中国医疗大模型

出图像中的病变部位、类型等信息，这通常由专业的医生和标注人员完成。三、训练中的关键技术要点（一）深度学习算法深度学习是训练医疗大模型的核心技术之一，其中卷积神经网络（CNN）在处理医学影像数据方面电子病历中的时间序列数据，分析疾病的发展趋势。（二）迁移学习医疗数据往往具有专业性和稀缺性，获取大量标注数据成本高昂。迁移学习可以利用在大规模通用数据上预训练的模型，将其知识迁移到医疗领域。比如，利用揭秘医疗大模型训练：开启医疗智能化新纪元在科技飞速发展的当下，人工智能正以前所未有的速度渗透到各个领域，医疗行业也不例外。医疗大模型作为人工智能在医疗领域的关键应用，正逐渐改变着传统的医疗模式。而训练医疗大模型，就像是为这个智能医疗时代打造一把万能钥匙，今天，让我们一同深入了解这一关键过程。一、训练医疗大模型的重大意义医疗大模型可以理解为一个拥有海量医学知识和强大分析能力的“超级大脑”。通过对大量医疗数据的学习，它能够实现疾病的精准诊断、个性化治疗方案的制定以及药物研发的加速等。例如，在疾病诊断方面，大模型可以快速分析患者的症状、病史、检查结果等多源数据，给出准确的诊断建议，帮助医生提高诊断

医疗大模型是指通过对医学数据进行深度学习训练得到的具有度复杂性和高准确性的数学模型。这些模型可以用于疾病预测、医学图像识别、仿真和治疗方案制定等医学领域的任务。医疗大模型的建立需要大量高质量的医学数据，包括病人的基本信息、体征数据、生理指标、影像图像、实验室检验结果等。通过人工智能算法对这些数据进行训练，可以学习到庞大的医学知识和经验，从而实现对疾病的准确预测和治疗方案的优化。医疗大模型的用涵盖了很多医疗场景和疾病类型，随着人工智能技术不断发展和医疗数据的不断积累，医疗大模型将逐渐成为医学领域的重要工具。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。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，帮助

、规范化、标准化等处理，形成可用于分析、预测和决策的高质量数据。医疗数据中台利用数据模型、数据挖掘等技术，帮助医疗机构实现从数据到信息、从信息到知识的转化，为医生、病人、研究人员和医疗管理者提供支撑，促进医疗服务和管理。星环数据中台解决方案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、六能力医疗数据中台是指基于数据汇聚、共享、应用和挖掘等技术，在医疗领域构建的一个统一数据平台。医疗数据中台可以将分散在不同系统、不同时间、不同地点的数据汇聚到一个中央数据仓库中，并对医疗数据进行清洗医疗行业的数字化转型。医疗数据中台的主要作用包括：数据整合和共享：能够将分散在各个系统中的医疗数据进行整合和共享，消除数据孤岛，提高数据的可访问性和可用性。数据清洗和标准化：对医疗数据进行清洗、规范化和标准化处理，消除数据中的噪声和冗余，提高数据的质量和一致性。数据分析和挖掘：利用数据分析和挖掘技术，对医疗数据进行深入的统计分析和挖掘，发现数据中的规律、趋势和关联，提供数据支持的决策预测。个性化医疗

医学研究和创新。医疗数据中台可以匿名化患者的个人信息，保护隐私，并将数据共享给科研机构和学术界。研究人员可以基于这些数据进行大规模的统计分析、流行病学研究等，挖掘新的治疗方法和病预测模型，推动医学科学的科学的数据模型和算法，实现数据的清洗、标准化和统一管理，提升数据的可用性和准确性。医疗机构可以通过查看和分析这些数据，了解患者的疾病情况、治疗效果和预后情况，为医生决策提供更科学的依据。医疗数据中台可以医疗数据中台集中存储和管理医疗领域的各类数据，包括患者信息、医生医疗记录、医疗设备数据等，通过数据的整合、共享和分析，为医疗机构、医生和患者提供更精确、高效的医疗服务。医疗数据中台可以提升医疗机构的管理效率和决能力。医疗机构通常面临着大量的数据，包括患者的基本信息、病例资料、诊断报告等这些数据分散在多个系统和部门中，导致信息孤岛，难以充分利用。而医疗数据中台可以将这些数据整合在一个平台上，通过改善医患之间的沟通和协作。在传统医疗模式下，医生和患者之间的信息流通通常通过纸质病历、电话等方式进行，存在信息传递不及时、不准确的问题。而医疗数据中台可以建立医患双方之间的电子健康档案，包括患者的

