一、数据要素化＋AI融合
国家“数据要素×”行动计划明确提出，数据要素化将深刻重塑产业形态。中科天玑以“数据智汇工场”为核心理念，构建的集数据汇聚、治理、建模、应用于一体的全栈式智能平台，其目标就是：破“数据之困”、解“模型之惑”、通“应用之墙”。
破“数据之困”：数据来源多样、标准不一，难以打通；
解“模型之惑”：AI模型训练成本高、场景适配难、落地周期长；
通“应用之墙”：业务需求碎片化，系统集成复杂，难以敏捷响应。
传统的数据平台已难以支撑“数据＋AI”一体化落地的需求，中科天玑数据智汇工场正是在此背景下提出的系统性解决方案。它不仅仅是工具集，更是一种数据智能生产范式，旨在为企业打造自主可控、持续进化的“智能中枢”。
二、“数据炼化场”的三层架构
中科天玑数据智汇工场并非单一工具或平台，而是一个具备完整“数据炼化”能力的智能生产体系。其设计基于三层核心架构，对应数据从资源到智能应用的全流程价值升华。
数据场区：多源汇聚，打造高质量“数据燃料”中科天玑数据智汇工场通过开源数据采集集群覆盖全网公开信息，支持文本、图像、音视频等多模态数据实时汇聚；结合行业定制数据供给，与生态伙伴共建金融、政务、医疗等领域深度数据服务；并借助OCR、ASR、CV等技术实现多模态数据工程化解析，将非结构化数据转化为标准化、可用的信息原料。
模型场区：智能萃取，构建可进化的“模型组件库”以神玑大模型为基座，支持事件抽取、情感分析、风险识别等多元任务，具备持续学习与自适应能力；通过天玑AIMatrix提供上百种开箱即用的AI能力模块，覆盖内容审核、场景识别、行为分析等高频场景；支持企业基于自有数据进行场景化训练与模型蒸馏，实现AI能力的精准适配与效能提升。
应用场区：模块组装，实现“乐高式”智能交付依托模块化组装平台，用户可像搭积木一样快速构建智能应用，显著降低开发门槛与交付周期；内置金融风控、网络治理、企业风险评估等行业车间模板，提供开箱即用的场景解决方案；通过生态联合开放平台，支持第三方能力接入，构建协同共赢的智能生态。
三、是“工场”，不是“平台”
中科天玑数据智汇工场和传统数据平台到底有何不同？
——我们做的不是“平台”，而是"工场"，是一条完整的智能生产线。它有三大关键特征：
1、安全可控：从数据采集到模型训练，再到应用部署全链路自主可控。
2、垂域场景：以专业语料训练驱动场景智能，深耕挖掘数据深层价值。
3、自我演进：数据、模型、应用在反馈闭环中持续迭代，保持竞争力。
四、中科天玑数据智汇工场——企业数智化转型的“新基座”
随着AI技术平民化和数据要素市场化进程加速，企业是否具备“数据智能生产能力”将成为决定其竞争力的关键因素。中科天玑数据智汇工场作为新型数据基础设施，正在帮助各行各业将数据资源转化为业务智慧，将智能技术转化为增长动力。
它不仅是技术系统，更是企业构建数据文化、培育创新能力、实现业务转型的核心载体，助力企业在数字经济浪潮中锻造属于自己的“智能引擎”。
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