5月27日，星環(huán)科技主辦“AI × Data：新一代 AI Infra”2025年度產(chǎn)品發(fā)布會，星環(huán)科技正式發(fā)布AI-Ready Data Platform概念，并全面展示其構(gòu)建新一代AI基礎(chǔ)設(shè)施的核心能力。

一、 從“AI + Data”邁向“AIⅹData”： AI與Data的關(guān)系演進(jìn)

當(dāng)前，AI技術(shù)正經(jīng)歷從工具性應(yīng)用向深度融合的轉(zhuǎn)變。星環(huán)科技在發(fā)布會上清晰地勾勒了AI演進(jìn)的四個(gè)階段：從最初的內(nèi)容生成（Step 0），到自然語言與知識庫的簡單交互（Step 1），再到AI成為共事者、重構(gòu)應(yīng)用的乘法階段（Step 2），最終邁向人類進(jìn)入AI時(shí)代的指數(shù)級躍遷（Step 3）。

這一演進(jìn)過程可以用公式表達(dá)為：從AI生成Data，到AI + Data的簡單加法，再到AI × Data的乘法效應(yīng)，最終達(dá)到(AI × Data)^n的指數(shù)級增長。其中，AI × Data不僅僅是簡單疊加，而是AI與數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)分析的深度融合與相互賦能。

正如Gartner最新研究報(bào)告《Data Management Is the Sole Differentiator in a Commoditized and Multipolar LLM World》所指出的："特定的LLM將不再被視為企業(yè)成功的主要區(qū)別因素。取而代之的是，其他企業(yè)很難獲得或復(fù)制的獨(dú)特內(nèi)部數(shù)據(jù)將成為成功AI旅程的唯一競爭力來源。"在AI技術(shù)深度普及的今天，數(shù)據(jù)管理能力將成為企業(yè)差異化競爭的關(guān)鍵。

二、 大模型落地的多重挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)與應(yīng)用的雙重困境

在企業(yè)大規(guī)模落地AI的進(jìn)程中，數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)和應(yīng)用挑戰(zhàn)成為制約高效落地和高ROI的兩大關(guān)鍵因素。星環(huán)科技在發(fā)布會上深入剖析了這些挑戰(zhàn)，為企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型提供了清晰的問題視角。

數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)：從沉淀到應(yīng)用的全鏈路痛點(diǎn)。

數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)主要體現(xiàn)在四個(gè)方面：首先是數(shù)據(jù)資產(chǎn)沉淀不足，企業(yè)數(shù)據(jù)割裂，形成嚴(yán)重的信息孤島；其次是數(shù)據(jù)存儲模型單一，不同模型分離存放，無法統(tǒng)一存儲；第三是數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，包括數(shù)據(jù)雜亂、質(zhì)量差，缺乏數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和自動化治理工具；最后是數(shù)據(jù)應(yīng)用層面的挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)安全性低、時(shí)效性差、共享流通存在壁壘等。

這些挑戰(zhàn)不僅影響了企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值發(fā)揮，也直接制約了AI技術(shù)的落地效果。

應(yīng)用挑戰(zhàn)：碎片化與集成難題。

在應(yīng)用層面，企業(yè)面臨的主要挑戰(zhàn)是應(yīng)用爆發(fā)成百上千，單點(diǎn)建設(shè)成本高，與現(xiàn)有系統(tǒng)對接困難，以及AI Safety等問題。這些挑戰(zhàn)導(dǎo)致企業(yè)在AI應(yīng)用建設(shè)過程中投入大量資源，卻難以獲得理想的回報(bào)。

面對這些挑戰(zhàn)，企業(yè)需要一個(gè)能夠統(tǒng)一管理數(shù)據(jù)和AI的基礎(chǔ)設(shè)施，以降低建設(shè)成本，提升AI應(yīng)用質(zhì)量，確保AI應(yīng)用的安全可控。這正是星環(huán)科技新一代AI Infra的核心價(jià)值所在。

三、 星環(huán)科技新一代AI Infra：重構(gòu)企業(yè)AI基礎(chǔ)設(shè)施

星環(huán)科技在此次發(fā)布會上推出的新一代AI Infra，不僅是一套完整的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)架構(gòu)，更是一次關(guān)于未來企業(yè)智能化如何落地的系統(tǒng)性思考。新一代AI Infra旨在解決企業(yè)在AI落地過程中面臨的數(shù)據(jù)和應(yīng)用挑戰(zhàn)。這一架構(gòu)包含四大核心平臺： Knowledge Platform（知識平臺）、AI Platform（AI平臺）、AI-Ready Data Platform（AI 就緒數(shù)據(jù)平臺）和Resources Platform（資源平臺）。

