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(huì)，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(huì)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(yǔ)言與知識(shí)庫(kù)的簡(jiǎn)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(jí)躍遷（Step 3）。
這一演進(jìn)過(guò)程可以用公式表達(dá)為：從AI生成Data，到AI + Data的簡(jiǎn)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(jí)增長(zhǎng)。其中，AI × Data不僅僅是簡(jiǎn)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(jìng)爭(zhēng)力來(lái)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(jìng)爭(zhēng)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(huì)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(wèn)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(chǔ)模型單一，不同模型分離存放，無(wú)法統(tǒng)一存儲(chǔ)；第三是數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)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(dòng)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(duì)接困難，以及AI Safety等問(wèn)題。這些挑戰(zhàn)導(dǎo)致企業(yè)在AI應(yīng)用建設(shè)過(guò)程中投入大量資源，卻難以獲得理想的回報(bào)。
面對(duì)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(huì)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(lái)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(guò)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(tái)： Knowledge Platform（知識(shí)平臺(tái)）、AI Platform（AI平臺(tái)）、AI-Ready Data Platform（AI 就緒數(shù)據(jù)平臺(tái)）和Resources Platform（資源平臺(tái)）。
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(chǔ)和處理能力；
AI Platform提供模型訓(xùn)練、推理和應(yīng)用開(kāi)發(fā)能力；
Knowledge Platform則負(fù)責(zé)知識(shí)管理和工程化，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí)資產(chǎn)。
這四層架構(gòu)不是簡(jiǎn)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(guò)這一架構(gòu)，企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)到知識(shí)、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(tái)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(tái)，為AI生產(chǎn)和提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)平臺(tái)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(chǔ)管理為基礎(chǔ)，提供多模態(tài)數(shù)據(jù)自動(dòng)處理、高效數(shù)據(jù)治理、特定領(lǐng)域知識(shí)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(guò)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(wèn)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(shí)：將數(shù)據(jù)模型轉(zhuǎn)化為知識(shí)，提取和沉淀領(lǐng)域知識(shí)，為AI應(yīng)用提供知識(shí)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(duì)數(shù)據(jù)時(shí)效性的高要求。
這些能力通過(guò)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(yǔ)料開(kāi)發(fā)工具）、Transwarp Data Studio星環(huán)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工具）、Transwarp Data Hub（星環(huán)一站式多模型大數(shù)據(jù)平臺(tái)）和Transwarp Knowledge Hub（星環(huán)知識(shí)平臺(tái)）。
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(chǔ)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(lái)的差異化，以統(tǒng)一形態(tài)滿足目前以及未來(lái)各類垂直大模型場(chǎng)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(kù)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(kù)產(chǎn)品品類最多的廠商之一”，并成為國(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。
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(cāng)集統(tǒng)一平臺(tái)，端到端秒級(jí)數(shù)據(jù)分析：星環(huán)科技湖倉(cāng)集統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)，基于統(tǒng)一的存儲(chǔ)、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(tái)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(chǎng)景?；谛黔h(huán)科技一體化的數(shù)據(jù)平臺(tái)，端到端數(shù)據(jù)處理延時(shí)從過(guò)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(cè)試場(chǎng)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(cāng)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(cāng)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(tái)，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(kù)，PB級(jí)實(shí)時(shí)時(shí)序數(shù)據(jù)秒級(jí)分析：星環(huán)科技分布式時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)Timelyre9.3版本實(shí)現(xiàn)了10倍的分析性能提升，能夠秒級(jí)分析PB級(jí)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(shí)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(jí)到EB級(jí)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)需求，結(jié)合5-20倍的無(wú)損數(shù)據(jù)壓縮能力，有效減少存儲(chǔ)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(huì)上重點(diǎn)介紹了Sophon LLMOps 1.6平臺(tái)的四維進(jìn)化，作為企業(yè)級(jí)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(dòng)的AI全流程運(yùn)營(yíng)，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(jí)，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(tái)包含四大核心模塊：
星鑄（Model Foundry模型開(kāi)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(dòng)量化與推理加速能力。兼容多種國(guó)產(chǎn)GPU與推理引擎，適配企業(yè)級(jí)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(shí)工程）：提供從知識(shí)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(shí)融合與企業(yè)級(jí)知識(shí)體系建設(shè)。強(qiáng)化知識(shí)治理與問(wèn)答應(yīng)用的支撐能力，是AI理解業(yè)務(wù)語(yǔ)義的核心模塊；
星解（Corpus Studio語(yǔ)料工程）：新增數(shù)據(jù)資產(chǎn)化、文件編目與分布式語(yǔ)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(yǔ)料標(biāo)準(zhǔn)化、自動(dòng)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(tái)；
星構(gòu)（Agent Go應(yīng)用開(kāi)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(shí)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(dòng)AI在各類場(chǎng)景中真正落地。
