新眸原創·作者 | 桑明強

一羣有着十幾年經驗的技術工程師，紮根在中國軟件行業，並試圖用最新的技術和方法，把企業級軟件重做一遍——這是國內企業大模型代表企業滴普科技科技的創業故事。

作為這家公司的掌舵者，滴普科技創始人、董事會主席、執行董事兼首席執行官趙傑輝在親歷行業一線近幾年劇變後，又有了新思考。

聊起軟件行業的變革，趙傑輝最先提到的依然是Palantir。在他看來，這家公司最核心的價值，是打破了傳統軟件行業的一個核心誤區：企業買軟件，從來不是為了好看的界面和規整的操作流程，而是為了讓散落的知識和數據產生有效的鏈接。

過去二三十年，傳統軟件公司的所有工作，幾乎都圍繞着「做界面」展開。可企業的實際痛點從來沒被解決：數據堆在系統裏，知識散在各個部門，彼此孤立，沒法形成合力，最後成了一堆沒用的數字和文檔。Palantir做的事很簡單，就是靠前沿部署工程師（FDE）為企業手工搭建知識邏輯網絡，把分散的業務節點、數據信息、專業知識串聯起來。

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部萌芽：為什麼不在巨人肩膀上，向前一步。

01

從Knowledge到Skills

本體建模是數字員工落地關鍵

在趙傑輝的邏輯裏，軟件公司轉型AI公司，核心不是做一個簡單的AI應用，而是實現從「Knowledge」到「Skills」的進化，而這背後，是企業IT建設邏輯的三次代際躍遷。

企業IT建設走到今天，一共經歷了三個核心階段。

最早是以SAP+Oracle數據庫為代表的時代，核心是指標建模+業務軟件，底層是數據平台，上層用軟件界面做非結構化數據的治理，把業務流、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，它把數據湖和本體建模納入進來，把原來大寬表結構的數據治理，變成了有對象、有關係、有規則、有執行的語義網絡，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。

「現在很多所謂的企業AI，本質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，卻根本不會幹活——原因就是，他的大腦裏沒有建立起這個行業、這個企業的知識鏈接，也就是我們說的本體建模。」趙傑輝表示。

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

依託服務數百家頭部客戶的積累，滴普科技已經把製造業、消費零售等主要行業的知識邏輯框架、語義網絡沉澱了下來，然後基於行業因果關係數據集完成專項訓練，讓模型具備了自動做本體建模的能力。

比如針對車企，不用工程師耗時數月搭建，只要把圖紙、工藝文件、供應鏈等原始數據輸進來，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。

趙傑輝解釋，在這個本體模型的基礎上，企業需要的現場識圖、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，就能形成適配企業不同崗位需求的AI數字員工。

「這纔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，才能真正為企業幹活，成為能上崗的AI數字員工。」

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

而支撐這個閉環的，是滴普科技企業大模型的兩大核心能力：AI for 基於本體建模的數據治理，以及AI for coding。

前者能精準解析企業多模態、深嵌套的複雜數據，建立起跨文檔、跨部門的知識語義網絡；後者則能基於本體模型，快速生成可執行的技能模塊，讓數字員工具備靈活的業務執行能力。

02

模型即軟件

企業大模型將是核心交付件

2026年的軟件行業，正被兩股力量推着進入全新階段。

一邊是Palantir用本體建模重新定義了企業數據的價值鏈接，一邊是OpenClaw以輕量智能檢索打破了傳統軟件的IO瓶頸，這場由技術底層變革引發的革命，正在讓沿用三十年的「界面+數據庫」模式逐漸失效。

「OpenClaw最成功的地方，是讓行業明白，數據根本不需要被規整到數據庫裏，非結構化的原始數據一樣能創造價值。」趙傑輝直言，而這，恰好是多數企業的迫切需求——不是所有數據都需要超大規模的數據庫，部門級、團隊級的多模態數據，輕量方案反而更高效。

要知道，傳統軟件的核心假設之一，就是「數據必須結構化存儲」。為了滿足這個假設，企業要花大量人力把PDF、Excel、手寫筆記錄入系統，過程繁瑣且低效，還會流失大量有價值信息。同時因為數據量大了之後，人工難以整理，只能靠軟件、靠界面去規範、去存儲。

但現在不一樣了，OpenClaw的出現直接推翻了這個假設：模型的非結構化數據處理能力已經足夠強，Excel表格、PDF文檔、Word紀要，甚至是手寫的筆記、拍的現場視頻，都可以直接作為數據輸入，根本不需要再費勁錄入到規整的數據庫裏。

但是，OpenClaw解決的只是個人級的數據治理需求，而企業級的場景要複雜得多。

企業的數據和C端數據有兩個核心區別：一是格式極多、嵌套極深，有複雜表格、公式、圖紙、三維空間數據；二是數據之間必須建立強關聯，比如一張圖紙裏的公式，解釋文件在另一個文檔裏，參數又對應着一套完整的知識體系，所以才必須要做本體建模。

