对话数翊科技创始人许玲：二十年磨一剑，AI数据基础设施的中国答案

分析师/竹心

校对/Tina

策划/Eason

数据世界正在经历一场静默而剧烈的变化。

过去半个多世纪，数据被精心编码、存储、索引，像一本本装订成册的账本，等待懂它的人来翻阅。但今天，翻阅数据的"人"正在从人类变成AI——大模型在海量数据中穿行、推理、决策，而它面对的，是几十亿行结构化表格、几千列冰冷的代码。

账本还在，但翻阅者变了，语言不通了，数据流动的管道开始堵塞。

许玲在IBM DB2内核领域深耕多年，她的经历恰好贯穿了这条时间线——从IBM DB2内核研发，到阿里云AI探索，再到创办数翊科技。二十年里，她做过数据库内核，也做过AI研发，完整经历过上一代企业数据底座和AI的完整周期。她比绝大多数同行更早意识到：数据基础底座正在拖AI的后腿。

2026年夏，数翊科技第一次把品牌整体推向市场。

此前三年，这家公司几乎不发声，却默默跑出了从2000万到1.5亿的业绩曲线。他们没有追逐大模型的热闹，而是回到数据最底层的"地基"上，扎扎实实做了一场范式级的重新创造。

市场好奇：一家数据库内核起家的公司，凭什么在AI时代跑到Databricks前面？为什么"让AI读懂企业数据"这件事，非从底层重新做起不可？

近期，第一新声CEO姚毅与数翊科技创始人许玲进行了一次深度对话。

数翊科技：低调但能打

第一新声CEO姚毅：许总，咱们先来聊一聊数翊科技的情况。如果只用一句话介绍，数翊是干什么的？

数翊科技创始人许玲：我们是一家AI时代的数据基础设施服务商。我们的工作简单说就是：在算力基建和大模型之间，帮企业把数据这层地基重新打牢，让AI也能读懂企业的数据，进而让AI理解业务，进入业务产生价值。

第一新声CEO姚毅：打牢地基这个事，具体怎么落地？数翊提供给客户的是什么？

数翊科技创始人许玲：我们给企业提供的是从数据产生、存储、管理到使用的全链路端到端解决方案。数据在业务系统里产生，需要存下来，而且要存得快——我们有的客户承载着全国百分之七八十的车联网实时数据，有的承载着省一级通信网络的计量计费数据，7×24小时高负荷运转，这是存储这一端。

有了数据之后，怎么管？各个业务系统的数据之间有内在逻辑，需要统一管起来，形成企业的"认知中心"。但管数据不是目的，目的是用起来。现在用数据的有两类用户：人和大模型，你要确保他们都用得对、数据最新鲜、结果正确。我们就在这一层，从产生到管理到使用，提供端到端的方案。

第一新声CEO姚毅：数翊科技这个名字很有意思，中文"数翊"和英文"dataeasy"之间有什么关联？

数翊科技创始人许玲：数翊的中文名表达不如英文准。叫dataeasy，我们的初心很简单：用技术手段帮企业把数据的管理和使用变得极其简单，让每个人都可以直接使用数据，而不是只有程序员能碰、业务人员得靠程序员转一手。使用数据的技术门槛降下来，业务的灵活度才能出来。

第一新声CEO姚毅：数翊在AI产业链里具体站什么位置？

数翊科技创始人许玲：企业级AI的IT架构可以简单分成三层——最底下算力，中间数据，上面大模型。我们就在中间这一层。这层要服务两类用户：AI agent和真人。所以我们叫"双范式"——既支持人用数据，也支持AI用数据。一个产品，两条腿走路。

第一新声CEO姚毅：2023年创业，是冲着大模型去的，还是早有规划？

数翊科技创始人许玲：没有GPT，我们也会做这件事。区别只是关键产品的发布节奏会不一样。我们对于人工智能技术的发展方向是相信的。多年在一线做技术和商业，会积累一个能力——能看到未来大概是什么样子。方向基本不会看错。

对初创公司来说，最怕的是教育市场，这件事不该我们干，该由全球性的技术趋势来教育。基础设施这个东西，太早推出来是很难落地的。因为你不是在屋顶加个东西，是要把地基铲了重新做。客户不会因为你的技术领先就贸然更换底层架构。