AI Infra整體架構(gòu)：四層協(xié)同，全棧賦能

星環(huán)科技新一代AI Infra采用分層設(shè)計(jì)，從底層資源到上層應(yīng)用形成完整閉環(huán)。

Resources Platform作為基礎(chǔ)，提供統(tǒng)一的資源管理能力，支持多種異構(gòu)計(jì)算資源；

AI-Ready Data Platform作為核心，提供多模型數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲和處理能力；

AI Platform提供模型訓(xùn)練、推理和應(yīng)用開發(fā)能力；

Knowledge Platform則負(fù)責(zé)知識管理和工程化，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識資產(chǎn)。

這四層架構(gòu)不是簡單疊加，而是深度融合、相互賦能，形成了一個(gè)完整的AI基礎(chǔ)設(shè)施生態(tài)。

通過這一架構(gòu)，企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)到知識、從模型到應(yīng)用的全鏈路智能化轉(zhuǎn)型。

四、 AI-Ready Data Platform：數(shù)據(jù)平臺的革命性創(chuàng)新

作為AI Infra的核心構(gòu)成，AI-Ready Data Platform是一個(gè)AI賦能的數(shù)據(jù)平臺，為AI生產(chǎn)和提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)平臺以關(guān)系型、向量、圖、全文、時(shí)序等多模型數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲管理為基礎(chǔ)，提供多模態(tài)數(shù)據(jù)自動處理、高效數(shù)據(jù)治理、特定領(lǐng)域知識構(gòu)建以及全流程的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)洞察能力，實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)產(chǎn)生到應(yīng)用于AI的全過程數(shù)據(jù)管理，一站式助力企業(yè)更高效地運(yùn)用AI釋放數(shù)據(jù)價(jià)值。它具有五大核心能力：

1.AI-Ready Data多模型數(shù)據(jù)：支持向量、圖、文檔、全文索引、關(guān)系型表等多種數(shù)據(jù)模型，為AI應(yīng)用提供豐富的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；

2.非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理：能夠?qū)⒎墙Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為半結(jié)構(gòu)化、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，解決企業(yè)80%以上的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)難以利用的問題；

3.數(shù)據(jù)治理：提供高效數(shù)據(jù)治理能力，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、一致性和可用性；

4.特定領(lǐng)域知識：將數(shù)據(jù)模型轉(zhuǎn)化為知識，提取和沉淀領(lǐng)域知識，為AI應(yīng)用提供知識基礎(chǔ)；

5.全流程實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)洞察：支持實(shí)時(shí)接入、實(shí)時(shí)處理、實(shí)時(shí)分析，滿足企業(yè)對數(shù)據(jù)時(shí)效性的高要求。

這些能力通過星環(huán)科技的多款產(chǎn)品得以實(shí)現(xiàn)，包括Transwarp Corpus Studio（星環(huán)語料開發(fā)工具）、Transwarp Data Studio星環(huán)數(shù)據(jù)開發(fā)工具）、Transwarp Data Hub（星環(huán)一站式多模型大數(shù)據(jù)平臺）和Transwarp Knowledge Hub（星環(huán)知識平臺）。

 多模型統(tǒng)一架構(gòu)：AI-Ready Data Platform的技術(shù)核心

星環(huán)科技的AI-Ready Data Platform支持向量、圖、全文索引、文檔、時(shí)序數(shù)據(jù)等多數(shù)據(jù)模型，并實(shí)現(xiàn)了統(tǒng)一接口、統(tǒng)一計(jì)算引擎、統(tǒng)一存儲到和一資源管理，形成了完整的統(tǒng)一技術(shù)架構(gòu)，用戶可以在接口和計(jì)算層屏蔽所有異構(gòu)數(shù)據(jù)帶來的差異化，以統(tǒng)一形態(tài)滿足目前以及未來各類垂直大模型場景的落地需求。星環(huán)科技自2020年實(shí)現(xiàn)多模型統(tǒng)一架構(gòu)以后，不斷拓展多模型能力，到2023年發(fā)布分布式向量數(shù)據(jù)庫后已完整支持業(yè)內(nèi)主流的11種數(shù)據(jù)模型，連續(xù)2年入選Gartner“數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品品類最多的廠商之一”，并成為國內(nèi)首個(gè)通過信通院"多模數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品評測"的廠商。

