智能体网络的核心从处理行为记录转向处理决策轨迹，中国企业率先定义新一代AI基础设施范式。
2026年2月5日，杭州质变科技有限公司正式发布具备超大规模实践能力的多模态记忆平台MemoryLake。这一里程碑事件被视为AI技术从感知智能迈向认知智能的关键转折点，标志着AI基础设施正式从“以数据为中心”迈入“以记忆为中心”的新阶段。
当前，企业级AI应用普遍面临一个根本矛盾：大型语言模型具备强大的生成能力，却难以在复杂业务场景中给出准确、持续、可解释的行动级决策。
01 技术跃迁：从数据驱动到记忆驱动
传统计算系统处理的是行为记录，而记忆计算系统处理的是决策轨迹——这是智能体网络的基础。
质变科技CEO占超群提出的这一观点，精准指出了AI基础设施演进的核心逻辑。过去几年，企业数字化转型积累了海量数据，但这些数据多呈碎片化状态，形成了难以打通的“数据孤岛”。
MemoryLake的出现标志着范式转变：架构设计转向以认知状态记忆为中心，系统核心从“管理数据记录”转向“构建多模态认知状态记忆”，基础设施从“数据的存储、计算与管理”转向“记忆的存储、计算与管理”。
02 三大组件：构建完整记忆计算能力栈
为了构建完整的“记忆计算”能力栈，MemoryLake包含三大核心技术组件。
MemoryLake-D1大模型是业内首个专注于多模态“记忆”理解与结构化提取转换的领域大模型。它能够深度解析包含多子表、多布局、多层级的复杂Excel、PDF以及图文混排文档，从中抽取规范化的知识。
在实际测试中，D1模型可以执行复杂指令，直接输出可执行代码和结构化结果，将原本需要人工耗时数日的报表整理与数据洞察工作缩短至分钟级。
MemoryLake记忆引擎作为平台的核心“大脑”，承担智能化组织记忆、动态更新知识以及高效检索调用的任务。
多模态数据平台（Relyt Multi-modal Data Cloud）提供对“记忆”的持久化存储与分布式管理支持。该平台具备超大规模承载能力，在生产环境中已成功管理由10万亿+条记录和1亿+份文档组成的海量记忆库，同时仍保持毫秒级检索延迟。
03 行业实践：多场景验证记忆计算价值
目前，MemoryLake已服务全球超过150万专业用户和1.5万家企业客户，行业覆盖金融、工业制造、游戏、教育、法律、电商等。
在企业高管决策支持场景中，MemoryLake可连接企业内外部数据源，构建领域知识记忆。当用户提出“分析某项目历史风险与当前市场趋势”这样的复杂请求时，系统会自动关联相关信息，将传统长达数周的人工作业分析周期压缩至小时级。
在沉浸式游戏中，MemoryLake能为AI NPC构建持续演进的“世界观记忆”和“玩家记忆”。NPC不仅记住玩家过去的关键选择和成就，还能基于这些记忆进行多跳推理，真正实现“千人千面”的个性化互动体验。
04 解决瓶颈：跨越企业AI落地障碍
企业推进“AI+”过程中面临多重挑战：模型与复杂业务场景适配不足、生产环节数字化基础薄弱、高质量数据匮乏等。
国资央企作为我国智算基础设施的重要供给者，在从“数字化”向“AI化”跨越时面临数据孤岛、国产算力适配性不足、人才短缺三大难题。
记忆计算系统不同于传统的数据处理范式，它建立的是决策轨迹的可追溯网络。
在极具挑战性的长程对话记忆基准测试LoCoMo上，MemoryLake记忆引擎以94.0%的综合得分位列全球第一，显著超越其他记忆方案及人类标注基线。
05 设施升级：AI原生重构产业竞争格局
《AI原生基础设施实践指南（2026）》指出，随着国产化软硬件体系完善、开源闭源模型生态繁荣与高质量数据集建设推进，AI原生基础设施将加速渗透至传统行业核心业务流程。
指南开创性地提出了AI原生基础设施的参考架构，涵盖通智算基础资源、通智算调度引擎、模型研发生产、数据供给、向量数据库、智能体引擎等十二大核心模块。
正如云时代催生了Snowflake与Databricks，AI时代也将诞生以“记忆”为核心的新一代基础设施平台。
质变科技此次通过MemoryLake初步定义了这一新兴赛道，在行业中率先践行记忆驱动的技术路线。
国际分析机构Futurum指出，2026年可能成为工业规模智能体AI的转折点。尽管AI模型能力呈指数级增长，但企业将AI工具部署到生产中的速度远低于其开发速度，形成了明显的“能力悬垂”。
MemoryLake平台的上线，恰逢国资央企“AI+”专项行动进入第三年。政策重点正从解决AI应用“有没有”、“好不好”的问题，转向解决AI发展“强不强”的问题。
质变科技创始人表示：“AI的未来是记忆驱动的未来。企业需要的不是一个更大的模型，而是一个更懂业务、更能积累、更善推理与反思的‘记忆系统’。”
随着记忆计算范式的确立，一个全新的认知计算时代正悄然开启。
关注 “悠AI” 更多干货技巧行业动态
相关文章
