的位置，并测绘它们与餐饮商家的距离。智能体调用地图 数据库，通过 API 发起查询，整合数据生成含数百个充 电站的清单⸺这些站点周边餐饮配套不足。这只是一次 初步探索，卡尔需要获得更深入的市场调研分析。 于是卡尔让智能体利用充电站的占用数据，结合公司 的披萨门店销售数据，估算潜在的市场需求。智能体反馈， 部分电动汽车门店可提供使用数据，其他门店尚未开放， 需要申请授权使用另一智能体获取卫星数据，填补信息缺 口。卡尔同意了这一申请，该智能体随即与卫星图像公司 智能体共同分析了过去六个月各门店的占用数据。然后调 取电动汽车总量数据，通过公司内部微服务调用本地披萨 销售数据，并将两类数据结合起来看。 自此，智能体由市场调研转向策略规划，运用机器学 习技术，为电动汽车充电站周边的披萨连锁门店构建了需 求预测模型。该模型能够测算出大致的披萨订单量，确保 门店备货适中，顾客无需久等即可享用新鲜出炉的美味。 一日之 索增强生成（RAG）框架，可以与聊天机器人结合使用， 在界面上实时访问公司所有信息。 67 初创平台 Native AI 运用生成式 AI 与数字孪生技术，助力企业与客户的 数字孪生展开对话，以高效开展市场调研。 68 然而，即 便已经掌握先进技术，仍然很少有企业能够有效记录所 有工作流程，因而无法将品牌个性全面融入到对应的 AI 模型中。要想精准捕捉、展现公司期望传递的价值观与品 牌形象，需

用于存储和检索高维向量化数据，这种数据形式在自然语言处理、 文本识别、语义搜索等领域中广泛应用。随着大模型（如 ChatGPT） 的崛起，向量数据库市场正经历飞速发展，行业对低延迟、高性能 的向量检索系统需求不断增加。根据市场调研，全球向量数据库市 场预计将在未来五年内以超过 25%的复合增长率快速扩张。预计到 2030 年，全球向量数据库市场规模有望达到 500 亿美元，国内市场 规模也有望超过 600 亿人民币。然而，传统数据库在高维数据存储

大数据分析技术是指利用先进的数据采集、存储、处理和分析技术，从海 量、多源、异构的数据中提取有价值信息的过程和方法。在建筑业中，大数据 分析主要处理来自设计文档、BIM 模型、施工记录、设备传感器、市场调研等 多种渠道的结构化和非结构化数据。这些数据具有数量庞大（Volume）、类型 多样（Variety）、生成速度快（Velocity）、真实性要求高（Veracity）和价 值密度低（Value）等"5V"特性。

因接收人收到本报告而视其 为本公司的当然客户。任何非本公司发布的有关本报告的摘要或节选都不代表本报告正式完整的观 点，一切须以本公司发布的本报告完整版本为准。 本报告中的行业数据主要为分析师市场调研、行业访谈及其他研究方法估算得来，仅供参考。 因调研方法及样本、调查资料收集范围等的限制，本报告中的数据仅服务于当前报告。本公司以勤 勉的态度、专业的研究方法，使用合法合规的信息，独立、客观地出具本报告，但不保证数据的准