科杰科技：以AI数据基础设施响应“模数共振”国家战略

　　这场从“人工智能+”到“模数共振”的政策演进，标志着AI规模化落地的着力点正从模型侧向数据侧转移。

　　高质量数据集建设是“模数共振”的第一公里。高质量数据集的关键不在于建库本身，而在于数据能否被AI高效使用。

　　科杰科技核心产品Keen Data Lake house数据智能采用“AI-in-Lake house”智能驱动型架构，将湖仓一体引擎、多模态计算引擎、训推一体加速引擎原生融合，实现结构化与非结构化数据的统一接入、治理、标注与运营，使数据具备可被AI直接消费的能力。

　　代码自研率达97%，拥有200余项技术发明专利，在湖仓一体数据市场份额位列第一，连续三年位居中国大数据私有化部署市场份额前五，入选Gartner、IDC等权威机构推荐名单。

　　科杰科技董事长于洋在中关村论坛上指出，万亿级资本持续加码AI领域，多数项目却收效不佳，根源在于支撑AI运转的数据基础设施尚未完善。算力与算法属于通用技术能力，行业内可共享复用，而决定企业AI能否创造真实价值的核心，终究是企业自身的数据工程体系是否坚实。

　　依托AI-in-Lakehouse技术底座，科杰科技已服务300余家大型组织，覆盖能源、金融、制造、政务等核心行业。

　　能源行业，科杰科技为大型能源央企构建1.2PB级数据底座，覆盖9大核心业务，整合数据标准3727项，支撑经营分析报表查看效率从1周缩短至4小时，并为绿电交易、碳足迹追踪等新兴业务提供合规、可审计的数据支撑。

　　制造行业，打通“车-云”数据链路，实现车架号全生命周期贯通，支撑智能客服、车辆画像等AI应用。

　　政务领域，打造城市级可信数据空间与高质量数据集，助力公共数据授权运营与AI模型训练，已支撑1000余个数据主体接入、2000余个数据产品发布。

　　当前AI规模化落地面临四重结构性制约。数据孤岛方面，大型组织的数据分散于数十个业务系统中，格式各异、权属复杂。

　　科杰Keen Data Lake house通过多模态数据集成与数据编织技术，帮助大型组织打通分散系统，实现集中管理、分散赋能。

　　数据质量方面，AI模型训练约70%以上的时间耗费在数据清洗和预处理环节。科杰科技构建了数据汇聚、清洗、标注、质检、版本管理全链路高质量数据集建设能力，结合智能标注与合成数据生成技术，大幅缩短数据准备周期。

　　数据安全方面，政务、金融等行业面临严格的合规要求。科杰通过隐私计算与可信数据空间技术，实现数据可用不可见，在受控环境中释放数据价值。

　　工程鸿沟方面，从原型验证到规模化生产横亘着巨大的工程复杂性。科杰提供从数据底层、AI层到智能体入口层的三位一体全栈解决方案，帮助客户跨越从Demo到生产的鸿沟。

　　模数共振的本质是算力、模型、数据、应用四方力量的集体共振。科杰科技秉持开放合作理念，积极参与行业标准制定与生态联盟建设。

　　作为国家数据局可信数据空间试点单位，科杰科技已联合多家行业龙头、科研机构、技术服务商，共建“行业数据空间+AI模型工厂”生态模式，通过开放能力、共享行业经验、共建解决方案，助力企业跨越数据与模型应用之间的鸿沟。

　　科杰科技的技术积累与实践成果已获得IDC、国家数据局等多方权威认可，入选IDC核心领域及国家数据局首批可信数据空间方向标准与技术文件验证试点典型单位。

　　从“人工智能+”到“模数共振”，AI规模化落地的下半场，数据基础设施不再是可选项。这场由政策驱动的产业变革中，科杰科技正以AI数据基础设施软件引领者的姿态，筑牢智能经济的底层基石。