過(guò)去兩年，大模型成為企業(yè)數(shù)智化詞典中出現(xiàn)頻率最高的詞之一。

DeepSeek、字節(jié)跳動(dòng)的豆包、阿里通義、百度文心——AI正以肉眼可見的速度普及。但當(dāng)我們從技術(shù)敘事回到企業(yè)實(shí)踐，情況并不樂(lè)觀。

大模型的確讓AI更聰明了，但在企業(yè)落地層面，模型之間的差異正在迅速縮小。真正拉開差距的，是企業(yè)是否擁有能夠與大模型深度結(jié)合的高質(zhì)量私有數(shù)據(jù)——AI只有讀懂企業(yè)自己的數(shù)據(jù)，才能發(fā)揮真正的業(yè)務(wù)價(jià)值。

星環(huán)科技注意到這個(gè)現(xiàn)實(shí)。

在5月27日舉辦的“AI×Data：新一代AI Infra”年度發(fā)布會(huì)上，這家深耕大數(shù)據(jù)行業(yè)十余年，也是中國(guó)第一家上市的大數(shù)據(jù)公司，拋出了一個(gè)重要命題：企業(yè)智能化能力的差異，不再取決于選用了哪種大模型，而是取決于能否高效激活和利用自身的私有數(shù)據(jù)資產(chǎn)——其核心支撐，正是一套真正具備AI就緒能力的數(shù)據(jù)平臺(tái)（AI-Ready Data Platform）。

那么，什么是AI-Ready Data Platform，對(duì)于企業(yè)AI應(yīng)用發(fā)展有什么價(jià)值？接下來(lái)，我們就這些問(wèn)題來(lái)進(jìn)行探討。

AI落地的五大“真問(wèn)題”，

90%都與數(shù)據(jù)有關(guān)

當(dāng)大模型已經(jīng)“商品化”，企業(yè)之間的差距從模型轉(zhuǎn)向了“落地能力”。

星環(huán)科技在這次發(fā)布會(huì)上，明確指出企業(yè)在AI落地中常見的五個(gè)系統(tǒng)性難題，而這五個(gè)問(wèn)題，有一個(gè)共同的根因——數(shù)據(jù)失效。

1. 數(shù)據(jù)孤島嚴(yán)重，存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)單一，大模型“無(wú)數(shù)據(jù)可用”

在企業(yè)內(nèi)部，數(shù)據(jù)普遍存在于多個(gè)系統(tǒng)之中：ERP、CRM、呼叫中心、IoT設(shè)備、日志平臺(tái)、報(bào)表系統(tǒng)……不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)各自為政，形成典型的數(shù)據(jù)孤島。

更關(guān)鍵的是，大多數(shù)企業(yè)的數(shù)據(jù)平臺(tái)依舊停留在以關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)為主的單一結(jié)構(gòu)，缺乏對(duì)向量、圖譜、時(shí)序等多模數(shù)據(jù)模型的支持。而這些，正是大模型運(yùn)行和理解復(fù)雜業(yè)務(wù)語(yǔ)義所必需的基礎(chǔ)要素。

2. 數(shù)據(jù)質(zhì)量差，喂得再多也沒(méi)用

很多企業(yè)會(huì)把所有數(shù)據(jù)都“倒進(jìn)模型”，期望它自動(dòng)產(chǎn)生答案。但數(shù)據(jù)本身如果缺失、混亂、過(guò)時(shí)，甚至自相矛盾，那模型只能輸出“垃圾中的平均值”。

AI不是魔法，它也需要“干凈的食物”。

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、標(biāo)簽一致性、元數(shù)據(jù)管理……這些看似枯燥的工作，恰恰決定了AI能否理解上下文，是否具有可靠的反饋能力。

3. 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)堆積如山，難以利用

企業(yè)80%以上的數(shù)據(jù)來(lái)自PDF、圖像、網(wǎng)頁(yè)、郵件、聊天記錄等非結(jié)構(gòu)化信息。這些內(nèi)容藏著大量的業(yè)務(wù)邏輯與領(lǐng)域知識(shí)，但無(wú)法直接供模型使用，導(dǎo)致AI“聰明的地方剛好餓著”。

這就引出一個(gè)技術(shù)瓶頸：企業(yè)是否有能力把非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為模型能理解的形式？

