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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，主要团队成员来自国内外知名科技公司，具备广阔的行业和国际视野以及前瞻性，能够快速有效的将先进技术在不同领域实用化并规模化扩展。矩阵起源的目标是打造并使用世界一流的信息技术和产品，协助企业实现从信息化、数字化到智能化的转型和升级。
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结构化、半结构化和非结构化多模态数据，将企业的私域数据转化为 AI-Ready 的数据资产，并通过开源开放、生态共建的理念，与合作伙伴打造多个端到端解决方案，帮助企业快速实现数据及智能驱动的转型升级。
MatrixOne Intelligence 是一站式 Data + AI 数据智能平台，提供从多源数据接入到智能应用的全链路能力。平台全面支持数据库、结构化数据与非结构化文档、图像、音视频的统一治理与融合处理。通过内置的数据集成、清洗、向量化与任务编排引擎，可将原始数据高效转化为可用于 BI 分析、Agentic RAG、大模型精调与多模态搜索的可用资产。
四大核心模块
共同构建下一代多模态数据智能管道
超融合云原生数据库融合 OLTP 与 OLAP，向量与搜索，湖仓一体，结构化与非结构化，支撑企业级多模态数据底座。
MatrixGenesis
AI 模型服务仓库集中管理多类型多规格 AI 模型，简化模型引入与维护，驱动更敏捷的智能应用落地。MatrixPipeline
多模态数据 ETL 管道自研多元数据连接器，统一多模态数据采集与转换，全流程可视化编排，实现多模态高效流式处理。
MatrixCopilot
AI 智能体通过 AI 智能体加速数据处理和使用的质量和效率
●数据源整合
多元数据连接器整合了各类异构系统及数据源，支持结构化、半结构化及非结构化数据的接入
●自动化接入
实现历史数据及增量数据的自动化接入，确保数据的全面性和实时性多模态数据解析及结构化抽取
●复杂文档解析及抽取
支持各种复杂版式的文档内容解析和结构化信息抽取，并支持多种解析、分段及向量化策略
●多媒体数据解析
支持各种格式的图片、音频、视频等多媒体数据的内容解析，并允许更换模型灵活的数据处理编排工作流
●内置数据处理算子
系统自带数据解析、数据清洗、数据增强等多种场景下的数据处理算子，同时也支持用户自定义节点
●可视化工作流编排
支持以 DAG 形态的可视化对工作流进行配置和编排，方便用户快速配置工作流企业级安全权限管理
●基于 RBAC 的权限管理
支持细颗粒度的用户、角色、功能权限、数据访问权限的管理
●支持多租户隔离数据
企业可以创建多个工作区租户，每个工作区使用隔离资源进行存储计算
极视角作为一家以机器学习AI算法为核心能力的公司，整体业务大量涉及到AI/ML算法相关的工程，而其中的特征工程的环节非常重要。特征工程是指从原始数据转换为特征向量的过程，特征工程是机器学习中最重要的步骤，会直接影响机器学习的效果，并通常需要大量的时间。典型的特征工程包括数据清理、特征提取、特征选择等过程。
而在整体的特征工程中，特征数据的存储和管理是其中的一个重要环节。传统上来说，AI工程师会采用比较简单的以文件的形式来存储特征数据，然后通过代码的形式将特征数据导入到后续的训练或者推理流程中，极视角的特征数据存储和使用也采用了类似的方式。
在多年发展的过程中，极视角积累了大量的垂直领域的AI算法，而其中的各类特征数据已经变的非常庞大而分散，绝大部分都只留存在每个AI工程师自己的工程流中。但是实际上大量的场景都开始出现交叉和整合，有很多相对通用的特征数据由于没有得到很好的管理，使得每次训练新模型的时候又要重复整个特征工程的步骤，对于工程时间和资源都有较大的消耗。
