调研报告

执行摘要 本报告从存储管理视角对自动驾驶大数据、多模态数据湖、Agent Infra Memory管理三个领域进行深度融合分析。核心发现是：三个领域本质上都在解决同一类问题——如何在容量、延迟、成本之间取得平衡的分层存储管理问题。 一、存储管理视角的通用抽象 1.1 核心抽象模型：存储器山 (Memory Mountain) 三个领域都可以用经典的"存储器山"模型来统一描述： 访问延迟 ▲ │ ┌─────────┐ <1ms │ │ 寄存器/ │ Context Window │ │ 工作记忆 │ (Working Memory) │ └─────────┘ 1-100ms │ ┌─────────┐ │ │ 缓存/ │ Session Buffer │ │ 短期记忆 │ (Short-term Memory) │ └─────────┘ 100ms-1s │ ┌─────────┐ │ │ 内存/ │ Vector DB + │ │ 中期记忆 │ Structured Store │ └─────────┘ 1s-10s │ ┌─────────┐ │ │ 磁盘/ │ Object Storage │ │ 长期记忆 │ (Long-term Memory) │ └─────────┘ >10s │ ┌─────────┐ │ │ 归档/ │ Cold Archive │ │ 永久存储 │ (Permanent Storage) │ └─────────┘ └──────────────────► 存储容量 1.2 数据/信息的层次化组织对比 维度 自动驾驶大数据 多模态数据湖 Agent Memory管理 L0: 实时流 CAN/DDS Topic流 实时摄入流 Context Window (4K-128K tokens) L1: 热数据 最近采集的ROS bag 热数据缓存 Session Buffer (10-100 messages) L2: 温数据 转换后的Parquet 温数据SSD缓存 Vector Memory + Structured Memory L3: 冷数据 OSS对象存储 对象存储(S3/OSS) 长期记忆存储 L4: 归档 冷归档存储 归档存储 永久知识库 二、分层存储模型的对比映射 2.1 “存储器山"模型的三域映射 +------------------------------------------------------------------+ | 存储器山模型 - 三域对比映射 | +--------------+------------------+------------------+---------------------------+ | 层级 | 自动驾驶大数据 | 多模态数据湖 | Agent Memory | +--------------+------------------+------------------+---------------------------+ | L0: 寄存器级 | Context Window | In-Memory Cache | Context Window (4K-128K) | | L1: 缓存级 | PolarFS Cache | L1 Memory Cache | Session Buffer | | L2: 内存级 | DataFusion | L2 SSD Cache | Vector DB + | | L3: 磁盘级 | OSS对象存储 | S3/OSS对象存储 | Long-term Memory Store | | L4: 归档级 | 冷归档存储 | Archive Storage | Permanent Knowledge Base | +--------------+------------------+------------------+---------------------------+ 2.2 层次之间的对应关系发现 关键发现：三个领域的层次结构高度同构 ...

执行摘要 本报告对Agent Infrastructure（Agent基础设施）领域进行了系统性深度调研，重点关注Memory管理层次模型。通过对LangChain、LangGraph、LangSmith、Zep、MemGPT等主流技术的分析，揭示了Agent Memory从简单会话存储到复杂知识图谱演进的技术脉络。 1. Agent Infra 分层架构 1.1 Agent执行动态追踪（Trace）层 LangSmith 是LangChain团队推出的LLM应用可观测性平台，截至2025年已处理超过10亿条Trace。 核心架构： Frontend (UI) + Backend API + SDK (Python/TypeScript) ↓ ClickHouse (Trace存储) + PostgreSQL (元数据) + Redis (缓存) 定价模式： Developer计划：免费，5,000 traces/月 Plus计划：$39/月/席位 Enterprise计划：支持私有化部署 1.2 Agent Context管理层 Context生命周期： 创建(Creation) → 传递(Transfer) → 更新(Update) → 销毁(Dispose) │ │ │ │ 初始化状态 节点间流转 Reducer合并 会话结束 LangGraph中的Context管理： class AgentState(TypedDict): messages: Annotated[list, add_messages] documents: list[str] counter: Annotated[int, add] 2. Memory管理深度分析（重点） 2.1 Memory层次模型 基于认知科学和计算机体系结构的启发，Agent Memory采用分层架构： ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Working Memory (工作记忆) │ │ Context Window / Active Reasoning │ │ ~4K-128K tokens │ │ ▲ │ │ │ 实时访问 │ ├───────────────────┼─────────────────────────────────────┤ │ ▼ │ │ Short-term Memory (短期记忆) │ │ Session History / Conversation Buffer │ │ ~10-100 messages │ │ ▲ │ │ │ 快速检索 │ ├───────────────────┼─────────────────────────────────────┤ │ ▼ │ │ Long-term Memory (长期记忆) │ │ ┌───────────────┬───────────────┐ │ │ │ Fixed Attr │ Fuzzy Vector │ │ │ │ Memory │ Memory │ │ │ │ (用户画像) │ (Embedding) │ │ │ └───────────────┴───────────────┘ │ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ 2.2 短期记忆（Short-term Memory） 工作记忆（Working Memory）： ...

