一、背景：SAP舉起收購之劍，數據成為AI最大“攔路虎”
近期，SAP宣布收購數據湖倉平臺Dremio及AI模型商Prior Labs，并承諾未來四年投入11.7億美元。Dremio將融入SAP Business Data Cloud與HANA Cloud，打通內外部數據；Prior Labs的表格基礎模型（TFM）專攻結構化業務數據，彌補大語言模型短板。
另外，SAP已完成對主數據管理商Reltio的收購，旨在幫助客戶將分散在SAP與非SAP系統里的數據都轉化為AI就緒（AI-ready）的數據，以補齊自身在數據治理方面的短板。
SAP首席技術官直言：“企業AI的瓶頸不在模型，而在數據未就緒。”數據基礎設施問題每年造成1080億美元AI投入浪費。SAP利用Reltio解決主數據質量問題，利用Dremio解決湖倉數據聯邦查詢問題，利用Prior Labs解決AI處理結構化數據效果不佳的問題。SAP通過三筆收購對三款產品進行整合來實現構建面向結構化商業數據的AI應用。
與SAP靠“收購拼圖”不同，三維天地憑借近三十年自主研發，早已構建完整的企業AI數據產品矩陣，展現出真正的前瞻性。
二、三維天地的AI布局：從“治數據”到“用數據”
在企業AI數據基礎設施這一賽道上，三維天地呈現出一條完全不同的發展路徑——不靠收購補短板，而是憑借多年深耕形成的自主研發體系，打造出一套環環相扣、協同倍增的AI產品矩陣。
2025年，公司推出主數據管理平臺MDM V13.5、AI智能體開發平臺SunwayLink、國產質量分析軟件QRS，并對數據資產管理平臺（DAM）智能化升級，形成“雙軌戰略”：擁抱AI驅動產品，同時攻堅工業軟件國產化。其中MDM V13.5是三維天地將20多年來深入理解大型組織的業務模式和管理流程經驗的基礎上，結合能源、制造、軍工、醫藥、工程建設等諸多行業的深入實踐形成的AI就緒主數據管理產品。
2026年，公司再推出三款戰略級自研新品，無縫集成SW-LIMS系統，構成數據治理→知識服務→智能分析的全景矩陣：
SW-DBLake（多模態數據湖）：統一、彈性的數據治理底座，支撐全量價值挖掘。
SW-Foundry（語義智能平臺）：以本體模型構建企業智能語義中樞，破解語義鴻溝，形成可計算的語義資產。
S-tab（質量分析工具）：面向六西格瑪管理的國產統計分析軟件，替代進口。
三、行業實踐：數據底座的真實檢驗
三維天地深耕中國本土市場，積累了深厚的行業落地經驗：
航空航天：以SW-LIMS與DAM提供全域融合、自主可控的一體化方案，為AI研發與試驗構筑數字基石。
先進電子：通過深入場景的主數據解決方案，為OPPO、華為、TCL、京東方、vivo等建立集團級統一數據標準，打通ERP、PLM、CRM等系統，實現數據的“數出一源，同源共享”。
食品行業：啤酒口感預測模型整合配方與工藝數據，大幅縮短研發周期。
新能源：內置GB/T、ISO標準模板，電池壽命預測效率提升40%以上。
高端裝備：設備智能運維大模型數據集工程周期縮短80%以上。
此外，三維天地還積極推動新型數據要素應用場景，持續打造“NQI可信數據空間”，將產品質量畫像與金融服務結合，實現“質量融資增信”，開辟數據要素服務實體新路徑。
四、前瞻對比：收購驅動的“補課”vs自主研發的“先行”
五、結語：前瞻布局鑄就核心競爭力
SAP的系列收購彰顯了全球巨頭對AI數據底座的重視，卻也反證了三維天地發展戰略的前瞻性與有效性。
當多數企業為數據準備不足而焦慮時，三維天地已構建從數據治理到知識服務再到智能分析的全鏈路矩陣；當國際巨頭靠收購拼湊技術時，三維天地以自主研發的完整體系提供極致協同的數據智能方案；當行業仍在探討AI落地時，三維天地已在十余個重點行業精耕細作。
正如三維天地研發總監張京日所言：“讓AI成為產品血脈中可生長、可進化的一部分。”公司已從2025年扭虧為盈，營收同比增長15.09%，正堅定邁向“AI驅動的數據開發服務商”戰略目標。
在這場面向未來的企業AI數據競賽中，三維天地用近三十年專業積淀與前瞻眼光，書寫了一份中國數據服務企業的精彩答卷。
轉自：界面新聞
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