Sophon LLMOps還具備企業(yè)級(jí)AI基礎(chǔ)設(shè)施管理能力，提供對(duì)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(kāi)發(fā)到部署全過(guò)程的有序運(yùn)行。這一能力使得AI能力成為企業(yè)級(jí)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(tái)通過(guò)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(kāi)發(fā)過(guò)程中面臨的六大痛點(diǎn)：
「難」：多模型適配難：通過(guò)統(tǒng)一的模型管理和適配機(jī)制，簡(jiǎn)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(yǔ)料供給難：通過(guò)星解模塊提供專業(yè)的語(yǔ)料工程能力，解決語(yǔ)料供給問(wèn)題；
「差」：準(zhǔn)確度差：結(jié)合知識(shí)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(kāi)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(guò)這一平臺(tái)，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(jí)管理能力，讓AI從分散開(kāi)發(fā)走向統(tǒng)一運(yùn)營(yíng)，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?。
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(cāng)集一體：一體化構(gòu)建AI × Data 實(shí)現(xiàn)端到端秒級(jí)數(shù)據(jù)分析
在此之前，用戶使用CDH、Hbase、Hive、Clickhouse等多個(gè)開(kāi)源產(chǎn)品來(lái)實(shí)現(xiàn)多業(yè)務(wù)場(chǎng)景，存在數(shù)據(jù)冗余、處理鏈路長(zhǎng)、時(shí)效性差等問(wèn)題，通過(guò)星環(huán)科技構(gòu)建實(shí)時(shí)湖倉(cāng)集一體平臺(tái)，可以基于一個(gè)平臺(tái)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(cāng)集一體平臺(tái)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(chǎng)景中，批處理性能提升1倍，在大屏駕駛艙場(chǎng)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(cāng)集一體平臺(tái)的實(shí)時(shí)入庫(kù)、秒級(jí)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(chǎng)景，可以實(shí)現(xiàn)秒級(jí)延時(shí)，數(shù)據(jù)落地即分析，助力金融更快地識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)和采取應(yīng)對(duì)措施；在手機(jī)銀行場(chǎng)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(chǎng)景，星環(huán)科技實(shí)時(shí)湖倉(cāng)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(lái)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(wú)涯·問(wèn)數(shù)，可以實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言做數(shù)據(jù)分析，并且準(zhǔn)確率達(dá)到95%以上；在智能營(yíng)銷方面，過(guò)去需要幾天來(lái)做的數(shù)據(jù)處理和報(bào)告整理，基于星環(huán)科技知識(shí)平臺(tái)構(gòu)建營(yíng)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(yíng)銷效率。
金融機(jī)構(gòu)：打造企業(yè)級(jí)知識(shí)庫(kù)，為大模型應(yīng)用輸送高質(zhì)量語(yǔ)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(jí)知識(shí)庫(kù)，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(yǔ)料、數(shù)據(jù)孤島和領(lǐng)域知識(shí)匱乏等挑戰(zhàn)。
通過(guò)星典Knowledge Lodge和星解Corpus Studio，結(jié)合Sophon LLMOps平臺(tái)，構(gòu)建了統(tǒng)一 的企業(yè)級(jí)知識(shí)工程平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了知識(shí)資產(chǎn)的定義、管理、構(gòu)建和存儲(chǔ)全流程管理。最終形成了”4+1″知識(shí)庫(kù)體系，包括指標(biāo)、制度、運(yùn)營(yíng)、客服四大場(chǎng)景知識(shí)庫(kù)和金融行業(yè)通用知識(shí)庫(kù)， 支持智能問(wèn)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(yíng)銷、智能軟件工程、數(shù)字辦公和科研檢索等多種知識(shí)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(guò)高質(zhì)量的企業(yè)知識(shí)庫(kù)，打造了銀行業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。
數(shù)據(jù)治理：AI賦能，實(shí)現(xiàn)全面自動(dòng)化
星環(huán)科技在 AI 數(shù)據(jù)治理領(lǐng)域，以知識(shí)工程為核心，構(gòu)建了一套全面自動(dòng)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(yǔ)料平臺(tái)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(wú)論來(lái)自網(wǎng)站公布的行業(yè)動(dòng)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(duì)采集到的語(yǔ)料進(jìn)行深度解析，精準(zhǔn)提取標(biāo)準(zhǔn)名稱、編號(hào)、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(yǔ)料。
星環(huán)科技知識(shí)工程平臺(tái)星典Knowledge Lodge進(jìn)一步解析語(yǔ)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(shí)要素，抽取的知識(shí)被整合進(jìn)知識(shí)庫(kù)，形成標(biāo)準(zhǔn)化、體系化的知識(shí)資產(chǎn)。知識(shí)庫(kù)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(shí)支撐，同時(shí)支持知識(shí)的更新與維護(hù)，確保知識(shí)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(wú)縫融合。憑借深度智能驅(qū)動(dòng)，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(shù)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(kù)Timelyre可以實(shí)現(xiàn)PB級(jí)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(chǔ)和庫(kù)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(yíng)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(chǎng)景的數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)價(jià)值實(shí)現(xiàn)。
這一案例場(chǎng)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(guò)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(jìng)爭(zhēng)力重構(gòu)的重要支撐。通過(guò)”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(shí)、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(jìng)爭(zhēng)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(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵。通過(guò)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(guò)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(guò)Sophon LLMOps平臺(tái)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(yǔ)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(jí)知識(shí)庫(kù)建設(shè)，到數(shù)據(jù)治理的全面自動(dòng)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(lái)，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(jìng)爭(zhēng)格局。星環(huán)科技的新一代AI Infra為這一趨勢(shì)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(lái)。
“企業(yè)落地AI是競(jìng)爭(zhēng)力重構(gòu)”，在這個(gè)過(guò)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。
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