大数据平台

34次

Shawn Chen

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

火山引擎Data Agent：分析智能体架构与落地实践

各类针对特定场景的数据Agent成为主流，每个细分领域的数据特性、知识体系和决策规则都将形成独特的技术壁垒，根据具体业务需求定制专属的Data Agent。

大数据平台

36次

Yule Shen

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

赋能数据工程：大模型驱动的关键能力创新与应用实践

在Data+AI的战略目标下，深刻理解数据工程的核心需求、构建AI原生的数据处理能力、厘清前沿大模型的技术边界，是构建智能化数据工程体系的关键路径。

大数据平台

32次

Sheldon Wang

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

LLM增强元数据、重塑大数据流通应用的挑战和实践

Text2SQL技术加速从学术研究向工业级应用演进，核心呈现架构模块化解耦、处理流程轻量化（多阶段流水线降低LLM依赖）、垂直领域深度定制三大趋势。

大数据平台

20次

Yandy Li

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

3个客户半年时间，企业智能决策Data Agent与场景化AI转型实践

AI智能体在大数据领域的发展趋势呈现出多元化和深度融合的特点，随着深度学习算法的不断优化和创新，AI智能体能够更高效地处理大规模、复杂的数据集。

大数据平台

24次

Eugene Zhao

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

数据智能的深水区：面向复杂决策的因果推断挖掘

数据智能领域正经历着一场深刻的范式迁移，即从以“预测”为核心的关联分析，向以“决策”为目标的因果推断演进。这一趋势的背后，是业界普遍面临的增长困境。

大数据平台

20次

Edwin Wang

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

人工智能高质量数据集构建实践

大模型时代，人工智能快速发展，数据、算法、算力3要素中，算法、算力趋于成熟，但高质量数据仍然严重短缺，特别是复杂性、多样性的高质量数据。

大数据平台

22次

Sean Li

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

AI Native数据智能检索技术探索与能力建设

在Data+AI的战略目标下，理解数据研发需求、构建AI原生的数据底座、以及深度分析大模型技术与能力边界，从而更加合理地设计与优化AI技术，是实现数据普惠的愿景

LLM与智能体行业应用

54次

Delain Qiu

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

语音大模型在垂直领域中的应用与落地

多模态大模型在垂直领域中的应用趋势呈现出多元化和深入化的特点。视觉和语音模态的突破更拓展了应用的边界，多模态大模型正加速融合语音、视觉能力，驱动交互升级

LLM与智能体行业应用

52次

Cyril Xie

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

细粒度多模态理解能力探索

随着大模型技术的突破，智能交互系统在技术层面实现了显著革新，相关应用进入了爆发式增长阶段。以DeepSeek为代表的前沿实践，为扩展大模型的应用边界提供了新机遇

LLM与智能体行业应用

60次

Eamon Bao

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

面向视频理解的Agentic系统与Infra技术实践

视频理解作为当前多模态大模型应用的关键场景之一，在安防监控、体育赛事分析、教育评估及智能交通等领域具有重要的应用价值。

LLM与智能体行业应用

62次

Sylvan Lu

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

Ovis多模态大模型：结构对齐下的视觉语言融合

近年来，LLM取得了显著进展，为AGI带来了曙光。然而，纯文本信息难以涵盖人类智能的复杂性与多样性。MLLM应运而生，赋予模型感知和理解视觉信息的能力

LLM与智能体行业应用

50次

Chad Chi

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

具身多模态大脑大模型RoboBrain与具身跨本体框架RoboOS

随着AI技术的快速发展，智能机器人正从实验室走向产业化应用的关键节点。基于对具身智能技术发展趋势的深入思考，我们提出了全栈技术解决方案的研究路径。

LLM与智能体行业应用

56次

Wesley Wu

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

多模态Agentic 教育领域落地应用实践

业界当下聚焦于模态对齐、跨模态推理与隐私计算三大硬核方向；随着Agent的兴起，Training-Free自适应与边缘-云协同架构正成为突破算力与合规瓶颈的关键

LLM与智能体行业应用

44次

Yves Yin

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

GUI Agents技术路线、问题挑战与发展演进

长期以来，GUI始终是人机交互的核心，它通过直观的视觉驱动方式让人们访问数字系统并与之互动。随着LLM尤其是多模态模型的出现，GUI自动化迎来了新时代。

大数据架构

38次

Lawrence Liu

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

大数据离线引擎架构和智能化提效实践

企业数据量增长和降本增效的背景下，构建稳定高效和智能化的离线计算引擎已成为大数据基础设施的核心竞争力。

