当大模型拥有了“长期记忆”,AI 将从单纯的数据处理工具进化为具备业务理解能力的智能体。质变科技发布的 MemoryLake 平台,正试图通过重构数据的存储与调用方式,解决企业级 AI 落地中“决策不可靠”这一核心痛点。
从数据库到记忆湖的跨越
在 AI 技术从感知智能向认知智能跨越的关键节点,传统的数据库架构已难以满足需求。2026 年 2 月 9 日,质变科技正式发布多模态记忆平台 MemoryLake,宣告 AI 基础设施从“以数据为中心”迈入“以记忆为中心”的新时代。
目前企业级 AI 面临的核心矛盾在于:大模型生成能力强大,但在处理复杂连续业务时,往往缺乏连贯性和可解释性。质变科技 CEO 占超群指出,这是因为现有系统是为“记录数据”设计的,而真正的智能体网络(Agent Network)需要的是能够处理“决策轨迹”的记忆计算系统。MemoryLake 正是为填补这一空白而生。
三大引擎构建机器记忆
为了实现对记忆的精准提取与管理,MemoryLake 集成了三项硬核技术:
- MemoryLake-D1 大模型:这是业内首个专注于多模态“记忆”理解的模型。它能像人类一样精准解析 Excel、PDF 及音视频数据,将其转化为结构化的“记忆单元”,而非简单的文本索引。
- MemoryLake 记忆引擎:作为平台的“大脑”,它模拟人脑机制,支持概念关联、时间线回溯及冲突智能合并,这一创新设计能将计算成本显著降低 90% 以上。
- 多模态数据平台 (Relyt):作为持久化基石,该平台已在生产环境中管理超过 10 万亿条 记录,即便面对海量数据,仍能保持毫秒级的检索延迟。
赋予 AI 灵魂的行业实践
MemoryLake 的出现正在重塑多个行业的作业模式。
在 企业决策 领域,它能将原本需要数周的人工作业压缩至小时级,并提供带有完整证据链的建议;在 游戏开发 中,它能为 NPC 构建持续演进的“世界观记忆”,实现真正的千人千面互动;在 金融与制造 行业,通过整合跨时间线的“交易记忆”或“制造记忆”,系统能实现风险的实时研判与质量问题的秒级定位。
目前,该平台已服务全球超过 150 万专业用户。MemoryLake 的发布,标志着一个能够自我进化、深度理解业务的认知计算时代已正式开启。
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