4. AI項(xiàng)目碎片化，成本高昂

當(dāng)前AI應(yīng)用開發(fā)普遍存在“碎片化建設(shè)”問(wèn)題：客服線一套AI，營(yíng)銷線一套AI，風(fēng)控線再來(lái)一套。模型、語(yǔ)料、推理流程各自為政，缺乏平臺(tái)級(jí)復(fù)用機(jī)制。

結(jié)果是：成本翻倍，治理困難，數(shù)據(jù)邏輯割裂。

這也是為什么“模型越多，效果反而越差”的悖論開始浮現(xiàn)。

5. 模型“懂邏輯”，卻不懂業(yè)務(wù)

大模型在語(yǔ)言和知識(shí)方面的能力是強(qiáng)的，但企業(yè)需要的不只是語(yǔ)法正確的答案，而是基于內(nèi)部數(shù)據(jù)、規(guī)則和行業(yè)語(yǔ)境給出的“合理建議”。

換句話說(shuō)，AI可以生成句子，但不代表它能理解一個(gè)銀行的審批流程，或者一家制造企業(yè)的質(zhì)量控制規(guī)則。

這需要“知識(shí)建模”和“業(yè)務(wù)上下文”的注入，而這正是多數(shù)企業(yè)目前缺失的部分。

從“AI+Data”到“AI×Data”：企業(yè)該如何破局？

在這樣的背景下，越來(lái)越多的企業(yè)意識(shí)到：數(shù)據(jù)不是AI的附屬品，而是AI能力真正的“燃料庫(kù)”和“底盤系統(tǒng)”。

星環(huán)科技在發(fā)布會(huì)上提出了一個(gè)關(guān)鍵公式：AI×Data=企業(yè)智能化能力的新范式。

不同于傳統(tǒng)的“AI+Data”時(shí)代，AI作為交互方式去訪問(wèn)數(shù)據(jù)（即模型+數(shù)據(jù)調(diào)用），“AI×Data”強(qiáng)調(diào)的是深度耦合、雙向驅(qū)動(dòng)。AI前置到數(shù)據(jù)加工的全鏈路流程當(dāng)中，數(shù)據(jù)采集、清洗、治理，到最后的數(shù)據(jù)分析都全面AI化。

正是基于這一洞察，星環(huán)科技推出了“AI-Ready Data Platform”，定位為AI基礎(chǔ)設(shè)施的核心引擎。這個(gè)平臺(tái)不是簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)管理工具，而是解決企業(yè)AI落地過(guò)程中“數(shù)據(jù)全流程瓶頸”的系統(tǒng)級(jí)平臺(tái)。

什么是AI-Ready Data Platform？

它解決了什么問(wèn)題？

一套平臺(tái)想要支撐AI的全生命周期，需要遠(yuǎn)比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)更復(fù)雜的能力結(jié)構(gòu)。

星環(huán)科技將其定位為企業(yè)AI基礎(chǔ)設(shè)施的“數(shù)據(jù)地基”，不僅僅是因?yàn)樗袚?dān)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)任務(wù)，更因?yàn)樗貥?gòu)了數(shù)據(jù)在AI系統(tǒng)中的“角色”。

在傳統(tǒng)系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)是“被提取、被使用”的靜態(tài)資源；但在AI時(shí)代，大模型對(duì)數(shù)據(jù)的要求不僅是體量，更是多樣性與語(yǔ)義深度——它需要向量、圖譜、時(shí)序、文本、關(guān)系型等多種模型的數(shù)據(jù)融合處理，才能理解復(fù)雜業(yè)務(wù)語(yǔ)境、支撐精準(zhǔn)推理，這也正是AI-Ready Data Platform的核心要義。

當(dāng)然，一個(gè)先進(jìn)的理念，如果不能落地為可用的技術(shù)產(chǎn)品，那也是一句空話。那么，星環(huán)科技如何將AI-Ready Data Platform落地為其技術(shù)產(chǎn)品體系呢？

接下來(lái)，我們來(lái)拆解一下星環(huán)科技AI-Ready Data Platform的五大核心能力，并講清楚每種能力是由哪些具體產(chǎn)品來(lái)承載的。

