龙华区率先将全域政务系统向崖山数据库开放。

深圳计算科学研究院在龙华深耕七年。

当一份包含数十万条记录的杂乱数据导入系统，短短几分钟内，重复数据、异常值、缺失信息便被自动标记出来，系统同步给出修复建议……这不是科幻电影中的场景，而是深圳计算科学研究院（以下简称“深算院”）采石矶数据质量与自动标注系统的日常工作。

近日，记者走进深算院，实地探访支撑人工智能走向产业应用的基础软件系统。深算院在深圳龙华深耕七年，用自主研发的“采石矶”“崖山”“钓鱼城”三大全栈AI基础软件，搭建起贯通数据治理、管理、分析的全链条技术底座，将海量数据转化为“可量化、可验证”的优质生产力。

破局“黑箱困境”，让AI从“会做题”到“会讲理”

“AI给出的判断能不能让人信服？”这是深算院科研人员反复叩问的核心命题。一个无法说明依据的“黑箱”决策，即使输出结果准确，也难以追溯其推理路径或解释其决策依据。这种不可解释性会引发信任危机——用户和监管者无法理解AI为何做出某一决定，从而质疑其可靠性；同时，也带来监管挑战——在金融、医疗、司法等高风险领域，监管机构难以对AI的决策进行有效审查、问责或合规评估。因此，人工智能的“黑箱”决策难以真正进入业务流程。

当前，人工智能技术已进入规模化应用关键期，却长期受限于两大核心技术路线的“单一路径依赖”：符号主义（逻辑推理）虽可解释性强、对数据依赖度低，但泛化能力不足；统计学派（机器学习）擅长大规模数据处理与复杂模式识别，却缺乏逻辑解释能力。这种技术局限，让AI在工业产线决策、复杂风控等场景的落地面临“最后一公里”难题。

在首席科学家樊文飞院士的带领下，深算院创新性提出将逻辑推理与机器学习深度融合发展的全栈AI技术路径，用规则纠正模型误判，实现“1+1>2”的协同效应——这一“全栈AI”技术路径也成为深算院三大软件共同的技术底座。

基础研究的价值，在于从底层逻辑出发的“再定义”，不逐风口，而是为风口筑地基、搭梁柱。从理论突破到工程实现，深算院构建起贯通数据治理、数据管理、数据分析的全链条基础软件体系。

采石矶：构建高质量数据集，从源头为AI“备料”

截至2026年6月底，全国已建成科学研究、工业制造、医疗卫生、教育教学等行业领域的高质量数据集12万个，总规模超1565拍字节（PB），但真正能直接用于AI训练的高质量数据依然稀缺。重复、缺失、错误、不一致等问题普遍存在，大量数据依赖人工清洗，耗时耗力、效率低下。

深算院自主研发的采石矶数据质量与自动标注系统，正在改变这一局面。基于樊文飞院士奠基性数据质量REE原创理论，采石矶实现了百亿级数据规模上的规则自动发现，执行性能比业界常用的原生SparkSQL快32倍，能自动识别数据中的问题并给出具有正确性保证的修复建议。该系统不仅实现自动化、低成本、一致性、高准确的智能化标注，仅标注千条样本效能即可堪比人工百万条，还具备数据错误的自动发现以及可信修复能力，重构了数据清洗与标注的可信基座。

采石矶就像一位高效的“数据整理师”，把散乱低质的海量数据梳理成可用的生产要素。该系统已应用于数据跨境合规、医保智能审核、数据交易质量评估等多个场景。去年，全国仅有三个、广东唯一的网络数据安全合规实验室落户深圳前海，深算院作为唯一技术支持机构，承担实验室建设规划及研发落地等重点任务。

在金融领域，某银行采用采石矶系统后，核对客户信息的时间从数十分钟缩短至几分钟，大幅提升了业务办理效率和数据准确性；在智慧医保审核场景，采石矶系统帮助医院优化数据质量，实现医保监管的全程防控和提质增效，守护了群众的“看病钱”“救命钱”。

崖山：国产数据库“压舱石”，撑起龙华政务“数字底座”

数据治理完成后，如何让海量、多模态数据安全高效存储管理？深算院给出的答案是崖山数据库——龙华区上百个政务系统背后的“数字大脑”，包括秒批平台、民意速办平台、政务信息资源共享平台等。龙华区率先将全域政务系统向崖山数据库开放，实现“零中断”运行，龙华由此成为深圳首个政务底座全域国产化城区。