全流程實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)洞察，加速數(shù)據(jù)價(jià)值創(chuàng)新

星環(huán)科技湖倉集統(tǒng)一平臺，端到端秒級數(shù)據(jù)分析：星環(huán)科技湖倉集統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺，基于統(tǒng)一的存儲、統(tǒng)一的資源管理、統(tǒng)一的計(jì)算引擎和統(tǒng)一的接口，一個(gè)平臺能夠同時(shí)支持批處理、交互式分析、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和在線數(shù)據(jù)服務(wù)四類場景?；?a href="/user/26045949" target="_blank" class="keylink">星環(huán)科技一體化的數(shù)據(jù)平臺，端到端數(shù)據(jù)處理延時(shí)從過去的T+1天提速到T+1秒，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)落地即分析。并且，在數(shù)據(jù)處理分析性能方面相比業(yè)內(nèi)同類產(chǎn)品均都數(shù)倍的提升，例如在100TB TPC-DS測試場景中，數(shù)據(jù)分析性能相比Databricks（Photon）提升1倍，硬件成本降低一倍。星環(huán)科技自2017年實(shí)現(xiàn)湖倉一體架構(gòu)后，在實(shí)時(shí)、高并發(fā)數(shù)據(jù)寫入以及數(shù)據(jù)處理分析方面不斷創(chuàng)新突破，在2022年實(shí)現(xiàn)了湖倉集一體的架構(gòu)，并且數(shù)據(jù)集市性能能夠達(dá)到甚至超越單獨(dú)的數(shù)據(jù)集市，幫助數(shù)百個(gè)客戶構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺，加速實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)創(chuàng)新。

高性能分布式時(shí)序數(shù)據(jù)庫，PB級實(shí)時(shí)時(shí)序數(shù)據(jù)秒級分析：星環(huán)科技分布式時(shí)序數(shù)據(jù)庫Timelyre9.3版本實(shí)現(xiàn)了10倍的分析性能提升，能夠秒級分析PB級實(shí)時(shí)時(shí)序數(shù)據(jù)，助力企業(yè)用戶實(shí)時(shí)處理傳感器、金融交易、系統(tǒng)日志、生產(chǎn)設(shè)備等實(shí)時(shí)產(chǎn)生的海量時(shí)序數(shù)據(jù)，快速識別風(fēng)險(xiǎn)或者定位故障原因。同時(shí)，分布式架構(gòu)可以線性擴(kuò)展，滿足PB級到EB級數(shù)據(jù)的存儲需求，結(jié)合5-20倍的無損數(shù)據(jù)壓縮能力，有效減少存儲節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)量，大幅降低成本。

五、 Sophon LLMOps 1.6：四維進(jìn)化，催化AI × Data融合

星環(huán)科技在此次發(fā)布會上重點(diǎn)介紹了Sophon LLMOps 1.6平臺的四維進(jìn)化，作為企業(yè)級AI基礎(chǔ)設(shè)施，Sophon LLMOps統(tǒng)一支撐空間管理、模型、算力管理、數(shù)據(jù)管理、通用工具，實(shí)現(xiàn)智能體驅(qū)動的AI全流程運(yùn)營，實(shí)現(xiàn)了從數(shù)據(jù)到智能、從模型到應(yīng)用的閉環(huán)升級，全面催化 AI × Data 的深度融合。

 四大模塊協(xié)同：全生命周期統(tǒng)一管理

Sophon LLMOps平臺包含四大核心模塊：

星鑄（Model Foundry模型開發(fā)）：支持主流HuggingFace大模型的一鍵導(dǎo)入、納管與部署，具備自動量化與推理加速能力。兼容多種國產(chǎn)GPU與推理引擎，適配企業(yè)級模型多環(huán)境管理需求。助力企業(yè)構(gòu)建穩(wěn)定、安全、高效的模型基礎(chǔ)能力；

星典（Knowledge Lodge知識工程）：提供從知識構(gòu)建、審核、發(fā)布到優(yōu)化的全流程管理能力，支持多源知識融合與企業(yè)級知識體系建設(shè)。強(qiáng)化知識治理與問答應(yīng)用的支撐能力，是AI理解業(yè)務(wù)語義的核心模塊；

