国内开放的ai大模型软件

行业资讯
AI大模型时代的软件开发变革
大模型时代的到来,给软件开发行业带来了巨大的变革,企业需要一个工具链来开发大模型。星环科技作为国内领先的大数据基础软件开发商,积极应对以ChatGPT为代表的人工智能带来的新挑战,打造数据管理平台的行业大模型,从而让每个人都拥有个性化AI助理。同时星环科技还推出了无涯金融大模型Infinity、大数据分析大模型SoLar“求索”,促进金融分析和大数据分析的平民化。星环科技将自主研发的领先创新技术赋多模态、智能化、敏捷化和平民化产品。为帮助企业构建自己的大模型,星环科技推出了机器学习模型全生命周期管理的工具平台SophonLLMOps,支持从数据接入开发、提示工程、大模型微调、上架部署到应用编排和业务效果对齐的全链路流程,结合自研向量数据库Hippo和分布式图数据库StellarDB,能够赋予大模型“长期记忆”,打破通用大模型的时空限制,用户可以快速便捷地构建深谙企业自有专业领域知识的垂直能各行各业,与生态伙伴共同打造国产化大数据技术生态,推动数字经济的可持续发展。无涯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、空间、上下游等多模态信息,具备强大的
国内开放的ai大模型软件 更多内容

行业资讯
国内大模型公司
大模型时代的到来,给软件开发行业带来了巨大的变革,企业需要一个工具链来开发大模型。星环科技作为国内领先的大数据基础软件开发商,打造数据管理平台的多模态、智能化、敏捷化和平民化产品。为帮助企业构建自己Hippo和分布式图数据库StellarDB,能够赋予大模型“长期记忆”,打破通用大模型的时空限制,用户可以快速便捷地构建深谙企业自有专业领域知识的垂直行业大模型,从而让每个人都拥有个性化AI助理。同时星环的大模型,星环科技推出了机器学习模型全生命周期管理的工具平台SophonLLMOps,支持从数据接入开发、提示工程、大模型微调、上架部署到应用编排和业务效果对齐的全链路流程,结合自研向量数据库科技还推出了无涯金融大模型Infinity、大数据分析大模型SoLar“求索”,促进金融分析和大数据分析的平民化。星环科技将自主研发的领先创新技术赋能各行各业,与生态伙伴共同打造国产化大数据技术生态,推动数字经济的可持续发展。无涯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、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

行业资讯
AI大模型
一个工具链来开发大模型。星环科技作为国内领先的大数据基础软件开发商,积极应对以ChatGPT为代表的人工智能带来的新挑战,打造数据管理平台的多模态、智能化、敏捷化和平民化产品。为帮助企业构建自己的大模型AI大模型,又称为大规模AI模型、大型神经网络模型,是指参数数量庞大的人工智能模型,通常由数以亿计的参数组成。这些模型通常由深度学习算法训练而成,具有相对较高的准确性和复杂性。随着硬件计算能力的不断提升,以及训练数据集的不断扩大,AI大模型的应用和研究越来越受到关注。AI大模型具有以下几个特点:高度复杂性:AI大模型拥有大量的参数,可以对更加复杂的问题建模和学习。相比于传统的机器学习算法,大模型用户数据。这对于数据隐私和安全提出了挑战,需要合理的数据使用和保护措施。AI大模型在许多领域都有着广泛的应用。例如,在自然语言处理领域,大模型能够实现更加准确和流畅的文本生成、机器翻译和问答系统;在计算机视觉领域,大模型能够实现更准确的图像分类、目标检测和图像生成;在推荐系统领域,大模型能够更好地理解用户兴趣和需求,提供个性化的推荐服务。大模型时代的到来,给软件开发行业带来了巨大的变革,企业需要

