作者 | 付秋偉

GenAI 浪潮下，企業(yè)級 AI 落地的 “最后一公里” 到底卡在哪？

9 月 12 日，矩陣起源在上海舉辦了 “以數(shù)生智，以智馭數(shù)” 新品發(fā)布會。發(fā)布會開場，沒有過多炫技式的產(chǎn)品宣講，反而用相當(dāng)長的時間拆解這一行業(yè)共識卻依然無解的難題。

現(xiàn)場矩陣起源 CEO 王龍拋出的兩組數(shù)據(jù)形成了尖銳反差：Gartner 預(yù)測 2026 年超過 80% 的企業(yè)會在生產(chǎn)環(huán)境部署 GenAI，可當(dāng)前超過 80% 的企業(yè) AI 項目，在 POC（概念驗證）后就陷入停滯。前者描繪的 “智能新常態(tài)” 藍(lán)圖越清晰，后者暴露的落地困境就越刺眼。

這種預(yù)期和現(xiàn)實的差距，或許是當(dāng)下企業(yè)級 AI 領(lǐng)域最大的挑戰(zhàn)：人類歷史上前三次產(chǎn)業(yè)革命，都十倍、數(shù)十倍地提高了產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)效率和投資回報。這次大模型和 GenAI 為代表的人工智能，如何才能成為第四次產(chǎn)業(yè)革命的核心引擎，這是一個值得全行業(yè)深思的問題。

“當(dāng)行業(yè)還在追逐大模型參數(shù)、比拼基礎(chǔ)模型生成效果時，矩陣起源通過大量的客戶落地和最佳實踐，清晰地感受到，企業(yè)級 AI 落地的真正瓶頸，早已從 ‘大模型夠不夠強’ 轉(zhuǎn)向了 ‘私域數(shù)據(jù)能不能用好’?！蓖觚堅诮邮?InfoQ 專訪時表示。

矩陣起源這場發(fā)布會的關(guān)鍵價值，或許在于把行業(yè)的目光從 “天上飛的模型” 拉回 “地上跑的數(shù)據(jù)”，也讓一個更值得討論的話題浮出水面：當(dāng) GenAI 從 C 端熱鬧走向 B 端落地，企業(yè)級 AI 的重點，是不是該變了？

1 從「模型狂歡」到「數(shù)據(jù)覺醒」

其實早在今年 7 月，MIT 的一篇《生成式 AI 的鴻溝：2025 年商業(yè) AI 的現(xiàn)狀》報告就曾引發(fā)硅谷恐慌，導(dǎo)致美股科技股巨震。報告指出：在企業(yè)里，僅 5%GenAI 項目能實現(xiàn)最初目標(biāo)，95% 都最終失敗了。

“造成上述問題的根源，不是模型不夠強，而是企業(yè)的私域數(shù)據(jù)沒用好?！蓖觚堉敝负诵?。

“數(shù)據(jù)基建滯后”比“模型能力不足”更致命

王龍用自動駕駛的技術(shù)路線類比：“我們知道當(dāng)前主流的自動駕駛路線可以分兩派，一類是純視覺，一類是激光雷達(dá)。激光雷達(dá)方案靠多傳感器拼湊數(shù)據(jù)，特斯拉 FSD 則是用統(tǒng)一的視覺數(shù)據(jù)訓(xùn)練，后者因數(shù)據(jù)整合更簡單，效率更高，迭代速度更快，就可以領(lǐng)先其他競爭對手幾年，實現(xiàn)從 L2 到 L4 的跨越。”

這種數(shù)據(jù)整合能力和模型迭代速度的差距，在企業(yè)場景中體現(xiàn)為“冰山困境”——水面上 30% 的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（ERP、CRM 數(shù)據(jù)）僅能支撐傳統(tǒng)意義的分析報表，但水下 70% 的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（合同、圖紙、郵件等各種材料）才是大模型為基石的智能體最重要的“燃料”，但這些數(shù)據(jù)往往分散在幾十個系統(tǒng)中，形成星羅棋布的“數(shù)據(jù)孤島”。

