Palantir沒做完的事，這家中國公司找到了新解法

新眸原創(chuàng)·作者 | 桑明強

一群有著十幾年經(jīng)驗的技術工程師，扎根在中國軟件行業(yè)，并試圖用最新的技術和方法，把企業(yè)級軟件重做一遍——這是國內(nèi)企業(yè)大模型代表企業(yè)滴普科技科技的創(chuàng)業(yè)故事。

作為這家公司的掌舵者，滴普科技創(chuàng)始人、董事會主席、執(zhí)行董事兼首席執(zhí)行官趙杰輝在親歷行業(yè)一線近幾年劇變后，又有了新思考。

聊起軟件行業(yè)的變革，趙杰輝最先提到的依然是Palantir。在他看來，這家公司最核心的價值，是打破了傳統(tǒng)軟件行業(yè)的一個核心誤區(qū)：企業(yè)買軟件，從來不是為了好看的界面和規(guī)整的操作流程，而是為了讓散落的知識和數(shù)據(jù)產(chǎn)生有效的鏈接。

過去二三十年，傳統(tǒng)軟件公司的所有工作，幾乎都圍繞著“做界面”展開。可企業(yè)的實際痛點從來沒被解決：數(shù)據(jù)堆在系統(tǒng)里，知識散在各個部門，彼此孤立，沒法形成合力，最后成了一堆沒用的數(shù)字和文檔。Palantir做的事很簡單，就是靠前沿部署工程師（FDE）為企業(yè)手工搭建知識邏輯網(wǎng)絡，把分散的業(yè)務節(jié)點、數(shù)據(jù)信息、專業(yè)知識串聯(lián)起來。

當然這種模式也有問題：過度依靠人工導致成本高、周期長、迭代能力差。

在這種背景下，一個新點子在滴普科技內(nèi)部萌芽：為什么不在巨人肩膀上，向前一步。

01

從Knowledge到Skills

本體建模是數(shù)字員工落地關鍵

在趙杰輝的邏輯里，軟件公司轉型AI公司，核心不是做一個簡單的AI應用，而是實現(xiàn)從“Knowledge”到“Skills”的進化，而這背后，是企業(yè)IT建設邏輯的三次代際躍遷。

企業(yè)IT建設走到今天，一共經(jīng)歷了三個核心階段。

最早是以SAP+Oracle數(shù)據(jù)庫為代表的時代，核心是指標建模+業(yè)務軟件，底層是數(shù)據(jù)平臺，上層用軟件界面做非結構化數(shù)據(jù)的治理，把業(yè)務流、審批邏輯、決策邏輯都封裝成固定頁面；第二階段是Palantir帶來的，它把數(shù)據(jù)湖和本體建模納入進來，把原來大寬表結構的數(shù)據(jù)治理，變成了有對象、有關系、有規(guī)則、有執(zhí)行的語義網(wǎng)絡，但這件事，全程靠FDE工程師手工完成。

而滴普科技正在推進的，是第三個階段：把原本靠FDE手工完成的本體建模，完全交給模型來實現(xiàn)。

“現(xiàn)在很多所謂的企業(yè)AI，本質(zhì)還停留在知識管理階段，就像一個大學生，學了一堆機械知識，卻根本不會干活——原因就是，他的大腦里沒有建立起這個行業(yè)、這個企業(yè)的知識鏈接，也就是我們說的本體建模。”趙杰輝表示。

這也是滴普科技此次產(chǎn)品發(fā)布的核心，在Palantir的本體建模上，做了更深度的升級。

依托服務數(shù)百家頭部客戶的積累，滴普科技已經(jīng)把制造業(yè)、消費零售等主要行業(yè)的知識邏輯框架、語義網(wǎng)絡沉淀了下來，然后基于行業(yè)因果關系數(shù)據(jù)集完成專項訓練，讓模型具備了自動做本體建模的能力。

比如針對車企，不用工程師耗時數(shù)月搭建，只要把圖紙、工藝文件、供應鏈等原始數(shù)據(jù)輸進來，模型就能自動生成專屬本體模型。這個本體模型，不是表格或圖表，而是一個能“長技能”的智能大腦。

趙杰輝解釋，在這個本體模型的基礎上，企業(yè)需要的現(xiàn)場識圖、供應鏈管理、訂補貨分析這些能力，都會變成一個個具體的技能模塊（Skill），這些模塊組合在一起，就能形成適配企業(yè)不同崗位需求的AI數(shù)字員工。

“這才是從知識到能力的轉變，沒有本體建模能力的模型，只能做知識的存儲和檢索，而有了本體意識的模型，才能真正為企業(yè)干活，成為能上崗的AI數(shù)字員工。”

他打了個形象的比方，大學畢業(yè)學到的專業(yè)知識是基礎，而在企業(yè)里將知識用起來去解決實際問題的能力，才是核心，企業(yè)本體建模就是連接這兩者的橋梁。滴普科技要做的，就是讓模型擁有這座橋梁，能把企業(yè)的知識，真正變成解決問題的能力。

