如何使用AI原生平台开发智能应用

人工智能等领域的应用。它可以大幅度提高数据的处理和分析效率，更好地满足企业对数据存储、计算和应用的需求。星环分布式向量数据库-TranswarpHippoTranswarpHippo是一款企业级云原生什么是云原生分布式向量数据库？云原生分布式向量数据库是一种基于云原生架构设计和开发的分布式向量数据库。云原生分布式向量数据库适用于高并发、海量数据存储和计算的场景，如大规模图像搜索、机器学习和化、增量数据摄取、向量标量字段过滤混合查询等功能，能够很好的满足企业针对海量向量数据的高实时性检索等场景。TranswarpHippo产品优势云原生系统：Hippo采用全面容器化部署，支持服务的弹性扩使用的特定优化，支持寄存器级算法优化。多模型联合分析：基于多模型统一技术架构，向量数据与关系型数据、图数据、时序数据等多种模型数据进行统一存储管理，通过统一接口实现数据跨模型联合分析。接口多样化：提供类SQL语法支持;提供标准的Python、Restful、CPP、JavaAPI。

、快捷地处理、存储、检索海量多模数据和知识，为千行百业提供多样、专业的原生人工智能应用，为用户提供端到端的人工智能语料、模型和应用的开发和应用解决方案。在WAIC盛会上，星环科技携其全系列的生成式AI正在重塑千行百业，促使企业原有的基础设施需要升级到AIInfra以把握新机遇。星环科技提出“从DataInfra到AIInfra”的发展目标，就是要更有效地统一管理算力、语料、应用，更准确AIInfra平台与工具集璀璨登场，300+m²展位集中展示星环科技AIInfra系列成果，包括星环知识平台TKH、星环语料开发工具TCS、无涯·问数、问知AIPC版等。TKH集成了从语料到模型再到应用的完整能够准确、高效地转换为高质量的专业领域知识，并且源源不断地支撑专业知识库问答、业财数据分析、智能投研、设备预测性维护等丰富的使用场景和应用，让企业构筑知识壁垒，实现“人工智能+”业务的落地和创新。高质量的语料资源是构建大模型的关键，语料的质量决定了模型的质量。星环科技一站式多场景语料平台TranswarpCorpousSudio（TCS），覆盖了语料获取、清洗、加工、治理、应用和管理的全生命周期

。AI开发平台正在重塑技术创新和产业发展的格局。它不仅降低了技术门槛，还加速了AI应用的落地进程。随着技术的不断进步，AI开发平台将继续推动人工智能技术的普及和应用，为智能时代的到来奠定坚实基础。在这个充满机遇的新时代，掌握AI开发平台的使用能力，将成为个人和企业竞争力的重要组成部分。AI开发平台：开启智能未来的钥匙人工智能时代已经到来，AI技术正在重塑各行各业。在这个技术变革的浪潮中，AI开发平台扮演着关键角色，它不仅是技术创新的催化剂，更是推动产业升级的核心引擎。一、AI开发平台：技术民主化的推手AI开发平台通过提供标准化的开发工具和预训练模型，大幅降低了AI应用开发的门槛。开发者无需从零开始构建复杂的算法模型，而是可以基于平台提供的资源快速搭建AI应用。这种技术民主化的趋势，使得更多企业和个人能够参与到AI创新中来。主流AI开发平台通常包含数据处理、模型训练、部署优化等完整功能模块。提供了灵活的编程接口和丰富的算法库，开发者可以根据需求选择合适的工具进行开发。在应用场景方面，AI开发平台已经渗透到各个领域。从智能客服到医疗影像分析，从金融风控到智能制造，AI开发平台正在推动传统行业的智能化转型。二、平台架构：技术创新的基石AI开发平台的核心架构包含数据管理、算法

）数据云平台，就是为满足企业对于数据云需求而打造的全新云原生平台，它采用容器技术，以数据为中心，通过提供完整的数据、应用和智能的开发工具，实现了数据和应用的互通互联，对企业拥抱数字化和智能化，释放数据信息化、信息世界智能化”的新特征。在此大背景下，传统数据管理平台僵化且集中的架构对企业实现数字化和智能化转型显然难以提供更长久的支撑。因此，一个以数据为中心，且能够把数据、应用、智能融合为一体的架构，更多是通过离线的数据接入来满足业务需求。所以，企业开始建设除了分析业务系统以外的在线数据业务系统。但问题也随之而来，那就是数据、应用和AI平台之间相互独立，企业只能通过接口层做有限的数据与应用交互，数据业务化，是指需要基于大数据平台与数据仓库之上的数据应用中心，并结合完善的数据治理方案，把数据通过业务模块化、抽象化，终逐渐完成丰富的数据服务集市，服务前端快速构建所需新型业务。三是，业务智能化，是指随着企业业务人员对数据的需求越来越多，企业需要开发出大量新的数据应用来持续的迭代业务，改进用户体验，包括实时类、AI类、在线数据类业务的大量创新和尝试，这就要求数据、AI和应用能够非常有机的融合，终在

