行业趋势 - 大模型技术红利窗口收窄，参数量的边际效益持续递减 [1] - 企业80%非结构化数据仍处于沉睡状态，包括设备日志、工艺文档、客户对话等 [1] - AI竞争重心从"模型军备竞赛"转向"数据基建深耕" [1][2] 行业痛点 - 企业独特数据（私有数据和行业Know-how）成为AI竞争的唯一壁垒 [2] - 传统数据平台存在数据存储割裂、治理低效、应用断层三大瓶颈 [2][3] - 数据存储割裂表现为关系型数据库、向量数据库和时序数据库等独立管理，难以统一调用 [2] - 数据治理低效导致语料质量不足，手工清洗成本高昂，动态更新机制缺乏 [2] - AI系统实时性不足，难以满足业务即时性需求，应用断层显著 [2] 解决方案 - 星环科技AI-Ready Data Platform通过架构革命、治理跃迁与工具链进化三维创新 [4] - 多模型统一架构实现11种模型数据的统一存储管理，包括关系型、向量存储等 [5] - 智能化治理矩阵实现非结构化数据向半结构化高效转化，覆盖语料全生命周期 [7] - 大数据开发工具TDS 4.0支持多种数据管理，新增入湖向导和智能盘点能力 [8] - 实时湖仓集技术实现端到端秒级分析，LLMOps平台解决"语料荒"和"算力缺"问题 [9] 技术亮点 - 星环科技成为国内首个通过信通院"多模数据库产品评测"的厂商 [5] - TKH知识平台通过语义网络重构赋予AI业务语义理解能力 [8] - 无涯·问数智能分析助手将非技术人员分析准确率提升至95%以上 [10] 行业应用 - 金融行业实现关系型、向量、图等异构数据模型的统一存储与协同治理 [10] - 交易报表场景批处理效率倍增，OLAP分析响应速度提升十倍 [10] - 制造业通过M域与O域实时数据融通构建企业级数据中枢神经系统 [11] - 全域数据治理消弭OT与IT系统协同鸿沟，催生全局智能视角 [12] 核心价值 - 数据从"成本项"转化为"生产要素"，从"静态资产"升级为"智能燃料" [12] - AI竞赛从技术变革演变为基础设施能力较量 [12]