星解（Corpus Studio語料工程）：新增數(shù)據(jù)資產(chǎn)化、文件編目與分布式語料處理能力，幫助企業(yè)快速準(zhǔn)備訓(xùn)練數(shù)據(jù)。支持語料標(biāo)準(zhǔn)化、自動標(biāo)注、協(xié)同審核，是高質(zhì)量數(shù)據(jù)供給的核心支撐平臺；

星構(gòu)（Agent Go應(yīng)用開發(fā)）：支持智能體（Agent）、應(yīng)用鏈與插件的靈活編排與部署，全面兼容MCP協(xié)議。新增數(shù)據(jù)解析、知識工程等智能體，讓模型能力快速集成進(jìn)業(yè)務(wù)系統(tǒng)，推動AI在各類場景中真正落地。

Sophon LLMOps還具備企業(yè)級AI基礎(chǔ)設(shè)施管理能力，提供對空間、工具、算力、模型、數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理，支撐大模型從開發(fā)到部署全過程的有序運(yùn)行。這一能力使得AI能力成為企業(yè)級資產(chǎn)，具備可監(jiān)管、可配置、可復(fù)用等特性。

一站式解決企業(yè)六大痛點(diǎn)

Sophon LLMOps平臺通過全生命周期統(tǒng)一管理，一站式解決了企業(yè)在AI應(yīng)用開發(fā)過程中面臨的六大痛點(diǎn)：

「難」：多模型適配難：通過統(tǒng)一的模型管理和適配機(jī)制，簡化了多模型的使用和集成；

「缺」：算力永遠(yuǎn)缺：提供高效的算力管理和調(diào)度能力，優(yōu)化算力資源利用。；

「難」：語料供給難：通過星解模塊提供專業(yè)的語料工程能力，解決語料供給問題；

「差」：準(zhǔn)確度差：結(jié)合知識工程和模型優(yōu)化，提高AI應(yīng)用的準(zhǔn)確度和可靠性；

「難」：新需求VS舊能力：大模型人工智能硬件需求、軟件開發(fā)、應(yīng)用、人才要求和傳統(tǒng)軟件都不一樣；

「貴」：應(yīng)用分散建設(shè)成本高。

通過這一平臺，企業(yè)可以構(gòu)建各種智能應(yīng)用，如客服助手、合規(guī)助手、財(cái)務(wù)分析、數(shù)據(jù)分析和決策助手等，滿足不同部門的業(yè)務(wù)需求。企業(yè)級管理能力，讓AI從分散開發(fā)走向統(tǒng)一運(yùn)營，實(shí)現(xiàn)資源可控、流程可管、資產(chǎn)可用，加速AI在企業(yè)中的規(guī)?；涞亍?/p>

六、 星環(huán)科技新一代AI Infra的行業(yè)應(yīng)用案例

從理論到實(shí)踐 星環(huán)科技的新一代AI Infra不僅在技術(shù)上實(shí)現(xiàn)了突破，更在實(shí)際應(yīng)用中展現(xiàn)了強(qiáng)大的價(jià)值。

實(shí)時(shí)湖倉集一體：一體化構(gòu)建AI × Data 實(shí)現(xiàn)端到端秒級數(shù)據(jù)分析

在此之前，用戶使用CDH、Hbase、Hive、Clickhouse等多個(gè)開源產(chǎn)品來實(shí)現(xiàn)多業(yè)務(wù)場景，存在數(shù)據(jù)冗余、處理鏈路長、時(shí)效性差等問題，通過星環(huán)科技構(gòu)建實(shí)時(shí)湖倉集一體平臺，可以基于一個(gè)平臺同時(shí)支持傳統(tǒng)數(shù)據(jù)應(yīng)用、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)洞察和AI大模型應(yīng)用。

遷移到星環(huán)實(shí)時(shí)湖倉集一體平臺后，在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)應(yīng)用方面，整體性能大幅提升。例如在交易報(bào)表場景中，批處理性能提升1倍，在大屏駕駛艙場景中，OLAP分析性能提升高達(dá)10倍。

