导言从记录系统到数字孪生系统的高纬度升级。也可称为数字孪生派。骨架ERP规则基础把SAP Hard coding的业务规则喂给AI头脑知识管理事实基础本体OAG式决策节点和What-If沙盘模拟支持决策逻辑和分析模型手脚专业外围系统工具触发对应系统操作OntologyAPI神经AI/Agent/Skill主体基础能力血液业务流程主体运行主要方式多个智能体串联成工作流通过共享本体上下文实现松耦合协作Palantir产品体系Foundry是底层通用操作系统是Palantir的核心产品它通过将数据从不同的系统中提取并整合创建一个统一的数据平台。Apollo则是Palantir的运营平台提供自动化的数据处理和管理功能更像DevOps交付层。AIPAI运营平台则专注于AI的集成和应用思想通过对象/属性/关系/行动的抽象对现实世界进行有效抽象建模以前是手工建模人看(两层皮)现在是AI辅助建模驱动AI (虚实结合)在传统企业信息化中ERP 等应用是核心以流程为轴心把业务固化为系统操作数据只是随之沉淀的副产品用于事后统计和审计本质是“系统先于数据”Palantir 则把数据提升为一等公民成为组织的“操作对象”和“统一语境”而应用只是数据的投影与使用方式。Palantir 将数据构造成跨部门、跨系统的统一底层应用则像插件挂载其上。将抽象的数据与真实业务场景深度结合让用户获得类似“作战地图”的全局视角可以像在沙盘上推演一样制定作战计划供应链管理者则能如同观察神经网络般实时追踪订单、库存与运输节点的变化。核心价值在于将数据分析与决策执行深度耦合并直接下沉到一线作业场景实现“数据—决策—行动”的闭环企业统一大脑问题1规则管控是一个外挂辅助工具还是内置到本体定义中 2行动 除了工作流还有其他实现方式吗Palantir 用“操作系统”来描述自己——它像是组织的数据内核外接各种“设备驱动”业务系统、数据库、API然后在统一环境里运行“应用”决策工作流、分析模块本体重要思想是构建统一的本体模型Ontology对企业的人、事、物和流程及其关系进行标准化定义让组织内的数据和业务逻辑在语义层面实现真正统一。是AI 时代的动态语境引擎。Ontology通过语义实体化Objectification将异构数据源ERP、CRM、传感器、Excel抽象为对象Objects具备物理属性、财务价值和历史记录的“真实实体”本体模型构建在现有系统之上把来自不同系统的异构数据映射到统一的业务实体和关系语义中让数据不仅是表格和字段而是业务意义明确的对象网络。这种语义层为跨系统的分析、关联和推理如订单与运输、库存与生产、故障与维护的实时关联提供了一个动态连贯的业务图景。动态本体引擎支持“对象-属性-事件-关系-函数”五元组Palantir 坚持把数值计算、约束校验放在 Functions而不是交给大模型好处高维度建模便于用户理解本质是用低纬度的复杂工程替换高维度能力不足便于大模型使用限制高度依赖建模能力和行业理解不同客户的语义差异大实施成本高引申关系型数据库虽然解决了事务的记录及条件约束问题但事务发生时更新DB的对象构建报表时从DB抽取的对象和条件都是复杂的工程问题。比如传统系统信息分散在ERPTMSWMSCRM等不同系统的复数表里。不管是数据更新还是数据抽取都要经过复杂的工程导致系统构建与维护都很笨重。本体与大模型Ontology 能够把大量信息重组为语义化、结构化的知识网络通过时间、关系、事件等维度压缩与语境化从而为大模型提供高质量的上下文输入大模型能够基于已有数据快速生成 Ontology 的初始框架或模板大幅提升知识图谱与指数级图谱的建立效率让语义层的搭建从“工匠式”转变为“自动化校准”的范式。举例“订单Order” Ontology业务对象EntitiesOrder订单来自 ERP 系统SAP/Oracle订单号、客户 ID、产品、数量、价格、状态。Shipment运输批次来自 TMS 系统承运商、卡车/司机、起点、终点、预计到达时间。Inventory库存来自 WMS 系统仓库位置、可用库存、批次号。Sensor传感器数据来自 IoT 系统温度、湿度、GPS、卡车位置。Customer客户来自 CRM客户信息、信用等级、合同条款。关系RelationshipsOrder → Shipment一个订单可以被分配到多个运输批次部分发货。Order → Inventory订单关联仓库库存用于判断是否可发货。Shipment → Sensor运输批次与卡车 IoT 数据绑定用于实时监控。Order → Customer订单与客户绑定支持信用风险控制。Time Travel订单状态从 创建 → 已发货 → 在途 → 签收 → 退货每个变化在 Ontology 里都有版本号可以回溯“订单 12345 在 2024/07/01 时绑定的是哪个仓库、哪个司机、哪辆车”架构高度集成 —— 地理信息、实时数据、建模、工作流、安全体系在一个平台内无缝协同安全与权限体系 —— 军事、情报、政府场景造就了极高门槛直达一线执行 —— 很多产品只能“看”Palantir 能“推演执行”数据处理支持 时间回溯Time Travel 等机制让用户能够像代码一样追踪、回滚和重现数据全生命周期数据引入IngestionFoundry 支持多源数据接入数据库、API、IoT 流、文件并在入口就进行权限控制与日志记录。每条数据的来源、时间戳、转换规则都会被自动记录即所谓的 lineage 数据血缘。引入时可以配置 合规策略如 GDPR、HIPAA对敏感字段自动脱敏或加密。存储Storage Modeling底层可连接客户已有的存储Snowflake、S3、HDFS 等Foundry 作为逻辑层而非“霸占数据”。