大模型進入企業(yè)的這兩年，是一個不斷降溫又升維的過程。

從最初的內容生成熱潮，到Agent概念興起，再到企業(yè)級AI應用逐步落地，市場逐漸意識到，決定AI價值的不只是模型能力，更是它是否真正理解企業(yè)、嵌入業(yè)務，并參與生產。

在這一轉折點上，滴普科技近日發(fā)布升級版Deepexi企業(yè)大模型，并進一步整合FastAGI企業(yè)智能體平臺與FastData Foil企業(yè)數據融合平臺，率先提出面向AI時代的Deepexi OS AI級企業(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，是會說話。無論是寫文案、做總結，還是輔助編程，這些能力在C端場景中迅速普及，也讓AI大規(guī)模進入公眾視野。

但當這些能力進入企業(yè)后，問題開始變得復雜，企業(yè)真正需要的，并不是一個更聰明的聊天工具，而是一個能夠理解業(yè)務、參與流程，甚至完成任務的AI員工。

這種差異，本質上來自企業(yè)環(huán)境的特殊性，企業(yè)數據高度結構化且分散，業(yè)務邏輯復雜且動態(tài)變化，任何一個決策都需要結合上下文、規(guī)則與歷史經驗。通用大模型雖然具備強大的語言能力，但缺乏對企業(yè)內部的認知，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，轉向“AI員工”。

這一變化的關鍵，在于能力邊界的擴展。升級后的Deepexi企業(yè)大模型，不再局限于生成內容，而是具備實際執(zhí)行能力：可以自動生成SQL查詢企業(yè)數據庫、編寫Python腳本處理數據，甚至通過代碼直接對接企業(yè)前后臺系統(tǒng)，實現從分析到操作的閉環(huán)。

“企業(yè)級AI必須滿足準確度、合規(guī)性、安全性等嚴格要求，”滴普科技聯合創(chuàng)始人、執(zhí)行董事兼PSST總裁楊磊在采訪中強調，“為了實現個人級能力去做ToB，是一種不可取的做法?！彼M一步解釋，類似OpenClaw這樣的產品雖然是現象級的產品，能讓普通人享受大模型能力，但在企業(yè)場景下，真正需要的是像FastAGI這樣針對ToB企業(yè)級用戶，具備可審計、安全性高、準確等特點的平臺。

滴普科技創(chuàng)始人、董事會主席、執(zhí)行董事兼首席執(zhí)行官趙杰輝補充道，公司從成立起就專注于ToB，這是基因層面的問題?！拔覀儗oC端的各種生態(tài)和運營邏輯不太熟悉，團隊以華為核心團隊為主，思維方式更擅長ToB。”他表示，ToB市場天然有壁壘，發(fā)展不像C端那么快，但可以持續(xù)積累，建立自己的護城河。滴普科技前幾年在數據治理方面做了大量工作，對企業(yè)數據邏輯、業(yè)務邏輯的理解形成了獨特優(yōu)勢，包括本體數據集、高質量數據集等積累。

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

Deepexi OS如何構建“AI員工”的運行底座

讓AI干活，遠不只是提升模型能力那么簡單。

企業(yè)AI長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網語料訓練，雖然具備強大的語言能力，但在企業(yè)場景中往往缺乏對業(yè)務邏輯、數據結構和專業(yè)語義的理解。這種差異，使得AI難以真正參與企業(yè)生產流程。

滴普科技認為，數據治理能力，本質上就是企業(yè)業(yè)務理解能力。

圍繞這一判斷，其技術路徑轉向以“本體建?！睘楹诵?，重構企業(yè)數據與業(yè)務的關系。不同于傳統(tǒng)數據治理依賴人工梳理業(yè)務關系，本體模型通過結構化方式，將企業(yè)中的數據、規(guī)則與邏輯進行系統(tǒng)表達，并進一步由大模型自動生成和演化。

在這一思路下，Deepexi基于Deepology企業(yè)本體數據集，將企業(yè)中的數據、流程與業(yè)務邏輯進行結構化表達，并通過大模型自動生成與持續(xù)演化，形成企業(yè)專屬的認知體系。趙杰輝進一步解釋：“本體其實就是在某一個大閉環(huán)領域里面的知識關聯關系，這個事兒以前都是人工干的?！?/p>

當前，滴普科技通過服務300多家頭部客戶，積累了大量的數據治理經驗，形成了獨特的方法論，現在正將這些經驗模型化，讓AI學會建立知識關聯，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，滴普科技進一步構建了完整的系統(tǒng)架構Deepexi OS。該體系由三部分組成：負責認知與推理的企業(yè)大模型Deepexi，負責多模態(tài)數據解析與治理的FastData Foil，以及負責任務規(guī)劃與執(zhí)行的FastAGI。三者之間，并不是簡單疊加關系，而是形成了一條完整鏈路：數據被解析與治理，模型進行理解與推理，智能體完成任務執(zhí)行，最終形成閉環(huán)。

“我們一直強調結構，定義范式結構，范式結構帶有約束性、關聯性、關系性?！睏罾谂e例說，在企業(yè)維修場景中，AI需要能生成工單，無論后端是西門子系統(tǒng)還是國產系統(tǒng)，AI都要能準確將工單推送到對應系統(tǒng)，這種技能并非來自具體數據，而是基于對業(yè)務范式的理解。

從行業(yè)角度看，這種路徑也正在得到驗證。

隨著“人工智能+”的持續(xù)推動，以及企業(yè)AI市場的高速增長，企業(yè)級AI正進入規(guī)模化落地階段，而以“數字員工”為載體的解決方案，正在成為主流方向之一。“AI級企業(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，下一代是企業(yè)AI資源管理、員工管理的管理平臺。”趙杰輝認為，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

（本文不構成任何投資建議，信息披露內容以公司公告為準。投資者據此操作，風險自擔。） 廣告