而支撐這個閉環(huán)的，是滴普科技企業(yè)大模型的兩大核心能力：AI for 基于本體建模的數(shù)據(jù)治理，以及AI for coding。

前者能精準解析企業(yè)多模態(tài)、深嵌套的復雜數(shù)據(jù)，建立起跨文檔、跨部門的知識語義網(wǎng)絡；后者則能基于本體模型，快速生成可執(zhí)行的技能模塊，讓數(shù)字員工具備靈活的業(yè)務執(zhí)行能力。

02

模型即軟件

企業(yè)大模型將是核心交付件

2026年的軟件行業(yè)，正被兩股力量推著進入全新階段。

一邊是Palantir用本體建模重新定義了企業(yè)數(shù)據(jù)的價值鏈接，一邊是OpenClaw以輕量智能檢索打破了傳統(tǒng)軟件的IO瓶頸，這場由技術底層變革引發(fā)的革命，正在讓沿用三十年的“界面+數(shù)據(jù)庫”模式逐漸失效。

“OpenClaw最成功的地方，是讓行業(yè)明白，數(shù)據(jù)根本不需要被規(guī)整到數(shù)據(jù)庫里，非結構化的原始數(shù)據(jù)一樣能創(chuàng)造價值。”趙杰輝直言，而這，恰好是多數(shù)企業(yè)的迫切需求——不是所有數(shù)據(jù)都需要超大規(guī)模的數(shù)據(jù)庫，部門級、團隊級的多模態(tài)數(shù)據(jù)，輕量方案反而更高效。

要知道，傳統(tǒng)軟件的核心假設之一，就是“數(shù)據(jù)必須結構化存儲”。為了滿足這個假設，企業(yè)要花大量人力把PDF、Excel、手寫筆記錄入系統(tǒng)，過程繁瑣且低效，還會流失大量有價值信息。同時因為數(shù)據(jù)量大了之后，人工難以整理，只能靠軟件、靠界面去規(guī)范、去存儲。

但現(xiàn)在不一樣了，OpenClaw的出現(xiàn)直接推翻了這個假設：模型的非結構化數(shù)據(jù)處理能力已經(jīng)足夠強，Excel表格、PDF文檔、Word紀要，甚至是手寫的筆記、拍的現(xiàn)場視頻，都可以直接作為數(shù)據(jù)輸入，根本不需要再費勁錄入到規(guī)整的數(shù)據(jù)庫里。

但是，OpenClaw解決的只是個人級的數(shù)據(jù)治理需求，而企業(yè)級的場景要復雜得多。

企業(yè)的數(shù)據(jù)和C端數(shù)據(jù)有兩個核心區(qū)別：一是格式極多、嵌套極深，有復雜表格、公式、圖紙、三維空間數(shù)據(jù)；二是數(shù)據(jù)之間必須建立強關聯(lián)，比如一張圖紙里的公式，解釋文件在另一個文檔里，參數(shù)又對應著一套完整的知識體系，所以才必須要做本體建模。

這種技術范式轉移，恰恰是滴普科技此次產(chǎn)品體系升級的核心。

基于自研的FastData Foil企業(yè)數(shù)據(jù)融合平臺，滴普科技能完成企業(yè)全類型數(shù)據(jù)的解析與治理，再通過企業(yè)大模型Deepexi 2.0自動生成本體建模，最終通過FastAGI平臺生成可落地的技能模塊與數(shù)字員工。

趙杰輝舉了個實際場景：“以前企業(yè)做供應鏈分析，要先把采購單、驗收單、物流記錄一條條錄入ERP系統(tǒng)，再生成報表。現(xiàn)在，只要把這些文件直接存到數(shù)據(jù)湖，F(xiàn)astData Foil就能完成全量數(shù)據(jù)解析，模型再基于本體邏輯做分析，幾分鐘就能出結果，比傳統(tǒng)ERP效率高幾十倍。”

更重要的是，這套解法徹底重構了軟件的交付形態(tài)。

按照這套邏輯，以后交付給客戶的，本質(zhì)上就是一個企業(yè)大模型，再搭配配套的工具組件，沒有復雜的前端頁面，也沒有繁瑣的系統(tǒng)體系。這個模型就像一個毛坯房，滴普科技把框架搭好，客戶把自己的具體數(shù)據(jù)輸進來，就是一次裝修，最終變成屬于企業(yè)自己的專屬模型，這就是AI時代軟件革命的本質(zhì)：從賣工具到賣能力。

“預編譯的企業(yè)業(yè)務類軟件肯定會被逐漸淘汰。”趙杰輝的判斷，“未來的軟件行業(yè)，不會再有ERP、CRM、OA這些涇渭分明的分類，所有的軟件形態(tài)，都會收斂成模型。企業(yè)買軟件，本質(zhì)上買的不是一個系統(tǒng)，而是模型的能力，是能理解自己、解決問題、持續(xù)進化的智能能力。”