我们要根据市场对新事物的接受度来决定产品研发的节奏——它就像一个弹簧，市场准备好了就释放，没准备好就压一压。

所以2023年策略是"进可攻退可守"——服务当下的实时数字化需求，同时布局未来的AI需求。GPT是催化剂，加速了进程，但不是起点。

第一新声CEO姚毅：最终让你确定创业的本质原因是什么？

数翊科技创始人许玲：因为数据服务的对象变了。过去数据的主要使用者是人——业务人员通过报表、BI工具来用数据。人是经过企业专业知识培训的，知道数据怎么解读、边界在哪里。但AI出来之后，情况发生了根本变化。AI越来越多地代替人参与企业主营业务的流程，AI本身变成了数据的用户。大模型靠的是泛化推理能力，没有经过企业的"上岗培训"，它对数据的使用过程跟人完全不一样。

这个矛盾在AI时代被急剧放大了——过去半个多世纪的数据库，定义了企业存数据的格式和标准，这些格式是为机器高效处理设计的，不是为自然语言理解设计的。你今天把一张几十亿行的表扔给大模型，它看到的不是数据，是乱码。数据能不能被管好、用好，这个问题比以往任何时候都更尖锐。

我在IBM做数据库内核的时候就实施过全球最复杂的数据场景，在阿里做AI的时候又发现数据底座已经在拖AI的后腿了——这两段经历叠加在一起，让我意识到我们正好处在整个数据基础设施跃迁的窗口期。国产化替代撕开了一道口子，AI在快速迭代，企业在数据层面疼得越来越明显。这三个信号叠在一起，就是创业的时机。

换言之，dataeasy的出现是一场有准备的仗——手里有上一代基础设施的底子，瞄准的是AI时代对企业数据层提出的全新要求。

大模型最大的卡点

是读不懂企业的数据

第一新声CEO姚毅：为什么说数据基础设施正在发生一次跃迁？传统和AI时代的基础设施，本质区别在哪里？

数翊科技创始人许玲：上一代基础设施，我们最关心的是它存得多不多、算得快不快——至于存得好不好、对业务有没有用，不管。上一代是技术视角，默认使用者是技术人员，所有能力都往技术指标上堆。但今天新一代的使用者是业务人员和AI，而且未来越来越多是AI，整个技术体系要围绕"怎么把数据用起来"来设计。上一代数据基础设施的考核指标是容量和速度，新一代的考核指标是理解力。从数据的使用对象开始就不一样了，整个技术栈、产品实现方式自然也不一样。

第一新声CEO姚毅：内核是数据库的心脏。我们采访过不少做基础设施的厂商，大家普遍认为大模型落地的最大瓶颈不在算力也不在模型，反而在数据这层。您怎么看？

数翊科技创始人许玲：大模型最大的卡点，就是读不懂企业的私域数据。而且这不是简单的技术难题，是范式级鸿沟。大模型是用自然语言训出来的，听得懂人话。但企业最有价值的数据，存在形态往往是一张张几十亿行、几千列的表，每个格子一个数字——"002，XYZ，35678"，这种数据长成这样，干了十年的业务专家不看数据字典也未必懂，大模型更不可能懂。为什么这么存？因为过去半个多世纪，数据库定义了企业存数据的格式和标准。这些格式是为机器高效处理数据设计的，不是为自然语言理解设计的。把一张几十亿行的表扔给大模型，它看到的不是数据，是乱码。

第一新声CEO姚毅：除了"读不懂"这个范式级的问题，还有什么关键问题需要解决？

数翊科技创始人许玲：数据的新鲜度和准确性是两个关键指标。所谓新鲜度，就是数据产生后多久能用。过去数据不新鲜，是因为要搬——从业务系统搬到分析系统，中间要抽、要转、要加载。等你拿到手，已经是两小时甚至两天前的了。AI拿过时的数据做推理，结果不可靠。大家骂"数字员工产生幻觉"，很多时候不是模型推错了，是它用的数据本身就不新鲜。我们的做法叫"就地产生，就地计算"——数据不搬，就不存在搬漏、搬错、搬重，这样一来，新鲜度的问题解决了，顺便规避了很多影响准确性的风险，企业业务系统就可以原地智能化。

dataeasy—"给AI造一个能读懂企业的数据底座"

