2025年面向GenAI的数据智能底座白皮书

面向GenAI的数据智能平台：机会与挑战

引言

生成式人工智能正在推动产业变革，智能体由被动响应向自主理解、规划、执行进化。Gartner预测2028年15%的日常工作决策将由AI智能体完成。然而，超过80%的企业AI项目在POC后停滞，核心原因在于缺乏面向GenAI的高质量数据基础设施。

企业数据困境

1. 严重的数据碎片化问题：多源异构数据分散管理
2. 异构多模态数据整合复杂：格式解析、语义理解门槛高
3. 缺乏评估优化机制：用户交互、任务结果等反馈数据未被有效利用
4. 规模化部署瓶颈：从POC到生产环境的技术挑战
5. 数据安全治理：权限控制、审计日志、防止敏感数据泄露等要求
6. 技术栈复杂：融合分布式计算、数据工程、多模态数据库等多领域能力

面向GenAI的数据基础设施需求

企业需建立统一、多模态、AI原生的数据底座，实现数据闭环能力：

• 全域数据接入与统一管理
• 语义级数据理解
• 反馈闭环与持续优化
• 云原生成熟架构支撑
• 全链路安全治理
• 技术复杂性封装与低代码支持

矩阵起源解决方案

提供AI原生多模态数据智能平台(MatrixOne Intelligence)，打通数据准备到智能调用链路：
MatrixOne Intelligence核心能力：

• 构建AI原生数据闭环
• 数据智能解析与自我优化
• 超融合数据库引擎(MatrixOne)：存算分离技术架构
• 四大核心组件：
  • MatrixOne：超融合云原生数据库
  • MatrixGenesis：大模型支持与智能体开发
  • MatrixPipeline：多模态数据工程
  • MatrixCopilot：AI原生数据助手

核心价值

提供完整的AI-Ready数据能力：

• 统一接入各类数据源
• 标准化数据处理流程
• TA数据转化为高质量AI训练数据
• 端到端数据安全治理
• 激活数据资产价值，赋能AI决策
• 颠覆传统RAG模式，实现智能主动规划

典型应用案例

零售行业案例

挑战：分散在多个IT系统中的异构数据导致“多对多”集成困境

解决方案：基于MatrixOne平台统一处理多源异构数据，建立企业级知识库

成果：

• 开发效率提升80%（减少重复数据准备）
• 数据质量标准化
• 支撑多个Copilot应用快速上线
• 电子合同审核时间从16天降至1分钟

制造行业案例

挑战：复杂数据环境对AI项目构成技术障碍

解决方案：MatrixOne平台构建全流程智能标书助手

成果：

• 导标周期缩短70%
• 智能化消除非必要人工工作
• 显著降低废标风险（AI驱动合规审查）
• 历史数据成为企业级智能知识库

结论

GenAI时代，数据智能平台成为企业核心竞争壁垒：

• 数据已从支持角色转变为创新引擎
• 基于MatrixOne的数据智能平台可以：
  • 打通企业分散数据孤岛
  • 实现异构数据语义集成
  • 构建持续学习的AI系统
  • 确保数据安全合规
  • 降低AI应用集成复杂性

未来企业AI成功的关键，是构建能够支持智能体持续进化、保障数据全生命周期质量、促进数据资产有效转化的现代化数据智能平台体系。