“當(dāng) AI 要介入企業(yè)的規(guī)劃、設(shè)計、生產(chǎn)、物流、風(fēng)控、決策等高價值核心場景，數(shù)據(jù)必須成為 AI 的‘錨點’—— 如果數(shù)據(jù)割裂、質(zhì)量不可控，再強的模型也會變成‘脫韁的野馬’?！?王龍的判斷，正被越來越多企業(yè)的實踐印證：不少嘗試將 AI 用于核心業(yè)務(wù)的企業(yè)，最終因數(shù)據(jù)無法形成有效協(xié)同，只能將智能體局限在客服問答、文檔摘要等邊緣場景，難以使用在企業(yè)中最具價值的核心業(yè)務(wù)，導(dǎo)致投資回報低。換句話說，算不過來賬，就很難繼續(xù)投入。

當(dāng)然，數(shù)據(jù)基建的問題非是企業(yè)的“一家之痛”，而是全產(chǎn)業(yè)鏈的“共性之困”。近期政府出臺的“人工智能 +”行動意見，便是對數(shù)據(jù)基建戰(zhàn)略價值的有力背書，同時也為數(shù)據(jù)基建的發(fā)展提供了明確的方向指引。文件提出 2027 年智能終端、智能體普及率超 70%，并強調(diào)“模型 - 數(shù)據(jù) - 算力 - 應(yīng)用 - 生態(tài)”等協(xié)同發(fā)展?！斑@不是政策口號，而是企業(yè) AI 落地的必經(jīng)之路。政策指向的‘協(xié)同’，本質(zhì)是讓企業(yè)從‘?dāng)?shù)據(jù)搬運工’變成‘?dāng)?shù)據(jù)建筑師’?！蓖觚埧偨Y(jié)道。

從“數(shù)據(jù)庫 iPhone”到“數(shù)據(jù)智能 iOS”

實際上，從成立之初，矩陣起源便將自身定位為這樣的 “數(shù)據(jù)建筑師”，其產(chǎn)品與技術(shù)的演進(jìn)，也始終圍繞 “新一代的數(shù)據(jù)基建” 這一核心命題展開。

“圍繞‘新場景、新應(yīng)用、新技術(shù)、新數(shù)據(jù)’打造全新的數(shù)據(jù)平臺，這是矩陣起源安身立命之本，也是整個團(tuán)隊一直以來的共同愿景。”王龍表示。

“四新”在哪里？ 在創(chuàng)業(yè)初期很多決策只能基于模糊的假設(shè)。矩陣起源從第一性原理出發(fā)，認(rèn)為無論未來爆發(fā)的“四新”在哪里，“打破數(shù)據(jù)煙囪，簡化基礎(chǔ)架構(gòu)，高效數(shù)據(jù)管理”都會是最有挑戰(zhàn)和最具價值的投入方向，于是提出“要做數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域的 iPhone”，本質(zhì)上是先解決最必需的數(shù)字化痛點。

2023 年推出的 MatrixOne（簡稱 MO）作為云原生超融合數(shù)據(jù)庫，已經(jīng)能用一套統(tǒng)一的計算和存儲架構(gòu)，來存儲結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的多模態(tài)數(shù)據(jù)，還以兼容 MySQL/Python 語法的形式支持 TP、AP、向量 /AI、流、時序等多種負(fù)載，使得企業(yè)在 MatrixOne 上搭建各種復(fù)雜應(yīng)用就像用 MySQL 一樣簡單?！熬拖?iPhone 用統(tǒng)一系統(tǒng)來大幅提升用戶體驗，避免了出門旅游攜帶手機(jī)、相機(jī)、游戲機(jī)、MP3 的繁瑣”王龍比喻道，MatrixOne 是想幫企業(yè)先打破 “數(shù)據(jù)散在多個割裂系統(tǒng)里，不好管、管不好” 的僵局。今天看來，這恰好是 GenAI 落地企業(yè)的關(guān)鍵第一步。

到了現(xiàn)在，圍繞大模型和 GenAI 為核心的“四新”似乎愈發(fā)清晰。 在基礎(chǔ)大模型能力提升逐步放緩的今天，如何高效地找到和使用高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，來全面管控大模型的幻覺，支持大模型在核心流程發(fā)揮作用，已經(jīng)成為人工智能新場景落地的最后一塊拼圖。