第一新声CEO姚毅：dataeasy的架构是什么？分别解决什么问题？

数翊科技创始人许玲：dataeasy是一个整体的解决方案，这个解决方案里有三层产品，每层管一件事。多模态数据存储引擎层管"存得下、找得到"，什么格式都存，检索能快速定位。数据引擎层管"让AI看得懂"——通过数据的计算过程推理出数据的业务逻辑和业务语义，从而沉淀出企业专属的"业务本体"和"算子"，赋予AI看懂数据的眼睛和操作企业数据的双手。第三层是Agent引擎层，通用智能体插件管"用得上"，让AI能嵌入现有业务流程，用最小化的颠覆实现业务系统的智能化。

第一新声CEO姚毅："业务本体"和"算子"，具体是什么？

数翊科技创始人许玲："业务本体"解决的是让AI看懂企业数据，算子解决的是让AI操作企业数据。企业的数据背后其实隐藏着大量业务逻辑和业务关系，准确地讲，这些逻辑并不藏在数据本身，而是藏在数据的计算过程中。我们通过数据的计算过程，把这些逻辑和语义沉淀成企业专属的业务本体，让AI理解"这是什么、它们之间有什么关系"。我们在这一层把本体拆分成三部分，对象本体回答"有什么"，语意本体回答"什么意思"，动态本体回答"在发生什么"。在此基础上，再将企业的数据计算和业务能力沉淀成"算子"，替代传统SQL取数，和AI时代skills/API调用数据的方式，让AI能够真正调用和执行。所以，业务本体给AI一双看懂企业的眼睛，算子则给AI一双操作企业的手。

第一新声CEO姚毅：你们在WAIC上的零售库存AI演示，当时引起了不少关注。它到底展示了什么？

数翊科技创始人许玲：那个demo确实很典型，我们常说让AI去替代重复性工作，但对企业来说更有用的，是让AI去承担"创造更大的业务价值的角色"。

举个例子：一个全国连锁零售品牌，每个门店几十万种商品，怎么精准管库存？过去只能靠专家经验，否则要么好货断供，要么滞销积压。我们演示的过程中，不用给AI任何上下文，只给一个终极任务："看一下所有门店，哪些商品卖得好？哪些需要补货？怎么补？给我补货计划。"任务发布之后，AI会自己去理解问题、寻找需要的数据，并进行计算和推理。我们可以看到它整个过程：每一步在想什么、用了哪些数据、做了哪些计算，都是可追溯的。最后，它会生成具体的补货计划，甚至可以进一步对接供应商系统，实现一键下单。

传统的大模型或者Agent，高度依赖于人类给的上下文进行推理。但在dataeasy上，AI每构造一步思考，都会实时进入企业系统寻找数据、进行计算，再基于结果进入下一步推理。也就是说，它不"靠人类持续给提示"，而是一边思考，一边查数据，一边计算。

这样，每一步推理都有真实业务数据作为依据，最终结果更可靠。同时，它不需要把所有可能性都提前塞进上下文，而是按需获取、按需计算，因此Token消耗也大幅降低，为企业节省大量算力成本。

这背后其实是dataeasy三层能力的协同：存储层提供数据访问、计算层让AI读懂数据含义、插件层让AI能嵌入业务系统执行操作。

第一新声CEO姚毅：企业数据很乱，用dataeasy之前要搞数据治理吗？

数翊科技创始人许玲：从技术角度不需要。这些都可以在内核里面自动完成。不需企业人工去梳理，是我们的产品内核自动做。

第一新声CEO姚毅：不同行业knowhow怎么处理？dataeasy能跨行业通用吗？

数翊科技创始人许玲：跟数据直接相关的行业knowhow，比如数据的业务语义和计算逻辑，dataeasy可以用标品服务不同行业。因为dataeasy逆向推理的过程，依托的是数据产生的过程本身。而几乎所有企业的数据产生都有对应的标准可循，比如数据库里的数据都通过国际标准的SQL语言——程序员写程序操作数据库产生数据，这个过程是有规律可循的。我们可以通过内核中的计算过程推理出数据语义。所以我们今天可以用一套产品服务多个行业。

