行业挑战与机遇 - 当前AI产业面临两大瓶颈：数据治理效能不足（超过60%的企业因数据质量问题难以有效训练模型）和生态协同壁垒高（技术孤岛导致算力、存力与网络资源无法高效协同）[3] - 破解难题的关键在于构建智能数据基础设施底座并通过开放生态促进跨领域协作[3] - 存力已成为贯通数据、算法与算力的核心纽带 其意义在于实现数据的动态赋能而非单纯存储容量或吞吐速度[3] 技术发展趋势 - 行业对基础设施的认知正在重构 从过去十年聚焦算力军备竞赛转向重视数据的战略价值[3] - 封闭式技术开发体系难以适应复杂产业需求 开放协同正在成为新标准 单点技术突破时代结束 产业融合创新时代开启[4] - 生态协同的本质是通过双向赋能 将技术价值注入产业需求 同时用场景反哺技术迭代 实现可持续创新共振[4] 公司战略布局 - 公司构建三维发展战略：筑基（平衡技术全球化与创新本土化）、共创（建立深度垂直产业协作网络）、共赢（践行普惠责任）[5] - 筑基维度采用双轨架构 结合国际化视野与本土化战略 形成国际竞争力与本土适配性兼备的优势[5] - 共创维度通过联合制造、医疗、金融等领域头部企业 将智能基础设施能力转化为场景化解决方案 竞争焦点从单一产品转向生态系统能力[5] - 共赢维度通过架构革新降低能耗 隐私计算保障数据安全 轻量化方案消除数字鸿沟 实现技术普惠[5] 公司定位与愿景 - 公司以智能数据基础设施为根基 推动AI技术突破转化为产业价值 让创新成果惠及千行万业[3] - 公司坚定拥抱生态化路径 全面构建融合型技术产品 通过整合芯片、系统及应用层合作伙伴力量 提供一站式AI解决方案[4] - 公司愿景是让智能技术如水如电般润泽千行万业 通过开放协作唤醒数据潜能而非替代人力[6]