矩阵起源入选 2026 年度 Gartner® 数据管理领域最具创新力厂商

「文智助手」全场景办公AI助理AI+OPC全流程实践方案(大赛作品) 阅读详情

我们非常高兴地宣布,矩阵起源(MatrixOrigin)近日入选 2026 年 Gartner®《数据管理领域最具创新力厂商》(Coolest Vendor Innovations in Data Management)。更值得骄傲的是,在本次报告收录的四家公司中,矩阵起源是唯一一家来自中国的企业。

过去多年,企业在数据架构和工具上投入了大量资源,建立起数据库、数据仓库、数据湖以及各种治理系统。但当 AI 真正进入生产环境时,问题往往还是出在数据上:元数据混乱、血缘难以追溯、治理全靠人工,AI 智能体拿不到足够可靠的上下文,自然无法自主、稳定地工作。

MatrixOne Intelligence,正是为打破这些问题而生。它将数据库、AI 工作流编排、智能体运行时可观测性与持久化记忆整合进一套系统中——为企业打造一个可信、高性价比的 AI 应用底座。其中,有几个核心理念我们想与大家分享:

数据在哪里,平台就可以部署在哪里

由此,企业采用 AI 不必以放弃数据控制权为代价,并可以根据数据所在位置、业务需求和合规要求选择合适的部署方案。

一个平台全搞定,告别“工具拼盘”

这一架构将混合事务与分析处理(HTAP)数据库与数据湖能力融为一体,并配备了内置 LLM 网关,可实时计量 token 消耗并在多模型间智能路由请求。结构化数据、非结构化数据、元数据与模型调用共享一个底座——成本和质量,一目了然。

Git4Data——像管理代码一样管理数据、上下文与智能体运行时

Git4Data 基于写时复制机制,将 Git 的版本管理方式应用于数据集、智能体上下文和智能体运行时。而这正是关键所在:隔离性与可复现性,才是将智能体从试点推向规模化部署的核心能力。

这些能力背后,是数据架构正在经历的一次根本变化。过去,它主要服务于分析;进入 AI 时代后,它需要从底层开始适应 AI 应用和智能体的运行方式。在我们看来,模型能力早已不是企业 AI 落地的瓶颈。真正拖后腿的是数据层——它说不清自己手里有什么数据,拦不住不同智能体之间的相互踩踏,也回不到一周前复现任何一个结果。

此次入选 Gartner 报告,是对矩阵起源当前产品方向的一次认可。随着企业从 AI 试验走向规模化应用,生产环境中运行的智能体数量将不断增加。更高的并发、更严格的治理,以及对可信性和可复现性的要求,都会进一步落到底层数据基础设施上。矩阵起源将继续围绕这些需求完善 MatrixOne Intelligence,让企业能够在自主掌控数据的前提下,稳定地开发、部署和运行 AI 应用。此次入选是一个阶段性的认可,而把 AI 真正建立在企业可信、可控的数据之上,仍是矩阵起源接下来持续投入的方向。


Gartner, Coolest Vendor Innovations in Data Management, 29 July 2026 Gartner 并未在其研究报告中支持任何供应商、产品或服务,也并未建议科技用户只选择该等获最高评分或其它称号的供应商。Gartner 的研究报告含有 Gartner 商业和技术洞察组织的意见,且该意见不应被视作事实陈述。就该研究报告而言,Gartner 放弃做出所有明示或默示的保证,包括任何有关适销性或某一特定用途适用性的保证。 GARTNER 是 Gartner, Inc. 和/或其关联公司在美国和国际上的商标。

船载 OpenHarmony AIS 航海工作台:告警与防碰撞预警系统 船载OpenHarmony AIS航海工作台的告警与防碰撞系统,集成十余类告警(超速、偏航、会遇、SOS等),通过网格空间索引实现高效邻近判定,保障实时性。告警管理器统一调度规则、去重、通知与日志,支持悬浮球、语音、跑马灯、弹窗多渠道触达,确保航行安全。SOS紧急通道独立运行,避免干扰。系统设计强调性能优化与多场景适配,为航海安全提供核心支撑。 阅读详情