2024 年中發(fā)布的 MatrixOne Intelligence（簡稱 MOI），便是矩陣起源給出的答案。作為面向企業(yè)的 AI 原生多模態(tài)數(shù)據(jù)智能平臺，MOI 的產(chǎn)品定位升級為 “數(shù)據(jù)智能的 iOS”——不僅提供簡單、高效、可靠、可擴(kuò)展的存儲計算能力，更旨在構(gòu)建 AI 友好和 AI 原生的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施。

從核心能力的進(jìn)化來看：一方面，MOI 為模型的訓(xùn)練、推理、思考提供高質(zhì)量、可信、可控的數(shù)據(jù)集，提升模型的準(zhǔn)確率和召回率，并以簡單、安全、合規(guī)和符合企業(yè)流程的方式提供各種服務(wù)接口，這能大大提升 AI 落地速度和效果；另一方面，系統(tǒng)內(nèi)部的所有模塊設(shè)計，都引入大模型的支持，包括結(jié)構(gòu)化（SQL）、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的接入、解析、治理、增強、管理和加工能力等，極大提升了平臺的智能化能力與數(shù)據(jù)處理效率。“我們希望將 MOI 打造成即將爆發(fā)的新一代 AI 應(yīng)用的首選底座。”王龍表示。

從 MO 演進(jìn)到 MOI，在王龍看來，是一場數(shù)據(jù)和 AI 的雙向奔赴：

王龍表示，一方面，過去幾十年，數(shù)據(jù)庫和大數(shù)據(jù)的管理一直是企業(yè)最頭疼的問題，投入大、效果差、反應(yīng)慢。如今，MOI 引入了專門負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)運營的數(shù)據(jù)智能體，提升了數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)管理員的工作效率，極大緩解了這個問題。

另一方面，構(gòu)建訓(xùn)練和推理所需的高質(zhì)量、高可靠數(shù)據(jù)是極花時間的，昂貴的算法團(tuán)隊和 GPU 集群不得不停下來等待數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備，嚴(yán)重浪費了寶貴的人才和算力資源，并影響了智能體應(yīng)用推向市場的時間。如今，MOI 作為一站式的統(tǒng)一數(shù)據(jù)智能平臺，能讓算法專家們近乎實時地找到他們所需要的數(shù)據(jù)。然后對多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一地治理，將各種原始數(shù)據(jù)變成 “AI-Ready 的數(shù)據(jù)資產(chǎn)”，并通過評測反饋閉環(huán)機(jī)制，持續(xù)優(yōu)化、全面管控幻覺類問題，從而實現(xiàn)“數(shù)據(jù)治理和智能體應(yīng)用” 的完整閉環(huán)。企業(yè)不再需要像拼積木一樣去串聯(lián)多個系統(tǒng)，從而能像特斯拉的 FSD 一樣，實現(xiàn)數(shù)倍于競爭對手的快速迭代，更早地完成 GenAI 的落地和智能化轉(zhuǎn)型。

“MOI 的數(shù)據(jù)平臺既是高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的提供者，也使用智能體來優(yōu)化和增強數(shù)據(jù)；智能體既使用高質(zhì)量數(shù)據(jù)集來提高落地效果，同時也是數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)者。二者相輔相成，無縫集成，螺旋上升?！边@便是本次發(fā)布會上，王龍?zhí)岢龅摹皵?shù)據(jù)智能飛輪”的含義，也是 “以數(shù)生智（Control Your Data）” 和 “以智馭數(shù)（Trust Your AI）”的核心思想。

2 如何破解 AI“消化不良”、“幻覺叢生” 的死結(jié)？

從技術(shù)層面，怎樣才能將企業(yè)的“庫存數(shù)據(jù)”變成“AI 的燃料”？結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如 ERP、CRM 里的業(yè)務(wù)表）和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（文檔、圖片、音頻等 “知識類數(shù)據(jù)”）散在企業(yè)的不同系統(tǒng)里，AI 根本 “湊不齊一盤菜”，實際執(zhí)行任務(wù)時的效果不言而喻。

而 MOI 的三層架構(gòu)，便是矩陣起源用來打通 “數(shù)據(jù)零散→AI 能用→業(yè)務(wù)能落地” 的全流程的一把鑰匙：

底層：先把所有數(shù)據(jù) “一網(wǎng)打盡”

