AI 原生数据平台包含哪些核心技术层级？

中国信通院《AI 原生数据平台研究报告（2026 年）》给出"纵向 6 层 + 横向 2 层"的典型技术架构，各层协同联动实现从数据到智能应用的全流程闭环。

1. 支撑层

为平台提供算力与云原生基础保障，是底层底座，负责 CPU、GPU、NPU 的统一调度与弹性扩缩容，以及容器编排、存算分离等云原生能力。

2. 存储接入层

以多模态资产同源存储为载体，提供湖仓一体、数据湖、向量数据库、特征仓库、模型仓库等多元存储形态，统一纳管结构化、非结构化、向量与模型资产。

3. 计算处理层

以异构算力为引擎，整合批流处理、实时计算、向量检索及大模型训练推理能力；多模态处理引擎负责语义解析、智能清洗、信息抽取与融合加工。

4. 开发层

以低代码与 AI 协同开发为核心，提供 NL 指令、可视化拖拽、Agent 编排框架（任务规划、上下文装配、Prompt 编排、DAG 调度、A2A 路由）与一体化数据 IDE。

5. 服务层

以标准化接口与组件化服务为核心，提供数据查询 API（SQL/REST/GraphQL）、模型推理网关（LLM/Embedding/Rerank 统一路由）、知识检索 API、Agent 运行时（执行沙箱 + 状态机）、工具中心 MCP（注册/调用/鉴权）与事件总线等组件化能力，让平台能力可被统一调度与复用。

6. 应用层

面向"人 + AI"双主体提供智能应用，涵盖对话式 BI/ChatBI、自然语言出报表、看板报表、Copilot 智能助手、业务 Agent（客服/审核）、数据 Agent（取数/分析）以及金融、医疗、政务等行业垂直 Agent，使数据能力直接服务于人与智能体。

7. 横向能力一：统一语义层

横向贯穿各层，建立统一业务语义规范体系，对齐人与 AI 的认知口径，是支撑意图驱动消费的核心底座。

8. 横向能力二：安全合规

横向贯穿全链路，提供细粒度权限、加密、脱敏、审计与数据血缘等能力，保障数据合规与可控。治理维度（数据质量、数据安全、模型版本与血缘管理）作为贯穿开发、服务、应用各层的跨链路能力，与统一语义层、安全合规共同构成平台的整体治理体系。