大模型進(jìn)入企業(yè)的這兩年，是一個(gè)不斷降溫又升維的過程。

從最初的內(nèi)容生成熱潮，到Agent概念興起，再到企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用逐步落地，市場(chǎng)逐漸意識(shí)到，決定AI價(jià)值的不只是模型能力，而是它是否真正理解企業(yè)、嵌入業(yè)務(wù)，并參與生產(chǎn)。

在這一轉(zhuǎn)折點(diǎn)上，滴普科技近日發(fā)布升級(jí)版Deepexi企業(yè)大模型，并進(jìn)一步整合FastAGI企業(yè)智能體平臺(tái)與FastData Foil企業(yè)數(shù)據(jù)融合平臺(tái)，率先提出面向AI時(shí)代的 Deepexi OS AI級(jí)企業(yè)操作系統(tǒng)。

企業(yè)大模型的角色正在被重寫

過去一年，大模型最直觀的能力，是會(huì)說話。無論是寫文案、做總結(jié)，還是輔助編程，這些能力在C端場(chǎng)景中迅速普及，也讓AI大規(guī)模進(jìn)入公眾視野。

但當(dāng)這些能力進(jìn)入企業(yè)后，問題開始變得復(fù)雜，企業(yè)真正需要的，并不是一個(gè)更聰明的聊天工具，而是一個(gè)能夠理解業(yè)務(wù)、參與流程，甚至完成任務(wù)的AI員工。

這種差異，本質(zhì)上來自于企業(yè)環(huán)境的特殊性，企業(yè)數(shù)據(jù)高度結(jié)構(gòu)化且分散，業(yè)務(wù)邏輯復(fù)雜且動(dòng)態(tài)變化，任何一個(gè)決策都需要結(jié)合上下文、規(guī)則與歷史經(jīng)驗(yàn)。通用大模型雖然具備強(qiáng)大的語言能力，但缺乏對(duì)企業(yè)內(nèi)部的認(rèn)知，難以真正落地。

滴普科技給出的核心判斷是：未來企業(yè)的核心交付件，將是企業(yè)大模型本身，而非傳統(tǒng)軟件系統(tǒng)。在這一邏輯下，AI的角色被重新定義，從輔助工具，轉(zhuǎn)向“AI員工”。

這一變化的關(guān)鍵，在于能力邊界的擴(kuò)展。升級(jí)后的Deepexi企業(yè)大模型，不再局限于生成內(nèi)容，而是具備實(shí)際執(zhí)行能力：可以自動(dòng)生成SQL查詢企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)、編寫Python腳本處理數(shù)據(jù)，甚至通過代碼直接對(duì)接企業(yè)前后臺(tái)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)從分析到操作的閉環(huán)。

“企業(yè)級(jí)AI必須滿足準(zhǔn)確度、合規(guī)性、安全性等嚴(yán)格要求，”滴普科技聯(lián)合創(chuàng)始人、執(zhí)行董事兼PSST總裁楊磊在采訪中強(qiáng)調(diào)，“為了實(shí)現(xiàn)個(gè)人級(jí)能力去做ToB，是一種不可取的做法?！彼M(jìn)一步解釋，類似Open Claw這樣的產(chǎn)品雖然是現(xiàn)象級(jí)的產(chǎn)品，能讓普通人享受大模型能力，但在企業(yè)場(chǎng)景下，真正需要的是像FastAGI這樣針對(duì)ToB企業(yè)級(jí)用戶，具備可審計(jì)、安全性高、準(zhǔn)確等特點(diǎn)的平臺(tái)。

滴普科技創(chuàng)始人、董事會(huì)主席、執(zhí)行董事兼首席執(zhí)行官趙杰輝補(bǔ)充道，公司從成立起就專注于ToB，這是基因?qū)用娴膯栴}?！拔覀儗?duì)ToC端的各種生態(tài)和運(yùn)營(yíng)邏輯不太熟悉，團(tuán)隊(duì)以華為核心團(tuán)隊(duì)為主，思維方式更擅長(zhǎng)ToB?！彼硎荆琓oB市場(chǎng)天然有壁壘，發(fā)展不像C端那么快，但可以持續(xù)積累，建立自己的護(hù)城河。滴普科技前幾年在數(shù)據(jù)治理方面做了大量工作，對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)邏輯、業(yè)務(wù)邏輯的理解形成了獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，包括本體數(shù)據(jù)集、高質(zhì)量數(shù)據(jù)集等積累。