相关推荐

AI 应用开发:四维架构落地实战——以 HR Agent 为例拆解感知·推理·记忆·执行【意图路由、规划编排、长期记忆、工具执行、面试题】

本文基于四维架构(感知·推理·记忆·执行),以HR Agent为例,系统拆解大模型应用从“聊天”到“生产可用”的落地路径。通过Spring AI实现意图路由、规划编排、RAG检索与工具调用,结合真实踩坑复盘,揭示架构化设计对安全、成本与可维护性的关键价值,为AI Agent工程化提供可复用的实战框架。

王大师企业官方博客 1256

视频隐私脱敏工程化:CSRT/KCF追踪算法在本地推理中的实现与边界

在短视频内容合规审查中,动态遮挡(Dynamic Masking)是高频且高耗时的环节。传统手动关键帧打码不仅效率低下,且在目标快速移动或遮挡时极易出现遮罩漂移。本文从计算机视觉工程角度,解析基于CSRT与KCF算法的目标追踪方案在视频隐私处理中的技术路径、性能权衡及落地实践。

Mysssone的博客 379

python爬取淘宝数据

python爬取淘宝数据淘宝评论 淘宝评论 打开淘宝,选择打开需要爬取的商品的评论。在谷歌浏览器选择开发者工具,选择network,找到list_detail_rate.htm?itemId=624466733121,点击headers、previews,可以看见相应的评论数据。 爬取一页屏评论代码如下 import re import requests headers = { 'Referer': '在headers中', 'User-Agent': '在

qq_36333776的博客 5800

AI 问数真的能替代 BI 报表吗?

AI问数赋能自然语言查询,提升临时分析效率,但无法替代传统报表。报表适用于稳定输出与持续监控,AI则擅长探索性提问。企业用好AI问数,关键在于夯实数据模型、统一指标口径、健全权限体系与结果校验机制。合理组合报表、仪表板与AI,才能实现高效、准确的业务洞察。

葡萄城技术团队博客 299

告别串口打印:手把手教你用Qt Creator远程调试i.MX6开发板(附gdbserver配置)

本文详细介绍了如何使用Qt Creator配合gdbserver实现i.MX6等ARM开发板的远程调试,告别传统的串口打印调试方式。通过图形化界面设置断点、监控变量,显著提升嵌入式开发效率,适用于各类ARM架构开发板的调试需求。

weixin_30781775的博客 217

ESP32实战:破解校园网WPA2-Enterprise认证的完整指南

本文详细介绍了如何使用ESP32开发板破解校园网WPA2-Enterprise认证的完整指南。通过硬件准备、环境搭建、核心代码实现及常见问题排查,帮助开发者解决企业级WiFi连接难题,特别适用于校园网环境下的物联网设备开发。

weixin_29194817的博客 457

ChatGPT、Perplexity、Gemini 与 AI Overviews 引用对比:谁的引用更可信

AI 引擎的引用机制差异很大:ChatGPT 以行内引用加 Sources 列表呈现来源,Perplexity 几乎逐句可溯源,Gemini 在回答中内嵌相关来源链接,AI Overviews 则把多源聚合答案与来源列表一起放在搜索结果顶部。本文从引用透明度、来源偏好、可干预性 3 个维度对比这 4 个引擎,并给出 GEO 的 3 点启示,帮企业在多引擎环境下提升被引用的概率。

淡然一笑 的专栏 230

如何编写 Skill 实现自动化用例生成

Skill 本质上是一组结构化的指令和工具定义,它告诉 AI 模型在特定场景下应该遵循什么流程、调用哪些工具、输出什么格式的内容。元信息:名称、描述、版本等。指令(Instructions):定义 AI 的行为准则和任务流程。工具(Tools):AI 可以调用的外部能力,如文件读写、代码执行、API 请求等。上下文(Context):预设的输入输出格式或示例。编写一个用于自动生成测试用例的 Skill,核心在于定义清晰的指令流程和输出规范。

Cesare的博客 2712

AI Agent之核心框架

A: 显式 Thought 有三类价值:可解释性(便于人类审计)、可调试性(定位哪一步选错工具)、学习信号(可做监督微调或评估中间步骤质量)。ReAct 把推理与 可执行行动 绑定,每一步行动后都有 真实 Observation 反馈,从而用工具结果约束生成,降低闭卷幻觉。做完不等于结束——还要 评估做得好不好,把 教训 记下来,下次 带着教训重试,反思作为 记忆,影响后续尝试的策略。工作流程:Action → Evaluation → Reflection → Retry。A: 普通 CoT 只在。