MOI 的底層靠MatrixOne和MatrixGenesis兩個核心模塊托底：

• MatrixOne：像個 “超級收納箱”，不管是數(shù)據(jù)庫里的結(jié)構(gòu)化表、對象存儲里的文件，還是第三方 SaaS 里的數(shù)據(jù)，各種格式都能統(tǒng)一存（湖倉一體 + 多模存儲是核心能力）；同時還能 “邊存邊算”，向量查詢、全文檢索這些 AI 必需的計算能力，它直接就能提供。

• MatrixGenesis：是 “AI 工具箱”，LLM 大模型、Embedding 模型、視覺 / 語音模型全在這兒，給后面 “改造數(shù)據(jù)、做智能服務(wù)” 提供 AI 技術(shù)支持（比如解析文檔、給非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)打標(biāo)簽）。

矩陣起源產(chǎn)品 VP 鄧楠在接受 InfoQ 專訪時表示，整個 MOI 的框架其實是由 MatrixOne 奠基的，它帶來了兩大核心能力：首先是多模態(tài)、超融合的存儲基座，所有的結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)接入進(jìn)來后，都通過 MatrixOne 的“湖倉一體 + 多模存儲”進(jìn)行統(tǒng)一的計算和管理；其次是云原生的底座跟計算框架，所有的節(jié)點、新的能力，都統(tǒng)一在一套云原生架構(gòu)里面，針對底層數(shù)據(jù)的各種計算，也統(tǒng)一由 MatrixOne 的計算引擎執(zhí)行?！癕O 和 MOI 的關(guān)系，簡單理解就是前者是數(shù)據(jù)智能底座，后者是數(shù)據(jù)智能平臺”，鄧楠總結(jié)道。

MatrixGenesis 則主要服務(wù)于 ETL 數(shù)據(jù)處理過程中，針對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行解析抽取、增強生成等一系列的任務(wù)。“可以理解為它服務(wù)于上層所有的任務(wù)，所以我們把它也放在了底層?！编囬a充表示。

中間層：把數(shù)據(jù) “捏成 AI 愛吃的形狀”

中間的MatrixPipeline，干的是 “數(shù)據(jù)改造” 的活兒，相當(dāng)于 AI 時代的 “新型 ETL”：從數(shù)據(jù)接入開始，清洗、預(yù)處理、把長文檔切成向量片段、給數(shù)據(jù)做增強等等，一套流程跑完，把原始的結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，全變成 AI 能直接 “下嘴” 的 “AI-ready 資產(chǎn)”。同時還能調(diào)度處理任務(wù)、管數(shù)據(jù)權(quán)限，既保證數(shù)據(jù)處理得對，又能守住合規(guī)底線。

鄧楠在訪談中指出，傳統(tǒng) ETL 的數(shù)據(jù)鏈路基本是 “線性” 的：原始數(shù)據(jù)經(jīng)清洗、分層聚合后生成報表，每個環(huán)節(jié)靠人工寫代碼串聯(lián)。而 AI 時代需要同時處理結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，流程必須變成“多層次與飛輪式的”，一方面要從文檔中提取信息與數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)交叉校驗，甚至構(gòu)建業(yè)務(wù)知識圖譜，另一方面還需要打通反饋數(shù)據(jù)的收集并優(yōu)化整體流程。

從某種意義上來說，MatrixPipeline 解決了企業(yè)級 AI 落地最關(guān)鍵的語料準(zhǔn)備和流程權(quán)限的問題。

上層：直接給業(yè)務(wù) “遞錘子”

最上層的 MatrixCopilot 則是 “業(yè)務(wù)服務(wù)的最前線”，負(fù)責(zé)把處理好的數(shù)據(jù)直接變成能落地的智能能力：

