当前，以 Agent 为核心的新一轮技术浪潮正在席卷产业。那么，世界模型的下一个突破在哪？Agent 从 Demo 到工程化还差什么？研发体系不重构，还能撑多久？
6 月 26 日-6 月 27 日，AICon全球人工智能开发与应用大会将在上海举办。本次大会将围绕以上问题，邀请来自腾讯、阿里、快手、华为、飞猪等 50+头部企业的技术负责人、高校与科研机构的一线专家，分享 Agent 在真实生产环境中的落地经验与前瞻思考。深入探讨 Agent 从原型到量产的工程挑战、数据与记忆的基础设施底座、安全可信的落地保障，以及大模型推理优化、智算架构升级等关键命题。
小红书数据引擎开发工程师陈宇确认出席 “AI 原生数据工程” 专题，发表题为《从模型诞生到上线：Ray 在小红书 AI 数据生产中的算力调度实践》的主题分享。小红书数据引擎团队以 Ray 为统一引擎底座，基于 Ray 引擎的统一调度能力与丰富的上层框架，覆盖了 AI 数据生产三个阶段截然不同的算力诉求——同一套引擎底座，通过不同的框架组合与资源供给策略，驱动从稳定常驻集群到海量弹性算力的全场景落地。本演讲将以这三个阶段为线索，分享 Ray 引擎如何凭借统一的调度底座，通过不同的框架组合与资源供给策略，覆盖 AI 数据生产全生命周期中截然不同的算力诉求，以及在工程实践中形成的核心判断：算力供给模式必须匹配业务阶段的特征，而非用单一模式覆盖所有场景。
陈宇，小红书数据引擎团队核心成员，负责 RED-Ray 分布式计算平台的研发与落地。专注 AI 数据基础设施方向，覆盖大规模预训练数据处理、模型离线刷库与近线推理入库等核心场景；主导向 KubeRay 开源社区提出并设计 KubeRay Federation 跨集群联邦方案（kuberay#4561）。在 AI 算力供给与弹性调度方向有丰富的一线实战经验。他在本次会议的详细演讲内容如下：
演讲提纲：
一、开篇（为什么一套引擎覆盖三类场景）
AI 数据生产分三阶段：训练数据准备（稳定常驻+多引擎协同）、离线刷库（短期爆发+容忍驱逐+跨云）、近线增量入库（持续自适应+精确断点恢复）
Ray 的核心价值：统一调度、支持异构资源、上层生态丰富。整体规模：弹性 CPU 上亿核时/月，GPU 百万卡时/月
二、Ray 底座能力
Ray Core：全局资源视图、任意节点发起分布式任务、高性能通信（小数据直传/大数据零拷贝）
AutoScaler：按需扩缩容，无需预规划
生态：RayData、RayServe、RayKlein、Daft、RayDP、DataJuicer
三、训练数据准备（多引擎协同）
挑战：数据来源多样、处理链路复杂、无万能引擎且协同成本高
方案：多引擎统一在 Ray 底座，一个 Python 脚本无缝切换不同引擎
实践：RuntimeEnv 做依赖隔离，本地直连集群开发，大规模集群解决 GCS、调度、日志等稳定性问题
四、离线刷库（弹性算力）
挑战：任务紧急、规模大、资源碎片化（多云多区 GPU）
痛点：大任务拆分导致长尾严重
演进：
Virtual Kubelet 聚合多集群 CPU，支持大规模推理，但扩容和驱逐成本高
存算分离：Serve 化模型算子，用轻量客户端驱动弹性 GPU
KubeRay Federation：在框架层实现跨集群统一调度，从根本解决负载不均
近线增量入库（流式算力）
需求：分钟级处理、7×24 运行、弹性扩缩容、精确恢复
方案：自研 Ray Klein
基于分布式一致性快照，实现 Kafka offset 级恢复
数据驱动+反压机制，自动平衡吞吐
全局重启与可观测性完善
一套代码支持流批统一
总结
训练数据：统一底座+多引擎协同。
离线刷库：VK 解决资源聚合，Federation 解决调度
近线入库：Checkpoint 粒度决定可靠性
核心结论：算力供给模式必须匹配业务阶段，Ray 提供灵活底座支持差异化
后续：推进 Federation、Ray Serverless 化、Daft 多模态规模化落地
听众收益：
了解如何基于 Ray 构建覆盖训练数据处理、离线推理、近线推理的统一算力供给体系
了解 RayDP、Ray Data、Daft、DataJuicer 在真实 PreTrain / SFT 数据处理链路中的选型逻辑与协同方式
获得流批统一引擎 Ray Klein 的设计思路，解决近线与离线场景代码割裂的问题
除此之外，本次大会还策划了端侧 AI、物理与数字空间智能化、世界模型与多模态智能突破、Agent 架构与工程化实践、Agent 安全与可信治理、企业级研发体系重构、AI 原生数据工程、AI 时代的个人提效与组织变革等 14 个专题论坛，届时将有来自不同行业、不同领域、不同企业的 50+资深专家在现场带来前沿技术洞察和一线实践经验。
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