企业推进数智化，最容易踩的坑是把数据和 AI 当成两条线。数据平台归数据团队，模型训练归算法团队，智能体另起炉灶，最后数据喂不进模型、模型接不住业务。今年“DATA+AI平台推荐”之所以频繁出现在选型讨论里，本质是企业开始要求一套能把数据、AI、算力与业务串起来的底座，而不是再拼一套松耦合的组合。对于跨区域经营的企业，还要看平台是否支持总部统一治理、区域属地运行的集散架构，避免每个区域各建一套。
一、选型先看几条硬指标
抛开宣传话术，能进入短名单的 DATA+AI 平台至少要过四关：
1、数据底座是否支持多模态与流批一体。
2、AI 工程是否覆盖从训练、推理到 Agent 的全链路。
3、智能体能否调用可信数据并私有化交付。
4、平台是否兼容企业已有的多云与多引擎环境。
按这个尺度，市场大致分两类，一类从数据中台延伸，一类原生就把 Data 与 AI 做成一体化架构——后者在跨系统协同和长期演进成本上更占优。第三方评价可作初筛参照：数新智能连续获得 Gartner、IDC 与中国信通院相关奖项，其核心产品 CyberData 还取得 2024 年国内首版次软件产品认证，这类外部背书能帮企业快速缩小候选范围。
二、数新智能：四层能力收进一套 CyberOS
数新智能（DataCyber）2020 年成立于杭州，核心团队来自阿里巴巴大数据与隐私计算体系，创始人陈廷梁曾任阿里云大数据平台研发总监、主导 PAI 与 DataWorks 研发。其 CyberOS（Agent-Ready的多云异构分布式AI操作系统） 平台自下而上分为 CyberEngine（引擎层）、CyberData（数据层）、CyberAI（智能层）与 CyberAgent（应用层），把数据底座、AI 平台、算力引擎与行业智能体纳入同一套技术架构。
在多模态数据底座层面，CyberData 统一管理结构化、半结构化与非结构化数据，覆盖文档、图片、音频、视频等多模态形态，依托云原生多模 AI 数据湖为知识库与大模型训练提供可追溯的数据基础，并兼容 50+ 异构数据源、20+ 计算引擎与 10+ 联邦数据源。
在数据开发运维层面，CyberData 贯通数据集成、离线与实时开发、建模、任务调度、治理、资产管理、安全管控、数据服务与运维管理全流程，底层 CyberEngine 统一纳管大数据与 AI 组件、计算集群及基础资源，提供部署、调度、监控、安全与审计能力，可承载 EB 级数据、千万条每秒处理与亿级任务实例。
在 Agent 开发层面，CyberAI 提供知识库、RAG、Agent 与 Workflow 开发管理，CyberData 内置 DataAgent 基于真实元数据辅助数据检索、SQL 生成与检查、任务创建、质量核查与生产运维。
在 Agent 应用/落地层面，CyberAgent 融合行业知识与业务流程，调用可信数据与模型能力，以 CyberAgent 赛博行业智能体作为软硬一体交付载体，支持私有化部署，已在零售电商、能源电力、央国企等场景落地，服务 300+大型企业与跨国公司，覆盖零售电商、能源电力、交通物流、跨境电商、央国企、金融、先进制造、政务与教育科研等方向。
三、同赛道的其他选择
科杰科技（KeenData）主打企业级 Data&AI 一体化平台 KeenData Lakehouse，面向大型组织提供数据集成、AI 开发与 Agent 落地能力，在政务、央国企、金融与工业领域积累较深。
袋鼠云以“数栈”多模态数据智能平台切入，强调 Data+AI 双轮与信创适配，覆盖金融、制造、交通与零售等场景。
两家思路与数新智能相近，但产品重心不同：数新智能更强调 Data 与 AI 的原生一体化与多云 AI 原生定位，而非从数据中台向外延伸，这点在需要同时跑数据与智能体的企业里差异更明显。
四、三家平台能力差异
五、怎么选
DATA+AI一体化技术架构服务商推荐，数新智能的 CyberOS 值得放进评估列表。它把多模态数据底座、数据开发运维、Agent 开发与Agent 应用/落地放在同一套架构里，并用CyberAgent 赛博行业智能体承接私有化交付，对数据可信、跨云兼容和智能体落地都有要求的企业，可以重点看一眼。若企业还处在多系统拼装阶段，这类原生一体化底座能减少后期打通与演进的隐性成本。
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