• 想快速查數(shù)？用 Chat2BI，自然語言指令一出，結(jié)果直接出來；

• 想跨數(shù)據(jù)搜索？多模態(tài)搜索能同時查數(shù)據(jù)庫里的銷售數(shù)據(jù)和合同文檔里的條款；

• 想自動化處理數(shù)據(jù)？智能工作流能自動生成流程（比如丟一萬份簡歷進(jìn)去，讓 AI 自動提取信息）……

更為關(guān)鍵的是，業(yè)務(wù)端在使用過程中，如果反饋了問題（比如數(shù)據(jù)提取錯了、流程卡殼了等等），中間層、底層會跟著進(jìn)行優(yōu)化，這帶來的好處就是平臺的數(shù)據(jù)處理和服務(wù)能力會“越用越強”。

比如針對企業(yè)最擔(dān)心的“數(shù)據(jù)質(zhì)量拖累模型”問題，MOI 設(shè)計了三層反饋機(jī)制，實現(xiàn)數(shù)據(jù)與模型的雙向優(yōu)化：

• 上下文反饋：用戶對 MatrixCopilot 回答的“不準(zhǔn)確”標(biāo)記，會直接修正當(dāng)前任務(wù)的 prompt 邏輯。

• 流程反饋：當(dāng)某環(huán)節(jié)（如合同字段提?。╁e誤率超過閾值，系統(tǒng)自動觸發(fā) Pipeline 節(jié)點優(yōu)化。

• 模型反饋：當(dāng)反饋問題被判定為模型能力不足時，用戶可以用積累的反饋數(shù)據(jù)啟動精調(diào)流程。

“這不是簡單的 A/B 測試，而是讓系統(tǒng)像人一樣‘從錯誤中學(xué)習(xí)’?！编囬扔鳎熬拖裥率炙緳C(jī)不斷修正方向盤，智能體在交互中自然進(jìn)化?！?/p>

“我們正在構(gòu)建的不是一個數(shù)據(jù)庫或者數(shù)據(jù)引擎，而是一個操作系統(tǒng)，就像人類的大腦一樣，能進(jìn)化、能協(xié)作、能感知、能記憶，還能自我修復(fù)。MOI 的使命就是統(tǒng)一碎片數(shù)據(jù)、加速智能閉環(huán)、降低進(jìn)化成本，進(jìn)而支撐無限可能?！本仃嚻鹪磧?nèi)核研發(fā)負(fù)責(zé)人徐鵬在發(fā)布會上表示。

實際上，智能反饋機(jī)制的閉環(huán)設(shè)計，對持續(xù)推動數(shù)據(jù)召回準(zhǔn)確率的提升以及模型幻覺率的降低有極大的幫助。正如 FSD 的領(lǐng)先優(yōu)勢本質(zhì)上源于 “規(guī)模效應(yīng) + 架構(gòu)簡化” 帶來的數(shù)據(jù)流動效率 —— 通過更快的數(shù)據(jù)反饋鏈路收集高質(zhì)量數(shù)據(jù)，形成 “數(shù)據(jù)迭代 - 效果優(yōu)化” 的正向循環(huán)，AI 準(zhǔn)確率才能從 20% 躍升至 99% 以上。

王龍表示：“在 AI 時代之前，ERP、CRM 等企業(yè)核心系統(tǒng)就已面臨準(zhǔn)確率挑戰(zhàn) —— 銀行核心交易需要‘八個九’的可用性，萬人并發(fā)場景下需分鐘級響應(yīng)優(yōu)化。這些經(jīng)過數(shù)十年打磨的系統(tǒng)，用精密架構(gòu)確保了業(yè)務(wù)連續(xù)性。但當(dāng)下企業(yè) AI 落地卻面臨尷尬現(xiàn)狀：通用大模型處理特定任務(wù)時準(zhǔn)確率常停留在 20%-40%，與傳統(tǒng)軟件‘四個九’的可靠性標(biāo)準(zhǔn)差距懸殊。”

這種差距本質(zhì)上是 “進(jìn)化周期的代際差”。MOI 的反饋機(jī)制正是通過 “數(shù)據(jù)召回 - 模型優(yōu)化 - 效果驗證” 的閉環(huán)，讓 AI 系統(tǒng)在保有持續(xù)敏捷性的同時，以 “企業(yè)級系統(tǒng)的可靠性標(biāo)準(zhǔn)”積累穩(wěn)定性—— 就像 ERP 系統(tǒng)通過千萬次交易打磨流程，AI 需要在反饋閉環(huán)中讓準(zhǔn)確率從 “可用” 走向 “可信”，最終實現(xiàn) “從管理決策輔助工具” 到 “核心業(yè)務(wù)引擎” 的質(zhì)變。

