三维天地研发总监专访：聚焦S-tab赋能全场景统计分析实践

2026-07-07

2025年，三维天地交出了一份亮眼的成绩单：营业收入3.83亿元，归母净利润839.12万元，成功扭亏为盈，经营性现金流同步转正；同时AI业务已经开始形成收入，数据资产管理和行业智能化布局持续推进。在业绩改善的背后，是公司研发体系从“技术积累”到“成果放量”的关键跨越。近日，公司副总经理、研发总监张京日接受专访，深度解读了公司新产品矩阵的研发逻辑与战略布局，并详细介绍了公司统计分析软件S-tab的战略意义、研发哲学、技术成果、生态构建等。

一、关于研发体系与产品矩阵

“这两年三维天地的研发体系正在迈入从‘技术积累’到‘成果放量’的关键跨越期。”张京日开门见山。业绩的改善为研发投入提供了坚实保障，但更关键的变化发生在研发理念层面——公司不再满足于对现有产品的线性迭代，而是尝试围绕AI大模型技术对研发流程进行深度重构，明确把AI技术从使用工具提升为融入产品灵魂的核心驱动力。

SunwayLink、S-tab、SW-Foundry、SW-DBLake这四款战略级新品并非孤立推出，它们构成了一个从底层数据基础设施到上层智能应用的全栈能力矩阵：

SW-DBLake（多模态数据湖） ——“数据底座”，解决海量、多源、多模态数据的统一存储、管理与访问问题。

SW-Foundry（本体管理平台） ——“语义中枢”，通过本体建模将分散的数据编织成可计算、可推理的知识网络。

S-tab（统计分析软件） ——“质量守门人”，以六西格玛方法论对数据质量进行科学管控。

SunwayLink（AI智能体开发平台） ——“智能引擎”，将业务沉淀的数据资产和知识资产转化为可执行、可交互的智能体应用。

四者形成“湖仓底座→语义中枢→质量管控→智能应用”的完整数据价值闭环。张京日表示，公司希望构建的产品体系是一个“AI驱动、覆盖数据全生命周期的智能化数据基础设施”，让客户不再需要自己打通多个异构系统，而是获得一个开箱即用、贯通数据全链路的智能化平台。

二、关于S-tab战略意义

在这轮产品升级中，S-tab受到了最多关注。张京日将其战略意义概括为一句话：“它是三维天地‘AI+数据治理’全栈解决方案在数据应用层的战略拼图，也是公司在高端工业软件国产化适配领域的旗舰产品。”

为什么一定要做这样一款软件？张京日指出了三大痛点：一是数据安全与合规隐患——长期以来国内高端制造企业高度依赖进口统计分析软件，核心质量数据全部运行在国外软件平台上，对数据主权和产业安全构成潜在风险；二是服务响应与适配困境——进口软件开发与服务团队均在境外，面对中国制造业特有的场景需求，响应周期长、定制化能力弱；三是成本与人才的双重压力——进口软件授权费用高昂且持续上涨。

“国产替代的机会点恰恰在于此。”张京日强调，“S-tab在实现核心技术自主可控的基础上，深度适配中国制造业的场景与标准，让中国工程师能真正‘用得顺手、用得放心’。这不仅是商业机会，更是产业使命。”

三、关于S-tab研发哲学与角色定位

谈及研发哲学，张京日表示：“三维天地的研发哲学可以用一句话概括：技术的价值在于解决真实问题。我们不追求技术噱头，而是致力于将前沿AI技术转化为能够切实重塑企业工作模式、提升业务效能的产品与解决方案。”

在整个AI+数据产品矩阵中，S-tab承担着“质量守门人”和“科学决策引擎”的双重角色。它负责对数据集进行分布均衡性、标注一致性、测量系统能力、统计显著性等系统性质检，只有通过严格检验的数据才会被打上“质量合格签章”，进入AI模型的训练或应用环节。对最终用户而言，S-tab将复杂的六西格玛方法论（如SPC、DOE、MSA等）封装成易用的工具，覆盖DMAIC全流程，工程师无需成为统计编程专家也能进行专业可靠的统计分析。

目前S-tab已在多个行业取得突破性应用。在某半导体封测客户处，通过优化控制图参数和强化过程能力监控，使某关键工序的Cpk值稳定提升0.25，预计年度质量损失减少约500万元。在汽车行业，S-tab已被用于生产线的SPC实时监控和供应商来料质量分析。

四、关于S-tab技术成果与未来打磨方向

在技术指标方面，S-tab目前已实现250余款统计分析工具的自主研发，覆盖从数据准备、数据分析到分析历史管理的完整能力链条。核心算法库、计算引擎、图形系统已取得多项权威资质认证。在算法精度上，公司与进口软件进行了数万个测试用例的比对，在常规统计分析场景中实现了100%的功能覆盖和精度对标。

在客户场景方面，S-tab的验证已覆盖汽车、半导体与电子、医疗器械与制药、通用制造与科研等多个高端制造领域。在应用效果方面，S-tab已帮助客户平均节省40%-60%的直接软件授权与维护费用，约60%的客户选择了企业版私有化部署，约40%的客户选择了SaaS订阅服务。

未来，S-tab将重点聚焦两个方向：一是融入AI实现智能预警——探索将机器学习、AI技术融入产品，实现质量问题的预测性预警、根本原因的智能诊断以及工艺参数的自动优化建议；二是推出行业专用套件——针对汽车、电子、医疗等重点行业，开发预置行业标准、典型分析流程和专用报告模板的行业套件。

五、关于S-tab生态构建

生态建设是衡量一款平台型软件成熟度的关键。S-tab从立项之初就将生态建设置于战略高度。目前已与大连理工大学、东南大学、华南理工大学等国内知名高校正式签署了《S-tab软件授权合作意向书》，采取免费策略将S-tab授权给高校师生，辅助科研、教学、课程设计等工作。同时，已完成《六西格玛管理-S-tab统计分析指南》书籍的编写，预计8月份正式出版，为初学者提供了一套从理论到实践的完整学习路径。

六、关于研发工作未来挑战与突破

展望未来，张京日认为研发工作面临三大挑战：从“技术跟随”到“技术引领”的跨越、技术迭代速度与产品稳定性的平衡、生态建设的长期投入。公司将聚焦三个重点突破方向：从数据治理向知识服务升级、推动数据治理“自动驾驶”、构建可信数据协作网络。

在保持创新能力和推动商业化兑现方面，三维天地的思路是：坚持“研发与场景双轮驱动”、保持适度的研发投入强度（2025年研发投入占营收的18.83%）、打造“灯塔项目”驱动口碑传播、坚持“自主可控”的技术路线。

“我们坚信，通过持续的技术创新、深度的客户服务和开放的生态建设，三维天地有能力在AI与数据治理的浪潮中持续保持竞争力，推动更多创新产品从研发储备走向规模化商业化。”张京日如是说。

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