企業對 GenAI 的熱情,正在被現實澆上一盆冷水。一個嚴峻的現實是：超過95%的企業AI項目，在完成 PoC（概念驗證）後就陷入停滯，無法真正投入生產環境。

"試點"很成功，"項目"卻失敗了。這道從"PPT"到"生產線"的鴻溝，正是當前企業AI落地最大的挑戰。當模型能力早已不是瓶頸，究竟是什麼拖住了企業智能化的腳步？

答案，就隱藏在日常業務背後，那些最不起眼的地方。

那些沉默於企業各個角落的"數據"，大量高價值數據——合同、圖紙、財報、掃描件——因其非結構化、分散存儲的特性，成為了 AI 無法直接利用的"沉睡資產"。企業需要的，或許並不是一個更強的模型，而是一個能將這些"沉睡資產"喚醒，並轉化為AI可用燃料的基礎設施。

傳統的數據處理鏈路，在 AI 時代顯得力不從心

企業在嘗試將AI融入核心業務時，往往會陷入兩個困境：

數據就緒難：非結構化數據的"沼澤"

企業的核心知識，大多以非結構化形態（文檔、圖片、掃描件）沉澱。傳統的數據工程面對這些數據，就像陷入了沼澤——處理流程複雜、耗時耗力，需要專門的數據科學家團隊投入數月時間。合規、脱敏、溯源等問題，更是讓每一步都如履薄冰。

模型可信難：從"高智商"到"懂業務"的鴻溝

通用大模型能力再強，也無法直接理解特定行業的"黑話"和複雜業務邏輯。如果不能以高質量的私域數據為"錨點"，模型的輸出就容易出現幻覺，變成"脱繮的野馬"。當財務報表小數點錯位、合同條款理解偏差時，這種"不可信"的風險，是任何企業都無法承受的。

這兩個難題，導致企業 AI 項目常常止步於客服問答、文檔摘要等邊緣場景，難以觸及真正創造價值的核心業務，投資回報自然也算不過來賬。

讓AI"反哺"數據，用智能終結複雜

要破解這個困局，需要轉變思路：不僅要"以數（數據）生智（人工智能）"，更要"以智馭數"。 即利用 AI 的能力，來簡化和自動化複雜的數據治理過程。

這正是矩陣起源 MatrixOne Intelligence (MOI) 的核心解法——一個AI原生的多模態數據智能平台。

MOI 沒有沿用傳統 ETL（抽取、轉換、加載）的線性流程，而是構建了一套" AI 驅動"的數據處理閉環，其架構可以簡化為三層：

底層：統一納管，構建"數據基座"

基於 MatrixOne 雲原生超融合數據庫，MOI 通過豐富的連接器，能將企業散落在對象存儲、各類數據庫、知識庫工具中的結構化與非結構化數據"一網打盡"，形成統一的數據資產視圖。數據版本、血緣、權限等問題，在接入之初就得到有效管理。

中間層：AI工作流，把數據處理成AI-Ready資產

這是 MOI 的關鍵創新。面對海量原始數據，企業不再需要組建龐大的數據工程團隊。通過 Agentic Workflow，業務人員可以用自然語言"指揮" AI：

"分析這批文件裏PDF和圖片的佔比"

"提取所有合同中的甲方、金額和起止日期"

"清洗數據，並識別出跨頁的表格，將它們合併"

MOI 會基於意圖理解，自動分析數據、推薦並生成最佳處理流程。無論是文檔解析、內容提取，還是數據增強，整個過程都由 AI 驅動，極大降低了數據處理的門檻和週期。

頂層：可信輸出，成為業務的可依賴源

經過處理後的高質量數據，可以直接服務於下游應用：無論是構建 RAG 知識庫、生成精準的 BI 報表，還是作為訓練數據集來精調垂直領域模型。因為數據源頭和處理過程全程可控，最終輸出的結果也就更加可信，有效避免了模型幻覺。

從標書製作到智能診療，AI 價值在場景中落地

技術架構的先進性，最終要通過業務價值來檢驗。在實際應用中，MOI已經幫助企業解決了多個核心業務難題。

場景一：讓300頁的標書製作，從10天縮短到1天

在大型製造企業，製作一份數百頁的標書，需要投標人員在技術、法務、財務等多個部門間反覆溝通，核對產品參數、歷史案例、合同資質，過程繁瑣且極易出錯。

MOI 打通了企業內部的數據管道：

智能解析：自動從複雜的招標文件中提取關鍵需求。

多模態檢索：輸入需求，即可在企業知識庫中快速檢索到最匹配的技術方案、歷史合同與資質文件。

可信生成：基於檢索到的私域數據，生成準確率超過90%的標書內容，並自動對發票、合同等敏感信息進行脱敏遮罩。

過去需要一個團隊花費一週以上的工作，現在最快1天即可完成，不僅效率倍增，更將分散的業務知識沉澱為可複用的數字資產。

場景二：盤活"沉睡"病歷，輔助醫生精準決策

某三甲醫院在慢性病管理中，積累了大量手寫或掃描的病歷照片。這些非結構化數據形成了"數據孤島"，醫生難以關聯患者的全週期病史進行決策。

MOI 統一接入了這些病歷圖像，利用其多模態解析能力，自動提取關鍵信息（如用藥史、體徵變化），並結合對抗性樣本生成技術，構建了一個高質量的訓練數據集。最終，醫院基於此訓練出的智能問診模型，能夠自動關聯患者檔案，為醫生提供更精準的診療建議，首次實現了從"數據孤島"到"智能診療"的閉環。

那麼，這個複雜的"數據轉化工廠"，在實際操作中是如何運轉的？ 在近期的分享中，我們的產品研發負責人趙晨陽最近進行了一場完整的現場演示，直觀展示了從接入多種數據源，到通過自然語言構建 AI 工作流，再到最終生成 AI-Ready 數據資產的全過程。

👇點擊下方視頻號，觀看全部內容以及演示👇

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當 GenAI 的浪潮從技術狂歡走向產業深耕，真正的挑戰已經從"模型夠不夠強"，轉向了"數據能不能用好"。破解企業 AI "空轉"難題的關鍵，是構建一套現代化的數據基礎設施，讓數據處理不再是 AI 落地的阻礙。只有當數據能夠高效、可信地流動起來，AI 才能真正成為驅動業務增長的核心引擎。

關於矩陣起源

矩陣起源是業界領先的數據智能（Data & AI）平台技術和服務提供商，核心團隊來自國內外知名科技公司，具備廣闊的行業和國際視野。矩陣起源的核心產品 MatrixOne Intelligence 是面向企業的AI原生多模態數據智能平台，利用包括大模型在內的人工智能技術和創新的超融合數據底座，幫助企業統一管理和治理多模態數據，將私域數據轉化為 AI-Ready 數據資產。目前已經服務了 StoneCastle、中移物聯、安利紐崔萊、江西銅業、徐工漢雲等各行業龍頭企業，助力企業實現從信息化、數字化到智能化的轉型升級。