行业资讯
AI大模型部署
AI大模型部署涉及选择合适的部署策略、硬件和软件环境、监控维护、自动化流程、性能优化和安全设置,以确保模型的高效、稳定和安全运行。部署策略:在模型训练和优化完成后,企业需要考虑私有化部署策略,包括提高部署效率并减少人为错误的关键。硬件选择:强大的计算能力是运行AI大模型的关键,建议选择配备高性能CPU和足够内存的计算机。如果条件允许,还可以考虑添加GPU以加速模型推理和训练。软件环境:选择一个稳定且支持AI大模型运行的操作系统,如Windows、Linux或macOS,并安装Python等编程语言环境以及相关的深度学习框架和工具。模型获取:可以从多个来源获取AI大模型的权重文件和模型结构文件。为了简化流程,可以选择使用开源的AI大模型项目。为了方便应用程序访问AI大模型,需要创建API和服务。这通常涉及编写一些代码来封装模型推理的逻辑,并使其可以通过HTTP请求进行访问。性能优化:确保更适合对数据安全和控制有严格要求的企业。监控与维护:部署后,企业需要设立性能监控系统,实时跟踪模型的运行状况。性能监控包括监控模型的准确性、响应时间、资源消耗等关键指标。自动化部署:自动化部署流程的实施是

院有限公司承办,政产学研用各界人士齐聚一堂,聚焦信创技术发展的前沿趋势、谋划产业生态协同发展的路径方向等时代命题,分享经验、传递智慧。星环科技受邀参会,创始人兼CEO孙元浩分享了《AI大模型时代的软件开发变革》。大模型时代的到来,给软件开发行业带来了巨大的变革,企业需要一个工具链来开发大模型。星环科技作为国内领先的大数据基础软件开发商,积极应对以ChatGPT为代表的人工智能带来的新挑战,打造数据管理垂直行业大模型,从而让每个人都拥有个性化AI助理。同时星环科技还推出了无涯金融大模型Infinity、大数据分析大模型SoLar“求索”,促进金融分析和大数据分析的平民化。星环科技将自主研发的领先创新平台的多模态、智能化、敏捷化和平民化产品。为帮助企业构建自己的大模型,星环科技推出了机器学习模型全生命周期管理的工具平台SophonLLMOps,支持从数据接入开发、提示工程、大模型微调、上架部署到应用编排和业务效果对齐的全链路流程,结合自研向量数据库Hippo和分布式图数据库StellarDB,能够赋予大模型“长期记忆”,打破通用大模型的时空限制,用户可以快速便捷地构建深谙企业自有专业领域知识的

行业资讯
大模型AI,什么是大模型AI?
。然而,大模型AI的培训和推理需要大量的计算资源和时间。大模型AI通常需要强大的硬件基础设施和优化的软件环境才能运行。星环科技大模型训练工具,帮助企业打造自己的专属大模型星环科技在行业内首先提出行业大模型大模型AI是指使用大量数据和计算资源来训练高级人工智能(AI)模型的技术。随着数据的大量增长和计算能力的提高,AI系统的性能也在不断提高。大模型AI的目标是提高AI系统的表现,使其更加适应各种复杂的情况和任务。大模型AI通常使用深度学习框架,来构建和训练模型。这些框架提供了强大的工具和库,使研究人员能够更容易地处理大规模数据集,构建复杂的神经网络结构,并进行高效的计算。大模型AI的应用非常广泛应用创新场景,推出相应的工具,帮助企业构建自有的行业大模型,通过大模型基础设施,形成具备“新型人机交互”且“敏捷可持续迭代“的人工智能应用。为了帮助企业用户基于大模型构建未来应用,星环科技推出了SophonLLMOps,帮助企业构建自己的行业大模型。具体来看,它解决了客户三个核心痛点:第一,提供一站式工具链,帮助客户从“通用大语言模型”训练/微调,得到“满足自身业务特点的领域大语言模型”;第二

行业资讯
国内大模型有哪些?
国内各大互联网公司纷纷投入AI大模型的研发,涉及多种类型的大模型。以下是星环科技大模型相关产品: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、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。五是背靠大提供有力辅助,帮助企业更好地应对复杂的市场环境和业务需求,促进整体行业的降本增效与科技创新。星环求索大数据分析大模型-SoLar大数据分析大模型SoLar“求索”是一款针对大数据行业全生命周期各种场景

