近日，杭州启维人工智能编译技术有限公司旗下 QiviData 在 SAS 国产化替代领域取得新进展，近期集中签约多项行业客户项目，覆盖国有银行、财险、寿险、汽车金融等场景。与此同时，香港地区部分 SAS 用户也已陆续进入 POC 流程。
SAS 长期应用于金融风控、保险精算、监管报送、临床统计、新药研发等高严谨度数据计算场景。SAS 替代并不是简单的软件切换，而是涉及历史代码资产、统计流程、模型逻辑、计算结果一致性和长期复现能力的系统性迁移。
QiviData 的产品定位正是围绕这类复杂场景展开。与传统统计分析软件不同，QiviData 更底层的技术属性在于数据计算编译器和执行引擎。用户关注的不只是能否提供相似函数，而是既有 SAS 程序能否被正确解析、编译、执行，并输出可验证、可复现的计算结果。
在金融行业，QiviData 已面向风控建模、经营分析、监管数据加工等场景开展替代落地。对拥有大量历史 SAS 程序的金融机构而言，降低代码改造量、保持业务连续性和保障结果一致性，是替代项目能否推进的关键。
除金融行业外，生命科学也是 SAS 替代的重要方向。SAS 长期被用于新药研发相关的临床统计分析，对计算准确性、流程可追溯性和结果复现能力要求极高。启维正在加大 QiviData 生命科学相关模块研发投入，围绕临床统计常用过程、数据标准、结果验证和合规交付等方向推进产品能力建设。
据启维核心团队成员介绍，QiviData 正在从 SAS 兼容替代产品，升级为同时兼容 SAS、Python、R 的混合编译平台。这一方向既满足大型机构对历史 SAS 资产留存和复用的需求，也回应了数据科学团队使用 Python、R 等开源生态的现实需求。
在许多机构中，SAS、Python、R 往往长期并存。QiviData 若能在同一平台内实现多语言兼容、统一编译执行和结果管理，将有助于降低多技术栈并行带来的维护成本，也为用户在保留既有资产的同时引入开源技术提供新的路径。
QiviData 近期在金融客户中的集中签约，以及面向生命科学和多语言混合编译平台的研发升级，反映出国产数据计算基础软件正在进入更加专业化的替代阶段。对于启维而言，SAS 替代并非简单复刻一款统计工具，而是在更底层的数据计算和编译执行层面，承接关键行业长期积累的分析资产。
