统一AI中台的部署与应用

AI数据中台是企业数字化转型中的关键技术平台，它整合了多种AI技术和工具，提供统一的服务能力和数据支持。以下是AI数据中台的几个核心特点：架构设计：AI数据中台的架构主要包含数据层、模型层、服务层和数据采集、清洗和统一存储，提供报表、数据分析和可视化能力。功能与价值：AI数据中台通过数据整合、数据分析、数据驱动决策、数据安全与合规、数据服务化和数据价值挖掘等多方面的目标，帮助企业实现数字化、智能化应用层四个部分。数据层负责数据的采集、清洗、标注和存储，为模型训练提供高质量的数据集。模型层涉及AI模型的构建、训练、调优和评估。服务层则提供模型部署和API接口，而应用层则是最终用户与AI能力的交互界面。关键技术：AI数据中台的关键技术包括人工智能、云计算和大数据。人工智能技术提升对异构数据的处理能力，实现智能预测和决策。云计算确保数据运算的即时性和高效性，提供灵活性和可扩展性。大数据技术负责转型。解决方案：AI中台解决方案提供了高性能算力管理、敏捷业务赋能和开放的云原生架构，以支持AI资产共享共建、AI治理运营等方面的建设。

整合，形成可复用的AI服务。这种标准化不仅提高了AI应用的开发效率，还确保了AI服务的质量和稳定性。在数据管理方面，AI业务中台实现了数据的统一治理和高效利用。通过建立完善的数据采集、存储、处理和分析搭建AI业务中台：赋能企业智能化转型在数字化转型浪潮中，AI业务中台正成为企业智能化转型的核心基础设施。AI业务中台不是简单的技术堆砌，而是企业智能化能力的集大成者，它通过统一的技术架构和服务体系，将AI能力转化为可复用的业务组件，为企业提供持续创新的动力。一、AI业务中台的核心价值AI业务中台的核心价值在于实现AI能力的标准化和模块化。通过构建统一的AI能力平台，企业可以将分散的AI能力进行体系，企业可以充分挖掘数据价值，为AI应用提供高质量的数据支持。模型管理是AI业务中台的另一个重要功能。它实现了AI模型的全生命周期管理，从模型开发、训练、部署到迭代优化，形成完整的闭环。这种管理方式大大提高了AI模型的开发效率和迭代速度。二、AI业务中台的架构设计技术架构设计是AI业务中台建设的关键。一个完整的AI业务中台通常包括数据层、算法层、服务层和应用层。数据层负责数据的采集和处理，算法层

统一数据的存储、管理、分析和应用，提升数据的价值和利用率，支持业务决策和创新。AI中台：是企业人工智能技术和应用的集中化管理平台，通过整合各类人工智能算法、工具和平台，提供一站式的开发、测试、应用和维护服务，促进业的数字化转型和升级。业务中台是以集成和协调不同的部门、业务系统为核心，侧重于业务处理流程的统一、框架的分层和业务模型的标准化。数据中台则是以数据治理、数据仓库、数据标准化、数据服务为键点智能应用等。业务中台,数据中台,AI中台的区别业务中台解决的是业务系统复杂性和运营效率低下的问题，数据中台解决的是数据孤立、分散、标准化和共享等数据管理问题，AI中台则是为满足企业的数据智能化应用，简化算法的开发、设计和部署过程，提高企业的决策能力和运营效率。另外，业务中台和数据中台的时间轴比较前置，数据中台是后置的，而AI中台则是基于数据中台和业务中台的基础之上再次进行扩展和更新的。业务中台业务中台,数据中台和AI中台是什么？业务中台：是公司业务的集中化管理平台，通过集成各个业务系统和提供标准化的业务模块服务，帮助公司提高业务协同能力和效率。数据中台：是企业数据的集中化管理平台，通过

