分布式×多模态：当ODPS为AI装上“时空穿梭”引擎
本文深入探讨了多模态数据处理的技术挑战与解决方案，重点介绍了基于阿里云ODPS的多模态数据处理平台架构与实战经验。通过Object Table与MaxFrame的结合，实现了高效的非结构化数据管理与分布式计算，显著提升了AI模型训练效率，并在工业质检、多媒体理解等场景中展现出卓越性能。
阿里云数据传输服务使用场景
阿里云数据传输服务（DTS）的核心优势在于其支持多种数据传输方式（迁移、同步、订阅），能够满足企业在数据库迁移、灾备、实时数仓构建、业务解耦等场景下的需求。无论是优化用户体验、降低使用成本，还是实现跨账号任务授权，DTS均提供了完整的解决方案
AI 大模型时代的网络架构演进
2025 年 7 月 26 日，第二届中国计算机学会（CCF）分布式计算大会暨中国算力网大会（CCF Computility 2025）在甘肃兰州隆重召开。大会以“算力网：新质生产力背景下的分布式系统”为主题，吸引了来自学术界与产业界的 1200 余位专家学者、行业代表齐聚一堂，共探分布式计算与算力网络的前沿技术与未来趋势。
ODPS 在 AI 时代的引领潜力与突破方向分析
阿里云 ODPS 凭借超大规模数据处理、多模态架构与 Data+AI 融合优势，正引领 AI 时代数据革命。其弹性算力支撑大模型训练，多模态处理提升数据利用率，AI 工程化能力完善。但实时性、边缘计算与跨云协同仍存短板。未来将重点突破智能数据编织、异构计算调度、隐私增强平台与边缘云端协同，加速行业落地。结合绿色计算与开放生态，ODPS 有望成为 AI 驱动的数据基础设施核心。