AI时代下企业数智化转型的思考与实践之3-2 建模派

weixin_46186564

472人浏览 · 2026-03-12 08:15:51

weixin_46186564 · 2026-03-12 08:15:51 发布

导言

从记录系统到数字孪生系统的高纬度升级。也可称为数字孪生派。

骨架	ERP	规则基础	把SAP Hard coding的业务规则喂给AI？
头脑	知识管理	事实基础	本体，OAG式决策节点和What-If沙盘模拟，支持决策逻辑和分析模型
手脚	专业外围系统	工具	触发对应系统操作，Ontology
API
神经	AI/Agent/Skill	主体	基础能力
血液	业务流程	主体运行主要方式	多个智能体串联成工作流，通过共享本体上下文实现松耦合协作

Palantir产品体系

Foundry是底层通用操作系统，是Palantir的核心产品，它通过将数据从不同的系统中提取并整合，创建一个统一的数据平台。

Apollo则是Palantir的运营平台，提供自动化的数据处理和管理功能，更像DevOps交付层。

AIP（AI运营平台）则专注于AI的集成和应用，

思想

通过对象/属性/关系/行动的抽象，对现实世界进行有效抽象建模

以前是手工建模+人看(两层皮)，现在是AI辅助建模+驱动AI (虚实结合)

在传统企业信息化中，ERP 等应用是核心，以流程为轴心，把业务固化为系统操作，数据只是随之沉淀的副产品，用于事后统计和审计，本质是“系统先于数据”

Palantir 则把数据提升为一等公民，成为组织的“操作对象”和“统一语境”，而应用只是数据的投影与使用方式。Palantir 将数据构造成跨部门、跨系统的统一底层，应用则像插件挂载其上。

将抽象的数据与真实业务场景深度结合，让用户获得类似“作战地图”的全局视角，可以像在沙盘上推演一样制定作战计划，供应链管理者则能如同观察神经网络般实时追踪订单、库存与运输节点的变化。

核心价值在于将数据分析与决策执行深度耦合，并直接下沉到一线作业场景，实现“数据—决策—行动”的闭环（企业统一大脑）

问题：1，规则管控：是一个外挂辅助工具，还是内置到本体定义中？ 2，行动除了工作流，还有其他实现方式吗？

Palantir 用“操作系统”来描述自己——它像是组织的数据内核，外接各种“设备驱动”（业务系统、数据库、API），然后在统一环境里运行“应用”（决策工作流、分析模块）

本体

重要思想是构建统一的本体模型（Ontology），对企业的人、事、物和流程及其关系进行标准化定义，让组织内的数据和业务逻辑在语义层面实现真正统一。是AI 时代的动态语境引擎。

Ontology通过语义实体化（Objectification），将异构数据源（ERP、CRM、传感器、Excel）抽象为对象（Objects），具备物理属性、财务价值和历史记录的“真实实体”

本体模型构建在现有系统之上，把来自不同系统的异构数据映射到统一的业务实体和关系语义中，让数据不仅是表格和字段，而是业务意义明确的对象网络。

这种语义层为跨系统的分析、关联和推理（如订单与运输、库存与生产、故障与维护的实时关联）提供了一个动态连贯的业务图景。

动态本体引擎支持“对象-属性-事件-关系-函数”五元组

Palantir 坚持把数值计算、约束校验放在 Functions，而不是交给大模型

好处

高维度建模
便于用户理解
本质是用低纬度的复杂工程替换高维度能力不足
便于大模型使用

限制

高度依赖建模能力和行业理解，不同客户的语义差异大，实施成本高

引申

关系型数据库虽然解决了事务的记录及条件约束问题

但事务发生时更新DB的对象，构建报表时从DB抽取的对象和条件，都是复杂的工程问题。

比如传统系统，信息分散在ERP，TMS，WMS，CRM等不同系统的复数表里。不管是数据更新，还是数据抽取，都要经过复杂的工程，导致系统构建与维护都很笨重。

本体与大模型

Ontology 能够把大量信息重组为语义化、结构化的知识网络，通过时间、关系、事件等维度压缩与语境化，从而为大模型提供高质量的上下文输入

大模型能够基于已有数据快速生成 Ontology 的初始框架或模板，大幅提升知识图谱与指数级图谱的建立效率，让语义层的搭建从“工匠式”转变为“自动化+校准”的范式。

举例

“订单（Order）” Ontology

业务对象（Entities）

Order（订单）：来自 ERP 系统（SAP/Oracle）：订单号、客户 ID、产品、数量、价格、状态。
Shipment（运输批次）：来自 TMS 系统：承运商、卡车/司机、起点、终点、预计到达时间。
Inventory（库存）：来自 WMS 系统：仓库位置、可用库存、批次号。
Sensor（传感器数据）：来自 IoT 系统：温度、湿度、GPS、卡车位置。
Customer（客户）：来自 CRM：客户信息、信用等级、合同条款。