孤岛、数据标准不统一、数据价值难以释放等问题。数据中台通过建立统一的数据采集、存储、加工和服务体系，将原始数据转化为可复用的数据资产。与业务中台不同，数据中台的核心能力包括数据集成、数据开发、数据是相对较新的概念，专注于人工智能能力的规模化应用。它将AI模型开发、训练、部署和运维的全流程标准化，提供从数据到智能的一站式服务。AI中台解决了AI项目难以规模化、重复造轮子等问题。AI中台通常包含特征工程平台、算法开发工具、模型训练环境、模型部署服务和AI能力市场等组件。与数据中台相比，AI中台更关注算法模型的工业化生产和管理。例如，智能推荐、图像识别、自然语言处理等AI应用都可以通过AI中台业务能力（如用户管理、订单处理、支付结算等）抽象出来，形成统一的业务组件。业务中台的特点在于其业务属性，它不关心具体技术实现，而是关注业务流程、规则和逻辑的标准化。例如，电商企业的商品中心、交易中心、会员中心等都属于典型的业务中台范畴。业务中台的价值在于减少重复建设，提高业务协同效率，加速新产品上线速度。数据中台：企业数据资产的"加工厂"数据中台专注于企业数据的统一治理和价值挖掘。它解决的是企业数据

，业务中台能够快速适配，助力企业抢占先机。（三）典型应用场景以大型连锁零售企业为例，业务中台可以支撑其线上线下全渠道的业务运营。从会员管理、商品管理到促销活动管理，业务中台提供统一的服务接口，使得线上电商平台、线下门店以及移动端应用都能协同运作，为消费者提供无缝的购物体验。二、数据中台：企业的数据“智慧大脑”（一）概念与定义数据中台是将企业内外部的多源数据进行采集、整合、清洗、存储，并提供数据的信用数据、交易数据以及外部的市场数据，数据中台可以建立风险评估模型，实时监控客户的信用风险，为信贷审批、风险预警等提供数据支持，有效降低金融风险。三、AI中台：企业的“智能助手”（一）概念与定义AI中台是将人工智能技术进行整合和封装，为企业提供智能化服务的平台。它包括机器学习算法、自然语言处理、计算机视觉等技术，让企业能够快速将AI技术应用到业务场景中。（二）核心特点与优势智能化赋能：通过AI技术，提升企业业务的智能化水平，如智能推荐、智能决策等，提高业务效率和用户体验。电商平台利用AI中台的智能推荐算法，为用户推荐个性化的商品，提升用户购买转化率。技术复用与创新：整合AI技术，降低企业应用

数据中台统一查询服务：企业数据资产的高效利用之道在当今数据驱动的商业环境中，企业每天都会产生海量的数据。这些数据分散在不同的系统、数据库和应用中，如何高效地整合和利用这些数据资产，成为企业数字化转型的关键挑战。数据中台统一查询服务应运而生，它如同一个智能的数据"交通枢纽"，为企业提供了一站式的数据查询解决方案。统一查询服务的核心价值数据中台统一查询服务的首要价值在于打破了企业内部的数据孤岛。传统数据整合在传统架构下往往需要数天的开发工作。数据中台统一查询服务正在重塑企业获取知识的方式，它不仅是技术工具，更是企业数据文化变革的催化剂。通过降低数据访问门槛，它让更多业务人员能够自主获取洞察，加速决策循环。在数据成为核心竞争力的时代，构建高效的统一查询能力已成为企业数字化转型的必修课。企业中，销售数据可能存储在CRM系统，财务数据在ERP系统，用户行为数据又在专门的analytics平台。业务人员需要登录多个系统才能获取完整信息，效率低下且容易出错。统一查询服务通过建立标准化的数据多个系统的数据计算得出，但用户无需关心具体实现细节。企业应用场景在零售行业，统一查询服务可以帮助企业快速分析销售数据、库存情况和用户行为之间的关联。管理人员可以实时查询"某款商品在华东地区的库存周转率