1. 多模型統(tǒng)一存儲(chǔ)：打破數(shù)據(jù)壁壘，從底層做起

☆核心產(chǎn)品：TDH（Transwarp Data Hub）

它能在統(tǒng)一框架中管理關(guān)系型、圖、時(shí)序、向量等數(shù)據(jù)，不僅簡(jiǎn)化了存儲(chǔ)層的架構(gòu)，還實(shí)現(xiàn)了跨模型的數(shù)據(jù)調(diào)用與分析。例如，在一個(gè)風(fēng)控系統(tǒng)中，可以同時(shí)調(diào)用賬戶交易表（關(guān)系型）、行為路徑圖（圖數(shù)據(jù)庫(kù)）與客戶行為向量（向量數(shù)據(jù)庫(kù)）做出聯(lián)合判斷。

值得提出的是，這一架構(gòu)使星環(huán)科技成為國(guó)內(nèi)首個(gè)通過(guò)信通院"多模數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品評(píng)測(cè)"的廠商，也是國(guó)內(nèi)首批發(fā)布分布式向量數(shù)據(jù)庫(kù)的企業(yè)，并入選Gartner"數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品品類最多的廠商之一"。

2. 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理：讓“沉默數(shù)據(jù)”說(shuō)話

☆核心產(chǎn)品：Corpus Studio

這是一個(gè)語(yǔ)料轉(zhuǎn)化與語(yǔ)義抽取工具。它能從PDF文檔、網(wǎng)頁(yè)、合同、聊天記錄等數(shù)據(jù)中提取結(jié)構(gòu)化信息，例如政策編號(hào)、責(zé)任主體、關(guān)鍵指標(biāo)等，進(jìn)而構(gòu)建AI可訓(xùn)練的語(yǔ)料庫(kù)。

企業(yè)長(zhǎng)期積累的大量文檔和內(nèi)部制度，可以在這個(gè)過(guò)程中變成AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而非被遺棄。

3. 數(shù)據(jù)治理能力：數(shù)據(jù)不是越多越好，而是越“干凈”越好

☆核心產(chǎn)品：TDS（Transwarp Data Studio）

在AI時(shí)代，數(shù)據(jù)治理的目標(biāo)變了。它不再是簡(jiǎn)單的ETL或元數(shù)據(jù)管理，而是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估、標(biāo)準(zhǔn)化抽取、指標(biāo)血緣追蹤、語(yǔ)義校驗(yàn)等更高階工作。

TDS提供的是一套自動(dòng)化的數(shù)據(jù)“整形與規(guī)范”系統(tǒng)，讓數(shù)據(jù)變得可控、可解釋、可追溯。

4. 知識(shí)建模：構(gòu)建AI的“企業(yè)語(yǔ)境”

☆核心產(chǎn)品：TKH（Transwarp Knowledge Hub）+ Knowledge Lodge

AI不懂企業(yè)流程，是因?yàn)樗鼪](méi)有“背景知識(shí)”。TKH承擔(dān)的是“知識(shí)工程”的角色——將數(shù)據(jù)中的業(yè)務(wù)邏輯（如審批規(guī)則、流程節(jié)點(diǎn)、行業(yè)術(shù)語(yǔ)）抽象為語(yǔ)義圖譜，構(gòu)建出可供AI參考與推理的“企業(yè)語(yǔ)境模型”。

這使得AI不再僅僅是聊天工具，而能成為“業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的智能體”。

5. 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)洞察：讓AI反饋速度與業(yè)務(wù)節(jié)奏匹配

☆核心產(chǎn)品： 實(shí)時(shí)湖倉(cāng)集一體平臺(tái)

實(shí)時(shí)處理能力已成為AI落地的基礎(chǔ)設(shè)施要求。在金融、制造、電商、物流等領(lǐng)域，業(yè)務(wù)變化是秒級(jí)的，而AI推理結(jié)果不能在分鐘甚至小時(shí)之后再反饋。

星環(huán)科技的實(shí)時(shí)湖倉(cāng)集一體平臺(tái)，打通了數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)集市，使得數(shù)據(jù)鏈路更短，數(shù)據(jù)落地即分析。該平臺(tái)，能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)端到端實(shí)時(shí)接入和秒級(jí)分析，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接入、實(shí)時(shí)處理和實(shí)時(shí)分析，進(jìn)而提供全流程的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)洞察能力。

