研大模型是哪家公司做的

名副其实以技术为核心驱动力的大数据公司。佘晖说：“我们的研发工程师每天都在盯着美国市场研究路线图，思考下个月该出什么样的超越产品。正因为做了如此大量的技术专研，才使得星环的很多产品功能都领先于别人【数据猿导读】竞争的优势来源于专研！企业技术研发人员占到公司总员工数的近百分之八十，也让星环成为一家名副其实以技术为核心驱动力的大数据公司。竞争到后，生生让对手放弃现有业务，直接找星环合10亿元人民币。我们的大数据产品是很牛，但却不是一家大数据服务公司外界常常把星环科技理解成一家大数据服务提供商，但对于这样的误解佘晖一直强调：“星环科技的定位非常明确，星环科技就是一家专注于大数据基础软件平台产品的公司，并不是什么都做。”佘晖说，按照这样的发展脉络，未来，星环科技愿景的描述可以用两个版本来说明：高大上版本：做一家世界领先的大数据平台产品提供商;通俗版本：做一家为所有企业提供一个高技术门槛、高技术投入的工作。这就是为什么到现在为止，能够坚持下去的公司寥寥无几，国内只有一两家，硅谷也只有三四家做基础平台软件的大数据公司而已。同时，开源的产品不断迭代，做发行版的公司也在快速

针对具体某一家公司，无涯·问知最新上线了首席财金观助手，可以帮助投资者从不同的颗粒度去分析一家公司。首席财金观支持输入股票代码、证券简称或A股公司名，以简洁的行情信息、财务信息和资讯板块，帮助用户一分钟速览一家上市公司。

准确性。行业分析：深度洞察行业分析是投研的关键环节。大模型可以对行业内的海量信息进行深度分析，包括行业历史发展数据、市场动态、竞争格局、政策法规等。它能快速梳理出行业发展脉络，预测行业未来趋势。例如，通过市场变化及时调整投资策略，确保投资决策的时效性和适应性。风险评估：精准预警风险评估是投研过程中不可或缺的一环。大模型能够综合考虑多种风险因素，如市场风险、信用风险、行业风险等，通过大数据分析和机器学习大模型在投研领域的应用：重塑投资研究新格局在金融科技飞速发展的当下，大模型正以前所未有的态势渗透进投研领域，为传统的投资研究模式带来颠覆性变革。数据收集与整理：化繁为简投研工作离不开海量数据的支撑宏观经济环境等因素，准确评估债券违约风险，为投资者提供风险防范参考。大模型在投研领域的应用，极大地提升了投研效率和质量，为投资者带来了更科学、更精准的投资决策支持。。过去，研究员们需要耗费大量时间从各类数据库、新闻网站、财报等渠道收集数据，并进行繁琐的整理与清洗。大模型的出现彻底改变了这一局面。大模型具备强大的自然语言处理能力，能够快速爬取互联网上的公开信息，还能

从：原始数据理解-->资产信号生成-->定价因子构造-->策略组合回测-->实盘交易监测的全流程智能量化解决方案，从而有效聚合全维度信息，全方位赋能主观研究和量化投资，是智能投研在大模型下的时代需求。投研的业务特征主要有专业、多源、深度、关联对比等，大模型特有的多模态涌现能力，通过思维链的提示训练范式设计，可以实现高质量泛化推理的基础。如果把大模型类比为高素质的大学生，那么通过对事件发展，以及事件的传播涟漪效应带来的市场反应。这样就实现了投研业务逻辑与大模型的能力对齐，而这正是星环科技构建基于大模型的智能投研新范式的底层逻辑。针对智能投研领域特定的业务逻辑，星环科技通过预训、提示、增强、推导范式的构建，实现Financial-Specific-LLM的训练，推出了金融行业智能投研大模型无涯Infinity。星环科技基于大模型的事件驱动与深度图引擎，实现对事件语义刻画、定价因子挖掘、时序编码、异构关系图卷积传播，进而构建包含事件冲击、时序变化、截面联动和决策博弈等多个维度的智能投研新范式。星环科技无涯金融大模型，寓意学海无涯，既代表了投资领域终身学习的精神，也蕴含了大