LLM与智能体行业应用

94次

Eugene Guo

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

众安Data Agent数据应用落地实践

大模型作为AI领域的一次重要突破，带来了一种新的技术变革趋势，而企业级的智能体成为大模型应用的主流形态，各类场景化的数据垂类Agent将成人类的工作伙伴。

大数据架构

50次

Jason Yao

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

Apache GeaFlow 流图 Agent 架构设计与应用探索

Apache GeaFlow 作为行业唯一的流图引擎，为企业未来大规模实时知识图谱的构建与分析提供了关键技术基建。

大数据架构

34次

Zane Fang

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

企业数据集市建设实践与应用探索

在企业数字化转型加速的背景下，金融企业经营在由产品销售视角转向客户经营视角的同时，普遍面临数据分散、标准不统一、应用场景割裂等挑战。

大数据架构

30次

Charles Jiao

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

MCP x Data：Vibe Data Processing（沉浸式数据处理）

在AI原生范式的战略目标下，厘清 MCP与 Vibe Coding 的能力边界，借助AI大模型能力设计端到端的数据流水线，是实现“数据即算力”的关键。

大数据架构

30次

Yaron Ma

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

流批一体建设与Flink 引擎维护、优化实践

当前数据和计算实时化是整个业界的趋势，在实时计算方向，Flink 为事实标准，也广为业界采用。为了支持丰富的业务，Flink 引擎的优化对大规模应用是不可或缺的

向量数据库

34次

Leo Liu

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

从实时多租户到向量数据湖：AI原生应用生命周期中的数据基建服务化演进

在数据基建中注重数据与模型的紧密结合，根据模型的需求进行数据的预处理、特征工程等操作，会使数据更好地适配模型训练和推理，提高AI应用的性能和效果。

应用架构

40次

Miles Cai

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

云原生环境下超大规模AI数据的架构实践

数据规模的指数级增长，叠加对实时处理能力和成本敏感性的提升，使得传统存储架构在灵活性、性能和可管理性方面面临前所未有的挑战。

应用架构

34次

Elliot Chen

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

字节跳动端云协同实践与思考

随着移动端传感器成熟、模型小型化与芯片算力跃升，端智能已具备落地基础。凭借其低成本、低延迟特性构筑差异化优势，已然成为头部科技企业的关键命题。

应用架构

44次

Aaron Yu

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

利用多样化的计算平台灵活部署 AI Agent 和工具

随着Agentic AI的发展，AI智能体正在带来一场被形容为与互联网出现同等重要的技术变革。AI智能体极大的扩展了AI的能力边界。

应用架构

40次

Warren Wang

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

构建企业级 AI 中枢：APISIX AI Gateway在大模型流量治理中的实践

企业拥抱 AI 浪潮，面临大模型接入混乱、安全合规风险高、多模型管理复杂、传统业务与 AI 服务割裂等核心挑战，亟需统一治理中枢。

应用架构

28次

Sylvan Song

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

大规模AI平台建设：利用云原生高效使用GPU

在多样化的 AI 应用场景和不断演进的 AI 框架下，构建一个能够灵活支撑各类业务、实现高效 GPU 资源利用的平台，成为企业需解决的核心问题。

应用架构

28次

Jensen Zhang

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

大规模GPU容器集群故障智能诊断与自愈、稳定性建设

随着 AI 模型变得越来越复杂，上层AI 应用和框架层出不穷，对 GPU 以及大规模 GPU 集群的需求越来越高。构建大规模、稳定性的 GPU 集群成为关键问题

应用架构

36次

Jay Wu

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

基于通用Severless计算平台构建的分布式AI系统软件实践

为了实现AI负载在云环境的高效运行，除了对模型运行性能进行优化之外，分布式系统方面的配套优化也非常重要。

LLM与智能体行业应用

48次

Theo Xu

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

企业级垂直领域智能问数AI Agent落地实践

企业在垂直领域中构建智能问数能力时，常面临诸多挑战,如技术与业务需求难以对齐、对准确率和可解释性的高要求、领域数据稀缺、用户问题复杂多样，以及数据基础设施等。

LLM与智能体行业应用

50次

Flynn Huang

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

AI as Service：跨越AI编程的AI原生企业编排Agent

每家企业内部有着大量独立的知识体系和系统架构，通用的智能体仅在通用办公等场景下使用，导致企业内部自研的应用基本无法使用，这意味着通用大模型同样缺乏企业内部知识库