如果說此前的AI更像一個(gè)顧問，提供建議與參考，那么在新的階段，它開始具備動(dòng)手做事的能力。這種能力的變化，使AI第一次真正接近員工的定義。

Deepexi OS如何構(gòu)建“AI員工”的運(yùn)行底座

讓AI干活，遠(yuǎn)不只是提升模型能力那么簡(jiǎn)單。

企業(yè)AI長(zhǎng)期難以落地的核心原因，在于理解斷層，通用大模型基于互聯(lián)網(wǎng)語料訓(xùn)練，雖然具備強(qiáng)大的語言能力，但在企業(yè)場(chǎng)景中往往缺乏對(duì)業(yè)務(wù)邏輯、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和專業(yè)語義的理解。這種差異，使得AI難以真正參與企業(yè)生產(chǎn)流程。

滴普科技認(rèn)為，數(shù)據(jù)治理能力，本質(zhì)上就是企業(yè)業(yè)務(wù)理解能力。

圍繞這一判斷，其技術(shù)路徑轉(zhuǎn)向以“本體建?！睘楹诵?，重構(gòu)企業(yè)數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)的關(guān)系。不同于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理依賴人工梳理業(yè)務(wù)關(guān)系，本體模型通過結(jié)構(gòu)化方式，將企業(yè)中的數(shù)據(jù)、規(guī)則與邏輯進(jìn)行系統(tǒng)表達(dá)，并進(jìn)一步由大模型自動(dòng)生成和演化。

在這一思路下，Deepexi基于Deepology企業(yè)本體數(shù)據(jù)集，將企業(yè)中的數(shù)據(jù)、流程與業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行結(jié)構(gòu)化表達(dá)，并通過大模型自動(dòng)生成與持續(xù)演化，形成企業(yè)專屬的認(rèn)知體系。趙杰輝進(jìn)一步解釋：“本體其實(shí)就是在某一個(gè)大閉環(huán)領(lǐng)域里面的知識(shí)關(guān)聯(lián)關(guān)系，這個(gè)事兒以前都是人工干的?！?/p>

當(dāng)前，滴普科技通過服務(wù)300多家頭部客戶，積累了大量的數(shù)據(jù)治理經(jīng)驗(yàn)，形成了獨(dú)特的方法論，現(xiàn)在正將這些經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ突孉I學(xué)會(huì)建立知識(shí)關(guān)聯(lián)，一旦AI能夠“讀懂”企業(yè)，它就具備了執(zhí)行的前提。

圍繞這一核心能力，滴普科技進(jìn)一步構(gòu)建了完整的系統(tǒng)架構(gòu)Deepexi OS。該體系由三部分組成：負(fù)責(zé)認(rèn)知與推理的企業(yè)大模型Deepexi，負(fù)責(zé)多模態(tài)數(shù)據(jù)解析與治理的FastData Foil，以及負(fù)責(zé)任務(wù)規(guī)劃與執(zhí)行的FastAGI。三者之間，并不是簡(jiǎn)單疊加關(guān)系，而是形成了一條完整鏈路：數(shù)據(jù)被解析與治理，模型進(jìn)行理解與推理，智能體完成任務(wù)執(zhí)行，最終形成閉環(huán)。

“我們一直強(qiáng)調(diào)結(jié)構(gòu)，定義范式結(jié)構(gòu)，范式結(jié)構(gòu)帶有約束性、關(guān)聯(lián)性、關(guān)系性。”楊磊舉例說，在企業(yè)維修場(chǎng)景中，AI需要能生成工單，無論后端是西門子系統(tǒng)還是國(guó)產(chǎn)系統(tǒng)，AI都要能準(zhǔn)確將工單推送到對(duì)應(yīng)系統(tǒng)，這種技能并非來自具體數(shù)據(jù)，而是基于對(duì)業(yè)務(wù)范式的理解。

從行業(yè)角度看，這種路徑也正在得到驗(yàn)證。

隨著“人工智能+”的持續(xù)推動(dòng)，以及企業(yè)AI市場(chǎng)的高速增長(zhǎng)，企業(yè)級(jí)AI正進(jìn)入規(guī)?；涞仉A段，而以“數(shù)字員工”為載體的解決方案，正在成為主流方向之一?！癆I級(jí)企業(yè)操作系統(tǒng)是下一代，如果定位一定是下一代ERP，上一代ERP是企業(yè)資源管理平臺(tái)，下一代是企業(yè)AI資源管理、員工管理的管理平臺(tái)。” 趙杰輝認(rèn)為，未來企業(yè)干活的不一定全是人，一部分是人力資源管理，另一部分是IT部門管，AI員工將成為常態(tài)。

文/艾玲

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