企业对 GenAI 的热情,正在被现实浇上一盆冷水。一个严峻的现实是：超过95%的企业AI项目，在完成 PoC（概念验证）后就陷入停滞，无法真正投入生产环境。
"试点"很成功，"项目"却失败了。这道从"PPT"到"生产线"的鸿沟，正是当前企业AI落地最大的挑战。当模型能力早已不是瓶颈，究竟是什么拖住了企业智能化的脚步？
答案，就隐藏在日常业务背后，那些最不起眼的地方。
那些沉默于企业各个角落的"数据"，大量高价值数据——合同、图纸、财报、扫描件——因其非结构化、分散存储的特性，成为了 AI 无法直接利用的"沉睡资产"。企业需要的，或许并不是一个更强的模型，而是一个能将这些"沉睡资产"唤醒，并转化为AI可用燃料的基础设施。
传统的数据处理链路，在 AI 时代显得力不从心
企业在尝试将AI融入核心业务时，往往会陷入两个困境：
数据就绪难：非结构化数据的"沼泽"
企业的核心知识，大多以非结构化形态（文档、图片、扫描件）沉淀。传统的数据工程面对这些数据，就像陷入了沼泽——处理流程复杂、耗时耗力，需要专门的数据科学家团队投入数月时间。合规、脱敏、溯源等问题，更是让每一步都如履薄冰。
模型可信难：从"高智商"到"懂业务"的鸿沟
通用大模型能力再强，也无法直接理解特定行业的"黑话"和复杂业务逻辑。如果不能以高质量的私域数据为"锚点"，模型的输出就容易出现幻觉，变成"脱缰的野马"。当财务报表小数点错位、合同条款理解偏差时，这种"不可信"的风险，是任何企业都无法承受的。
这两个难题，导致企业 AI 项目常常止步于客服问答、文档摘要等边缘场景，难以触及真正创造价值的核心业务，投资回报自然也算不过来账。
让AI"反哺"数据，用智能终结复杂
要破解这个困局，需要转变思路：不仅要"以数（数据）生智（人工智能）"，更要"以智驭数"。 即利用 AI 的能力，来简化和自动化复杂的数据治理过程。
这正是矩阵起源 MatrixOne Intelligence (MOI) 的核心解法——一个AI原生的多模态数据智能平台。
MOI 没有沿用传统 ETL（抽取、转换、加载）的线性流程，而是构建了一套" AI 驱动"的数据处理闭环，其架构可以简化为三层：
底层：统一纳管，构建"数据基座"
基于 MatrixOne 云原生超融合数据库，MOI 通过丰富的连接器，能将企业散落在对象存储、各类数据库、知识库工具中的结构化与非结构化数据"一网打尽"，形成统一的数据资产视图。数据版本、血缘、权限等问题，在接入之初就得到有效管理。
中间层：AI工作流，把数据处理成AI-Ready资产
这是 MOI 的关键创新。面对海量原始数据，企业不再需要组建庞大的数据工程团队。通过 Agentic Workflow，业务人员可以用自然语言"指挥" AI：
"分析这批文件里PDF和图片的占比"
"提取所有合同中的甲方、金额和起止日期"
"清洗数据，并识别出跨页的表格，将它们合并"
MOI 会基于意图理解，自动分析数据、推荐并生成最佳处理流程。无论是文档解析、内容提取，还是数据增强，整个过程都由 AI 驱动，极大降低了数据处理的门槛和周期。
顶层：可信输出，成为业务的可依赖源
经过处理后的高质量数据，可以直接服务于下游应用：无论是构建 RAG 知识库、生成精准的 BI 报表，还是作为训练数据集来精调垂直领域模型。因为数据源头和处理过程全程可控，最终输出的结果也就更加可信，有效避免了模型幻觉。
从标书制作到智能诊疗，AI 价值在场景中落地
技术架构的先进性，最终要通过业务价值来检验。在实际应用中，MOI已经帮助企业解决了多个核心业务难题。
场景一：让300页的标书制作，从10天缩短到1天
在大型制造企业，制作一份数百页的标书，需要投标人员在技术、法务、财务等多个部门间反复沟通，核对产品参数、历史案例、合同资质，过程繁琐且极易出错。
MOI 打通了企业内部的数据管道：
**智能解析：**自动从复杂的招标文件中提取关键需求。
**多模态检索：**输入需求，即可在企业知识库中快速检索到最匹配的技术方案、历史合同与资质文件。
**可信生成：**基于检索到的私域数据，生成准确率超过90%的标书内容，并自动对发票、合同等敏感信息进行脱敏遮罩。
过去需要一个团队花费一周以上的工作，现在最快1天即可完成，不仅效率倍增，更将分散的业务知识沉淀为可复用的数字资产。
场景二：盘活"沉睡"病历，辅助医生精准决策
某三甲医院在慢性病管理中，积累了大量手写或扫描的病历照片。这些非结构化数据形成了"数据孤岛"，医生难以关联患者的全周期病史进行决策。
MOI 统一接入了这些病历图像，利用其多模态解析能力，自动提取关键信息（如用药史、体征变化），并结合对抗性样本生成技术，构建了一个高质量的训练数据集。最终，医院基于此训练出的智能问诊模型，能够自动关联患者档案，为医生提供更精准的诊疗建议，首次实现了从"数据孤岛"到"智能诊疗"的闭环。
那么，这个复杂的"数据转化工厂"，在实际操作中是如何运转的？ 在近期的分享中，我们的产品研发负责人赵晨阳最近进行了一场完整的现场演示，直观展示了从接入多种数据源，到通过自然语言构建 AI 工作流，再到最终生成 AI-Ready 数据资产的全过程。 👇点击下方链接，观看全部内容以及演示👇 https://www.bilibili.com/video/BV1Rhs7zHER9/?spm_id_from=333.1387.homepage.video_card.click
当 GenAI 的浪潮从技术狂欢走向产业深耕，真正的挑战已经从"模型够不够强"，转向了"数据能不能用好"。破解企业 AI "空转"难题的关键，是构建一套现代化的数据基础设施，让数据处理不再是 AI 落地的阻碍。只有当数据能够高效、可信地流动起来，AI 才能真正成为驱动业务增长的核心引擎。
关于矩阵起源
矩阵起源是业界领先的数据智能（Data & AI）平台技术和服务提供商，核心团队来自国内外知名科技公司，具备广阔的行业和国际视野。矩阵起源的核心产品 MatrixOne Intelligence 是面向企业的AI原生多模态数据智能平台，利用包括大模型在内的人工智能技术和创新的超融合数据底座，帮助企业统一管理和治理多模态数据，将私域数据转化为 AI-Ready 数据资产。目前已经服务了 StoneCastle、中移物联、安利纽崔莱、江西铜业、徐工汉云等各行业龙头企业，助力企业实现从信息化、数字化到智能化的转型升级。