随着AI发展，数据库面对的数据规模从TB级迈向PB甚至EB级，数据类型从传统结构化扩展到关系、向量、图、文档等多种形态，传统数据库已难以满足需求。数据库不再只是存储工具，而应成为连接数据管理与智能分析的数据智能引擎。围绕这一目标，崖山正持续推进DB4AI布局，实现从AI原生数据库内核到数据智能引擎的全链路覆盖。

今年5月，崖山分布式数据库管理系统V23通过中国信息安全测评中心、国家保密科技测评中心联合开展的安全可靠测评，获得目前最高等级Ⅱ级认证。一年内，崖山先后通过集中式和分布式数据库两项国家安全可靠测评，成为业内最年轻的“双料过测”数据库，标志着其在两大部署形态上均达到国家信息安全和自主可控的高标准。

以深圳市政务电子证照系统为例，作为全市政务服务的基础数据资源库，该系统承载着海量证照数据的存储、查询、共享与核验任务，面对14TB数据、近万张表的大规模迁移挑战，崖山数据库的平滑迁移方案，助力市政务避免业务长时间中断，保障了深圳市政务服务连续性。全国首创的“全域全信创”数字孪生城市平台，同样以崖山数据库为核心底座，实现从底层软硬件到上层应用全链条自主可控，形成高效的数字化城市管理体系。

从龙华政务全域国产化替换，到深圳燃气近900万用户月度核算从3天压缩至1晚，再到哈萨克斯坦第二大商业银行Kaspi替换后性能提升3倍，如今崖山数据库的落地场景，正从政务、金融向能源、交通、商业航天等领域不断延伸。

钓鱼城：小样本也能高精度，让中小企业也能“玩转AI”

如果说崖山负责把数据“安稳存好”，采石矶和钓鱼城则负责把数据“盘活用好”。钓鱼城智能数据分析系统担起了“智能参谋”的角色。

和市面上常见的通用大模型不同，钓鱼城采用全球独创的“逻辑推理+机器学习”全栈AI技术路径，既能保持高精度，还能大幅减少模型“幻觉”问题，输出稳定可靠的生产决策。更具普适性的是，它仅需约2000条业务数据就能启动建模，同时支持CPU和GPU运行，兼容国产硬件生态，普通中小企业也能低成本落地，无需投入大量资金购买高端GPU服务器。

在海关旅检场景，传统机器学习模型查验查获率仅为10%，引入钓鱼城后，最差单日查获率达34%，平均稳定在65%，大幅提升了海关查验效率和精准度；公安经侦系统上线后，经济犯罪预警准确率从19%提升至71%，帮助执法部门更精准地打击经济犯罪。

在其他行业应用中，钓鱼城系统同样表现出色：当制药研究员运用钓鱼城智能数据分析系统，仅用1个下午便锁定帕金森病5个潜在药物靶点；卷烟制造环节应用钓鱼城AI多变量配方优化系统后，复杂配方设计效率提升了80%；化妆品配方优化、银行风控等场景也取得了显著成效。目前，钓鱼城已赋能智能制造、生命健康、金融风控、海关旅检、网络安全、经侦风险识别等十余个细分领域，衍生出十余个行业级AI系统。

七年铸剑：为“数智龙华”备好料、搭好台、献良策

作为深圳“十大基础研究机构”之一，深算院成立以来，走通了一条“学术研究—场景验证—产品孵化—应用牵引”的协同创新闭环，把原创理论转化为可落地的基础软件，再通过真实场景不断迭代升级。

七年磨一剑，深算院团队一步步把写在纸上的理论变成跑在系统里的核心代码，再将系统嵌入千行百业。全院四百多名员工中，既有全球顶尖的青年科学家深耕前沿研究，也有占比超八成的资深工程师团队负责工程落地，让科研成果快速转化为能用的产品。

从最初的技术验证到如今的规模化推广，龙华不仅率先开放全区政务场景，更在政策、人才、资金上给出硬核支持。深算院的每一步成长，都和“数智龙华”建设同频共振。

未来，研究院还将把更多技术成果落地，从政务延伸到制造业、服务业，帮更多中小企业搭上AI快车，让这套“看不见”的底层技术，变成市民可感、企业可得的实实在在的便利。

龙华新闻记者 金璐 张倩倩 文/图