AI競爭關鍵在于“數據競賽”， 星環(huán)科技AI-Ready Data Platform成破局密鑰

　　當主流大模型的參數規(guī)模皆突破萬億級，行業(yè)逐漸意識到一個殘酷現實：大模型的技術紅利窗口正在收窄。

　　Transformer架構主導的算法同質化，使得模型性能差異從技術代差演變?yōu)楣こ虄?yōu)化。與參數量的邊際效益持續(xù)遞減形成鮮明對比的是，IDC研究顯示企業(yè)80%的非結構化數據仍處于沉睡狀態(tài)，包括設備日志、工藝文檔、客戶對話等數據金礦普遍尚未被有效開采。

　　這種背景下，企業(yè)打造AI能力的重心正從"模型軍備競賽"轉向"數據基建深耕"。日前，AI基礎軟件設施供應商星環(huán)科技發(fā)布的AI-Ready Data Platform通過技術架構的重構，正在加速這一新局面的打開。

　　一、AI競爭聚焦數據，傳統(tǒng)平臺與需求矛盾重重

　　Gartner高級研究總監(jiān)方琦的觀察直指行業(yè)痛點：由于大多數企業(yè)都依賴于相似的預訓練模型，因此具有企業(yè)自身特色的數據正成為生成式人工智能采用和創(chuàng)新的關鍵差異化因素。企業(yè)獨特數據，包括私有數據和行業(yè)Know-how，成為AI競爭的唯一壁壘。

　　然而，傳統(tǒng)數據平臺在數據治理、整合和管理方面存在諸多不足，與大模型對高質量、多模態(tài)、領域知識數據的需求形成了核心矛盾。

　　數據存儲的割裂問題成為了顯著的瓶頸。企業(yè)通常需要管理多種類型的數據模型，包括關系型數據庫、向量數據庫和時序數據庫等。這些模型各自獨立管理，導致數據分散存儲，難以進行統(tǒng)一調用和整合。數據治理的低效性是企業(yè)AI落地的另一大挑戰(zhàn)。許多企業(yè)缺乏有效的自動化數據治理工具，導致數據標準混亂，語料質量難以達到預期。手工清洗數據的成本高昂，數據的動態(tài)更新機制不足，難以滿足AI模型對實時數據的需求。

　　此外，許多AI系統(tǒng)無法實時處理數據，無法滿足業(yè)務對即時性的要求。AI應用的實時性和知識抽象能力不足，導致其難以有效對接業(yè)務場景。應用斷層使得AI技術在企業(yè)中的落地面臨巨大挑戰(zhàn)。

　　數據存儲的物理割裂、治理體系的效能遲滯、應用層的價值斷層——這三大瓶頸構成的復合型枷鎖，不僅推高了AI技術落地的工程復雜度，更在時間維度上形成了價值釋放的阻尼效應。破局之道在于構建具備全域治理、實時計算與智能融合能力的數據操作底層基建，這正是解鎖企業(yè)智能生產力的核心密鑰。

　　二、破局密鑰：星環(huán)科技的三維重構

　　在2025年度產品發(fā)布會上，領先的AI基礎軟件設施供應商星環(huán)科技亮出的AI-Ready Data Platform正是為了解決這些痛點而生。該平臺通過架構革命、治理躍遷與工具鏈進化三個維度的深度創(chuàng)新，為企業(yè)構建起從數據沉淀到AI落地的全棧數據能力。

　　1、底層數據的“大一統(tǒng)”：

　　星環(huán)科技以"多模型統(tǒng)一架構"重構數據世界的底層法則。這項突破性技術構建起四層協(xié)同體系，涵蓋從統(tǒng)一接口、統(tǒng)一計算引擎、統(tǒng)一存儲到統(tǒng)一資源管理。其中，統(tǒng)一存儲是這一架構的核心亮點，星環(huán)科技實現了11種模型數據的統(tǒng)一存儲管理，包括關系型數據、搜索引擎、寬表存儲、圖存儲、地理空間存儲、時序數據存儲、鍵值存儲、事件存儲、文檔存儲、對象存儲和向量存儲等。

　　這一創(chuàng)新使星環(huán)科技成為國內首個通過信通院“多模數據庫產品評測”的廠商，也是國內首批發(fā)布分布式向量數據庫的企業(yè)，并入選Gartner“數據庫產品品類最多的廠商之一”。

　　星環(huán)科技通過多模型統(tǒng)一架構打破數據巴別塔，為各類垂直大模型場景的落地需求提供最基礎的統(tǒng)一數據底座。

　　2、治理層的智能躍遷：

　　在統(tǒng)一數據平臺的基礎上，星環(huán)科技構建起智能化治理矩陣。

　　星環(huán)科技成功實現了非結構化數據向半結構化的高效轉化，為大模型提供了多模型形態(tài)的有力支持。其語料開發(fā)工具TCS(Transwarp Corpus Studio)全面覆蓋語料的全生命周期，支持多源數據采集，能夠對采集的語料進行深度解析與智能分類，從而生成高質量的語料。知識工程平臺星典(Knowledge Lodge)則在此基礎上進一步解析語料，精準抽取關鍵知識要素并整合進知識庫，為企業(yè)數據治理提供了堅實的知識支撐，確保知識的時效性和準確性。

