2025年面向GenAI的数据智能底座白皮书

面向 GenAI 的数据智能底座白皮书Building the Data Intelligence Platform for Generative AI1目录前言01 企业落地 GenAI 的数据困境严重的数据碎片化问题从 Demo 到生产的规模化瓶颈异构多模态数据整合的复杂性 数据安全与治理挑战评估与反馈优化机制的缺失技术栈的复杂性与人才鸿沟03 面向 GenAI 的数据基础设施厂商 : 矩阵起源总结AI 原生多模态数据智能平台：MatrixOne Intelligence构建 GenAI 数据资产的安全基座制造行业激活数据价值，赋能 GenAI 应用为企业打通 GenAI 的数据闭环MatrixOne Intelligence 落地实践全域数据接入零售行业02 企业急需打造面向 GenAI 的高质量数据基础设施2357164444448101011111214122生成式人工智能（GenAI）的快速发展，正在推动新一轮技术与产业变革。从文本生成到多模态交互，从自动化办公到智能决策，AI 正逐步渗透到各行各业，重塑企业的业务模式与创新方式。尤其在 2025 年，GenAI 正加速向 AI 智能体（AI Agent） 演进——从被动响应用户，到具备自主理解、规划、执行与反思的能力，驱动业务流程自动化与智能化升级。据 Gartner 预测，到 2028 年，至少有 15% 的日常工作决策将由 AI 智能体自主完成，且 33% 的企业软件应用会集成智能体的能力。然而，现实与愿景之间依然存在巨大鸿沟。研究显示，超过 80% 的企业 AI 项目在 POC（概念验证）之后就停滞不前——不是因为 AI 技术不够成熟，也不是因为业务场景不够清晰，而在于一个最底层的原因：企业缺乏面向 GenAI 的高质量数据基础设施。分散在不同系统和孤岛中的结构化、半结构化与非结构化数据，缺乏统一的接入、治理与管理，导致模型和智能体无法持续获取高质量、可追溯的数据来驱动应用，最终使 AI 无法跨越从试验到生产的鸿沟。在 GenAI 时代，数据不再只是用来查询和分析的资产，而是构建企业专属 AI 应用的基础。只有构建统一、多模态、AI-Ready 的数据底座，企业才能真正释放 AI 的潜力，实现智能体的持续进化与业务的高效增长。前言301企业落地 GenAI 的数据困境过去两年，生成式 AI（GenAI）技术快速迭代，推动企业加速智能化升级。然而，通用大模型由于缺乏企业特定知识，在商业场景中难以做到精准决策。无论是模型精调还是构建 RAG 知识库，要提升模型准确性，都离不开企业自有高质量数据的深度融入。并且随着 AI 应用从简单的问答机器人演进为能够执行复杂任务的 AI 智能体，对数据的要求被提升到一个全新高度——智能体不仅需要“知道是什么”（知识），还必须“知道如何做”（规划与工具使用），并能通过交互不断学习和进化。这也意味着，企业在落地 AI 智能体时将面临更严峻的数据挑战。34 严重的数据碎片化问题企业的数据处理曾主要集中在结构化数据的整合，但在 AI 智能体场景下，多模态数据的整合需求使得数据碎片化问题以更复杂的形式再度出现。具体表现：非结构化数据分散在云盘、IM 工具、对象存储等多个系统中，缺乏统一管理 。同时，结构化数据也需与非结构化数据混用，加剧了碎片化程度。 异构多模态数据整合的复杂性AI 智能体需全面理解企业运作，要求融合处理结构化、半结构化和非结构化数据。具体表现：不同格式数据的解析和治理流程复杂，且智能体需要对数据进行深度理解，构建实体关系和动态知识图谱，这对于缺乏深厚数据和 AI 工程能力的企业来说是巨大的技术门槛。 评估与反馈优化机制的缺失AI 智能体的核心能力在于通过与环境和人类的互动来持续优化。具体表现：绝大多数企业缺乏有效捕获、存储和利用这些交互数据、工具使用日志、用户反馈等动态反馈数据的机制，导致智能体无法形成闭环优化，能力停滞不前。 从 Demo 到生产的规模化瓶颈简单的 RAG Demo 容易实现，但在生产环境中，挑战是指数级增长的。具体表现 : 知识库从 GB 级跃升至 PB 级 , 并发请求剧增，对响应延迟和稳定性要求严苛，需要一个能高效、弹性调度和容错的底层资源平台。 数据安全与治理挑战 当 AI 智能体被赋予权限访问和操作企业核心数据时，数据安全与治理问题变得空前重要。具体表现：企业需要解决如何确保智能体遵守数据权限边界、如何对其行为进行审计、以及如何防止敏感数据泄露等棘手问题，这需要全链路的治理能力。 技术栈的复杂性与人才鸿沟打造一个高效的 AI 智能体应用需要极其复杂的融合技术栈。具体表现：技术栈涵盖分布式计算、数据工程、多模态数据库、大模型等多个领域 。企业往往需要拼凑多种工具，导致架构臃肿、运维困难，且市场上既懂数据又懂 AI 的复合型人才极度稀缺。502企业急需打造面向 GenAI 的高质量数据基础设施面对 GenAI 与 AI 智能体落地过程中的数据困境，企业若想真正释放 AI 的商业价值，必须从根本上重构自身的数据能力。这不仅是一次技术升级，更是数据体系的战略性重构——建设一个面向 GenAI 的高质量数据基础设施，成为企业智能化转型的核心支撑。56作为面向 GenAI 的数据基础设施，首先要解决的是数据分散问题。企业数据散落在云盘、IM 工具、对象存储等各处，形成信息孤岛。作为基础设施，它首先得是一个统一平台，不仅集中管理文档、音视频等多模态数据，更要打破格式壁垒。让 AI 分析客户案例时，能同时理解 PDF 合同条款、Excel 财务数据和会议录音要点，形成完整认知。但仅有数据汇聚远远不够，更深层的挑战是如何理解数据。传统工具只能 " 看到 " 数据表面，无法 "理解 " 内在含义。因此，企业需要 AI 原生的理解力——解析财报时理解指标间的因果关系，处理录音时识别情绪和真实诉求，分析文档时自动构建实体关系网络。只有实现这种语义级理解，原始数据才能真正转化为 AI 可用的知识资产。有了数据和理解能力，下一步是让系统持续进化。许多 AI 智能体停滞在初级水平，根源是缺少学习机制。企业必须建立反馈闭环，系统化捕获用户交互、任务执行的结果，转化为优化依据。当用户纠正错误时立即学习，任务失败时自动分析原因。通过这种机制，智能体才能在实践中不断进化，从初级助手成长为专家顾问。然而，即使技术验证成功，规模化部署又成为新的瓶颈。Demo 阶段运行良好却无法支撑生产环境，症结在于缺乏工业级基础设施。这就需要云原生弹性架构——知识库从 GB 扩展到 PB 级时自动扩容，并发用户激增时动态调配资源。配合智能缓存、查询优化等机制，确保毫秒级响应和全天候稳定运行。随着系统进入生产环境，安全治理变得至关重要。当 AI 接触核心数据，企业必须构建端到端的治理体系：细粒度权限控制确保智能体只访问授权数据，完整审计链记录决策依据，数据血缘追踪展示信息流转。特别是 AI 特有的安全挑战，如防止提示注入、避免信息泄露，都需要在架构中原生支持。最终，要让 AI 真正落地，还需降低技术门槛。面对向量数据库、文档解析器等组件的复杂组合，企业真正需要的是一体化平台——用统一架构