IT时报记者 孙永会

“AI不是孤立的模型，而是以数据为核心的智能生态。构建数据智能飞轮，让数据生智、智能反哺数据，才能真正实现可落地的业务价值。”在9月12日举办的以“以数生智、以智驭数”为主题的新品发布会上，矩阵起源CEO王龙指出，当前AI行业正经历从模型能力不足到基础设施不足的转变，核心业务AI的价值实现率仍仅 5%。在他看来，企业落地AI的关键在于解决数据割裂问题，通过数据智能飞轮构建AI 驱动的数据反馈循环，提升落地效率并释放业务价值。

发布会上，矩阵起源推出两款战略级核心产品——超融合异构云原生数据库MatrixOne（MO）与AI原生多模态数据智能平台MatrixOne Intelligence（MOI）。

技术对标Databricks 和Snowflake

“传统数据开发常被比作人类大脑的‘婴儿期’，数据潜能远未被充分激活。”矩阵起源MatrixOne内核研发负责人徐鹏在分享时表示，MatrixOne可为企业提供一个可演进、可集成、可扩展的数据底座，全面释放沉睡数据的价值。

据其介绍，MatrixOne的核心是超融合架构，将HTAP（混合事务/分析处理）、流处理、向量检索、全文搜索整合到同一引擎中，从根本上消除了长期困扰企业的数据孤岛问题。而平台的另一大创新是引入“数据的Git”新范式，即通过将版本管理、分支、回滚、审计等软件工程理念引入数据管理，进而缩短了AI项目的开发周期，加速跨团队协作，提升企业在复杂数据场景下的敏捷性。

在企业级应用层面，MatrixOne 提供精细化权限控制与云原生架构，实现更高的安全性、弹性与成本效益。凭借内置的向量搜索、外部数据源接入等AI原生能力，其能够帮助企业快速完成从数据到智能的闭环，将海量数据转化为可执行洞察。

再看AI原生多模态数据智能平台MatrixOne Intelligence(MOI），《IT时报》记者了解到，其定位是下一代Data Infrastructure，技术对标 Databricks+Snowflake，通过“数据驱动AI、AI反哺数据”的智能飞轮，帮助企业跨越AI落地的鸿沟。

矩阵起源AI研发负责人赵晨阳在会上分享了一组数据——在企业AI落地的道路上，调研覆盖率高达80%，但真正实现规模化应用的企业不足 5%。原因便在于核心业务数据分散、非结构化占比高、技术栈冗余复杂，使得先进大模型难以与实际业务场景深度适配。

赵晨阳进一步介绍，MOI平台具备五个创新能力助力企业破解AI落地难题。其一，是融合架构能力，能够一次接入主流存储、数据库与知识库，统一管理结构化与非结构化数据，消除传统数据栈割裂与长期维护成本。其二，是Agentic数据治理能力，引入面向 Agent的数据治理机制，能够根据任务上下文自动发现、清洗、解析数据，并通过自动化ETL管道完成端到端加工，进而优化数据准备度与反馈链路，降低人力依赖。

在智能数据解析上，AI驱动解析PDF、文档、音视频等非结构化数据，结构化准确率达 94%，减少80%人工处理量。在运行底座方面，能够应对高吞吐、低时延的推理环境，稳定支撑多并发业务场景。最后在于全链路安全保障方面，该平台创新了“数据分支+秒级恢复”机制与零停机CDC能力，保障高敏行业的数据安全与合规。

共建 AI+产业新生态

随着大模型技术的快速普及，企业竞争的真正壁垒已不再仅限于算法与算力，而是能否构建可持续的 Data+AI护城河。数据为企业提供长期演进的底座，模型带来通用智能的能力，而生态则决定了创新能否真正规模化。业内的共识是，唯有让数据驱动、模型赋能、生态共建，企业才能在AI时代真正建立长期竞争优势。

矩阵起源已有实践。比如其与软通动力联合打造的企业级AI 落地解决方案，以“主权 AI”为核心，通过构建企业AI工厂、打造数据、模型 、知识库和智能体四大工程能力，破解企业AI落地架构不明、数据不足、人才紧缺等痛点。

发布会现场，矩阵起源携手合作伙伴赛意信息共创“AI + 数字化工厂”，与辰奕智能达成合作，三方将在产业资源、数字化服务与智能数据底座方面的优势，加速AI在制造业的端到端落地。

在产业生态领域，国家级孵化器上海云基地与矩阵起源亦达成战略合作，双方将深化产业链上下游企业联动，加速AI技术与实体产业的商业化融合，共同打造“方案孵化器”，推动场景驱动型创新方案快速落地。在金融、制造、零售等领域，矩阵起源将与安畅网络推动AI原生多模态数据智能平台的应用落地；在公共安全与智慧城市领域，该公司将与启数智能联手推动AI与城市管理深度融合。

在生成式AI带来前所未有变革的时代，如何真正跨越从“概念”到“落地”的鸿沟，已成为企业数智化转型的共同挑战。矩阵起源此次发布的 MatrixOne Intelligence（MOI）正是向行业提交的一个全新答案。效果如何？还需要通过时间来验证。