建议可能已经失去了时效性。（二）金融大模型的技术优势与传统投研形成鲜明对比的是，金融大模型凭借其强大的算法和算力，展现出了诸多独特的技术优势，为解决传统投研困境提供了新的思路和方法。金融大模型在处理金融数据方面具有强大的能力。它能够快速处理海量的金融数据，无论是结构化的财务数据，还是非结构化的新闻文本、研报内容等，都能进行高效的分析和挖掘。通过自然语言处理技术，大模型可以对金融文本进行语义金融大模型：投研领域的智能变革新引擎传统投研困境与大模型破局之道（一）传统投研面临的挑战在金融市场中，传统投研模式长期占据主导地位，然而，随着市场环境的日益复杂和数据量的爆炸式增长，传统投研模式逐渐，大模型还可以根据不同的应用场景和用户需求，进行个性化的训练和优化，提供更加精准、定制化的服务。金融大模型在投研中的多元应用（一）智能信息检索与分析在金融市场这个信息的汪洋大海中，金融大模型宛如预警是保障投资安全的重要环节。金融大模型通过整合多维度数据，运用先进的算法和模型，能够对投资风险进行全面、准确的评估，并及时发出风险预警，帮助投资者提前做好风险防范措施。

中，在保障数据安全的前提下促进数据流通和价值释放。无论选择哪家公司的解决方案，企业在实施数据治理时都应遵循几个原则：首先要与业务目标对齐，确保治理投入能够产生实际价值；其次要采取渐进式实施策略，从关键数据治理的公司有哪些在当今数字化时代，数据已成为企业重要的资产之一。随着数据量的爆炸式增长和监管要求的日益严格，数据治理已成为各类组织不可或缺的核心能力。数据治理是指对组织中的数据资产进行系统化管理、专业数据管理软件公司和新兴的大数据技术公司。传统IT巨头通常提供完整的企业级数据管理平台，这些平台往往包含数据治理模块，能够与现有的企业IT基础设施无缝集成。这类公司的优势在于品牌认知度高、产品线完整，但可能在针对新兴大数据场景的灵活性方面有所欠缺。专业数据管理软件公司则专注于数据治理这一细分领域，提供从数据目录、数据血缘到数据质量监控的全套工具。这类公司的产品通常功能精细、用户体验良好，但在处理超大规模数据时可能面临性能挑战。新兴的大数据技术公司如星环科技，则将数据治理能力深度整合到其大数据基础平台中。星环科技采用分布式架构设计，其数据治理解决方案能够处理PB级数据，同时保持高性能和可

星环无涯金融大模型-TranswarpInfinity星环无涯金融智能投研大模型TranswarpInfinity是一款面向金融量化领域、超大规模参数量的生成式大语言模型，融合了舆情、资金、人物挖掘、时序编码、异构关系图卷积传播，进而构建包含事件冲击、时序变化、截面联动和决策博弈等多个维度的智能投研新范式。星环科技无涯金融大模型的核心优势：一是利用海量金融专业语料和舆情工商产业链大宗卫星等多源推演。四是专门设计针对金融行业的大语言模型架构，具备准确理解和合理分析金融领域的专业能力。五是背靠大数据全生命周期技术栈，为企业提供全套解决方案，助力金融机构实现应用创新。目前，星环科技无涯金融大模型、空间、上下游等多模态信息，具备强大的理解和生成能力，支持股票、债券、基金、商品等市场事件的全面复盘、总结及演绎推理，以及政策研报的深度分析。通过事件驱动和深度图引擎，星环无涯支持事件语义刻画、定价因子数据进行训练，使其具备领域通用性。二是构建了可溯因的标准化因子和归因解释体系，为投资决策提供支持。三是具备高精准、强逻辑的事理分析与推断力，并能够对股票、债券、基金、商品等各类市场事件进行全面的复盘和