另一层是跟数据无关的knowhow——人的权限、组织流程、审批规范。这部分如果不是以数据形式存在的，可能就需要结合其他工具来解决。企业的数据问题很复杂，很难用一个工具解决所有问题。dataeasy做的就是最核心、最麻烦的那部分。

第一新声CEO姚毅：老系统怎么办？

数翊科技创始人许玲：我们通常会做一个比喻——老房子一间一间地拆，尽量不要在老房子上搭新功能。

老房子的地基是老地基，你在上面搭的新功能越多，将来维护越难。一间一间拆，对用户来说试错成本小，对业务流程的影响也不是翻天覆地的。这是非常务实的做法。

那数据来自不同房间怎么办？拆掉或新建的房间可以直接上dataeasy，暂时拆不了的老房子的数据，通过我们的工具灵渠搭个桥就能流过来。我们在做dataeasy的第一天就考虑了这个问题——产品做出来之后，用户到底怎么用起来？如果一个方案要求客户把老房子全铲了重建，那肯定是不现实的。

这是我们公司一个基本的文化：做产品和技术设计的时候，不要只满足于技术领先。首先想的是——如果你是用户，你会怎么用起来？

第一新声CEO姚毅：很多人拿你们跟Databricks比。您怎么看？

数翊科技创始人许玲：我们有理念一致的地方，比如帮客户把数据用好，而不只是给客户一个技术很牛的产品。技术路线也有相似，都认为数据在哪产生在哪算、少搬。但战术上区别大，我们的产品逻辑是始终聚焦企业价值密度最高的数据，从存储到计算到智能体，围绕最核心的需求往上走。2025年下半年推dataeasy，Databricks的Genie系列2026年6月才出，我们早了大概半年。

第一新声CEO姚毅：为什么中国公司反而先出？

数翊科技创始人许玲：国外先走了一段弯路，在模型和数据之间"架桥"，预先定义几百个API。但大模型推理能力在快速迭代，你越预设，越限制它。"架桥"门槛低，从底层解决问题起步难得多，但做成了之后，通用性和扩展性好得多。在中国，大模型进企业的节奏慢了一年，反而给了我们从底层扎实干的时间。

第一新声CEO姚毅：在产品理念上，您怎么看AI时代数据产品的演进方向？

数翊科技创始人许玲：我觉得可以分成三个阶段来看。

第一个阶段是人人都能用的产品。 AI进入企业还属于早期，业务人员不一定懂技术，所以产品要尽量降低使用门槛，让每个人都能直接上手。

第二个阶段是人和大模型配合使用的产品。这会是一个非常漫长的阶段——人为主、AI打辅助，或者AI为主、人来校正核准。我们产品当前就在这个阶段，所以要支持"双范式"：既能支持人操作数据，也能支持AI操作数据，而且人和AI经常在同一个业务流程里打配合。

第三个阶段是让大模型可以自由使用的产品。在很多场景里已经不需要人参与了，完全交给AI自主完成。这三个阶段之间会有重叠，不一定泾渭分明，但演进的方向是清晰的。

第一新声CEO姚毅：企业级AI要实现"自进化"，最大的障碍在哪？

数翊科技创始人许玲：对于企业级AI来说，自进化的很大卡点在于反馈机制。要进化，先要知道哪步对、哪步错，还要把上下文和执行步骤全收回来。很多反馈机制还靠人审，但人的反馈依赖经验判断，本身就不准。当然整个行业都做得不好，这是全球性的难题。我们已经在做这件事了，Beta版已经跑通了：整个反馈机制交给内核来自动做。dataeasy的优势在于，我们的数据计算引擎内核可以自动生成语义和算子，而这些语义和算子又直接被大模型调用。整个过程是在同一套内核里完成的，所以它们共享同一个计算语境和计算链条。

所以可以比较高效地捕捉整个过程中每一步的执行状态：哪一步成功了，哪一步失败了。当然，能够发现失败，和能够准确判断为什么失败，是两个不同的问题。今天我们已经把第一步跑通了，但对于失败原因的判断，还做不到百分之百准确。最难的一关我们已经过去了。未来随着技术和产品不断迭代，我们希望能够让反馈机制越来越准确，最终形成一个真正能够自动运转的反馈闭环。