同時(shí)，星環(huán)科技實(shí)時(shí)湖倉集一體平臺的實(shí)時(shí)入庫、秒級分析能力可以助力金融機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)洞察，例如在實(shí)時(shí)風(fēng)控場景，可以實(shí)現(xiàn)秒級延時(shí)，數(shù)據(jù)落地即分析，助力金融更快地識別風(fēng)險(xiǎn)和采取應(yīng)對措施；在手機(jī)銀行場景，每服務(wù)器可支持2000QPS的高并發(fā)在線數(shù)據(jù)服務(wù)；在CRM等場景，星環(huán)科技實(shí)時(shí)湖倉集一體可支持HTAP的混合負(fù)載能力，避免數(shù)據(jù)搬遷帶來的延時(shí)，助力金融機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)更快的服務(wù)響應(yīng)。

此外，用戶可以AI-ready data platform快速構(gòu)建大模型應(yīng)用，例如基于星環(huán)科技數(shù)據(jù)分析助手無涯·問數(shù)，可以實(shí)現(xiàn)自然語言做數(shù)據(jù)分析，并且準(zhǔn)確率達(dá)到95%以上；在智能營銷方面，過去需要幾天來做的數(shù)據(jù)處理和報(bào)告整理，基于星環(huán)科技知識平臺構(gòu)建營銷助手只需要幾分鐘即可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理和報(bào)告生成，大幅提高金融機(jī)構(gòu)營銷效率。

金融機(jī)構(gòu)：打造企業(yè)級知識庫，為大模型應(yīng)用輸送高質(zhì)量語料

在銀行業(yè)的應(yīng)用中，星環(huán)科技幫助某銀行打造了企業(yè)級知識庫，解決了數(shù)據(jù)治理工程復(fù)雜、企業(yè)構(gòu)建應(yīng)用中缺乏高質(zhì)量數(shù)據(jù)與語料、數(shù)據(jù)孤島和領(lǐng)域知識匱乏等挑戰(zhàn)。

通過星典Knowledge Lodge和星解Corpus Studio，結(jié)合Sophon LLMOps平臺，構(gòu)建了統(tǒng)一 的企業(yè)級知識工程平臺，實(shí)現(xiàn)了知識資產(chǎn)的定義、管理、構(gòu)建和存儲全流程管理。最終形成了"4+1"知識庫體系，包括指標(biāo)、制度、運(yùn)營、客服四大場景知識庫和金融行業(yè)通用知識庫， 支持智能問答、信貸助手、行業(yè)研究、代碼生成、財(cái)務(wù)分析、風(fēng)險(xiǎn)分析、智能營銷、智能軟件工程、數(shù)字辦公和科研檢索等多種知識應(yīng)用。

這一案例充分體現(xiàn)了"AI × 企業(yè)私有數(shù)據(jù)"的核心理念，通過高質(zhì)量的企業(yè)知識庫，打造了銀行業(yè)的核心競爭力。

數(shù)據(jù)治理：AI賦能，實(shí)現(xiàn)全面自動化

星環(huán)科技在 AI 數(shù)據(jù)治理領(lǐng)域，以知識工程為核心，構(gòu)建了一套全面自動化、高效且精準(zhǔn)的解決方案，助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值的深度挖掘與高效利用。星環(huán)科技語料平臺星解Corpus Studio，支持多源數(shù)據(jù)采集 ，PDF、Word 文檔及其他多種格式文件，無論來自網(wǎng)站公布的行業(yè)動態(tài)，還是企業(yè)內(nèi)部規(guī)范，都能一站式匯聚，為后續(xù)的數(shù)據(jù)處理提供豐富素材，同時(shí)可以對采集到的語料進(jìn)行深度解析，精準(zhǔn)提取標(biāo)準(zhǔn)名稱、編號、發(fā)布單位等關(guān)鍵信息，并依據(jù)內(nèi)容類別進(jìn)行智能分類，形成高質(zhì)量語料。

星環(huán)科技知識工程平臺星典Knowledge Lodge進(jìn)一步解析語料正文、表格、圖片等信息，運(yùn)用先進(jìn)的 AI 技術(shù)精準(zhǔn)抽取數(shù)據(jù)項(xiàng)、數(shù)據(jù)定義等關(guān)鍵知識要素，抽取的知識被整合進(jìn)知識庫，形成標(biāo)準(zhǔn)化、體系化的知識資產(chǎn)。知識庫涵蓋數(shù)據(jù)字典、數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則等豐富內(nèi)容，為企業(yè)數(shù)據(jù)治理提供知識支撐，同時(shí)支持知識的更新與維護(hù)，確保知識的時(shí)效性與準(zhǔn)確性。