談及 MOI 之于企業(yè)的價值全貌，鄧楠表示，“總體上來講，MOI 聚焦于 Data Platform 層的能力構(gòu)建，核心是實現(xiàn)全類型數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理、治理及服務(wù)輸出。這套體系不僅支持各種典型的 AI 場景，還能為企業(yè)各類業(yè)務(wù)需求提供底層數(shù)據(jù)支撐 —— 無論是構(gòu)建自動化業(yè)務(wù)流程、開發(fā)知識性應(yīng)用、進(jìn)行大模型定制化訓(xùn)練，還是實現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)可視化展示，均可基于平臺層輸出的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)能力快速落地。簡而言之，我們負(fù)責(zé)夯實數(shù)據(jù)基建的 ‘地基’，而具體的業(yè)務(wù)場景創(chuàng)新與應(yīng)用開發(fā)，則交由企業(yè)根據(jù)自身需求靈活實現(xiàn)?！?/p>

3 從「技術(shù)參數(shù)」到「業(yè)務(wù)價值」

技術(shù)架構(gòu)的創(chuàng)新與最終價值如何，還需要到具體的場景中去驗證。發(fā)布會中，矩陣起源研發(fā) VP 趙晨陽介紹的兩個案例，直觀展現(xiàn)了 MOI 如何解決企業(yè)的實際痛點。

打破醫(yī)療數(shù)據(jù)孤島

某三甲醫(yī)院在慢性?。ㄈ?IBS）管理中面臨典型困境：患者需長期跟蹤病史，但 HIS 系統(tǒng)中大量病歷為手寫照片等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，醫(yī)生難以關(guān)聯(lián)患者過往用藥與健康狀況。傳統(tǒng)方案因數(shù)據(jù)碎片化，無法支撐 “病史 - 當(dāng)前癥狀 - 診療建議” 的閉環(huán)決策。

MOI 通過超融合底座統(tǒng)一接入病歷圖像，利用 NLP 技術(shù)提取關(guān)鍵信息，并生成對抗樣本強化訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量，同時嵌入醫(yī)療合規(guī)的脫敏與溯源機(jī)制。最終落地的智能體可自動關(guān)聯(lián)患者全周期健康檔案，大大提升了診療建議的準(zhǔn)確率，首次實現(xiàn)從 “數(shù)據(jù)孤島” 到 “智能診療” 的閉環(huán)。

“我們用 MOI 幫醫(yī)院盤活了整個數(shù)字資產(chǎn)，對他們的數(shù)據(jù)做了擴(kuò)增和優(yōu)化，然后構(gòu)建了一個相對高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，最終把這個數(shù)據(jù)給到他們?nèi)プ瞿Ｐ陀?xùn)練，最終他們得到的就是這樣一個「IBS 智能問診系統(tǒng)」?！壁w晨陽總結(jié)道。

破解標(biāo)書制作難題

在很多大型企業(yè)，尤其是制造業(yè)里，制作標(biāo)書是一個相當(dāng)復(fù)雜但必不可少的工作。金盤科技就長期面臨這一困擾，動輒 300 + 頁的投標(biāo)文件，需經(jīng)歷 “招標(biāo)文件解析 - 技術(shù)方案匹配 - 資質(zhì)調(diào)取” 三重復(fù)雜流程，團(tuán)隊需反復(fù)跨部門溝通技術(shù)案例與資質(zhì)文件。員工雖然也嘗試用開源的 AI 工具提效，但因產(chǎn)品庫、歷史中標(biāo)記錄等數(shù)據(jù)割裂，僅能優(yōu)化單一環(huán)節(jié)，最終收效甚微。

