在2026年中国世界 大数据产业博览会上，远光软件正式交出了面向AI时代的数据基础设施答卷——远光“AI原生数据底座
” ，正面回应一个困扰企业已久的根本难题：当数据海量堆积
，AI为何却依然“看不懂”业务
。

过去十年，企业投入重金建设数据中台
、数据湖 ，但本质上这些设施都是为“人
”服务——侧重报表展示、事后分析
，数据加工高度依赖人工。核心短板在于：数据缺乏业务语义，AI无法理解 ，更谈不上自主调用与推理 。传统“软件+AI”的外挂模式
，如同在旧地基上加盖新楼，无法适应复杂多变的业务环境
。远光软件选取 重建地基：从底层架构开始 ，为AI原生设计一套全新的全域数据基础设施。

五大核心能力

让数据从“可查询
”升级为“可推理”

远光AI原生数据底座围绕“AI可理解 、可自主调用
、可持续迭代 ”的目标
，构建五大核心能力：数据编织、数据治理 、本体智驱
、智能分析与智能问数，统一承载结构化、时序 、文档
、图像、向量等多模态全域数据 ，形成底层打通 、中层治理
、上层赋能的有机整体 。

数据编织技术是其底层支撑
。自研的数据编织引擎能够一键打通多源异构数据，无需大规模物理迁移即可实现跨源实时查询。财务、人力 、供应链等系统数据壁垒被打破
，以OneSQL方式跨源查询，让多库查询更像一个库 ，彻底解决跨库联邦查询难题 。

数据治理方面
，借助AI大模型智能生成质量规则，覆盖问题发现、督办到整改的全链路闭环 ，将过去依赖人工逐条排查的数据质量管理升级为智能闭环
。

更具突破性的是本体智驱能力。基于本体论构建企业统一语义层
，将现实业务映射为“实体
、属性、关系 、规则
、行为、事件
”六大要素，融合算法模型形成推理能力 。换言之 ，系统里的“供应商”不再只是一个字段
，而是带着资质 、履约
、风险关系网的“活对象 ”——AI由此能像资深业务专家一样，理解每个指标背后的业务含义
。这意味着数据不再是一堆冰冷字段 ，而是具备业务认知能力的知识图谱
，能够支撑因果分析、情景分析等多维仿真应用。每条推理路径透明可查，关键决策可解释 、可追溯 。

智能分析融合本体语义与多场景算法模型 ，贯通探索分析
、智能归因、趋势推演 、应用自动生成
、决策主动推送全流程，覆盖诊断、预测 、规范全维度分析场景
，有效破解分析低效、探索受限
、搭建繁琐、决策脱节等痛点，推动分析从“人找数
”向“数找人”升级。

智能问数则基于大语言模型与智能体技术 ，以自然语言交互实现数据查询 、归因分析
、预测分析与报告生成
。业务人员通过对话式获取数据
，后台AI自动完成清洗、校验 、指标计算等工作，真正实现“数据自主驱动决策 ”。

七大特性

构筑AI时代的数据新基建

基于“面向大模型与AI智能体”的设计理念 ，远光AI原生数据底座具备七大核心特性 。

01|面向智能体设计：同一套底座两种应用模式
，既供人分析
、更供AI调用；

02|多模态全域承载：实现结构化、文档 、图像
、向量等多模态数据一体化存储管理，全域数据统一承载、统一治理；

03|数据编织互联：数据不用全部搬过来 ，按需编织 、动态联通
，既保留数据主权，又打破孤岛壁垒；

04|语义本体驱动：为数据注入业务语义 ，让数据可被AI“理解
、推理
”
，真正“读懂业务”；

05|AI自治流水线：把数据清洗、校验 、异常研判等重复性工作交给智能体自动执行，释放人力投入；

06|模数共振闭环：打通模型训练与数据供给之间的双向通道 ，实现“供给-分析-迭代 ”的持续进化；

07|全域可信可控：保障全链路血缘追溯、分级脱敏和权限审计，深度适配国企安全合规要求
。

三重价值

释放数据要素生产力

对于企业而言
，远光AI原生数据底座带来的价值是立体的。

在基础设施层面，它是AI落地的“供血系统
” 。远光AI原生数据底座补齐“有数据但无业务认知”的短板：以标准化语义统一指标口径 ，以全域数据供给支撑大模型自主理解与逻辑推理
，为智能问数
、智能体自主调用数据铺平道路
。

在业务场景层面，它是经营管理的“决策参谋 ”。依托可信、可追溯的数据基础 ，智能问数让管理者一句话获取经营答案
，风险研判从“事后复盘
”前移到“事前预警”，经营稽核从抽样检查走向全量扫描 ，监管分析有力支撑穿透式监管趋势下的合规要求——AI能力真正沉入业务一线
，决策紧跟业务节奏 。

在战略层面，它是数据要素化的“转化引擎 ”
。在国资国企数字化转型与世界一流企业建设的攻坚期 ，它把散落在各业务系统的“沉睡数据
”转化为可盘点 、可治理
、可增值的生产要素
，让“数据要素×”行动与新质生产力在管理一线落地——对企业而言，这更是一条将多年管理积淀转化为智能时代竞争力的现实路径。

这一次远光AI原生数据底座的发布 ，不仅是一次产品升级，更是对“数据如何真正赋能AI ”这一时代命题的务实回答 。当数据能够被AI看懂、自主调用 、持续迭代
，企业智能决策的最后一公里，也就此打通
。