生产场景AI落地存 “最后一公里” 难题
智能体在生产场景中的准备情况仍存在 “最后一公里” 问题。相较于生活场景，生产场景更为复杂和严肃，正因其涉及整个组织与生产活动的上下协同，对 AI 应用的适配性、稳定性要求更高 —— 也正是基于这一特性，围绕生产场景的研究涵盖三个方向：一是识别并利用当前 AI 的特性，明确其长板与短板；二是探索生产过程中人机新的协作方式，确定双方的分工变化；三是在人机新协作关系中，帮助人们明确需培育的新能力，以适应 AI 时代注定形成的新分工角色。
而这种复杂性与协同需求，也让企业级 AI 应用落地的 “最后一公里” 难题愈发凸显，且核心矛盾集中在数据层面：数据储备未达要求、数据上下文不够完整 —— 比如 AI 难以精准理解一个组织内从销售对客话术到财务财经管理指标的整套专业语言体系，也有人提出本质是数据本体构建的缺失。尽管当下行业兴起学习帕兰提尔的浪潮，希望借鉴其技术经验突破瓶颈，但帕兰提尔的本体（Ontology）技术是 20 多年前在美国特定项目环境中逐步积累发展而来，若想跳过前期沉淀直接复制成熟模式，难度极大。
区分 “高质量数据” 与 “高保真数据”，
打造轻量级 Ontology
针对数据问题，万如意进一步区分了 “高质量数据” 与 “高保真数据” 的差异。他表示，国家推动的高质量数据集侧重提升 AI 训练效果，是训练优质模型的基础；而要让 AI 的能力精准落地到实际应用场景中， Palantir所强调的 “高保真数据”，正是支撑 AI 在推理阶段与场景精准适配的关键。Palantir Ontology 本质就是构建高保真数据的方法，其核心是构建语义元素、实体属性与关系，建立互操作能力，让 AI 推理动作与原始数据相关联（Reliance），且能将推理结果反向作用于环境（Action）。
中软国际正基于华为云Versatile智能体平台，打造更适配企业落地的轻量级Ontology。该技术通过数据目录、业务语义、工具及必要的知识图谱构建语义层，更贴合当前企业实际需求。
多领域验证 AI 落地价值
在半导体制造领域
某企业 600 名研发工程师需 200 名物料工程师配套，从 10 万种物料中匹配品类，工作重复且高负荷。中软国际构建了一套轻量级可信本体的平台及服务能力，将企业的复杂数据和知识通过生成式编织方法构建大模型易于理解的高质量语义化结构，将物料说明书与产品设计文档转化为语义数据，实现供需精准匹配，物料工程师的生产效率提升 10 倍以上，研发工程师可快速更换物料方案；
在医疗领域
为北京某三甲医院开发 “AI 医保合规官”，构建事前违规拦截、事中风险介入、事后问题追溯的全流程医保合规闭环管理。面对复杂的医保规则，AI 通过学习医保知识本体，能将非结构化的规则转化为 SQL 语句，批量核查数据库，解决了人力难以完成的医保合规审核难题，为医院合规与经济效益提供有力支撑；
在电网场景中
针对停电分析这一低频次、高风险决策场景，为某电网集团构建配网抢修智能体，迅速整合停电、气象等多维数据，通过K线图、分时图等形式，提升灾害天气下的抢修决策效率与科学性，通过语义治理明确模糊概念（如 “蝴蝶” 是生物还是台风代号），助力 AI 更完整地分析数据，为决策提供精准辅助。
以 10 倍 KPI 提升为目标，
深化与华为合作
未来，中软国际将携手华为推动AI应用从“单点场景突破”向“组织协同流程重构”全面升级。AI agent 带来的全新体验，核心在于能使生产环境的 KPI实现十倍以上提升。中软国际将继续深度依托华为云Versatile平台，全力推动 AI 准备就绪，助力千行万业实现大模型规模化、实效化应用。
（来源：中国软件国际的财富号 2025-11-12 18:06） [点击查看原文]