這種技術範式轉移，恰恰是滴普科技此次產品體系升級的核心。

基於自研的FastData Foil企業數據融合平台，滴普科技能完成企業全類型數據的解析與治理，再通過企業大模型Deepexi 2.0自動生成本體建模，最終通過FastAGI平台生成可落地的技能模塊與數字員工。

趙傑輝舉了個實際場景：「以前企業做供應鏈分析，要先把採購單、驗收單、物流記錄一條條錄入ERP系統，再生成報表。現在，只要把這些文件直接存到數據湖，FastData Foil就能完成全量數據解析，模型再基於本體邏輯做分析，幾分鐘就能出結果，比傳統ERP效率高几十倍。」

更重要的是，這套解法徹底重構了軟件的交付形態。

按照這套邏輯，以後交付給客戶的，本質上就是一個企業大模型，再搭配配套的工具組件，沒有複雜的前端頁面，也沒有繁瑣的系統體系。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據輸進來，就是一次裝修，最終變成屬於企業自己的專屬模型，這就是AI時代軟件革命的本質：從賣工具到賣能力。

「預編譯的企業業務類軟件肯定會被逐漸淘汰。」趙傑輝的判斷，「未來的軟件行業，不會再有ERP、CRM、OA這些涇渭分明的分類，所有的軟件形態，都會收斂成模型。企業買軟件，本質上買的不是一個系統，而是模型的能力，是能理解自己、解決問題、持續進化的智能能力。」

03

成為AI時代企業「養」AI員工的Windows

回到問題的核心，無論未來怎麼變，企業關心的，永遠是成本、安全與落地效果。

當滴普科技把企業模型作為核心交付形態，這三個問題，也有了全新的解法。

關於安全，企業模型的權限管理邏輯，和傳統企業的安全邏輯本質上是相似的，只是操作起來更靈活。模型可以本地化部署，企業的數據存在自己的服務器裏，滴普科技還專門與南方科技大學合作訓練了安全模型，權限管理和數據隱私都能得到充分保障。

關於成本與商業模式，趙傑輝給出了明確的判斷：未來的企業服務市場，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，企業都要付錢；而token收費是按實際價值付費，模型為企業解決了多少問題、創造了多少價值，就收多少費用，對企業來說更公平。」

token的消耗，本質上和企業的發展息息相關。趙傑輝解釋，「如果企業只是維持現狀，沒有新的知識突破、沒有新的業務邏輯，那模型的token消耗就是固定的，每年的成本也基本持平；但如果企業在創新，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，那就會產生新的token消耗，而這部分消耗，本質是為企業的創新買單。」

他始終強調，滴普科技做企業級模型服務的核心理念，是解放人。讓模型去做具體的執行、重複性的工作，把人解放出來，去做思考、做創新、去探索新的知識邊界。人把這些新的思考、新的突破沉澱下來，再訓練進模型，模型又能基於新的框架去幹活，這是一個正向的循環。

基於這套完整的產品體系與商業邏輯，滴普科技也凝練出了新的產品體系——DeepexiOS，AI級企業操作系統。

「現在所有企業都想把大模型用起來，核心訴求無非就是落地數字員工。未來企業的IT建設，本質上就是在各個崗位上配置對應的數字員工，那你就必須有一套能支撐AI數字員工全生命周期管理的基礎設施，這就是DeepexiOS的定位。」趙傑輝直言。

這套操作系統由滴普科技企業大模型Deepexi 2.0、FastData Foil、FastAGI三大核心組件形成，企業只需要持續輸入對應崗位、對應領域的業務數據，系統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字員工。

「上一個時代，企業需要各種軟件來管理資源和流程；下一個時代，企業需要類似Deepexi OS這樣的AI級操作系統來生成和管理數字員工。」在他的規劃裏，這套系統最終會成為企業級AI操作系統，不是簡單的企業級AI工具，而是企業AI的核心基礎設施。

「現在很多人糾結於如何讓新的AI技術兼容舊的軟件系統，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。軟件行業的變革也一樣，不是傳統軟件做得不好，而是模型的邏輯更貼合AI時代企業的真實需求——解放人，讓機器做執行，讓人做創新。」所以，模型即軟件。

未來企業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AI的核心，是提升模型對企業的理解力，而不是圍着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，但它本質是模型自己的能力，不是外部硬疊加的，這和現在市場上的Agent工具，並不一樣。」

而整個大模型行業，也正在走向清晰的分化。「大模型已經祛魅了，訓練方法、工程邏輯都不再是壁壘，也不是非要做超大規模的模型纔行。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，而企業端，核心就是能真正落地數字員工的專用模型。到年底你會發現，所有頭部模型公司，核心產品都不會只是模型本身，而是它所在領域的一套操作系統。」

Palantir和OpenClaw只是企業AI規模化落地革命的導火索，真正的核心是，企業的需求從「用工具處理數據」，變成了「用能力解決問題」。就如滴普科技創立的初衷，做企業服務，不用追求一時的行業共識，真正的創新，從來都是走在前面，用實際的結果，創造新的共識。

原文標題 : Palantir沒做完的事，這家中國公司找到了新解法