2025年面向GenAI的数据智能底座白皮书_17页_4mb

报告摘要

GenAI 数据基础设施需求总结

背景介绍与挑战

生成式人工智能（GenAI）正推动企业智能化转型，但落地过程中面临严重的数据问题。这些包括数据碎片化（分散在云盘、IM工具等）、异构多模态数据整合难度、缺乏评估反馈机制、从Demo到生产规模化的瓶颈、数据安全治理挑战以及技术栈复杂性和人才短缺。这些因素共同导致AI项目停滞，企业需构建面向GenAI的高质量数据基础设施。

需要高质量数据基础设施的原因

数据分散需统一管理，支持多模态数据（结构化、半结构化、非结构化）。
需要AI原生理解力，实现从表面数据到语义理解的转化。
建立闭环优化机制，使AI智能体能持续学习和进化。
需要云原生弹性架构，支持大规模数据处理和生产环境稳定性。
强化数据安全治理，防止泄露和权限违规。
降低技术门槛，提供一站式平台简化开发。

MatrixOrigin 解决方案

MatrixOrigin 的AI原生多模态数据智能平台 MatrixOne Intelligence 提供以下核心功能：

平台集成四大组件：支持数据接入、ETL处理、存储和AI服务。
核心组件包括 MatrixOne 超融合数据库、MatrixGenesis AI服务、MatrixPipeline 数据工程和 MatrixCopilot 数据助手。
解决方案能统一数据管理、转化成AI-Ready格式、安全存储，并支持智能检索和应用开发。
案例显示：在零售行业缩短AI应用开发时间80%，提升数据一致性；在制造行业降低标书制作时间70%，减少废标风险。