医疗大模型的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：生命科学领域：大模型可以用于进行蛋白质语言理解和生成任务，以及赋能DNA/RNA等生命组学计算，从而辅助生物医学研究开发工作。药械研发领域：大模型可以服务于药品和器械从研发到上市的各个环节，包括药物发现、临床前研究、临床试验、注册申请、上市后再评价等。医疗问答和智能问诊领域：大模型可以通过对话方式回答用户的医疗健康问题，提高问诊准确性和智能化水平。辅助诊疗和临床决策领域：大模型可以预测疾病风险、生成诊断和治疗建议，为临床决策提供支持。个人健康管理领域：大模型可以帮助个人在非医院场景中解决健康问题，推动个人健康管理迈向主动化、个性化、智能化。医疗保险领域：大模型可以助力医疗保险数据处理自动化和信息咨询，落地场景向智能核保核赔延伸。医学教育领域：大模型可以模拟不同类型的病人与医生进行对话，带来提高学生知识、技能和能力的新机会。随着人工智能技术的不断发展，医疗大模型将会在更多领域得到应用，为医疗行业的发展带来更多可能性。

数据中台的构建涉及到大数据技术、云计算技术、人工智能技术等多个关键技术，其中数据清洗、数据存储与管理、数据共享和数据分析是核心环节。通过建立医疗数据中台，可以解决医疗领域中存在的数据孤岛问题，提高数据的集中度和一致性，为医疗行业提供更好的数据支持和决策依据。医疗数据中台是一个专为医疗行业设计的智能化、可持续发展的数据管理平台，其功能架构主要包含以下几个方面：数据聚合和存储：支持多种数据格式的医疗数据聚合和存储，包括电子病历、影像资料、检验结果、生理体征等，满足不同医疗机构和医疗从业者的需求。数据处理和分析：利用云端计算和数据分析技术，对医疗数据进行处理和分析，提供统计指标、模型计算、数据可视化等，为医疗机构和医疗从业者提供数据驱动的决策支持。数据挖掘和智能搜索：基于机器学习算法和自然语言处理技术，支持智能搜索和自适应推荐，帮助医疗从业者进行精确的诊疗、疾病预测或药物设计等。数据分享和应用：提供统一的数据接口和开发平台，支持包括第三方软件、移动客户端在内的多种数据应用开发和整合，为医疗数据的流通和共享提供高效、便捷的途径。数据安全和隐私保护：采用安全可靠的加解密算法、访问控制策略和数据备份机制等多种技术手段，确保医疗数据的安全性和隐私保护

医疗数据中台：开启智慧医疗新时代医疗数据中台是什么？医疗数据中台，是一个专门为医疗行业打造的智能化数据管理平台，就像是医疗领域的数据“大管家”。它整合了医疗领域内各种各样的数据，为这些数据提供一站式的存储、处理、分析、共享和应用服务，帮助医疗机构和医疗从业者们更好地利用数据，实现数据驱动的精准医疗和健康管理。医疗数据中台的强大功能（一）数据聚合与存储医疗数据中台就像一个巨大的数据收纳箱，能够收集是各类检验结果，血常规、尿常规、生化指标等；甚至是患者实时监测的生理体征数据，如心率、血压、体温等，中台都能照单全收。（二）数据处理与分析借助云端计算强大的算力和先进的数据分析技术，医疗数据中台能够对聚合而来的海量医疗数据进行深度处理和多维度分析。它可以从复杂的数据中提取出关键信息，生成与医疗诊疗紧密相关的各种统计指标，比如某种疾病在不同年龄段、不同地区的发病率，某种治疗方法的有效率、治愈率等。同时，中台还能运用复杂的模型计算，如疾病预测模型、药物疗效评估模型等。通过这些模型，结合患者的个体数据和大量的临床案例数据，预测疾病的发展趋势，评估不同治疗方案可能产生的效果。并且，中台将分析结果以直观

