阅读指南 AI 调研与资料整理
面向技术趋势、行业资料和模型能力的调研型内容，适合快速建立背景认知。
适合读者
- 需要快速了解 AI 技术或行业方向的读者
- 想把资料整理转成工程判断的开发者
前置知识
- 了解基本 AI / 后端概念会更顺畅
- 重点关注结论、边界和可落地方向
你将收获
- 获得主题背景、关键术语和趋势判断
- 识别后续需要深入验证的工程问题
这是一篇调研或历史归档型文章，适合作为背景资料阅读；如果要用于实际落地，建议结合最新官方文档和当前工程环境再验证。
一、金融行业
行业特征与数据需求
- 每日产生PB级数据
- 交易数据：日均数亿笔
- 客户资料：亿级用户规模
- 市场行情：毫秒级Tick数据
核心业务场景
技术架构
- 数据源→Kafka→Flink→Spark→Redis/Elasticsearch→Hadoop→BI
人才需求
二、电商行业
数据来源
- 页面浏览轨迹、搜索关键词、购买记录、评价反馈
- TB-PB级数据规模
核心应用
技术架构
- 实时层：Kafka+Flink（双11峰值QPS 1亿+）
- 离线层：Hadoop/MaxCompute（EB级/日）
- 存储：Redis热数据+HBase用户画像+ES商品搜索
三、科技互联网
主要类别
典型技术栈
- 存储：HDFS/S3 + HBase/Cassandra
- 计算：Spark/Flink + Presto
- 调度：Airflow/Dagster
四、其他行业
通信行业
制造业
医疗健康
教育行业
五、技术发展趋势
技术栈演进
新兴方向
- Lakehouse：数据湖+数据仓库
- 联邦学习：隐私保护下的跨机构建模
- 数据编织：统一元数据管理
- 边缘计算：就近处理降低延迟