关系（Relationships）

Order → Shipment：一个订单可以被分配到多个运输批次（部分发货）。

Order → Inventory：订单关联仓库库存，用于判断是否可发货。

Shipment → Sensor：运输批次与卡车 IoT 数据绑定，用于实时监控。

Order → Customer：订单与客户绑定，支持信用风险控制。

Time Travel

订单状态从创建 → 已发货 → 在途 → 签收 → 退货，每个变化在 Ontology 里都有版本号

可以回溯“订单 12345 在 2024/07/01 时，绑定的是哪个仓库、哪个司机、哪辆车”

架构

高度集成 —— 地理信息、实时数据、建模、工作流、安全体系在一个平台内无缝协同

安全与权限体系 —— 军事、情报、政府场景造就了极高门槛

直达一线执行 —— 很多产品只能“看”，Palantir 能“推演+执行”

数据处理

支持时间回溯（Time Travel）等机制，让用户能够像代码一样追踪、回滚和重现数据全生命周期

数据引入（Ingestion）

Foundry 支持多源数据接入（数据库、API、IoT 流、文件），并在入口就进行权限控制与日志记录。

每条数据的来源、时间戳、转换规则都会被自动记录（即所谓的 lineage 数据血缘）。

引入时可以配置合规策略（如 GDPR、HIPAA），对敏感字段自动脱敏或加密。

存储（Storage & Modeling）

底层可连接客户已有的存储（Snowflake、S3、HDFS 等），Foundry 作为逻辑层而非“霸占数据”。

数据存储采用多层抽象：原始层（Raw）、清洗层（Refined）、语义层（Ontology）

每层数据都带有版本控制（类似 Git for Data），保证修改可回溯

使用（Usage & Execution）

数据被用来驱动分析、可视化、建模和工作流

Ontology-augmented generation (OAG)，智能体在本体层进行结构化推理

行动

构建数字孪生，实现“感知-认知-行动”的闭环

就像SAP供应链自动触发财务记账一样，物理世界业务活动直接触发本体。在此基础上分析，再行动。

用本体实现数字孪生，实现输入 - 全局统筹 - 执行的闭环

沉淀下来的“人类行为数据”，并非简单的动作记录，而是被拆解为“问题场景- 应对逻辑- 执行结果” 的结构化信息—“本体”，成为训练人工智能模型的“养料”

当AI对业务逻辑的理解足够深入、对复杂场景的应对足够成熟后，便可直接接管那些标准化的工作流程。触发对应系统操作，实现AI输出到实际执行的闭环。如自动调整生产计划、下发风控指令或执行跨系统转账。

数据收集（通过ERP收集数据）
企业模型
将流程、资源、事件等建模为企业业务的语义（semantic），形成企业真实世界的“数字孪生”——“本体”（ontology）

计算出最优的行动方案，即决策（Decision）
将决策转化为一系列跨系统、跨部门的可执行步骤

工作流

支持跨系统编排（Orchestration），自动化数据流和决策执行。

通过 Saga 模式实现最终一致性（补偿事务、幂等、重试、死信队列）。

核心价值：让数据流不仅能“看”，还能“驱动执行”。

产品_Foundry

核心模块

建模：Ontology（数据本体建模）：定义业务实体与关系。

数据：Data Lineage / Pipeline Studio：拖拽式数据管道编排。

分析：Code Workbooks：数据科学家可以直接写 Python、R、SQL，调用 Spark / ML 库。

UI：Visualization / Dashboards：BI 风格可视化，内嵌在 Foundry 界面中。

app：App Builder / Workshop：低代码构建行业应用。

前端（用户界面层）技术

TypeScript + React → Foundry 的主要 UI 框架，用于构建工作台、仪表盘、低代码应用界面

GraphQL / REST → 与后端的数据查询和交互

浏览器端低代码工具（App Builder、Workshop），封装了 React + 内部 DSL（领域专用语言）

后端（应用逻辑与计算层）技术

Apollo → Palantir 自研的持续交付与多云部署系统，确保 Foundry 能在 AWS、Azure、GCP 或本地数据中心一致运行
关系数据库：Postgres、Oracle 等，用于事务型与元数据管理
Graph 数据存储：内部有知识图谱/本体管理，早期 Gotham 用过 Titan/Neo4j 等，Foundry 更可能采用自研或基于分布式 KV

权限控制

源数据层：传统的行/列/表权限（类似数据库 ACL）。
Ontology 层：以业务对象为中心（例如 Order、Customer、Warehouse）。
属性级别：某些敏感字段（例如客户身份证号） → “可见/不可见/脱敏”。
实例级别（Row-level Security）：例如“销售 A 只能看到自己负责区域的订单”，通过 Ontology 映射规则实现。
操作级别：不仅是“看”，还能限制“能不能触发某个动作”，例如：

可以查看订单状态

但不能触发“取消订单” 或 “重新分配库存”的操作

可定义“业务动作权限”，如 cancelOrder、approvePayment、rerouteTruck