行业核心观点 - AI行业正经历从模型能力不足到基础设施不足的转变 [1] - 当前AI核心业务的价值实现率仅为5% [1] - 企业落地AI的关键在于解决数据割裂问题 [1] - 构建以数据为核心的智能生态是AI落地的核心 [1] 公司战略与产品发布 - 公司推出两款战略级核心产品：超融合异构云原生数据库MatrixOne（MO）和AI原生多模态数据智能平台MatrixOne Intelligence（MOI） [1] - MOI定位为下一代Data Infrastructure，技术对标Databricks和Snowflake [2] MatrixOne（MO）产品特性 - 采用超融合架构，将HTAP、流处理、向量检索、全文搜索原生整合到同一引擎中 [1] - 从根本上消除长期困扰企业的数据孤岛问题 [1] - 将软件工程理念引入数据管理，缩短AI项目开发周期并加速跨团队协作 [1] MatrixOne Intelligence（MOI）产品能力 - 通过AI驱动解析PDF、文档、音视频等非结构化数据 [2] - 结构化数据解析准确率达到94%，大幅超越传统工具与主流大模型 [2] - 能够减少80%的人工数据处理量 [2] 数据智能方法论 - 提出通过“数据智能飞轮”构建AI驱动的数据反馈循环 [1] - 该方法旨在提升AI落地效率并释放业务价值 [1] - 核心理念是让数据生智、智能反哺数据，实现可落地的业务价值 [1]

公司战略与产品发布 - 公司于9月12日举办新品发布会 主题为“以数生智、以智驭数” [1] - 公司CEO指出AI行业正经历从模型能力不足到基础设施不足的转变 当前核心业务AI价值实现率仅5% [1] - 公司推出两款战略级核心产品 超融合异构云原生数据库MatrixOne（MO）和AI原生多模态数据智能平台MatrixOne Intelligence（MOI） [1] 超融合数据库MatrixOne核心能力 - MatrixOne采用超融合架构 将HTAP、流处理、向量检索、全文搜索整合到同一引擎 消除数据孤岛 [3] - 平台引入“数据的Git”新范式 通过版本管理、分支、回滚等软件工程理念缩短AI项目开发周期 [3] - MatrixOne提供精细化权限控制与云原生架构 实现更高安全性、弹性与成本效益 [3] - 平台具备内置向量搜索和外部数据源接入等AI原生能力 帮助企业将数据转化为可执行洞察 [3] AI平台MOI的创新与价值主张 - MatrixOne Intelligence（MOI）定位为下一代Data Infrastructure 技术对标Databricks和Snowflake [5] - 企业AI落地调研覆盖率达80% 但实现规模化应用的企业不足5% 主因是数据分散和技术栈复杂 [5] - MOI平台具备五大创新能力 包括融合架构能力和Agentic数据治理能力 [5] - AI驱动解析非结构化数据 结构化准确率达94% 减少80%人工处理量 [6] - 平台运行底座可应对高吞吐、低时延推理环境 稳定支撑多并发业务场景 [6] - 平台提供全链路安全保障 创新“数据分支+秒级恢复”机制与零停机CDC能力 [6] 行业趋势与竞争壁垒 - 企业竞争壁垒已从算法与算力转向构建可持续的Data+AI护城河 [6] - 行业共识是需让数据驱动、模型赋能、生态共建 企业才能在AI时代建立长期竞争优势 [6] 商业合作与产业落地 - 公司与软通动力联合打造企业级AI落地解决方案 以“主权AI”为核心构建企业AI工厂 [6] - 公司携手赛意信息共创“AI+数字化工厂” 与辰奕智能合作加速AI在制造业端到端落地 [6] - 公司与国家级孵化器上海云基地达成战略合作 共同打造“方案孵化器”推动场景驱动型创新 [8] - 在金融、制造、零售领域 公司将与安畅网络推动AI原生多模态数据智能平台应用落地 [8] - 在公共安全与智慧城市领域 公司将与启数智能联手推动AI与城市管理深度融合 [8]