【2025年9月12日，中国·上海】——今日，矩阵起源在上海隆重举办以 “以数生智、以智驭数” 为主题的产品发布会，正式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)。发布会吸引了来自制造、金融、能源、互联网等行业的企业代表和媒体，围绕 AI 行业趋势、数据智能发展及落地挑战展开

深智城采用了“1+N+1”的创新运作模式，即通过国企平台统筹和生态组合的方式，整合数字孪生、区块链等前沿技术，全面赋能智慧城市建设和企业数字化转型，推动城市的智能化、数字化发展。MatrixOne 完整支撑了深智城集团的交通数字实时仿真项目，通过模拟真实交通业务场景，MatrixOne可轻松应对每小时产生的TB级数据，并达到秒级实时性分析。可完整、稳定支撑深智城集团的交通数字实时仿真项目，实现秒级

矩阵起源将于9月12日在上海举办“以数生智，以智驭数”产品发布会，探讨数据与AI的深度融合。CEO王龙等高管将分享数据智能飞轮如何推动企业数字化升级，解析超融合HTAP架构等技术创新。活动还设有圆桌论坛，邀请行业专家讨论AI时代的企业核心竞争力。矩阵起源作为数据智能平台提供商，其MatrixOne Intelligence产品已服务多家龙头企业，助力企业智能化转型。

生成式AI（GenAI）应用面临超80%项目无法落地的困境，核心瓶颈在于数据碎片化问题已升级为多模态数据割裂。传统解决方案难奏效，需构建统一数据智能底座。《面向GenAI的数据智能底座》白皮书提出系统性方案，涵盖问题分析、实施路线图和技术架构解析，帮助企业实现数据从"绊脚石"到"燃料库"的转变。矩阵起源与InfoQ联合发布的这份报告，为AI应用落地提供了突破

生成式AI（GenAI）应用面临超80%项目无法落地的困境，核心瓶颈在于数据碎片化问题已升级为多模态数据割裂。传统解决方案难奏效，需构建统一数据智能底座。《面向GenAI的数据智能底座》白皮书提出系统性方案，涵盖问题分析、实施路线图和技术架构解析，帮助企业实现数据从"绊脚石"到"燃料库"的转变。矩阵起源与InfoQ联合发布的这份报告，为AI应用落地提供了突破

一场真正面向未来的智能变革，从真正掌控数据开始。生成式人工智能（GenAI）的浪潮正以前所未有的速度重塑产业格局。Gartner预测显示，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。这场变革不是短暂的技术热潮，而是商业世界的"新常态"。然而，在C端应用热闹非凡的背后，企业级市场正面临更复杂的信任危机。研究显示，超过 80

更深远地看，实现数据AI就绪的努力将催化组织在数据治理、数据素养和跨部门协作等方面的全面成熟，打破数据孤岛，提升整体数据能力，从而孕育出惠及企业全局的数据驱动文化，这其中，人的因素和流程优化与技术平台同等重要。至关重要的是，每个切分后的数据块都应附带丰富的元数据，如原始文档出处、章节信息、主题标签等，这些元数据不仅能提升检索的精确度，还能为大模型提供更全面的背景知识，从而增强其输出内容的可信度和可

近年来，大模型（LLMs）的热潮推动了自然语言处理（NLP）任务的广泛进展，NL2SQL（自然语言转SQL）作为热门任务之一也不例外。但是普遍的这些模型的参数量都在100B以上，而NL2SQL作为一个相对niche的场景，并且和业务场景结合密切的情况下，是否可以在一些小参数量的模型上也获得比较好的表现呢？效果立竿见影，准确率从 0.44 → 0.81，说明大模型“理解错误”更多是输入结构的问题。这

OCR技术近年来迅速普及，广泛应用于文件扫描、快递单号识别、车牌识别及日常翻译等场景，极大提升了便利性。每种技术在特定场景下各有优劣：传统OCR适合实时场景，深度学习OCR精度高但依赖大量数据，大模型OCR泛化能力强但训练成本高。2025年DA大会深圳站即将在在盛大举行，矩阵起源邀您一同解读多模态大模型驱动的数据处理新方法。01演讲前瞻在，矩阵起源 AI平台研发负责人刘超将分享，内容聚焦于“大模型

OCR技术近年来迅速普及，广泛应用于文件扫描、快递单号识别、车牌识别及日常翻译等场景，极大提升了便利性。每种技术在特定场景下各有优劣：传统OCR适合实时场景，深度学习OCR精度高但依赖大量数据，大模型OCR泛化能力强但训练成本高。2025年DA大会深圳站即将在在盛大举行，矩阵起源邀您一同解读多模态大模型驱动的数据处理新方法。01演讲前瞻在，矩阵起源 AI平台研发负责人刘超将分享，内容聚焦于“大模型