此外，星環(huán)科技在此次發(fā)布會(huì)上重點(diǎn)介紹了Sophon LLMOps 1.6平臺(tái)的進(jìn)化。

作為AI×Data融合的關(guān)鍵引擎，星環(huán)科技Sophon LLMOps平臺(tái)已成為企業(yè)構(gòu)建AI基礎(chǔ)設(shè)施的核心組成。平臺(tái)通過(guò)“星鑄（模型開發(fā)）、星典（知識(shí)工程）、星解（語(yǔ)料工程）、星構(gòu)（應(yīng)用開發(fā)）”四大模塊，覆蓋從模型開發(fā)、知識(shí)建模、語(yǔ)料處理到應(yīng)用編排的全生命周期，打通了從數(shù)據(jù)到知識(shí)、從模型到應(yīng)用的閉環(huán)路徑。

需要指出的是，星環(huán)科技的各項(xiàng)產(chǎn)品不是孤立的，而是通過(guò)多條產(chǎn)品的融合，來(lái)打造的是“數(shù)據(jù)操作系統(tǒng)”。

那么，如何來(lái)理解“數(shù)據(jù)操作系統(tǒng)”，它與我們常說(shuō)的“數(shù)據(jù)庫(kù)”或“中臺(tái)”又有什么不同呢？

數(shù)據(jù)庫(kù)是存儲(chǔ)引擎，數(shù)據(jù)中臺(tái)是協(xié)調(diào)機(jī)制，但數(shù)據(jù)操作系統(tǒng)是主動(dòng)管理和調(diào)度數(shù)據(jù)智能能力的執(zhí)行環(huán)境。

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)擅長(zhǎng)做結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，但面對(duì)圖譜、全文檢索、時(shí)序流、嵌入向量時(shí)，往往需要引入多個(gè)獨(dú)立產(chǎn)品來(lái)協(xié)同使用。

企業(yè)的常見搭配是：Hive管理海量歷史數(shù)據(jù)、ClickHouse做分析、HBase處理事務(wù)表、Milvus存向量數(shù)據(jù)、Elasticsearch做全文檢索——聽上去各司其職，實(shí)際上卻導(dǎo)致：數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)鏈條冗長(zhǎng)，延遲高；接口不統(tǒng)一，安全性難控；資源分散調(diào)度低效，成本很高。

星環(huán)將AI-Ready Data Platform設(shè)計(jì)為一個(gè)具備“四層統(tǒng)一”能力的架構(gòu)：

這使得企業(yè)可以像管理“一個(gè)智能數(shù)據(jù)引擎”那樣管理AI的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)層——既具可控性，又有靈活性；既滿足工程效率，又支持業(yè)務(wù)落地。這不僅解決了物理結(jié)構(gòu)的問(wèn)題，也解決了數(shù)據(jù)之間無(wú)法聯(lián)動(dòng)的問(wèn)題。

從真實(shí)案例，

看一站式數(shù)據(jù)平臺(tái)如何創(chuàng)造

很多AI項(xiàng)目最終失敗，原因并不是技術(shù)不先進(jìn)，而是基礎(chǔ)系統(tǒng)之間缺乏協(xié)同：數(shù)據(jù)治理未完成、知識(shí)圖譜不到位、推理模型和業(yè)務(wù)脫節(jié)，導(dǎo)致AI“離業(yè)務(wù)線始終有一公里”。

那么，如何打通這“最后一公里”呢？星環(huán)科技的思路是，重構(gòu)數(shù)據(jù)底座，提升向“托舉”上層AI應(yīng)用的能力。他們的落地目標(biāo)并不復(fù)雜：讓數(shù)據(jù)進(jìn)入AI更容易、讓AI理解數(shù)據(jù)更精準(zhǔn)、讓AI反饋業(yè)務(wù)更高效。

這種策略，在一些對(duì)數(shù)據(jù)要求極高的行業(yè)中，已經(jīng)展現(xiàn)出非常具體的業(yè)務(wù)價(jià)值。

例如，在銀行業(yè)，星環(huán)科技基于星典Knowledge Lodge與星解Corpus Studio，結(jié)合Sophon LLMOps，幫助某銀行構(gòu)建企業(yè)級(jí)知識(shí)工程平臺(tái)，形成覆蓋指標(biāo)、制度、運(yùn)營(yíng)、客服及通用金融知識(shí)的“4+1”知識(shí)庫(kù)體系。該平臺(tái)解決了缺乏高質(zhì)量數(shù)據(jù)與語(yǔ)料、數(shù)據(jù)孤島、領(lǐng)域知識(shí)匱乏等問(wèn)題，支撐包括智能問(wèn)答、信貸助手、財(cái)務(wù)分析等多個(gè)AI應(yīng)用，體現(xiàn)了“AI×私有數(shù)據(jù)”的落地價(jià)值。