在以MatrixOne为底座构建的AI特征平台建设完成后，极视角的AI工程师彻底摆脱了过去每个AI算法模型开发都需要单独建设一套特征工程的业务模式。在模型开发效率上，通过预先计算和存储特征，模型开发周期减少了30%，从平均4周缩短至2.8周，而特征复用使得每次模型迭代的特征工程的pipeline也减少了40%，大量重复建设的pipeline被识别出来直接使用已经建设好的特征工程或者直接应用预制的特征数据。同时通过业务特征的共享，业务整体的灵活性也大幅增加，不同部门和不同项目碰到业务需求的时候，由于具备这样的跨部门、跨项目的特征数据共享，提升了整体数据利用率达40%。
深智城致力于推动深圳智慧城市和数字政府建设。作为一家以科技创新为驱动的企业，深智城在“十四五”期间设定了宏伟的战略目标，即实现“百亿营收、千亿市值”。为此，深智城积极投身于深圳市智慧城市和数字政府的建设运营，并大力培育和发展战略性新兴产业。
深智城拥有一支由4300名高素质专业人才组成的技术团队，覆盖多个专业领域。其中，团队包括4名国家级人才、65名省部级高层次人才、123名国家级行业专家，以及196名拥有副高级以上职称的专业人士。这支多元化的团队为深智城在智慧城市建设和企业数字化转型中提供了坚实的技术支撑。
深智城采用了“1+ N + 1”的创新运作模式，即通过国企平台统筹和生态组合的方式，整合数字孪生、区块链等前沿技术，全面赋能智慧城市建设和企业数字化转型，推动城市的智能化、数字化发展。
深智城智慧交通系统中的人、车、道路和环境每天会产生海量的异构数据，传统数据库技术在遇到异构数据的挑战时，将会面临以下问题：
传统数据库技术在处理超大规模数据时，写入性能不足，难以支撑业务需求。
现有数据库技术无法实现实时的数据分析与更新，导致业务响应速度不够快。
在高并发和复杂操作的情况下，传统数据库在保持数据一致性方面存在困难，增加了数据管理的风险。
传统数据库在处理来自不同来源和格式的异构数据时，往往面临兼容性不足的问题。
此外，深智城现有的数据技术栈也存在一些局限性：
分散的数据组件增加了系统的管理和运维难度，使得高效运作变得困难。
现有技术与Kubernetes等云原生基础设施的兼容性较低，无法充分利用现代技术带来的优势。
因此，针对以上挑战，深智城联合MatrixOne，期望针对该系统达到以下三个目标：
通过优化和整合数据架构，减少管理复杂性，提高系统整体效率。
提升系统性能，以更好地应对海量数据的高并发处理需求。
增强系统对不同类型和格式数据的兼容性，确保业务数据的全面处理与整合。
标书制作的技术难点
●深度耦合多源异构数据架构、海量非结构化数据智能解析、多种AI大模型算法适配等核心关键技术集成复杂度大。
●涉及企业海量的结构化与非结构化数据，需要数据治理工程，规模超常规。
●基于现有大模型进行多模态数据解析与识别，会产生失真与幻觉，需要对大模型进行微调与优化。
标书制作智能体技术架构 通过MatrixOne Intelligence建立多模态数据接入、治理、存储、解析、特征工程及模型训练与推理的全流程架构。
标书制作智能体工作流程 透过AI深度解析、敏感信息处理、标书端到端生成完成业务的全流程闭环管理。
数据治理方案
●释放数据价值，驱动业务创新：多模态数据（文档、图像数据等）的整合治理可支持AI应用落地与智能决策。
●提升运营效率与自动化水平：企业80%以上数据为非结构化且未被有效利用，通过数据治理可减少数据“暗物质”。
●构建数据资产与知识库：从非结构化数据中提取实体关系，形成企业知识库，加速创新。
标书智能体项目的收益与价值 以AI技术为核心驱动力，通过自动化解析招标文件、智能编标、精准审核及全流程优化，实现了标书制作效率与质量的双重飞跃；同时，构建企业级智慧知识库，沉淀投标经验与数据，为决策提供支持，并通过多模态数据治理，强化合规安全管理，全面解决传统标书制作效率低、风险高、成本大的痛点，助力企业在招投标竞争中抢占先机。
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