星環(huán)科技將各類數(shù)據(jù)治理工具封裝為 AI 數(shù)據(jù)治理 MCP Server，實(shí)現(xiàn) AI 與數(shù)據(jù)治理的無縫融合。憑借深度智能驅(qū)動，數(shù)據(jù)治理工具得以高效運(yùn)作，這不僅突破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理的局限，更將智能化水準(zhǔn)推向新高度，極大地提升了整體工作效率，為數(shù)據(jù)治理領(lǐng)域樹立了智能化的新標(biāo)桿。

M域和O域統(tǒng)一視角：高效融合實(shí)現(xiàn)價(jià)值創(chuàng)新

星環(huán)科技時(shí)序數(shù)據(jù)庫Timelyre可以實(shí)現(xiàn)PB級實(shí)時(shí)時(shí)序數(shù)據(jù)分析，并且可以直接進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)。

不僅如此，基于星環(huán)科技統(tǒng)一技術(shù)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)時(shí)序數(shù)據(jù)和關(guān)系型數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲和庫內(nèi)跨模型融合分析，幫助企業(yè)構(gòu)建M域（如ERP、CRM）和O域（如運(yùn)維、監(jiān)控、設(shè)備）的統(tǒng)一數(shù)據(jù)視角，更好地支撐經(jīng)營決策、質(zhì)量管控、供應(yīng)鏈優(yōu)化與運(yùn)維監(jiān)控等多種場景的數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)價(jià)值實(shí)現(xiàn)。

這一案例場景展示了星環(huán)科技多模數(shù)據(jù)融合與實(shí)時(shí)分析如何為企業(yè)創(chuàng)造新的價(jià)值，通過打破數(shù)據(jù)孤島，實(shí)現(xiàn)了管理和生產(chǎn)的深度協(xié)同。

七、星環(huán)科技引領(lǐng)新一代企業(yè)AI基礎(chǔ)設(shè)施新時(shí)代

星環(huán)科技此次發(fā)布的新一代AI Infra，不僅是一系列技術(shù)產(chǎn)品，更是企業(yè)競爭力重構(gòu)的重要支撐。通過"AI × Data"的創(chuàng)新理念，星環(huán)科技為企業(yè)提供了從數(shù)據(jù)到知識、從模型到應(yīng)用的全鏈路解決方案，幫助企業(yè)在AI時(shí)代重構(gòu)競爭力。

在當(dāng)前大模型技術(shù)日益普及的背景下，星環(huán)科技敏銳地洞察到高質(zhì)量數(shù)據(jù)將成為企業(yè)差異化競爭的關(guān)鍵。通過AI-Ready Data Platform的五大核心能力，實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)產(chǎn)生到應(yīng)用于AI的全過程數(shù)據(jù)管理，一站式助力企業(yè)更高效地運(yùn)用AI釋放數(shù)據(jù)價(jià)值；通過Sophon LLMOps平臺的四維進(jìn)化，企業(yè)可以構(gòu)建高質(zhì)量的AI應(yīng)用，解決多模型適配難、算力永遠(yuǎn)缺、語料供給難、準(zhǔn)確度差和企業(yè)架構(gòu)規(guī)劃難、應(yīng)用分散建設(shè)成本高等六大痛點(diǎn)。

從銀行業(yè)的企業(yè)級知識庫建設(shè)，到數(shù)據(jù)治理的全面自動化，再到M域和O域的統(tǒng)一視角，星環(huán)科技的解決方案已在多個(gè)行業(yè)展現(xiàn)了強(qiáng)大的價(jià)值。這些成功案例不僅驗(yàn)證了星環(huán)科技新一代AI Infra的可落地性，更展示了AI與數(shù)據(jù)融合為企業(yè)創(chuàng)造的實(shí)際價(jià)值。

展望未來，隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展和數(shù)據(jù)管理能力的持續(xù)提升，AI與數(shù)據(jù)的深度融合將重塑企業(yè)競爭格局。星環(huán)科技的新一代AI Infra為這一趨勢提供了技術(shù)基礎(chǔ)和實(shí)踐路徑，幫助企業(yè)在 AI時(shí)代贏得未來。

"企業(yè)落地AI是競爭力重構(gòu)"，在這個(gè)過程中，星環(huán)科技將繼續(xù)發(fā)揮技術(shù)引領(lǐng)者的作用，為企業(yè)提供全棧式的AI基礎(chǔ)設(shè)施解決方案，助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)真正的智能化轉(zhuǎn)型。