建设 AI 原生数据平台面临哪些主要技术挑战？

1. 多模态治理与数据孤岛

非结构化数据占比高、格式杂，跨系统整合与一致性保障难度大。

2. 向量检索的成本与性能

超大规模向量索引带来内存与计算开销，需在召回率、时延与成本之间权衡。

3. 语义一致性与口径对齐

统一语义层建设门槛高，指标口径冲突会直接传导到 AI 结果的准确性。

4. 异构算力调度效率

CPU、GPU、NPU 混合负载下的调度策略复杂，利用率与稳定性是持续难题。

5. 安全合规与数据不出域

高监管行业对权限、加密、审计与部署位置提出严苛要求。

6. Agent 可靠性与可观测性

智能体自主编排带来幻觉、失控与可观测性挑战，需要评估、回滚与人工复核机制兜底。