执行摘要 本报告对多模态数据湖领域进行系统性深度调研，涵盖架构设计、存储格式、查询优化、数据治理及业界实践等核心维度。随着AI原生时代的到来，数据湖正经历从结构化分析向多模态AI就绪架构的根本性演进。 一、多模态数据湖架构 1.1 现代多模态数据湖核心架构组件 现代多模态数据湖采用分层解耦架构，各层职责明确： 访问层 (Jupyter/BI工具/ML框架/Agent接口) ↓ 计算层 (Spark/Flink/Trino/DuckDB/PyTorch/Ray) ↓ 表格式层 (Delta Lake/Iceberg/Hudi/Paimon) ↓ 存储格式层 (Parquet/Lance/ORC/Arrow) ↓ 对象存储层 (S3/GCS/Azure Blob/OSS) 核心组件解析： 组件层级 核心功能 代表技术 对象存储层 海量数据持久化、高可用、低成本 Amazon S3, 阿里云OSS 存储格式层 数据序列化、压缩、列式/行式布局 Parquet, Lance, Arrow 表格式层 ACID事务、Schema演进、版本控制 Iceberg, Delta Lake, Hudi 计算层 查询处理、ETL、ML训练 Spark, Flink, DuckDB 访问层 数据消费、可视化、应用集成 Tableau, Jupyter, LangChain 1.2 Data Lakehouse架构特点与优势 Lakehouse核心特征： 开放格式存储：基于Parquet/ORC等开放列式格式，避免厂商锁定 ACID事务支持：通过表格式层实现事务一致性 Schema演进：支持字段增删改，无需重写数据 时间旅行：数据版本回溯，支持可重现分析 统一批流：同一份数据支持批处理和流处理 Lakehouse vs 传统架构对比： 维度 传统数据仓库 数据湖 Lakehouse 数据类型 结构化为主 全类型 全类型 ACID支持 强 无 强 Schema管理 严格 灵活 灵活+演进 性能 高 低 高 成本 高 低 低 AI/ML支持 弱 中等 强 二、存储格式深度分析 2.1 Parquet格式 核心优势： ...

摘要 自动驾驶大数据是驱动智能驾驶技术演进的核心燃料。本报告从数据类型与特征、数据处理流程、技术挑战、主流解决方案和未来趋势五个维度，对自动驾驶大数据领域进行系统性调研，提炼核心洞察，为技术决策提供参考。 一、数据类型与特征 1.1 多模态数据类型全景 自动驾驶系统依赖多源异构传感器数据实现环境感知和决策控制，主要数据类型包括： 数据类型 传感器来源 数据特征 产生频率/规模 图像/视频数据 摄像头（8-12个） 2D视觉信息，含颜色、纹理、语义 30-60fps，每小时72-144GB 点云数据 激光雷达（LiDAR） 3D空间坐标、反射强度 10-20Hz，每小时36-252GB 毫米波雷达数据 Radar（3-5个） 距离、速度、方位角（4D成像） 10-50Hz，数据量相对较小 CAN总线数据 车辆总线系统 车速、转向角、油门/刹车踏板位置 100-1000Hz，结构化数据 DDS Topic数据 ROS2/中间件 传感器融合、决策指令、状态信息 实时流式数据 超声波数据 超声波雷达 近距离障碍物检测 低速场景辅助 GNSS/IMU数据 GPS+惯性测量单元 位置、姿态、加速度 1-100Hz 高精地图数据 预采集/实时构建 车道线、交通标志、拓扑关系 静态+动态更新 1.2 数据规模与产生速率 根据行业研究数据： 单车数据产生量： L2级别：每小时约2TB L4-L5级别：每小时16-20TB 研发阶段单车每日：近10TB 商用阶段单车每日：约2TB fleet级数据规模： 特斯拉：全球近200万辆车，每天提供约1600亿帧视频用于训练 累计数据量：特斯拉已收集超过30PB视频数据（2022年） 训练数据：1000万个精选人类驾驶视频（2023年初） 1.3 数据结构化程度分布 数据类型 格式示例 占比估算 特点 非结构化数据 原始视频、点云、图像 ~70-80% 体量大、处理复杂、价值密度低 半结构化数据 ROS bag、JSON、Protobuf ~15-20% 包含元数据和原始数据的混合 结构化数据 Parquet、CSV、CAN信号 ~5-10% 易于查询分析、价值密度高 关键洞察：自动驾驶数据的"冰山模型"——可见的标注数据和结构化数据仅占小部分，海量的原始非结构化数据才是训练端到端模型的关键。 ...