从IBM到阿里到创业

对未来的判断力，是最深的护城河

第一新声CEO姚毅：您15岁上大学，那时候想做什么？

数翊科技创始人许玲：最开始就想做一个程序员。程序的严谨性、计算结果的可控性远远高于人。我大二进实验室，发现数据库是整个软件体系里技术密度最高、复杂度最高的，技术探索的天花板很高，比写业务代码有意思得多，所以后来就更沉浸在数据库的技术研究。

第一新声CEO姚毅：2007年您加入IBM，成为IBM在中国首位DB2数据库内核研发工程师。这段经历对您有什么影响？

数翊科技创始人许玲：当时在中国做数据库内核的人几乎没有，IBM和Oracle占着金融、通信的核心坑。

产品研发有一个规律——必须靠重型生产系统才能"磨"出来。你在实验室里自己玩，永远不知道真实场景下会遇到什么问题。所以我很幸运，在IBM能接触到全球最大的生产系统，看到数据到底怎么存、怎么算、怎么管。

这段经历让我明白，数据库内核才是所有数据问题的源头。存得快不快、算得准不准、安不安全——都取决于内核。这个认知，后来也成了数翊的技术信仰——从内核出发，解决最难的问题。

第一新声CEO姚毅：在IBM有没有某件事让您对技术的理解发生了根本变化？

数翊科技创始人许玲：有一件事对我触动特别大，可以说改变了我整个技术观。当时有客户跟我说："你不能只给我软件，你要帮我把数据全弄好。"我第一反应是——这不是你该自己干的吗？但后来我意识到：我们过去做产品很容易陷入一个自以为是的境地——我的客户应该这样用我的产品，但是客户关心的是数据有没有管好、用起来方不方便，而不是只卖给我一个看起来很厉害的工具。从此我开始站在甲方CIO的视角看问题：客户要的是做减法、做加速、降门槛。这件事成了我后来做产品的原点。

第一新声CEO姚毅："做产品而不是做工具"这个理念的萌芽，就源自于IBM的经历？

数翊科技创始人许玲：对。那次之后，我的技术观就变了，不再以技术门槛高为荣，而是以用起来简单为目标。内核再强，客户用不起来，内核的价值就释放不到业务端去。

不过有一个理念从未变过：所有技术问题要从源头解决，不要在外围搭桥打补丁。源头解决不了，外围打补丁只会让系统越来越臃肿。内核解决不了的问题，外围的补丁也救不了。

所以IBM那几年，其实同时埋下了两条线：从客户的视角"做什么"，以内核的信仰让决定"怎么做"。这后来成了数翊最底层的基因。

第一新声CEO姚毅：后来去阿里云做AI研发，为什么又从数据库转向AI？

数翊科技创始人许玲：数据库做了太久，进入了云化阶段，而AI，尤其是NLP，开始进入快速发展的时期。我当时负责阿里云AI研发相关工作，从数据库转向NLP，在技术上是很自然的延伸——处理的数据本身就存储在数据库和数仓里，只是计算方式变了，需要对数据进行向量化、语义化处理。

第一新声CEO姚毅：阿里那段经历给了你什么样的认知？

数翊科技创始人许玲：那时就看到了一个很明确的市场空白——没有好的适合AI场景的数据平台。我在阿里做的是NLP方向，处理的数据量大，要做向量化检索，但性能问题、召回率不够、准确率不够，这些问题非常突出。

当时业内流传一句话："你要有多少智能，就得有多少人工。"这句话听起来像段子，但内行都知道它说的是真问题——AI的能力被数据底座拖住了。你算法再强、模型再聪明，数据拿不出来、拿不准、拿不快，一切白搭。这里面的机会就在于——数据底座做扎实了，AI的能力才能真正释放出来。

第一新声CEO姚毅：那在阿里这段时间，除了看见问题，有没有让你形成一些后来做数翊的方法论？比如对节奏的判断、对时机的把握？

数翊科技创始人许玲：有。最大的收获是学会了提前布局。

当时在阿里做AI，我们就开始思考：人工智能往前走，数据处理层大概率会拖后腿——实际上那时已经在拖后腿了。但这个判断什么时候会变成大规模的市场需求，拿不准。太早动手，市场没准备好；太晚动手，窗口期过了。

