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数据来源：
2025-07-22
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“当通义、文心一言、豆包们的能力差距不断缩小，当推理成本两年暴跌280倍——AI竞技场已悄然变天。
行业报告揭示残酷真相：模型与算力正快速‘平民化’，而私有数据的独特性与实时性，成为企业难以复制的唯一护城河。”
过去两年，大模型无疑是产业数智化转型叙事中出现频率最高的词之一。DeepSeek、通义千问、文心一言、豆包——AI正以前所未有的速度改变着我们的工作和生活方式。
在大模型出现的前几年，AI还在追求小模型轻量化。但是，大模型出现以后，大家发现更多的参数、更大的算力，让AI的学习能力和推理能力出现了显著的提升。借助大模型的能力，AI变得越来越聪明，越来越快了。
但随着大模型能力的普遍提升，模型间的差距正在缩小。据斯坦福《2025年人工智能指数报告》指出，知名的大模型排行榜Chatbot Arena榜上排名第一和第十的模型之间的Elo分数差距从一年前的11.9%缩小了5.4%，且排名前两位的模型差距从4.9%骤降至仅 0.7%。这意味着顶尖模型的性能水平日益接近，高质量模型不再是少数巨头的专利。报告还显示，达到GPT-3.5水平的系统推理成本在过去两年间下降了280倍，硬件成本每年降低30%，能效每年提升40%，这使得AI大模型从“奢侈品”逐渐转变为“必需品”。
与此同时，越来越多的组织意识到：数据不是AI的附属品，而是AI时代的源动力，直接决定了AI的发展速度与质量。正如Gartner最新研究报告指出：“特定的LLM将不再被视为企业成功的主要区别因素。取而代之的是，其他企业很难获得或复制的独特内部数据将成为成功AI旅程的唯一竞争力来源。”可以说，私有数据的独特性、实时性、领域知识密度，才是AI应用的真正护城河。
这种变化背后，意味着在AI产业革命的当下阶段，应用落地侧真正比拼的已不是谁用的模型更先进，谁堆的卡更多，而是谁拥有能够与大模型深度结合的高质量数据。
然而，数据不是天然等于大模型“语料”。因为无论是文本、数字、符号等结构化数据，还是声音、视频、图像等非结构化的数据，它们来源不同、格式繁杂，只有把这些从不同维度得到的数据进行清洗(去噪、纠错)→ 标注(打标签、实体识别)→ 对齐(跨模态关联)→ 向量化(嵌入表示)等一系列操作，转化为适合模型训练的标准化输入，这些数据才能被大模型使用。尤其是占比高达80%以上的非结构化信息，隐藏着大量的业务逻辑与领域知识，此前因不能被大模型直接使用而被遗弃，成为难以管理的“暗数据”。
数慧时空作为领先的大模型技术与应用服务商，以时空智能和20多年的业务沉淀为核心，锚定当前AI应用普遍面临的数据之“困”，基于“经验知识化、知识工艺化、工艺AI化、AI工程化”的创新理念，自主研发了数据智能操作系统DIOS，助力各行业打造AI就绪数据，构建AI时代的自然资源和时空信息新基建，为数字政府、数字经济、数字社会实现全面智能化转型提供技术支撑。
DIOS系统架构图
什么是AI就绪数据（AI-ready data）？AI就绪数据是指已经过整理、处理和治理，可以直接被人工智能（尤其是机器学习和大语言模型）模型使用的数据。它具备高质量、结构化、标准化、语义清晰、安全可控等特点，是数据驱动AI成功落地的基础。
DIOS通过全域数据虚拟编织、领域数据上下文智能解析、知识中枢自动构建，将数据从普通“矿石”变成AI“金矿”，助力各行业高效打造AI就绪数据。
对于结构化数据，支持各业务系统的数据库数据接入、接口接入。接入的数据可计算产生衍生视图，一并汇聚在虚化层。
对于非结构化数据，主要是指EXCEL、JSON、PDF、图片、影像、矢量、压缩包等。各业务系统可以通过不同权限操作对象存储来实现非结构化数据的储存和流转；通过各种图像处理技术、文本识别技术，对非结构化文件进行结构化处理后，汇聚到平台。
通过主动元数据解析结合大模型+业务知识图谱，DIOS在文本识别、数据结构化、业务关联分析和检索查询等方面具有显著优势，其通过动态感知和深度结构化处理，实现更智能的解析能力，显著提升大模型在复杂业务场景中的推理和应用能力。
针对数据资源，主元解析处理功能主要包括以下4个过程：
基于OCR的文本识别与解析：主要用将OCR技术用于将PDF文档转化为机器可读的文本，并根据大模型的数据消纳要求进行文档内容切片处理。
提取内容结构（摘要总结）：针对结构化数据和非结构化数据，使用大语言模型为全文或每个片段生成摘要，进而提升文档内容的可读性和检索效率，使数据解析更具层次感和业务价值。
提取业务要点（知识点提取）：按照业务内容要求，基于业务规则的需要提取业务知识点，对于业务审查和监测监管提供指标性数据支持。
知识库与知识体系建设（Embedding+数据存储与索引）：解析后的文档数据进行向量转化，能够将文本或图像数据转换为高维数值表示，从而在数据计算、语义匹配和相似度比较等任务中发挥核心作用。
AI发展到今天，当我们从技术的狂欢回归实践的理性，往往发现情况并不乐观：数据治理未完成、知识图谱不到位、推理模型和业务脱节，导致在业务系统和行业大模型落地之间，还横亘着一道亟待跨越的“工程化鸿沟”。想要破局，锤炼数据“基本功”是一堂绕不开的必修课。DIOS作为数据智能操作系统，通过解决缺乏高质量数据与语料、数据孤岛、领域知识匮乏等问题，将数据变得可控、可解释、可追溯，既满足工程效率，又支持业务落地，从而打通AI应用“最后一公里”。
DIOS，让每一比特数据闪耀智能之光！
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