袋鼠云数栈V7.0上架杭州数据交易所，助力企业多模态数据真正实现“AI-Ready”

近日，袋鼠云“数栈V7.0多模态数据智能平台”正式上架杭州数据交易所。

作为数栈面向AI时代的一次重要大版本升级，数栈V7.0围绕结构化、半结构化、非结构化数据，提供统一采集、存储、开发、治理、检索、服务与智能调用能力，帮助企业打通数据到AI应用的关键链路。

此次产品上架，也为数据要素与人工智能深度融合、企业AI-Ready数据底座建设提供了新的探索样本。

破解AI落地瓶颈：让数据真正“AI-Ready”

当前，越来越多企业的AI项目在演示阶段表现亮眼，进入真实业务后却难以持续运行。究其原因，往往不在模型本身，而在于底层数据尚未达到AI-Ready状态：数据孤岛严重、高质量数据供给不足、治理与安全能力薄弱、传统平台架构难以适配AI。

数栈V7.0以此为切入点，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集、存储、管理与应用。在底层，平台支持统一管理多个逻辑集群，对接HDFS、MinIO等存储组件，K8S、Yarn等调度组件，以及Doris、Spark、Ray等计算组件，并支持Spark on K8S和Python on Ray分布式运行，为多模态数据处理提供稳定承载。

告别多平台割裂：低代码编排多模态流水线

传统模式下，结构化与非结构化数据往往要在数据库、ETL工具、算法平台、NLP和OCR工具之间来回切换，链路长、调试难、问题难追溯。

数栈V7.0提供低代码全景式数据开发体验，可在同一平台内完成多模态数据集成、清洗、处理与分层开发，实现统一开发、调试、调度与追溯。针对非结构化数据，平台同时支持0代码算子任务和高代码Python任务，已提供100多个算子，覆盖文档解析、文本清洗、图片处理等场景；文档、文本、图片、音频、视频等多类数据均可通过画布拖拽方式完成处理。此外，平台还配套模型中心与镜像中心，并支持企业上传自定义算子，沉淀自身行业经验。

找得准、管得住：检索与安全治理并重

AI要理解企业业务，离不开对数据来源、含义、标签、版本与血缘的把握。数栈V7.0通过元数据资产模块统一管理各类模态数据，支持元数据检索、全文检索与向量化检索相结合的综合检索，让企业文档、合同、图片、音视频等资产“可找、可懂、可追溯”。

在安全治理方面，平台从产品架构、数据和功能三个层面构建管控体系：结构化数据权限可控制到表级、行列级，非结构化数据可控制到文件和目录级；同时支持数据分级、动态脱敏、审批中心与细粒度审计，使权限、脱敏、审批、审计形成闭环，让企业在守住数据安全边界的前提下，持续向模型、知识库和智能体供给数据。

智能协同与全球交付：拓展数据平台边界

数栈V7.0内置“灵瞳”智能体，由数据开发Agent、数据治理Agent、数据分析Agent和产品操作Copilot组成，可辅助完成同步任务生成、报错分析、影响分析、质量规则生成、自然语言问数等工作，推动数据平台从“人操作系统”走向“人与智能体协同”。

在应用实践方面，数栈已支持中英文一键切换，并适配AWS等海外主流云底座，满足不同地区的本地化部署与合规要求，在新加坡、中国香港、立陶宛、沙特等地积累了落地经验。在国内，数栈已支撑某省级金融可信数据空间建设，使普惠金融授信覆盖率从65%提升至92%，多模态数据复用率从5%提升至82%，客户身份核验时间由人工约3分钟缩短至自动10秒以内。

袋鼠云表示，未来将持续打磨AI-Ready多模态数据智能底座，推动其在高质量数据集、知识库、智能体协同和企业全球化经营等场景落地，并进一步延伸Global-Ready能力，服务企业出海与海外本地化建设。袋鼠云也期待与杭州数据交易所及生态伙伴合作，在安全合规前提下推动数据要素高效流通和AI数据产品化、应用标准化，让数据真正成为企业智能化跃迁与全球化增长的长期基础。