剑雨巍巍的博客 264

原理图转PCB

本文讲述了原理图的编译、原理图转PCB的步骤和易错点。

m0_58083051的博客 3292

Unity与iOS原生交互实战指南

C#(DllImport) → C 接口(extern "C") → Objective‑C / SwiftObjective‑C → UnitySendMessage → C#(GameObject + public 方法)在写.mm文件;在里面写;C# 用声明;调用它,参数就是 string / 数值等;在.mm里做你想做的 iOS 原生操作。在 Unity 里准备一个常驻 GameObject,比如;上面挂一个脚本,写;在 iOS 插件中用;

本博客聚焦游戏开发技巧、创业实战心得及大学热门课程干货。这里既有技术深度,也有思维广度,无论你是开发者、创业者还是高校学子,都能在这里找到适合自己的成长之路! 1359

【从零理解 Spring AI · 12】MCP 的两种角色:做客户端还是做服务端

上一篇讲了 MCP 的概念:标准协议、三大角色、M+N 替代 M×N。

nice_lcj520的博客 577

【YOLO】Mask Proto分支理解

Mask Proto分支通过解耦全局原型与实例参数,在保持YOLO实时性的同时实现精准分割。其技术核心在于利用多尺度特征生成可组合的原型,结合动态系数适应不同目标形态。未来可进一步融合Transformer的注意力机制,增强对复杂场景的建模能力。

浩瀚之水的专栏 477

AI 应用开发工程师技术实践:大模型接入、通用组件封装与性能优化

本文提出AI应用从PoC到生产的核心挑战:模型调用的持续可用、可控与可优化。通过构建统一LLM网关实现多供应商路由与故障转移,封装对话、工具调用与RAG组件以解耦业务逻辑,结合前缀缓存、批处理与流式背压治理等性能优化手段,形成“接通→接稳→接快”的工程路径,最终以工程化能力决定AI应用的生产可用性。

2301_79189962的博客 635

【NIPS 2022】时序精选论文07|Non-stationary Transformers: 引入非平稳性信息的平稳化序列预测模型(代码解读附源码)

整体代码框架基本上与传统 Transformer 类似,基本上只有在内嵌的注意力机制模块有区别,因此这里只对关键部分进行讲解,代码整体框架可参考 Transformer。非平稳时序很难预测,尤其对模型泛化性影响很大,试想下推理阶段的数据分布变了,模型很难适应这种变化。,比如很早以前的差分就是一种平稳化操作。序列平稳化能增强数据的可预测性,但这时也会带来一个问题,叫。,通过MLP层进行定义,使得参数可学习,以便于更好的融合到注意力网络中。代码中整体注意力的计算方式与原生Transformer类似,

ViolenceTemper的博客 1495

win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。

抽象主义人工智能和生命体AI的内在联系

彭军辉提出“抽象主义人工智能”作为第四大AI范式,批判符号主义、连接主义、行为主义剥离生命本体的误区,确立“智能是现象,生命是本体”的核心公理。主张原生智能必须依附具备存续诉求的生命本体,提出“生命体AI理论”,构建七层演化阶梯与自闭环工程框架,强调智能不可跳过底层存续机制直接模拟语言。该体系为生成式AI提供科学边界,推动从“仿真表象”向“原生智能”的范式跃迁,开辟硅基人工生命新赛道。

抽象主义人工智能和生命体AI 178

lwip-2.0.3

lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。

OpenAI Control Room 架构拆解:给企业 AI Agent 加一套可审计的急停系统

OpenAI 公开了用于追踪和停止研究模型工作负载的 Control Room。本文拆解 job_id、推理前鉴权、35 秒撤销窗口与 Fail Closed 设计,并给出企业 AI Agent 急停控制面的数据模型、FastAPI 参考实现、缓存撤销策略和故障演练清单。

jerry764的博客 328

文档:亲测可用解决vnc灰屏,黑屏,鼠标大黑叉情况

主要解决vnc-viewer灰屏,黑屏,鼠标大黑叉等现象,详细见文档。

廖雪峰Python教程[完整版]

