【矩阵起源】人工智能行业-AI原生多模态数据智能解决方案白皮书

矩阵起源近期发布了《AI原生多模态数据智能解决方案白皮书》，这份报告深入剖析了在GenAI时代企业面临的数据挑战，并提出了一套全面的解决方案，旨在帮助企业深度挖掘和利用自有数据，实现GenAI应用的有效落地。报告中不仅涵盖了数据处理的关键技术和行业案例，还详细介绍了MatrixOne Intelligence如何通过其核心产品解决数据碎片化、多模态数据整合等问题，提升企业在AI时代的竞争力。这份报告是行业内专业人士了解AI原生多模态数据智能解决方案的重要参考，其中包含了丰富的技术细节和实际应用案例，具有很高的实用价值和指导意义。

在数字化时代，人工智能（AI）正以惊人的速度改变着我们的工作和生活方式。特别是在生成性AI（GenAI）领域，技术的进步不仅推动了科技创新，更在商业和社会层面产生了深远的影响。GenAI的应用场景日益丰富，从文本生成、图像绘制到视频制作，为各行各业带来了前所未有的机遇与挑战。据麦肯锡全球研究院预测，到2030年，AI技术有望为全球GDP贡献高达13万亿美元的增长。Gartner预计到2026年，超过80%的企业将使用GenAI应用程序编程接口(API)或模型，这一比例在2023年还不到5%，意味着在短短三年内，采用或创建GenAI模型的企业数量预计将会增长16倍。

GenAI的核心是大语言模型LLM，它通过模拟人脑神经元的构成，将海量的文本知识压缩到一个有庞大参数量的神经网络中，赋予计算机类人的交互能力。这种新型的计算能力与过去传统计算机的高速数学计算有根本性的区别，它更擅长处理自然语言构成的任务，如文档理解、对话理解、图片理解等，同时具备一定的创造力。

然而，GenAI的实施必须依赖高质量的企业自有数据。非结构化数据，如文本、视频和图像，占全球数据的80%以上，其价值在GenAI的新型计算能力下得以实现价值解锁。企业如何挖掘和利用这些数据，成为GenAI落地企业级应用的最关键因素。

企业在落地GenAI时面临数据碎片化、多模态数据整合复杂、规模化部署和管理难度高等问题。MatrixOne Intelligence作为一套面向多模态数据的AI数据智能解决方案，提供了一站式的端到端平台解决方案。它通过集成数据治理、智能解析、多模态搜索和超融合数据底座等功能，帮助企业将内部的自有数据变成可以服务于GenAI落地应用的AI-Ready数据。

MatrixOne Intelligence的技术特点包括一站式端到端平台能力、弹性高效的资源调度、超融合数据处理能力、动态数据版本管理、AI驱动的高效数据治理和混合多模态搜索引擎。这些特点使企业能够快速响应业务需求，优化成本结构，简化数据管理流程，加速AI模型的迭代优化，并全面提升数据治理效率。

在实际应用中，MatrixOne Intelligence展现出显著的优势。例如，极视角通过MatrixOne Intelligence搭建的多模态数据与特征平台，实现了AI算法开发效率的大幅提升，数据接入效率提高了60%，特征复用率提升了70%，算法迭代周期从平均两周缩短到一周以内。深智城集团则通过MatrixOne Intelligence对其交通大数据平台进行全面升级，实现了数据组件数量减少80%，运维成本降低约50%，云原生兼容性增强，系统可扩展性和弹性部署能力大幅提高。

江西铜业通过MatrixOne Intelligence搭建的智慧作业平台，在转炉生产过程中实现了显著的智能化提升，IoT数据与多模态数据的整合效率提升了80%，转炉作业效率提升了30%，能耗降低了15%。金意陶基于MatrixOne Intelligence搭建的智能搜索平台，实现了搜索效率提升90%，系统化的库存查询功能帮助销售团队优化库存管理，减少人工操作时间。素问 TechAgent通过MatrixOne Intelligence构建的AIGC平台，实现了数据接入效率提升60%，解析效率提高2倍，数据处理效率从小时级缩短到分钟级，私有化交付周期从2个月缩短至1周。

这篇文章的灵感来自于MatrixOne Intelligence AI原生多模态数据智能解决方案白皮书。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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