镜舟科技发布 MIP 企业级 AI 数据平台，连接统一数据、业务语义与 Data Agent

（原标题：镜舟科技发布 MIP 企业级 AI 数据平台，连接统一数据、业务语义与 Data Agent）

2026年10月20日，镜舟科技举办线上产品发布会，正式发布企业级 AI 数据平台 MIP（MirrorShip Intelligence Platform），宣布产品战略在实时分析基础上，向统一的数据分析与智能平台延伸。MIP 将高性能数据分析、企业业务语义与 Data Agent 连接起来，并提供统一治理能力，支持企业在明确的业务口径和权限边界内开展可追溯的智能分析。

随着大模型和 Agent 进入企业，数据平台需要同时满足新的数据访问与业务理解要求。一项分析不仅涉及查询执行，还需要明确指标公式、统计范围、数据关联与用户权限。Agent 将业务问题拆解为多步任务，也对查询延时、并发处理和资源管理提出了进一步要求。

镜舟科技 CEO 孙文现在发布会上表示：“企业 AI 必须建立在真实的数据、统一的业务语义和可信的数据访问之上。”他指出，企业 AI 分析应立足可信的数据域与业务定义，通过可验证的结果以及人的持续反馈，逐步进入实际业务流程。

以三层架构连接数据访问与智能分析

MIP 由统一数据底座 MirrorData、企业级语义层 MirrorMind 和 Data Agent 运行与交付环境 MirrorPilot 组成，MirrorControl 贯穿平台，提供治理、安全与运维支撑。

MirrorData 由实时分析引擎 MirrorBase 与开放湖仓存储 MirrorLake 共同支撑。MirrorBase 主要基于 StarRocks，延续高并发、低延时的实时分析能力；MirrorData 支持内表、主流湖表及相关非结构化数据索引的统一访问，可组合结构化过滤、全文检索与向量检索，并将检索结果用于进一步关联分析。

MirrorMind 通过 Semantic View（语义视图）管理指标、维度、表间关系与计算规则，并以 Knowledge Context（上下文知识）补充业务规则、术语解释及分析方法。相关定义与知识可以统一维护、按权限复用，并通过版本管理支持持续更新，减少不同应用和 Agent 重复配置业务口径的工作。

MirrorPilot 提供自然语言分析入口，并支持通过 API 将分析能力接入已有 BI、经营门户及业务系统。系统在执行过程中保留所用 SQL、指标与计算规则，支持追问、结果核对及报告交付。MirrorControl 则提供权限控制、资源隔离，以及 Agent 分析过程的审计与可观测能力。

镜舟科技 CTO 陈鹏介绍，StarRocks 在 MIP 中继续承担重要的技术基础角色。企业既有实时分析需求可以继续获得支持，新的智能分析需求也能够在同一平台架构上发展。

通过产品演示Demo呈现业务使用方式

发布会上，MIP 产品负责人董颖婷通过多项演示，介绍了平台在统一检索、指标计算与经营分析中的使用方式。

在模拟售后场景中，系统将图片相似度检索、文本描述与日期等业务条件结合，在同一次查询中筛选相关记录；在预算查询对比中，Semantic View 为 Agent 提供明确的指标定义，避免将无关金额字段纳入计算。

在零售经营分析演示中，用户通过自然语言查看渠道销售表现，继续追问订单取消率异常，Agent 根据企业已有的业务规则和分析流程开展查询，呈现相关图表、SQL 与分析依据，并生成可导出的报告。

生态伙伴分享多模态检索与企业实施实践

阿里云开源 OLAP 团队、StarRocks TSC Member 周康分享了 StarRocks 与 Paimon 在多模态数据湖检索中的协同方式，并结合训练样本准备、智能驾驶等场景，介绍如何将文本、标签、向量与业务记录关联，用于数据筛选和后续分析。

广州市海捷计算机科技有限公司大数据架构师李宝结合金融、信托业务需求，讨论了数据平台从服务报表使用者，向同时服务业务人员与 Agent 演进的路径，包括统一业务口径、纳入非结构化资料，以及应对多类并发负载等要求。

镜舟表示，MIP 将聚焦企业数据的查询、分析与消费，在已有数据基础设施上扩展业务语义、上下文与 Agent 能力，并与生态伙伴协作，推动智能分析进入更多具体业务场景。