核心价值在于解决了医疗行业长期存在的数据碎片化问题。在传统模式下，挂号系统、电子病历、检验系统、影像系统等各自为政，数据难以互通。而数据中台通过建立统一的数据模型和治理体系，实现了跨系统数据的深度融合医疗数据中台厂商：医疗信息化的新引擎在数字化转型浪潮席卷全球医疗行业的今天，医疗数据中台厂商正逐渐成为推动医疗信息化发展的关键力量。这些专业厂商通过构建数据中台，帮助医疗机构打破信息孤岛，释放数据价值，为精准医疗、智慧医院建设和医疗质量提高提供了坚实的技术支撑。医疗数据中台的核心理念医疗数据中台本质上是一个集中化、标准化、智能化的数据管理平台，它位于医疗机构前端业务系统与后端数据分析应用之间，扮演着"数据枢纽"的角色。与传统的医疗信息系统不同，数据中台更强调数据的整合治理和共享复用能力，通过统一的数据标准和接口规范，将分散在各个业务系统中的医疗数据转化为可随时调用的数据资产。医疗数据中台的，为临床决策、科研分析和运营管理提供了全景数据视图。医疗数据中台厂商的技术能力专业的医疗数据中台厂商通常具备几项关键技术能力。在数据集成方面，他们开发了适配各类医疗信息系统的连接器，能够高效采集结构化与

数据应用，通过内外部医疗数据的积累，实现患者数据全面分析和可视化的效果，促进医院各类业务尽快实现有效的数据利用和业务提升。基于星环科技TDH、ArgoDB、KunDB建设面向临床数据中心底层大数据平台可以在任何办公终端、授权的智能终端调阅患者的就医全流程数据。诊疗过程中，可以借助计算机提供的临床决策支持信息，避免医疗差错。利用临床数据中心知识库，辅助优化临床应用为临床科研和医疗大数据挖掘奠定了基础针对建设临床数据中心底层大数据平台面临的挑战以及建设目标，星环科技在医院传统信息化系统基础上，对数据进行存储、分布计算、处理，并构建大数据平台；在此基础上围绕“临床数据中心服务”，构建围绕医院临床TDH是星环科技自主研发的企业级一站式多模型数据管理平台，TDH通过9种独立的存储引擎，支持业界主流的10种存储模型，可以轻松应对临床数据中心数据种类丰富的问题。ArgoDB是星环科技自主研发的自主研发的分布式在线交易型数据库，提供完整的关系型数据库的能力，并且具备可扩展、高并发、高可用、数据灾备等特性。高并发、大数据量的交易型业务场景是KunDB的专长，使用KunDB医疗信息查询应用支持在

2021年10月17日，由《中国卫生信息管理杂志》社主办、昆明医科大学第二附属医院和东华医为科技有限公司协办的医疗大数据研讨会在昆明召开。在此次会议上，东华医为联合昆明医科大学第二附属医院、英特尔中国、星环信息科技（上海）股份有限公司重磅发布“医疗大数据解决方案”，旨在更广泛地推动医疗数据服务技术平台的建设，探讨并推动医疗大数据的创新应用与发展。医疗大数据解决方案：赋能医疗大数据应用随着医疗数据时代”高速迈进。如何更好的应用创新技术对医疗大数据进行获取、分析和研究，使其发挥更大的价值，是如今行业关注的热点。东华医为此次发布的医疗大数据解决方案是与星环科技、Intel联手打造的具有完整中台能力的卫生信息化建设进程的不断加快，医疗数据的类型和规模在以前所未有的速度迅猛增长，医疗数据的应用也早已突破了诊疗过程，与整个健康体系密切相关，数据跨部门、跨系统流通的需求日渐突显，医疗健康领域已然向“大医教研管。未来，星环科技将携手东华医为，持续推动医疗大数据的应用与突破，赋能智能医疗新生态、新业态构建，助力更多医疗行业进行以数据为中心的数智化建设。

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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。