支持增量扫描、读时合并数据访问、REST Catalog增强等功能，并增加了对Puffin格式和Iceberg v3规范的支持。社区正积极开发0.4.0版本，云器科技的Lakehouse内测功能已基于该库构建，验证

云器科技近日相继亮相2026年AWS香港峰会与上海中国峰会，展示其AI+Data产品云器Lakehouse。核心技术"通用增量计算"可提升ETL效率最高100倍；湖仓加速方案实现零迁移、降本超50%；Agent矩阵与MCP Server让Lakehouse成为AI事实层。双城联动深化AWS生态合作，共同服务企业数据智能化升级。

本文基于云器科技刘俊的实战分享，剖析车联网数据平台在数据量大、高并发、低价值密度、高时效及流量波动下的典型困境：组件繁杂运维难、存算一体资源浪费、Lambda架构冗余不一致。通过长安汽车（架构收敛，时效提升至分钟级）、长城汽车（单车查询百毫秒级，成本大幅下降）、安凯汽车（SaaS化，TCO降低45%）三个案例，展示了“去繁就简”的演进路径：统一引擎、增量计算、存算分离、冷热分层等。文章强调，优秀架

云器Lakehouse发布三大版本升级，实现AI能力体系化落地。核心更新包括：DataAgent支持自然语言驱动全链路数据开发；企业级模型管理实现AI能力精细化治理；MCPServer打通第三方AI生态。开发体验优化包含IDE智能补全、ForEach循环任务等；新增代码审批保障生产安全；数据同步覆盖更多数据库类型；运维监控能力全面增强，支持主动治理。这些升级标志着Lakehouse向AI-Nati

摘要：本文探讨了批处理ETL中全量重算的低效问题，并提出了增量计算解决方案。文章指出，传统批处理在处理TB级数据时存在巨大资源浪费，而流计算则面临重构门槛高的问题。增量计算通过Snapshot和Delta两个核心模型（利用__weight标识增删改），能在保持SQL语义的同时显著提升效率。文中以电商实时看板和商品最低价监控为例，展示了可撤回聚合与不可撤回聚合的不同处理策略，并分析了AI实现增量计算

摘要：本文探讨了批处理ETL中全量重算的低效问题，并提出了增量计算解决方案。文章指出，传统批处理在处理TB级数据时存在巨大资源浪费，而流计算则面临重构门槛高的问题。增量计算通过Snapshot和Delta两个核心模型（利用__weight标识增删改），能在保持SQL语义的同时显著提升效率。文中以电商实时看板和商品最低价监控为例，展示了可撤回聚合与不可撤回聚合的不同处理策略，并分析了AI实现增量计算

云器科技推出cz-cli命令行工具，让AI深度参与数据工程全流程。该工具不仅支持Cursor等外部AI工具操作Lakehouse，还内置数据开发Agent，通过自然语言指令即可完成数仓搭建、ETL任务配置等复杂工作。cz-cli将增量计算、调度依赖等工程规范封装为AI可理解的专业能力，使AI从代码补全升级为懂数仓的工程搭档。它能标准化执行细节、减少返工，同时通过结构化输出和操作边界保障安全性，帮助

云器科技发布DataEngineeringAgent，以AI Agent重构数据工作流。该产品通过自然语言交互覆盖数据开发全周期，实现三大突破：1）效率提升-将数据获取时间从数天压缩至30秒；2）降低门槛-非技术人员可直接创建分析流程；3）智能运维-自动诊断故障并提供修复方案。核心场景包括智能数据探查、需求到模型的自动化生成、任务故障快速定位等。产品深度集成平台能力，面向企业全员提供数据智能协作体