谢谢赵老师，今天非常高兴来到讲台上面。首先，一句话介绍一下星环科技。星环科技是一家专门做Hadoop发行版和基础软件的一家公司。目前在Hadoop之上的SQL引擎以及流处理引擎在技术上面已经远远法对大的数据进行分析。另一方面是计算的模型过于简单，计算能力远远不够，无法进行复杂大规模的计算分析，这使得过去的预测都相当不准确。除此以外，做预测性分析还应具备三方面特征，要具有完成的工具。第一个工具不同的应用的场景，它们并不是物理集群，而是逻辑的方式。Gartner认为在数据仓库中有几种应用场景，第一种是称为传统数据仓库，主要是做批处理，做离线加工，加工成基础数据，然后此基础上做各种主题模型认为有两种技术方向，一种是做资源管理，利用Docker实现它的隔离性，但并不具备通用性，预计在未来不会很受看好。另一种是Mesosphere创业公司开发的一种框架，在这个框架下可以运营Docker的太弱。它的大数据和数据库并没有用Docker来隔离，仍然是一种禁止的方式，所以资源的隔离性会非常差。这是它的两个致命弱点。另外，利用Docker来做资源隔离，在平台上运行多种应用，我们星环科技在这

。分析预测是智能投研的核心环节，大模型在这方面也有着出色的表现。它能够通过对大量历史数据和实时数据的学习，建立更加精准的预测模型。例如利用大模型对股票市场进行分析预测，通过对历史股价走势、宏观经济数据投资报告。（二）智能投研中典型的大模型应用场景大模型在智能投研中有着丰富的应用场景，为金融行业的发展注入了新的活力。市场趋势预测是大模型的重要应用场景之一。金融市场的变化受到多种因素的影响，如宏观经济大模型浪潮下，智能投研如何乘风破浪？智能投研：金融界的新宠儿在金融行业的快速发展进程中，智能投研已然成为了备受瞩目的焦点，占据着举足轻重的地位。智能投研，即投研遇上大模型（一）大模型为智能投研带来的变革大模型技术的兴起，为智能投研带来了前所未有的变革，从根本上改变了投研的方式和效率。在数据处理方面，大模型展现出了强大的能力。金融市场的数据量极其庞大，且具有高度的复杂性和多样性。传统的智能投研工具在处理这些数据时，往往面临着数据处理速度慢、分析维度有限等问题。而大模型凭借其强大的计算能力和先进的算法，能够快速处理海量的金融数据。以某大型金融机构为例，其

基于大模型开发应用是当前人工智能领域的热门方向，以下从应用场景、开发流程、面临挑战等方面介绍如何基于大模型做应用：应用场景探索智能客服：利用大模型理解用户咨询内容，自动生成准确回答。如电商平台的售后基础代码框架，检查代码中的语法错误并给出修改建议。开发流程明确需求：确定应用解决的具体问题和功能。如开发智能客服，需梳理常见问题类型、用户交互方式、响应速度要求等。选择大模型：依据需求和资源选择合适的大模型。考虑模型的性能、适用场景、可访问性、成本等。数据准备：部分场景下，需用特定数据微调大模型。收集、整理相关数据，如智能客服收集历史对话数据，确保数据质量与多样性。开发集成：通过API调用或本地部署方式将大模型集成到应用中。使用API简单快捷，适合初创项目；本地部署可保障数据安全与隐私，适合对数据敏感的应用。开发过程中，结合前端界面设计，打造良好用户体验。测试优化：对应用进行功能测试，检查咨询，大模型可快速回应商品退换货政策、物流进度等常见问题，提高客服效率与用户满意度。内容创作辅助：在写作、设计领域发挥作用。例如，帮助文案撰写人员生成创意、完善内容，为设计师提供设计理念和文案描述

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...