数据存储采用多层抽象原始层Raw、清洗层Refined、语义层Ontology每层数据都带有 版本控制类似 Git for Data保证修改可回溯使用Usage Execution数据被用来驱动分析、可视化、建模和工作流Ontology-augmented generation (OAG)智能体在本体层进行结构化推理行动构建数字孪生实现“感知-认知-行动”的闭环就像SAP供应链自动触发财务记账一样物理世界业务活动直接触发本体。在此基础上分析再行动。用本体实现数字孪生实现输入 - 全局统筹 - 执行的闭环沉淀下来的“人类行为数据”并非简单的动作记录而是被拆解为“问题场景- 应对逻辑- 执行结果” 的结构化信息—“本体”成为训练人工智能模型的“养料”当AI对业务逻辑的理解足够深入、对复杂场景的应对足够成熟后便可直接接管那些标准化的工作流程。触发对应系统操作实现AI输出到实际执行的闭环。如自动调整生产计划、下发风控指令或执行跨系统转账。数据收集通过ERP收集数据企业模型将流程、资源、事件等建模为企业业务的语义semantic形成企业真实世界的“数字孪生”——“本体”ontology计算出最优的行动方案即决策Decision将决策转化为一系列跨系统、跨部门的可执行步骤工作流支持跨系统编排Orchestration自动化数据流和决策执行。通过 Saga 模式实现最终一致性补偿事务、幂等、重试、死信队列。核心价值让数据流不仅能“看”还能“驱动执行”。产品_Foundry核心模块建模Ontology数据本体建模定义业务实体与关系。数据Data Lineage / Pipeline Studio拖拽式数据管道编排。分析Code Workbooks数据科学家可以直接写 Python、R、SQL调用 Spark / ML 库。UIVisualization / DashboardsBI 风格可视化内嵌在 Foundry 界面中。appApp Builder / Workshop低代码构建行业应用。前端用户界面层技术TypeScript React → Foundry 的主要 UI 框架用于构建工作台、仪表盘、低代码应用界面GraphQL / REST → 与后端的数据查询和交互浏览器端低代码工具App Builder、Workshop封装了 React 内部 DSL领域专用语言后端应用逻辑与计算层技术Apollo → Palantir 自研的持续交付与多云部署系统确保 Foundry 能在 AWS、Azure、GCP 或本地数据中心一致运行关系数据库Postgres、Oracle 等用于事务型与元数据管理Graph 数据存储内部有知识图谱/本体管理早期 Gotham 用过 Titan/Neo4j 等Foundry 更可能采用自研或基于分布式 KV权限控制源数据层传统的行/列/表权限类似数据库 ACL。Ontology 层以业务对象为中心例如 Order、Customer、Warehouse。属性级别某些敏感字段例如客户身份证号 → “可见/不可见/脱敏”。实例级别Row-level Security例如“销售 A 只能看到自己负责区域的订单”通过 Ontology 映射规则实现。操作级别不仅是“看”还能限制“能不能触发某个动作”例如可以查看订单状态但不能触发“取消订单” 或 “重新分配库存”的操作可定义“业务动作权限”如 cancelOrder、approvePayment、rerouteTruck沙箱支持沙箱演练基于历史数据回放、小范围灰度执行、全量推广。可以在 Ontology 对象上模拟业务策略如改派订单避免大规模混乱用户交互通过统一的语义层/本体模型让用户的交互行为能够直接访问、调用和组合数据模型、知识图谱及智能分析功能。用户在看似直观的查询、自然语言交互、假设分析或模拟推演过程中实际上是在与统一语义模型协同工作从而大幅提升分析效率与一致性。开发者、数据科学家、分析师、业务人员可以在同一 Ontology 层协作客户案例待补充业务增长结果怎么样商业模式项目采取定制化高级服务加实施咨询配套不仅仅提供工具而是从整体上提供一个全局化的数据分析与决策视角。Palantir 的模式介于“软件公司”和“咨询公司”之间强调产品平台 咨询交付。全域语义底座跨系统数据融合与治理操作系统级AI应用让大模型拥有“业务常识”端到端决策分析与仿真当发生区域封锁或物流中断时智能体通过本体拓扑关系秒级识别受影响的订单、零部件及下游客户实时模拟替代供应商、航线变更及资源调拨方案并精准预计算各种方案对销售预测和利润的影响产出最优决策路线图根据最优策略自动匹配技术员技能、调度备件库存并调整生产排班实现预测性维护的全流程闭环。与ERP关联2025年5月SAP与Palantir宣布深化战略合作双方结合创造了一种全新的企业AI协同模型不能仅仅把SAP ERP/Joule定位在手脚而要定位于基座SAP补充本体Palantir补充基座与交互ERP关系型数据库基础上业务规则硬编码Palantir本体基础上业务规则内置在本体返回 导读页参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/720949824https://www.palantir.com/jphttps://www.palantir.com/careers/https://mp.weixin.qq.com/s/SXPfiqh0-Mw9nNBDs4QfKg(mp.weixin.qq.com in Bing)https://baijiahao.baidu.com/s?id1849345119806720283wfrspiderforpc(baijiahao.baidu.com in Bing)