AI 正在从"能狡计"走向"会决策"，而缅想是这场跃迁的要道。
企业 AI 落地碰到的窘境正在变得明晰。数据分歧在表格、PDF、音视频等载体中，系统无法酿成连贯理会。高管分析技俩风险时，模子找不到历史问题与阛阓趋势的关联；金融机构作念风险预警时，系统无法回首决策依据；制造企业排查质地问题，东谈主责任业需要数周，模子反应需要数小时。
问题的根源在于，传统以数据为中心的系统仅仅对零星数据的存储与调用。而企业真实需要的是具备缅想智商，简略连气儿业务逻辑、关联多源信息、相沿复杂决策的理会现象。
占轶群在阿里巴巴责任了十年多，主导搭建了国内营收最高的云原生数据仓库体系。他教唆的团队曾在 TPC-H 和 TPC-DS 两项全球数据库基准测试中同期登顶，这是中国公司的初度。他还担任过阿里姆妈达摩盘架构师和城市大脑多个技俩的总架构师。处理几十万亿级别数据的资格，让他比大大量东谈主更早看到数据运转的局限。
离开阿里后，占轶群行为质变科技创举东谈主兼 CEO，教唆团队研发了多模态缅想平台 MemoryLake 勤劳于让 AI 不再是孤岛，领有了"东谈主类"的缅想。
近日，又推出多模态缅想平台 MemoryLake 龙虾版，定位是打造 AI 时间的"缅想护照"，让缅想在 ChatGPT、Claude、OpenClaw 等 AI 平台间无缝迁徙。
在此次对话中，占轶群初度系统阐释了分娩级 AI 缅想基础门径的底层逻辑、MemoryLake 的技艺护城河，以及 AI 寰球为何需要"缅想护照"。
以下为与占轶群的对话全文，略有删减：
智客 ZhiKer：从阿里云出来创业，最大的感受是什么？
占轶群：真实创业后，最大的不同是不错用更快的举止，作念更大鸿沟的冲突性转变，与用户的距离更近，简略奏凯感受到他们的需乞降反馈，转变也更 Solid。
虽然，创业的挑战也很明显。在阿里背后有近乎无尽的东谈主力和资源支执，面前每个决策齐需要反复衡量，好多事情必须亲力亲为，从客户拜访、产物想象、架构、产物原型达成以至 Vibe Coding 等齐要躬行参与，也会参与一些前期原型开辟。
智客 ZhiKer：浅易聊聊您在阿里的主要责任，以及自后为什么决定出来创业吧？
占轶群：在阿里的 11 年，我主要作念了两件事：一是完成技艺从用具到产物再到全球化商品的演进；二是在大鸿沟讹诈场景中达成数据价值最大化。
至于为什么创业，主要基于两个判断。
第一是云狡计还有很大契机。将来五年，跟着收罗带宽和硬件性能的冲突，软件形式会发生根人性变革，就像手机催生移动互联网相同，系数这个词软件架构也会重构。
第二是 AI 会透澈改变数据的使用面孔。畴昔数据分析主要管事高管，将来 AI 不错奏凯管事 Agent，而且视频、音频齐会被数据化，数据的鸿沟、价值、用户鸿沟将远超以往。
我一直想作念颠覆性转变。2022 年，我觉得云和 AI 的集结会催生一个全新的阛阓，这是一个前所未有的契机。
智客 ZhiKer：MemoryLake 是一个什么样的产物，核心技艺架构是怎样的？比较于其他缅想决议，最要道的各异在那处？
占轶群：MemoryLake 是一个多模态缅想平台，由 MemoryLake-D1 多模态连气儿大模子、MemoryLake 缅想引擎、Relyt 多模态数据平台，这三层买通了缅想从索要、狡计到存储的全经由。
技艺护城河体面前五个方面：
第一，多模态缅想连气儿智商。 MemoryLake-D1 是业内首个专注缅想连气儿的领域模子，能理会复杂的 Excel 布局、扫描版 PDF、经由图、会议音视频等。在头部文档办公企业场景中，通用决议的准确率唯独 60-70%，咱们达成了 99.8% 的调回率。
第二，理会缅想体系。 咱们构建了六种缅想类型，布景缅想、对话缅想、事件缅想、事实缅想、反想缅想、妙技缅想。这种分类让 AI 能像东谈主脑相同，证明问题场景精确定位关连缅想，而不是在海量聊天记载中盲目搜索。
第三，多跳推明智商。 这是缅想"活"起来的要道。当用户问"我应该投资这个医疗 AI 技俩吗"，系统不是浅易检索要道词，而是进行四跳推理，检索技俩信息、关联过往投资资格、匹配投资偏好、抽象外部行业论说，B体育官方网站首页最终输出的是基于缅想图谱的因果推理。
在全球极具挑战性的长程对话缅想基准测试 LoCoMo 上 MemoryLake 以 94.03% 的抽象得分位列全球第一。
第四，分娩级性能见识。 咱们达成了最高 91% 的 Token 资本着落，让经久缅想第一次具备大鸿沟落地的经济性；在要道任务中达到 99.8% 的准确调回率；支执 PB 级缅想容量，毫秒级检索蔓延。
第五，通达数据集成。咱们内置了 4000 万学术论文、300 万 SEC 文献、50 万临床锤真金不怕火、及时金融数据、200 万化合物、1000 万好意思国专利等海量通达数据集。