　　此外，星環(huán)科技的大數據開發(fā)工具Transwarp Data Studio(TDS)在企業(yè)數據資產管理中扮演著關鍵角色。其4.0版本在數據資產運營和語料管理方面實現了顯著提升，包括支持多種類型數據的管理，提供靈活的編目和智能檢索功能，極大地豐富了數據管理的范圍和靈活性;新增入湖向導和智能盤點能力，簡化數據湖倉的構建流程，實現自動化資產盤點，顯著提升了數據管理的效率和準確性;結合實時湖倉集一體平臺，實現秒級數據同步和高可用性保障，滿足即時查詢和跨系統(tǒng)任務執(zhí)行的需求，為企業(yè)提供高效的數據支持。TDS已經在金融、能源、政府、醫(yī)療、交通等多個行業(yè)成功落地，助力客戶高效管理數據資產，提升數據治理水平。

　　而在知識工程領域，星環(huán)科技的TKH知識平臺通過語義網絡重構，賦予AI業(yè)務語義理解能力。具體來看，通過知識圖譜，企業(yè)能夠將數據轉化為知識資產，提升數據的附加值。此外，TKH平臺還具備特定領域知識構建能力，能夠將數據進一步抽象為業(yè)務語義與知識圖譜，為AI提供領域背景與推理基礎。

　　3、實時化與工具鏈革命：

　　在AI的應用層面中，實時性和場景落地是企業(yè)面臨的兩大挑戰(zhàn)。星環(huán)科技的AI-Ready Data Platform通過實時湖倉集技術，實現了端到端秒級分析。這種實時化能力使得企業(yè)能夠更快地響應市場變化，提升決策效率。

　　此外，星環(huán)科技的LLMOps平臺實現了模型開發(fā)、知識管理、應用編排一體化，解決了“語料荒”和“算力缺”的問題。通過這一平臺，企業(yè)可以構建各種智能應用，如客服助手、合規(guī)助手、財務分析、數據分析和決策助手等，滿足不同部門的業(yè)務需求。企業(yè)級管理能力讓AI從分散開發(fā)走向統(tǒng)一運營，實現資源可控、流程可管、資產可用，加速AI在企業(yè)中的規(guī)�；�落��。

　　三、價值驗證：AI-Ready Data如何驅動企業(yè)生產力

　　數據基礎設施的重構猶如搭建數字世界的樂高底座，但真正的價值驗證必須回歸商業(yè)戰(zhàn)場。當星環(huán)科技完成從數據處理、數據存儲、治理、領域知識構建到AI應用的全鏈路改造，這些技術突破如何轉化為可見的生產力重構?

　　答案藏在星環(huán)科技的實踐中。

　　在金融行業(yè)，數據實時性與準確性已成為風險管控與決策效能的命脈。星環(huán)科技AI-Ready Data Platform依托多模態(tài)統(tǒng)一架構，創(chuàng)新實現關系型、向量、圖、全文、時序等異構數據模型的統(tǒng)一存儲與協(xié)同治理。該技術架構不僅破解了傳統(tǒng)數據孤島頑疾，更通過實時湖倉融合架構，構建端到端秒級響應體系，重塑金融機構的數據價值鏈條。

　　具體而言，在交易報表場景中實現批處理效率倍增，大屏駕駛艙場景中OLAP分析響應速度實現十倍級躍升，使風險識別與決策響應的時效窗口大幅壓縮。特別是在實時風控領域，平臺憑借秒級數據時延與數據即席分析能力，構筑起金融資產安全防護的時效屏障。值得關注的是，基于無涯·問數智能分析助手構建的自然語言交互系統(tǒng)，將非技術人員的分析準確率推升至95%以上，真正實現了數據民主化決策的范式轉型。

　　制造業(yè)數字化轉型則面臨跨域數據協(xié)同的深層挑戰(zhàn)。星環(huán)科技通過M域(ERP、CRM等管理系統(tǒng))與O域(設備監(jiān)控、運維系統(tǒng)等運營體系)的實時數據融通，構建起企業(yè)級數據中樞神經系統(tǒng)。這種全域數據治理能力不僅消弭了傳統(tǒng)OT與IT系統(tǒng)的協(xié)同鴻溝，更催生出生產運營的全局智能視角。

　　這兩大行業(yè)的實踐揭示著共同規(guī)律：當企業(yè)能夠將數據從“成本項”轉化為“生產要素”，從“靜態(tài)資產”升級為“智能燃料”，企業(yè)便獲得了以AI重構商業(yè)邏輯的原子級能量。

　　這也給了我們更多的思考：AI這場始于技術變革的競賽，或終將演變?yōu)榛�礎設施能力的較量。

　　來源：格隆匯