注重标准化和可复用性，形成统一的AI能力输出接口。在建设过程中，要遵循"统一规划、分步实施"的原则。先构建基础能力平台，再逐步完善功能模块，形成完整的AI能力体系。同时要注重与现有IT系统的融合，确保缩短到天级。统一的API接口降低了AI技术的使用门槛，使业务人员也能便捷地使用AI能力。在业务创新方面，AI软件中台提供了强大的技术支撑。企业可以基于中台能力，快速构建智能客服、智能推荐、智能风控等创新的能力平台，它通过整合AI技术能力、数据资源和业务场景，为企业提供智能化服务支撑。一、AI软件中台的核心架构AI软件中台的核心架构包含三个关键层次：技术能力层、数据服务层和应用支撑层。技术能力层集成了机器学习、深度学习、自然语言处理等核心技术，提供算法模型训练和推理服务。数据服务层构建统一的数据治理体系，实现多源数据的采集、清洗、标注和存储。应用支撑层则通过标准化的API接口，将AI能力快速赋能到具体业务场景中。这三个层次相互协同，形成一个完整的AI能力供给体系。技术能力层为整个中台提供算法支撑，数据服务层确保数据质量，应用支撑层实现能力输出，共同构建起AI软件中台的技术底座。二、AI软件中台

打破数据孤岛，解锁多系统数据统一归集的密码多系统数据统一归集是什么？在当今数字化浪潮中，数据如同企业的“石油”，成为了驱动业务发展和创新的核心资产。然而，许多企业面临着数据分散在多个系统中的困境系统或数据库中，这个目标系统就像是一个精心整理的仓库，为数据的存储和访问提供了有序的环境，确保数据能够安全存储且易于访问，方便企业在需要时快速调用数据进行分析和决策。多系统数据统一归集的目的在于提高数据进行多系统数据统一归集在数字化时代，数据已成为企业发展的核心驱动力。多系统数据统一归集，不再是一种可有可无的选择，而是企业在激烈市场竞争中脱颖而出的关键所在，它对企业的价值体现在多个重要方面。提升决策瞬息万变，犹如风云莫测的天气，企业需要具备快速响应的能力。多系统数据统一归集，使得企业能够通过数据共享快速获取市场和客户的反馈信息。促进业务创新与数字化转型数据共享为企业的业务创新和数字化转型提供了，犹如散落在各处的拼图碎片，难以发挥其最大价值。多系统数据统一归集，便是解决这一困境的关键钥匙。多系统数据统一归集，指的是从多个来源收集和整合数据，构建一个统一的数据集，以便于分析、管理和决策。这个过程

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、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，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。星环科技在数据中台领域的技术优势和实践探索也获得了国际权威独立研究机构Gartner的认可：在2021和2022年、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

学习平台深度集成到数据中台中，企业可以在同一平台上完成从数据准备到模型训练再到应用部署的全流程。这种一体化设计消除了传统AI项目中的数据孤岛问题，缩短了AI应用的开发周期。数据中台做的好的公司在当今数字化转型浪潮中，数据中台已成为企业实现数据驱动决策的核心基础设施。数据中台不仅能够整合企业内外部数据资源，还能提供统一的数据服务能力，为业务创新提供强有力的支撑。在众多。数据安全与合规是数据中台建设中的另一个关键挑战。星环科技在数据中台中嵌入了多层次的安全防护机制，包括数据脱敏、访问控制、操作审计等功能。特别是在隐私计算技术的应用上，他们实现了"数据可用不可见"的安全了智能化的数据质量监控系统，能够自动检测数据异常，并提供修复建议。同时，通过建立统一的数据标准和数据字典，确保了不同部门对数据的理解和应用是一致的，这大大减少了企业内部因数据定义不统一而导致的沟通成本布局数据中台的企业中，星环科技以其独特的技术架构和行业实践，成为这一领域的佼佼者。数据中台的本质是将分散在各业务系统中的数据进行集中治理、加工和服务化，形成企业级的数据资产中心。传统的数据仓库或大数

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...

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...

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...

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...

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...

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。

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、...

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...