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。它通过统一数据标准、沉淀数据资产、赋能业务应用，有效解决了数据孤岛和重复建设的难题。
而今，以大模型为代表的多模态AI技术突破，正从根本上挑战这一"基本盘"。我们必须审视一个关键命题：AI的下半场，产业需要一个怎样的数据中台？
新挑战：AI的"认知"需求，超越了传统中台的"能力边界"
传统数据中台的建立，是为了服务于分析决策------它帮助企业"看懂过去"。其核心是处理规则清晰、格式固定的结构化数据，如销售明细、库存记录等。在这种确定性环境下，它足以支撑传统分析发挥作用。
但AI的下半场，要求机器从"分析"走向"认知"。企业的业务语境变得高度复杂，AI必须能够同时处理"看得见的画面、听得见的声音、读得懂的语言"，才能真正理解真实世界的业务逻辑。
这就带来了一个根本性的矛盾：**AI的能力边界，取决于它所能"理解"的数据世界，而不仅仅是它能"获取"的数据。**传统中台或许能"存储"这些多模态数据，但它无法"理解"它们。它只是一个"存数据"的仓库，而不是一个能融合多模态数据、理解语义关系、驱动智能决策的"认知底座"。
这种"认知"需求，也彻底重塑了数据关系的内涵。
过去，中台通过统一模型和数据口径，解决的是"字段与字段"的映射问题。而现在，数据形态日渐复杂。IDC 预测，从 2024 年到 2029 年，在中国和全球范围内，多模态数据规模都将处于高速增长阶段。6 年内增长 3 倍以上，年均复合增长率将接近 30%。这就带来了"语义与语义"的关联难题------图像的空间信息、文本的语义信息、传感的时序特征，必须在语义层面被融合理解。
因此，数据治理的重心也必须转移：从过去关注格式、口径的一致性， 转向关注语义、标签和知识图谱的统一。
当AI需要的是"知识关联"而非"数据汇聚"时，那个为传统报表而生的数据中台，显然已无法承载AI应用的雄心。
新需求：多模态融合已成"产业刚需"
这一转变并非空谈，而是源自袋鼠云各行业客户最迫切的实际需求。
随着业务场景的深化，客户的数据来源日益多样化，一个仅能处理结构化数据的平台已无法满足所有业务场景。企业迫切需要一个"一站式"的数据底座，既能高效执行传统的SQL/ETL任务，又能原生支持OCR、图像识别、文本检索乃至视频监控分析。
这种多模态数据融合的需求已经广泛出现在高端制造、科研、供应链等领域：
（1）在高端制造与工程领域：无论是某研究中心对检验数据的管理，还是某研究所为川藏铁路检测车业务构建的非结构化数据中台，亦或是某民机公司对试飞数据的采集存储，其核心诉求都指向了统一管理。例如，汽车检验中心迫切需要将目前分散在内部共享网盘的文档、视频、图片进行统一存储、分类和权限管理，并通过OCR和模糊搜索打通数据，实现与LIMS、CRM等系统的关联。
（2）在科研与AI前沿：如某高校，其AI平台就需要一个强大的多模态数据中台来提供支撑。
（3）在复杂供应链管理中：某公司需要采集天气、产地舆情、港口吞吐、物流路线等多维信息，为AI模型平台提供服务。一个具体的场景是：通过分析卫星云图中的地理位置和颜色标记，来预判特定地区农作物的种植面积，进而推测产量。
这些真实的场景清晰地表明，市场正在呼唤一个能够承载多模态数据、并将其转化为"认知"的新型数据底座。
新使命："让AI可用"的多模态数据中台
面对AI的挑战，数据中台的定位必须进化：
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传统中台的使命：让数据可用，服务于分析决策。
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新型中台的使命：让AI可用，服务于智能应用。
"让AI可用"意味着中台不再是简单的ETL、仓库和指标的堆砌，而必须成为一个以语义融合、知识建模、智能检索为核心的"知识基础设施"。
这个"多模态数据中台"，其核心价值在于重构了企业的数据底座，它必须具备三大关键能力：
（1）多模态融合治理：不仅能接入和存储多源数据，更要能在统一的平台内，对结构化、半结构化（JSON、日志）和非结构化（音视频、文档）数据进行统一的清洗、加工、转换和元数据建模。
（2）跨模态知识构建：能够构建超越数据形态的"知识网络"。通过统一的标签、语义理解和知识图谱，将孤立的数据点关联成可被AI理解和推理的"知识"。
（3）AI原生数据服务：升级过去以API、指标为主的服务模式。在原有指标、API等核心数据服务的基础上，新增AI应用（如RAG）所需的向量检索、语义查询、统一搜索等能力，让AI真正融入业务全流程。
实践路径：以袋鼠云多模态数据中台为例，重构AI时代的数据底座
从"数据中台"迈向"多模态数据中台"，是一次架构的重构。以袋鼠云多模态数据中台的实践为例，这个新底座的构建路径是清晰的：
（1）统一纳管（融合）：平台首先接入来自对象存储、业务系统、IoT设备、MPP与Hadoop集群的多源数据。通过统一采集机制，将结构化表、非结构化文档、图像、音视频等集中到同一平台。
（2）智能治理（知识）：在此基础上，平台提供统一的数据治理体系。这不只是传统的元数据管理和血缘追踪，更重要的是实现了跨模态的统一建模、语义标签和知识图谱构建，形成标准化的"认知资产"。
（3）智能服务（应用）：最终，通过统一的数据服务体系，为上层AI应用"喂料"。这包括输出API、指标、标签，更关键的是提供了跨模态统一搜索与语义查询能力，为AI模型提供完整、可信的多模态语料基础。
这一整体架构让企业的数据从分散走向融合，从"数据资产"走向"知识体系"，为AI应用做好了全面的"Ready"。
AI的下半场，属于那些真正理解数据、治理数据、激活数据的企业。在这一阶段，数据中台不再是支撑分析的工具，而是AI时代的"基础设施"。它让AI拥有对世界的多模态认知，让决策建立在语义理解与因果推理之上，让智能不止于"计算"，而能真正"理解"。多模态数据中台的出现，标志着企业从"数据驱动"走向"认知驱动"。这是一次技术演进，更是一场智能范式的重构。