03

成為AI時代企業(yè)“養(yǎng)”AI員工的Windows

回到問題的核心，無論未來怎么變，企業(yè)關心的，永遠是成本、安全與落地效果。

當?shù)纹湛萍及哑髽I(yè)模型作為核心交付形態(tài)，這三個問題，也有了全新的解法。

關于安全，企業(yè)模型的權限管理邏輯，和傳統(tǒng)企業(yè)的安全邏輯本質(zhì)上是相似的，只是操作起來更靈活。模型可以本地化部署，企業(yè)的數(shù)據(jù)存在自己的服務器里，滴普科技還專門與南方科技大學合作訓練了安全模型，權限管理和數(shù)據(jù)隱私都能得到充分保障。

關于成本與商業(yè)模式，趙杰輝給出了明確的判斷：未來的企業(yè)服務市場，一定會從“人天收費”變成“按token收費”。“人天收費是按過程付費，不管結果如何，企業(yè)都要付錢；而token收費是按實際價值付費，模型為企業(yè)解決了多少問題、創(chuàng)造了多少價值，就收多少費用，對企業(yè)來說更公平。”

token的消耗，本質(zhì)上和企業(yè)的發(fā)展息息相關。趙杰輝解釋，“如果企業(yè)只是維持現(xiàn)狀，沒有新的知識突破、沒有新的業(yè)務邏輯，那模型的token消耗就是固定的，每年的成本也基本持平；但如果企業(yè)在創(chuàng)新，在探索新的知識邊界，需要把新的邏輯、新的框架訓練進模型，那就會產(chǎn)生新的token消耗，而這部分消耗，本質(zhì)是為企業(yè)的創(chuàng)新買單。”

他始終強調(diào)，滴普科技做企業(yè)級模型服務的核心理念，是解放人。讓模型去做具體的執(zhí)行、重復性的工作，把人解放出來，去做思考、做創(chuàng)新、去探索新的知識邊界。人把這些新的思考、新的突破沉淀下來，再訓練進模型，模型又能基于新的框架去干活，這是一個正向的循環(huán)。

基于這套完整的產(chǎn)品體系與商業(yè)邏輯，滴普科技也凝練出了新的產(chǎn)品體系——DeepexiOS，AI級企業(yè)操作系統(tǒng)。

“現(xiàn)在所有企業(yè)都想把大模型用起來，核心訴求無非就是落地數(shù)字員工。未來企業(yè)的IT建設，本質(zhì)上就是在各個崗位上配置對應的數(shù)字員工，那你就必須有一套能支撐AI數(shù)字員工全生命周期管理的基礎設施，這就是DeepexiOS的定位。”趙杰輝直言。

這套操作系統(tǒng)由滴普科技企業(yè)大模型Deepexi 2.0、FastData Foil、FastAGI三大核心組件形成，企業(yè)只需要持續(xù)輸入對應崗位、對應領域的業(yè)務數(shù)據(jù)，系統(tǒng)就能自動完成本體建模，生成對應的技能模塊，最終組合成可上崗的數(shù)字員工。

“上一個時代，企業(yè)需要各種軟件來管理資源和流程；下一個時代，企業(yè)需要類似Deepexi OS這樣的AI級操作系統(tǒng)來生成和管理數(shù)字員工。”在他的規(guī)劃里，這套系統(tǒng)最終會成為企業(yè)級AI操作系統(tǒng)，不是簡單的企業(yè)級AI工具，而是企業(yè)AI的核心基礎設施。

“現(xiàn)在很多人糾結于如何讓新的AI技術兼容舊的軟件系統(tǒng)，這就像高鐵取代綠皮火車，不是因為綠皮火車不好，而是因為高鐵的底層邏輯更先進。軟件行業(yè)的變革也一樣，不是傳統(tǒng)軟件做得不好，而是模型的邏輯更貼合AI時代企業(yè)的真實需求——解放人，讓機器做執(zhí)行，讓人做創(chuàng)新。”所以，模型即軟件。

未來企業(yè)大模型的能力會越來越強，對過去那些Agent工具的需求，只會越來越小。“做企業(yè)AI的核心，是提升模型對企業(yè)的理解力，而不是圍著模型做一堆補救的工具。幾個技能模塊組合在一起，你可以叫它Agent，但它本質(zhì)是模型自己的能力，不是外部硬疊加的，這和現(xiàn)在市場上的Agent工具，并不一樣。”

而整個大模型行業(yè)，也正在走向清晰的分化。“大模型已經(jīng)祛魅了，訓練方法、工程邏輯都不再是壁壘，也不是非要做超大規(guī)模的模型才行。最終每個大模型都會找到自己的專長，C端有專注社交、專注coding的模型，而企業(yè)端，核心就是能真正落地數(shù)字員工的專用模型。到年底你會發(fā)現(xiàn)，所有頭部模型公司，核心產(chǎn)品都不會只是模型本身，而是它所在領域的一套操作系統(tǒng)。”

Palantir和OpenClaw只是企業(yè)AI規(guī)模化落地革命的導火索，真正的核心是，企業(yè)的需求從“用工具處理數(shù)據(jù)”，變成了“用能力解決問題”。就如滴普科技創(chuàng)立的初衷，做企業(yè)服務，不用追求一時的行業(yè)共識，真正的創(chuàng)新，從來都是走在前面，用實際的結果，創(chuàng)造新的共識。