智客 ZhiKer：为什么又推出了 MemoryLake 龙虾版？
占轶群：MemoryLake 龙虾版面向开源智能体 OpenClaw（俗称"龙虾"）提供永远、可迁徙、理会蕴蓄的多模态缅想。经受"缅想护照"决议，就像护照让你在不同国度无需从头证明身份相同，能让你的缅想在不同 AI 平台之间开脱穿梭。
当你的责任平台从 Telegram 迁徙到 ClaudeCode 时，AI 依然铭刻你三个月前提到的技俩细节，这种体验仿佛它确实意志你。
这是缅想基础门径最核心的价值之一，它并非绑定某个模子或智能体的功能，而是一个寂寞于模子和智能体的中立层。企业不错开脱遴荐最顺应的模子，而缅想金钱恒久归企业系数，并简略执续蕴蓄。
现时大家热衷于"养龙虾"，但这仅仅缅想的伊始，而非非常。
真实的缅想分娩力，应让 AI 从本科生水平起步，领有我方的学问体系，简略判断信息开首的可靠性，濒临矛盾信息会想考、会判断，能看懂图表、听懂灌音视频，并将每一次交互齐千里淀为可复用的智商，而不仅仅给出一句"用户心爱深色模式"这么浅易的恢复。
智客 ZhiKer：面前阛阓发扬和生意化进展如何？
占轶群：在国外 C 端，咱们推出了决策智能体产物 Powerdrill，主要面向金融、讲授、政府等领域的专科数据东谈主士，用于经常数据分析和决策求教。基础版收费圭臬为 19.9 好意思元 / 月，针对需要博士级别通达有计划况兼旁征博引、有理有据、深度溯源的规格收费为 199 好意思元 / 月。咱们展望将来 ToC 业务将迎来爆发式增长。
在企业领域，MemoryLake 已管事于超大鸿沟的文档办公企业、头部的企业移动办公讹诈、大模子企业以及大型国央企等。
智客 ZhiKer：企业客户最关心的安全性和可解释性，你们是如何保险的？
占轶群：这是企业客户的核心情切，咱们从三个层面来保险。
可回首性：每笔缅想节点经受 Content - Addressable Storage，通过 SHA - 256 生成独一 commitID，支执分支、归拢、回滚操作，仅存储增量变化。每条事实齐佩带好意思满的溯源元数据（开首 AI、会话 ID、时辰戳、置信度），通过 append - only 日记保证防更正。不错回首任何一条事实的原始开首，并导出适应合规条目的好意思满证明链。
可解释性：这是我特别强调的小数，咱们始创了每一步可预览妥协释的机制。系统不会给出一个黑盒恶果，而是向用户展示推理旅途、使用的缅想、所作念的假定以及置信度。引擎复返的是结构化、广泛且好意思满的缅想片断，而非冗长的原始全文。
可干扰性：咱们提供版块限度、权限管控与合规审计。企业不错成就不同脚色的访谒权限，简略回溯到任何历史版块，还不错进行东谈主工干扰和修正缅想。操作过程是可控的，并非富余自动化的黑盒。
这些机制使得 MemoryLake 简略行为真实赖的经久缅想核心镶嵌企业业务，昂扬严苛的安全与合规条目。咱们管事的客户包括金融、制造、政府等对安全条目极高的行业，这套体系依然经过践诺考据。
此外，咱们在分娩环境中依然得胜处分 10 万亿 + 笔记载和 1 亿 + 份文档，同期保执了毫秒级检索蔓延，达成了鸿沟化与安全性的同步保险。
智客 ZhiKer：接下来的要点标的是什么？
占轶群：在产物研发领域，咱们将执续优化缅想产物的多模态智商，如支执图片、视频、音频以及更多的数据库；不竭加大 MemoryLake 多模态数据模子的准确度以及数据转换智商；不休普及 Sandbox 安全智商以及散布式缅想狡计智商。
在阛阓拓展层面，咱们将狂妄加强阛阓实施责任，小心开拓游戏、办公、具身智能、金融等极具发展远景以及高价值的阛阓领域。
在技艺有计划方面，咱们将恒久密切关注行业前沿技艺，如经受 AgentSkills 全面普及可干扰性；增强散布式缅想狡计智商以增多缅想的鸿沟，以及普及端到端的缅想评估智商。与此同期，加大对隐性学问的有计划与挖掘力度，探寻将隐性学问数字化的灵验阶梯。
智客 ZhiKer：您但愿将来 3-5 年，质变科妙技成为一家什么样的公司？
占轶群：模子的护城河在于算力和数据，而缅想的护城河在于"信任"与"中立"。企业不会爽脆把蕴蓄了数年、波及核心业务的理会缅想，锁死在一个特定模子厂商的生态里。他们需要一个像 Snowflake 相同、能开脱结合任何模子和 AI 的中立缅想层。
缅想是有引力效应的，越用越好用，价值越来越大；模子和智能体可能随需切换，但缅想基础门径是个东谈主和组织需要执续构建的核心金钱。 行为全球少有的兼具缅想智商、模子智商和数据平台智商于一体的全栈玩家，咱们有契机作念出一个像 Databricks、Snowflake 那样的 AI 时间基石企业。（作家｜郭虹妘）
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