在引入 MOI 后，通過其文檔智能解析技術(shù)識別招標(biāo)需求，打通了技術(shù)、法務(wù)、財務(wù)部門的數(shù)據(jù)管道，構(gòu)建起了 “解析 - 匹配 - 調(diào)取” 的多智能體工作流。例如輸入招標(biāo)參數(shù)后，AI 自動檢索類似項目方案生成技術(shù)應(yīng)答，并同步觸發(fā)資質(zhì)文件的合規(guī)脫敏，使標(biāo)書內(nèi)容生成準(zhǔn)確率達(dá) 90%，制作周期也從 7-10 天縮短至 1-2 天，更將分散的業(yè)務(wù)知識沉淀為可復(fù)用的數(shù)字資產(chǎn)庫。

鄧楠在訪談中補充表示：“工程領(lǐng)域標(biāo)書制作存在三大核心難點：首先是招標(biāo)文件的信息提取，面對十幾個文件組成的復(fù)雜包件，需從大段內(nèi)容中精準(zhǔn)定位不足 500 字的核心要求，而不同標(biāo)書的版式差異更增加了提取難度；其次是素材準(zhǔn)備與校驗，需跨業(yè)務(wù)系統(tǒng)調(diào)取產(chǎn)品資料、資質(zhì)證明、歷史項目合同等數(shù)據(jù)，并人工核對發(fā)票金額、項目關(guān)聯(lián)性等細(xì)節(jié)；第三是標(biāo)書制作環(huán)節(jié)，大量機(jī)械性的復(fù)制粘貼與格式調(diào)整不僅效率低下，還易出現(xiàn)內(nèi)容混淆。對此，MOI 通過 AI 信息提取技術(shù)快速鎖定招標(biāo)文件關(guān)鍵要素，打通企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)管道實現(xiàn)素材的自動化調(diào)取與校驗，并借助多智能體協(xié)同完成從信息整合到標(biāo)書生成的全流程提效，有效破解了傳統(tǒng)標(biāo)書制作中的痛點?！?/p>

透過這兩個案例不難看出：當(dāng) AI 脫離數(shù)據(jù)基建時，即便大模型參數(shù)再高也只能解決零散問題；而 MOI 通過 “數(shù)據(jù)治理 + 智能協(xié)同” 的閉環(huán)，讓 AI 從 “單點工具” 進(jìn)化為 “業(yè)務(wù)引擎”。這種從技術(shù)參數(shù)到場景價值的跨越，正是矩陣起源定義的 “數(shù)據(jù)智能” 本質(zhì) —— 不是花哨的模型表演，而是讓企業(yè)敢將 AI 用于核心業(yè)務(wù)的 “基礎(chǔ)設(shè)施”。

4 結(jié)語：智能時代的“數(shù)據(jù)基建者”

矩陣起源的故事，本質(zhì)是中國技術(shù)團(tuán)隊對“企業(yè) AI 落地難”的一次系統(tǒng)性回應(yīng)。當(dāng)行業(yè)還在爭論“模型重要還是數(shù)據(jù)重要”時，王龍的團(tuán)隊已經(jīng)用超融合架構(gòu)、反饋閉環(huán)、場景深耕，搭建起連接數(shù)據(jù)與 AI 的橋梁——這座橋梁不是炫酷的概念，而是讓企業(yè)敢將 AI 用于核心決策的“基礎(chǔ)設(shè)施”。

當(dāng)被問及“是否對標(biāo) Snowflake 或 Palantir”時，王龍給出了明確答案：“我們不做美國企業(yè)的翻版。中國制造業(yè)的復(fù)雜度、政策合規(guī)的特殊性，決定了數(shù)據(jù)基建必須走‘場景深度×技術(shù)廣度’的中國范式?！边@種范式既體現(xiàn)在當(dāng)前的產(chǎn)業(yè)生態(tài)布局中，也指向未來數(shù)據(jù)基建的發(fā)展方向。

正如發(fā)布會上王龍強調(diào)的：“為數(shù)字世界提供簡捷強大的數(shù)據(jù)智能操作系統(tǒng)，用‘?dāng)?shù)據(jù)飛輪’為 AI 時代的企業(yè)提供澎湃動力！”在 AI 原生的浪潮中，矩陣起源的探索或許正在證明：中國企業(yè)的智能落地，不需要復(fù)制海外路徑，而是要基于自身場景，構(gòu)建屬于自己的數(shù)據(jù)基建——這既是破解當(dāng)前困局的鑰匙，也是迎接未來競爭最扎實的底氣。