2023年作为大模型元年,AI行业重新洗牌,各行业应用+大模型的模式纷纷落地,行业主管部门也纷纷牵头大模型语料的组建,聚焦高质量语料的积累、开放共享及安全治理,逐步完善大模型生态构建,确保大模型更好地应用落地。针对垂直类的专家型应用场景,仅用思维链、微调及外挂行业知识库方式是无法满足实际业务需求的,企业至少需要对通用大模型做二次预训练及微调,才能实现一款专家级别的大语言模型。星环科技大模型训练工具,帮助企业打造自己的专属大模型星环科技在行业内首先提出行业大模型应用创新场景,推出相应的工具,帮助企业构建自有的行业大模型,通过大模型基础设施,形成具备“新型人机交互”且“敏捷可持续迭代“的人工智能应用。为了帮助企业用户基于大模型构建未来应用,星环科技推出了SophonLLMOps,帮助企业构建自己的行业大模型。除此之外,星环科技在行业首先推出了两大行业大模型:服务于金融行业的星环金融大模型无涯,以及大数据分析大模型SoLar“求索”。
模型、训练模型、部署应用等的一体化平台。AI技术创新与应用、人才培养不分国界,而中国企业在培育AI创新应用方面,正从高校开始,从国内走向国际。作为国内大数据和人工智能基础软件供应商,星环科技借用与高校进入了教科书。星环科技与南京大学软件学院联合开设的研究生选修课《大数据理论与实践》已经持续了五年,获得广大师生的高度认可和热烈欢迎,培养学生超过1500人次,南京大学也成为国内重要的大数据人工智能合作培养人才、通过举办大赛实战锻炼人才,通过走出国门的国际合作,扩展人才视野,让AI创新应用迅速落地。1.AI大赛从国内到国际2019年的AIIA大赛星环科技赛区收获满满。“Sophon”赛站通过内置的行业模板轻松构建对应的AI模型,帮助用户快速实现人工智能项目落地。星环科技累计在13个城市举办赛前辅导培训,总计培训人数超2000人。历时5个月,“Sophon”赛站走遍全国17个省市,200余课堂作为协办方之一深度参与。两次大赛,星环科技都协办八大赛道之一的大数据建模竞赛。为了让数据科学家更加灵活的加工模型,Sophon平台提供可视化建模和代码建模两种方式。平台的ModelMart模块,使

行业资讯
国内大模型试用
资源和时间来训练和推理,因此需要强大的硬件设备和计算能力大模型在各种领域取得了显著的突破,如自然语言处理、计算机视觉、图像生成和语音识别等。国内大模型试用大模型时代的到来,给软件开发行业带来了巨大的变革,企业需要一个工具链来开发大模型。星环科技作为国内领先的大数据基础软件开发商,积极应对以ChatGPT为代表的人工智能带来的新挑战,打造数据管理平台的多模态、智能化、敏捷化和平民化产品。为帮助企业构建Hippo和分布式图数据库StellarDB,能够赋予大模型“长期记忆”,打破通用大模型的时空限制,用户可以快速便捷地构建深谙企业自有专业领域知识的垂直行业大模型,从而让每个人都拥有个性化AI助理大模型是指具有庞大参数数量和更高复杂度的深度学习模。大模型通常拥有数百万、甚至数十亿的参数。与小模型相比,大模型能够更充分地学习数据的细节和特征,从而提高模型的性能和准确。大模型通常需要更多的计算自己的大模型,星环科技推出了机器学习模型全生命周期管理的工具平台SophonLLMOps,支持从数据接入开发、提示工程、大模型微调、上架部署到应用编排和业务效果对齐的全链路流程,结合自研向量数据库
猜你喜欢

行业资讯
图数据库的应用场景
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...

行业资讯
电力行业数字化转型服务商
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...

行业资讯
企业级AI能力运营平台
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...

行业资讯
省市级碳排放监测服务平台建设方案
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...

行业资讯
数据中台建设
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...

行业资讯
数据中台推荐供应商
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、...

行业资讯
数据安全实践案例
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...

行业资讯
国产数据库有哪些?
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...

行业资讯
图计算平台代表厂商
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...

行业资讯
什么是分布式时空数据库?
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。