所以那几年我做了一件事，就是持续观察AI进入企业市场的节奏——看它在什么行业先落地、什么场景先跑通、企业对数据层的要求什么时候开始从"能用"变成"好用"。正是这段经历让我形成了两个判断：如果未来某个趋势一定会来，那今天就要为它做准备；同时不同阶段要做不同的事，市场没完全起来的时候，先找那些不依赖AI爆发也能成立的成熟需求。

第一新声CEO姚毅：创业三年，最难的是什么？

数翊科技创始人许玲：我讲两个典型的吧。一个是产品的取舍。每个人都能看到很多"有机会"的方向，但资源有限——怎么在众多机会里守住核心方向，很难。第二个是跨行业的兼顾也难，没捷径，最好的办法就是同时服务多个行业的客户，从真实生产系统拿反馈。好在核心团队磨合多年，对事情判断天然有默契。

第一新声CEO姚毅：有没有更赚钱的诱惑？

数翊科技创始人许玲：肯定有。2024年很多人转售算力、囤GPU，确实赚钱。但那是短期机会，还是能持续做大的事？算力转售的核心竞争力就是有钱囤货，不是靠技术壁垒。我们能聚在一起，是因为大家的技术观和价值理念趋同，要扛得住短期诱惑，对长期有想象力。

第一新声CEO姚毅：作为创始人，你带给数翊最核心的东西是什么？

数翊科技创始人许玲：对未来的判断力——能不能看得到未来3到5年市场会变成什么样子。拿Agent来说，我们很清楚它很快会被大模型本身吞并，这一层会越来越薄——这不是趋势判断，是逻辑推演。求之于势，不责于人。好的赛道，60分的人和80分的人做出来差别不大。赛道选错了，逼所有人做到90分，只会一起累死。先看清趋势，再把事情做成。

第一新声：数翊从成立到现在，商业化的路径是怎么一步步走出来的？

数翊科技创始人许玲：我们比较幸运的一点是，公司成立时选了一个比较难的经营策略——产品技术和商业化双螺旋发展。我们不是先埋头做几年产品再去找市场，也不是先圈客户再做产品，而是让技术和商业同步往前迭代。

要做长长久久的企业，最关键的是尽快实现商业化的可复制闭环，减少对资本的依赖。所以2023年一开始，我们就在找天使客户，让客户的真实需求输入帮我们避免踩坑。2024年我们有了体系化的商业化能力——生态伙伴加上我们自己的人，从demo到签单、交付、运维、复购，整个链条全部走通。

第一新声：这套策略执行下来，实际的经营结果怎么样？

数翊科技创始人许玲：我们内部定过"三年计划"：第一个三年（2023-2025）是"打基础"——产品技术的基础、商业化飞轮的基础、队伍持续成长的机制。三年下来业绩连年翻倍，从2000万做到了1.5亿。今年开始第二个三年计划，目标是快速做规模，今年、明年、后年的增长会比前三年更快。

结尾

求之于势，不责于人

整场采访，数翊科技创始人许玲提到最多的不是融资、估值，而是客户的需求、数据的本质、技术的逻辑、未来3到5年的方向。

三年业绩连年翻倍，从2000万到1.5亿。没铺PR，没频繁出镜，一群硬核技术人在数据库和AI两个赛道同时深耕，一间房一间房地帮企业重做地基。

一家中国公司比Databricks早半年发布同类产品，一群人经历过上一代AI的完整周期，选择从最难的底层做起——"AI落地的最后一公里"被一家北京公司真正打通，市场对中国AI数据基础设施的心智，该重新校准了。

"求之于势，不责于人"，不是坐等风口，而是主动造势；不是苛求时运，而是提前布局。对数翊科技而言，趋势从不是"等"来的偶然，而是"耕"出来的必然：在产业深处扎下根脉，在浪潮之前埋下伏笔——这或许正是数翊最扎实的注脚。

转载、采访报道:Tina(微信:beijingyh1992)

榜单、市场合作:小新(微信：dyxsmxx)

内容合作:Kim(微信:beijingkim2020)

会员合作:Sherry(微信：sherry_199909)

视频合作:Rita(微信：qyqx20220202)

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