廖雪峰的python教程整理的,已经排好版了,而且还是完整的,适合小白

OpenClaw 深度调查:把 AI 助手做成你自己的控制平面

对 openclaw/openclaw 的完整技术尽调:Gateway 架构、Agent 运行时、工具与沙箱、30 个消息通道、181 个插件、安全信任边界、工程代价与采用建议。17 章 / 10 张图,全部数字标注口径,数据截至 2026-10-31。

厚积薄发 310

AI赋能智慧港口建设|造形家快速生成港口全要素三维场景

随着智慧港口、港口数字孪生项目的持续推进,港口三维场景的需求日益旺盛。传统港口三维建模,往往需要航拍倾斜摄影采集数据,再人工搭建吊机、岸桥、船舶、集装箱等大量工业设施模型,项目周期长、人力成本高,修改迭代繁琐,制约港口可视化项目落地效率。国产AI三维建模工具,依托卫星影像 AI 识别能力,无需航拍作业,一键快速搭建港口完整三维场景,为港口数字孪生、方案汇报、投标演示提供高效的场景解决方案。

m0_69539167的博客 66

从设备增点到治理闭环:老旧小区物业数智化落地实践

系统连接合同审批、银行流水、收费记录与项目台账,执行到期提醒、收入核验、异常标色和月度对账,让每一笔资金来源明确、去向可查。针对设施老旧、诉求响应慢、公共收益不透明等问题,津南以6类小区为试点场景,统一建设物业数字化底座,关联楼栋、单元、房屋、业主、空间、设施设备、工单、公共收益等核心数据。系统采用统一编码管理,将摄像头、路灯、井盖、道路、绿化等设施纳入资产台账,解决纸质记录更新滞后、故障责任难追溯的问题。基于历史工单建立分类模型和知识库,辅助识别照明、给排水、电梯、环境秩序、秩序维护等问题;

wuyeshuzhihua的博客 136

企业微信iPad协议详解:接口接入、实时消息同步与语音转码实践

深入解析企业微信iPad协议的技术架构与开发思路,涵盖API接口接入、长连接通信、实时消息同步、Silk语音转码、异常重连及高并发优化,帮助开发者了解企业微信自动化系统的设计与实现。

欢迎来到祖安! 464

Product Hunt 热榜 2026-11-13:Plurai Simulation、YouArt Desktop App、Omnigraph

2026-11-13 Product Hunt 新产品精选:Plurai Simulation、YouArt Desktop App、Omnigraph。汇总 15 款产品的中文介绍、功能关键词和产品链接。

LaughingZhu的博客 541

【AI Agent面试系列】AI Agent可观测、评测、安全相关的知识点

之前的文章介绍了和,本文主要介绍AI Agent的测评、可观测等知识。

348

Docling 原理解读:是什么、为什么、怎么样

从论文视角拆解 Docling 的整体架构、DoclingDocument 数据模型、PDF 预处理、版面分析、OCR、TableFormer 双解码器、阅读顺序与装配流程,并解释版面框与 OCR 框的区别。

PLANTTHESON的博客 381

WorkBuddy 实战:一句话需求 → 七屏可交互原型,户外徒步 App 的 AI 设计全流程

WorkBuddy 实战:一句话需求 → 七屏可交互原型,户外徒步 App 的 AI 设计全流程,跟着博主一起来还原整个过程。

夜郎King的博客 5064

从认识人工智能到理解机器学习:我的 AI 入门第一课

正式开始学习人工智能之前,我对 AI 的认识其实比较模糊:知道 ChatGPT、知道大模型,也知道现在很多岗位都在谈 AI,但如果有人问我“人工智能到底是什么”“机器是怎么学会识别一只猫的”,我未必能从头到尾讲清楚。上午的课程更偏向行业全景:人工智能的发展、研究方向、NLP、岗位分工、学习路线和 AI Coding 工具。下午的课程更偏向技术基础:机器学习的原理、有监督学习、深度学习、模型训练和评估方法。

chh563的博客 528
上一篇: MatrixOne Git4Data 技术详解(十一)·大模型篇:SFT 数据 curation——可审计、可复现的数据清洗
下一篇: 邀请函|8月22日,“数智跃迁 产业协同”大会,矩阵起源邀您共话 AI 落地
MatrixOrigin
博客等级 码龄5年 708粉丝 230原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值