我们正从一个由人力勉强维护的、布满缝隙和断点的"数据草图"时代
迈入一个由AI实时渲染的、高保真、全连接的"数据宇宙"时代
不完整的记录与稀疏的数据
智能生成与预测式填补
跨模态理解与知识图谱
理解数据世界的不完整性，以及AI带来的革命性变化
核心问题：人力是线性的、有局限的。我们只能在一个时间点，沿着一条或少数几条脉络进行观察和推理，无法同时处理海量维度并瞬间填补亿万计的缝隙。
从"稀疏"到"稠密"的革命性转变
AI学习现有数据分布规律，智能生成合理数据填补缝隙。如图像修复、数据合成、代码补全等。
基于已知信息预测缺失值。如根据用户历史行为，预测对新商品的兴趣分数。
通过自然语言理解，从文本中提取隐含信息，填补结构化数据的空白。
从"孤岛"到"网络"的智能融合
跨模态理解 • Embedding • 知识图谱
想要更深入地理解数据缝隙的各个方面？
当数据缝隙被填满，当断裂脉络被连接...
企业决策将基于全息的、实时更新的"数字孪生"世界，而非片面的、滞后的数据
教育、医疗、娱乐真正实现"千人千面"，基于整合所有数据维度的精准匹配
AI帮助在跨学科庞大数据网络中发现规律和联系，催生突破性创新