2026年中国数智化演进探索报告_14页_1mb

2026年中国数智化演进探索报告总结

核心结论

Palantir为全球数智化发展提供了新的参照模式，但中国厂商无法完全复制其路径。中国需在借鉴Palantir核心模式的基础上，选择适合国情的发展方式。

---

Palantir技术架构

1. 操作层——AI辅助的智能操作平台

• 全局掌控：整合ERP、CRM、PLC、MES等多源数据，打破企业软件能力边界。
• AI嵌入：通过智能体（AI助手）提供解释、建议和协助决策。
• 自动化流程：基于历史决策与规则，系统自动执行动作，提升业务效率。
• 用户角色：操作者从执行者转变为监管者，处理例外判断和最终兜底。

2. 产品层——标准化流程提高复用性

• 场景内扩张：将问题转化为可复用解决方案，沉淀行业方法论。
• 跨场景迁移：标准化的数据接入、对象转换、逻辑分析等能力，便于迁移至新场景。
• FDE团队：前沿部署工程师深入客户现场，将验证模型、逻辑和流程写入平台，提升平台价值与交付速度。

3. 底座层——支撑平台效果的技术基础

• 本体系统：整合数据并构建统一业务接口，是组织级平台的核心能力骨架。
• Foundry + AIP + Apollo：构成平台底层技术基础，提供9种能力模块。

---

中国现有尝试

不同生态位企业围绕自身能力，分别占据操作层、产品层、底座及平台位置，尝试向Palantir模式靠拢。

操作层

• 代表厂商：阿里悟空
• 特点：AI原生工作平台，支持多AI agent协同处理任务。

产品层

• 代表厂商：用友iUAP、金蝶苍穹
• 特点：
  • 用友iUAP：由业务中台、数据中台、智能中台等组成，支撑多业务应用。
  • 金蝶苍穹：以动态领域模型为核心，抽象业务对象与流程，支持AI持续组装与扩展。

底座层

• 代表厂商：大应科技
• 特点：构建AI可理解的数据底座，强调数据语义编织与治理能力。

平台层

• 代表厂商：第四范式、滴普科技、渊亭科技
• 特点：
  • 第四范式：企业级AI平台，支持算力、模型和资源管理。
  • 滴普科技：AI数字员工基础平台，强调低幻觉输出与系统级访问控制。
  • 渊亭科技：以决策中台、认知中台为核心，输出复杂决策场景解决方案。

---

Palantir成功三要素

1. 顶级客户资源：主要服务政府和大型商业组织，解决复杂核心问题。
2. 长期合作关系：系统部署周期长，需持续优化与迭代。
3. 制度支持：美国政府通过政策和资金支持，鼓励第三方厂商进入核心领域。

---

中国不能复制Palantir的市场原因

1. 准入机制区分

• 核心数据由国资主导：民企难以接触机密数据和获得最高等级授权。
• 准入监管严格：第三方厂商只能围绕边缘环节提供服务，难以深入核心业务。

2. 采购思维不同

• 国内采购以局部ROI为目标：客户倾向于短期可验证效果的局部采购。
• Palantir模式不适配：其重型系统需长期投入与优化，与国内采购逻辑不符。

3. 政策侧重点差别

• 中国政策优先政务与制造：智能化和数据化方向明确，但军事领域软件需求制度化较晚。
• 美国政策优先军事：军事任务型软件需求制度化较早，为其他领域提供借鉴。

---

各生态位厂商优劣及未来展望

生态位	优势	劣势	未来展望
操作层	AI接入真实流程，市场接受度高	外部扩张受限，依赖底层授权	需打通上下游，探索全链条业务
产品层	客户基础深厚，快速占领用户心智	局限单一场景，缺乏统一平台	需突破场景限制，实现平台化
底座层	技术特性接近Palantir核心	数据治理成本高，市场接受度低	需提升行业认知与整合能力
平台层	商业化潜力大	技术背景强，缺乏行业经验	需解决兼容性与整合难题

---

中国道路探索方向

1. 全链条业务整合：现有厂商需打通上下游，实现业务扩张。
2. 政策支持统一平台：政府推动统一操作平台建设，促进生态位互补。
3. 整合型厂商崛起：具备整合能力的厂商将解决兼容性问题，推动平台化发展。

---

风险提示

• 兼容性与接口标准不统一：跨厂商整合难度高。
• 责任边界模糊：多方合作可能导致权责不清。
• 整合门槛高：资金、技术、行业经验与人才需求极高。

---

联系我们

• 电话：400 - 026 - 2099
• 邮箱：ask@iresearch.com.cn
• 官网：www.idigital.com.cn | www.iresearch.com.cn
• 社交媒体：
  • 新浪微博：[]
  • 微信公众号：[]
  • 企业微信：[]

---

法律声明

• 版权声明：本报告为艾瑞咨询所有，未经许可不得复制、传播或输出至境外。
• 免责条款：报告数据基于研究估算，不构成任何建议或保证，仅作为市场参考。