、金融交易数据等。通过流计算引擎，可以实时监控数据的变化，进行实时预警和决策。机器学习与人工智能：为机器学习和人工智能应用提供数据处理和模型训练的平台。可以方便地集成深度学习框架，加速模型开发和训练过程。云原生大数据平台是一种将大数据技术与云原生理念深度融合的平台，它为企业提供了更高效、灵活和可扩展的数据处理和分析解决方案。概念与特点云原生理念融入大数据：云原生大数据平台基于容器、微服务和声明式API等云原生技术构建。通过容器化封装大数据组件，实现组件的隔离和快速部署；采用微服务架构将大数据功能拆分为多个独立的服务，便于开发、维护和扩展；利用声明式API管理平台资源，提高自动化程度。高度弹性和可扩展性：能够根据数据量的增长和业务负载的变化，自动地动态调整计算资源和存储资源。例如，在数据处理高峰时期，平台可以自动增加节点数量以加速处理过程；而在低谷时期，可以减少资源占用，节省成本。敏捷开发与快速部署：支持敏捷的开发模式，开发人员可以快速构建、测试和部署大数据应用。利用容器编排工具，可以轻松实现大数据应用的版本更新和回滚，缩短开发周期，加快业务创新。架构组成容器化的大数据组件：将传统的大数

，企业内部会产生大量由各类算法框架训练生成的AI模型，对于模型开发和模型应用管理团队来说，如何管理这些AI模型，也是眼下亟待解决的问题。其实这些AI模型和企业数据一样，也是企业重要资产的一部分。对AI模型、算法进行有效的资产管理，有助于快速实现企业资源复用、降本增效的目标。为此，星环科技潜心研发了SophonMLOpsAI能力运营平台，致力于解决企业在机器学习模型开发及应用过程中遇到的痛点问题，提供标准化的AI能力运营服务。各类模型训练框架太多？SophonMLOps帮您统管SophonMLOps是星环科技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，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SophonMLOps搭建了全行统一的AI模型管理平台，快速接入行内积累的由不同框架或平台，训练生成的大量模型文件，规模化集成管理模型资产。平台支持使用标准化流程，统一构建模型推理逻辑，并支持零代码一键部署

无力开发通用型人工智能平台是传统企业“AI梦”难以落地的根源，但这家上海本土企业却独辟蹊径闯了出来。人脸识别是人工智能（AI）的标志性应用，当越来越多智能摄像头出现在商场、办事大厅、银行柜面，AI基础研究论文占全球的1/3，但拿中国科学院院士、上海交通大学副校长毛军发的话说，“有影响力的成果几乎没有”。缺乏底层技术，导致目前许多人工智能企业无力开发出通用型AI平台，只能对国际通行的核心算法加以优化科技之前，牧原也联络过其他AI企业，希望对方为它开发AI技术，却得不到足够回应。这并不难理解——当大部分年轻的AI公司只能心无旁骛地深耕有限的几个行业时，比“人脸识别”小众得多的“猪脸识别”，其市场的基础。可以说，AI与大数据是“血脉相通”的行业。基于在大数据领域的实力，加上对于AI商机的洞察，星环科技顺利推出AI通用平台，使得AI能更方便地赋能传统企业。面向企业的AI应用，上海大有可为，AI工具不仅让企业能更好地掌握猪的情况，整个养殖场的运行数据，包括温湿度、光照度、氧浓度、粉尘量等数据，都被纳入了星环科技与其合作建立的智能平台上。所有信息在汇总之后，通过机器学习，可以形成很好的经营与

。原生云平台的一个主要特性就是面向微服务设计，使用容器的方式来编排普通的Web应用或者微服务。对于没有数据存储的无状态服务，容器有多种编排方式进行编排和管理；但是对于有数据状态的服务，如数据库（MySQL调度能力为了支持灵活弹性的调度，一般情况下云原生平台都为容器设计专门的网络空间，并且一般与主机网络保持透明。一般一个服务器节点上会有多个容器服务，因此主机IP的数量远小于容器IP的数量。在MapReduce应用使用完结后再返还给资源池，平台会给不同的租户做资源配额限制；云存储服务是基于本地存储开发的分布式存储服务，会保留状态服务的数据，保证应用数据的终持久化和灾备能力；云网络是自研的网络服务，提供应用和云原生（CloudNative）是由MattStine在2013年提出的概念，其目标是为了解放开发和运维的工作，让应用能够更好的适合云架构。云原生是一种新的设计模式，它要求云原生应用具备可用性和，顾名思义，就是专门为在云平台上部署和运行而涉及的应用。采用云原生技术构造的应用，可以充分利用云平台来实现资源的按需分配和弹性伸缩；此外应用本身更加具备柔性，即在高并发压力下能够有效的缓解访问压力或者

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应用与部署更是如虎添翼。未来，MLOps将继续迭代更加丰富的功能，赋能企业AI更快、更好地落地。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

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...

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...

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、...

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...

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...

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...

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...

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...