行业投资评级 - GenAI 技术有望在 2030 年为全球 GDP 贡献高达 13 万亿美元的增长 [5] - 到 2026 年，超过 80% 的企业将使用 GenAI 应用程序编程接口（API）或模型 [5] 核心观点 - GenAI 技术正在以前所未有的速度席卷全球，推动科技进步和产业变革 [5] - 数据处理在 GenAI 架构中尤为关键，企业自有数据的挖掘利用是 GenAI 落地企业级应用的最关键因素 [6] - 非结构化数据占全球数据的 80% 以上，GenAI 技术的出现为非结构化数据的价值挖掘带来了全新可能性 [11][13] - 企业在落地 GenAI 时面临数据碎片化、异构多模态数据整合复杂、规模化部署和管理难度高等挑战 [14][15][18] 解决方案架构 - MatrixOne Intelligence 提供了一套面向多模态数据的 AI 数据智能解决方案，涵盖数据治理、智能解析、多模态搜索和超融合数据底座等功能 [28] - 解决方案分为基础设施层、数据库及 AI 服务层、数据集成与治理层、应用交互层四个层次 [29] - 基础设施层整合了 CPU 和 GPU 计算能力，支持大规模并行处理 [30] - 数据库及 AI 服务层支持结构化、半结构化和非结构化数据的融合存储与建模 [31] - 数据集成与治理层负责数据采集、清洗和转换，确保数据质量和一致性 [32] - 应用交互层提供多模态搜索及 Chat2BI 等终端应用 [33] 核心产品概述 - MatrixDC 高性能算网调度平台：整合 CPU 和 GPU 资源，支持弹性扩展与高效利用 [35] - MatrixOne 超融合云原生数据库：支持结构化、半结构化和非结构化数据的统一存储与查询 [36] - MatrixGenesis AI 智能体应用开发平台：提供大模型支持与智能应用开发能力 [37] - MatrixPipeline 多模态数据工程平台：支持多模态数据的高效接入、转换和管理 [39] - MatrixSearch 多模态智能搜索引擎：支持文本、图像、音频和视频等多种数据类型的高效检索 [40] 解决方案技术特点及优势 - 一站式端到端平台能力：涵盖从数据接入、治理、分析到应用的全流程 [42] - 弹性高效的资源调度：支持 CPU、GPU 及存储资源的按需扩展和动态调度 [43] - 超融合数据处理能力：支持结构化、半结构化和非结构化数据的统一存储与计算 [44] - 动态数据版本管理：支持多版本数据的记录、比较和回溯 [45] - AI 驱动的高效数据治理：自动处理多模态数据，提升数据治理效率 [46] - 混合多模态搜索引擎：支持跨模态数据的检索，确保结果的相关性和准确性 [48] 行业案例 - 极视角：通过 MatrixOne Intelligence 构建多模态数据与特征平台，数据接入效率提高 60%，特征复用率提升 70% [111][113] - 深智城集团：基于 MatrixOne Intelligence 升级智慧交通系统，数据组件数量减少 80%，实时性业务支持显著提升 [114][118][120] - 江西铜业：通过 MatrixOne Intelligence 构建智慧作业平台，IoT 数据与多模态数据整合效率提升 80%，转炉作业效率提升 30% [121][123] - 金意陶：基于 MatrixSearch 构建智能搜索平台，搜索效率提升 90%，客户体验显著优化 [124][127] - 素问 TechAgent：通过 MatrixOne Intelligence 简化数据架构，数据处理效率从小时级缩短到分钟级 [129][135]