AI 原生数据平台与数据湖仓在架构定位上有什么不同？

1. 底座与演进关系

数据湖仓（Lakehouse）侧重存储与计算的统一，解决结构化分析场景下的数据孤岛；AI 原生数据平台在数据湖仓之上进一步演进，叠加面向 AI 的能力。

2. 数据形态扩展

湖仓以"表"为核心数据形态；AI 原生平台将向量、特征、模型与表一并纳入同源管理，使同一份数据支撑分析与生成式 AI 双重负载。

3. 能力叠加

AI 原生平台在湖仓底座之上叠加统一语义层、向量检索、Agent 编排与意图驱动消费，形成"湖仓智一体化"的架构定位。

4. 代际演进

数据平台历经数据仓库、大数据平台、湖仓一体三个阶段，当前正迈入第四阶段——AI 原生数据平台（业界称"湖仓智一体化"）。其中"湖仓一体 → AI 原生"被视为数据平台架构的第三次代际跃迁，AI 原生是湖仓在智能时代的再跃迁，而非简单替代。