在數(shù)據(jù)治理場(chǎng)景中，星環(huán)通過(guò)語(yǔ)料平臺(tái)（星解Corpus Studio）與知識(shí)平臺(tái)（星典Knowledge Lodge）協(xié)同，實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)采集、智能解析到知識(shí)資產(chǎn)構(gòu)建的自動(dòng)化流程，并將各類數(shù)據(jù)治理工具封裝為AI數(shù)據(jù)治理MCP Server，實(shí)現(xiàn)治理閉環(huán)，顯著提升治理效率與準(zhǔn)確性。

在制造業(yè)，星環(huán)基于統(tǒng)一技術(shù)架構(gòu)與Timelyre時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)，打通M域（如ERP、CRM）與O域（如運(yùn)維、監(jiān)控、設(shè)備）數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)PB級(jí)數(shù)據(jù)的時(shí)序分析與跨模型融合，助力企業(yè)在運(yùn)維監(jiān)控、質(zhì)量管控、供應(yīng)鏈優(yōu)化等方面釋放數(shù)據(jù)價(jià)值。

總結(jié)而言，從應(yīng)用落地情況來(lái)看，星環(huán)科技的一體化數(shù)據(jù)平臺(tái)釋放出的價(jià)值并不神秘，可以歸結(jié)為三個(gè)方面：

通過(guò)真實(shí)案例，我們看到，AI真正成為企業(yè)生產(chǎn)力的一部分，不僅僅靠大模型的能力，還靠數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的扎實(shí)結(jié)構(gòu)和組織能力。

誰(shuí)掌控?cái)?shù)據(jù)平臺(tái)，誰(shuí)掌控AI的未來(lái)

放眼未來(lái)，我們發(fā)現(xiàn)行業(yè)開始出現(xiàn)一個(gè)顯著的趨勢(shì)，AI基礎(chǔ)設(shè)施正在從“模型驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”。

在過(guò)去幾年，AI Infra的關(guān)注點(diǎn)聚焦在算力（GPU）、模型框架（如Transformer）、推理加速等技術(shù)棧上。

但隨著大模型能力普遍提升、推理能力普惠，模型間的差距正在縮小。很多企業(yè)使用的并不是最先進(jìn)的模型，而是最適合其數(shù)據(jù)語(yǔ)境的模型。

這種變化背后，標(biāo)志著AI基礎(chǔ)設(shè)施“權(quán)重中心”的遷移。

如果說(shuō)模型決定了AI的智能上限，那么數(shù)據(jù)平臺(tái)決定了AI的智能下限——你給模型什么樣的數(shù)據(jù)，它就能發(fā)揮多大的作用。而一個(gè)組織所能管控、治理、調(diào)度的“數(shù)據(jù)能力邊界”，將成為它在AI時(shí)代的實(shí)際權(quán)限邊界。

這也是Gartner 所說(shuō)的：“大模型不會(huì)再是競(jìng)爭(zhēng)力，私有數(shù)據(jù)才是。”

星環(huán)科技的戰(zhàn)略選擇，其實(shí)押注的是這樣一個(gè)命題 —— AI能力不是買來(lái)的，而是組織從數(shù)據(jù)出發(fā)“建”出來(lái)的。

AI發(fā)展到今天，已經(jīng)不只是模型之間的競(jìng)速，還是企業(yè)內(nèi)部能力構(gòu)建的較量：

誰(shuí)的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備得更充分？

誰(shuí)的數(shù)據(jù)更干凈、結(jié)構(gòu)更好、語(yǔ)義更明確？

誰(shuí)能讓AI真正理解業(yè)務(wù)，反哺業(yè)務(wù)？

這些問(wèn)題的答案，不再來(lái)自大模型API，而來(lái)自一整套數(shù)據(jù)系統(tǒng)、治理體系和知識(shí)建模的能力。

星環(huán)科技這樣的企業(yè)，沒(méi)有去爭(zhēng)奪AI舞臺(tái)上最耀眼的角色，而是站在舞臺(tái)下，做一個(gè)讓每個(gè)角色都能演好的“底層導(dǎo)演”。這條路更慢，更深，更重。但如果AI真的要進(jìn)入企業(yè)日常，成為組織的一部分，它也許只能這樣走。

來(lái)源：數(shù)據(jù)猿