2026年中国数智化演进探索报告

Palantir技术架构

• 操作层：Palantir通过整合ERP、CRM等多源数据，打破单一软件边界，建立统一操作层，并借助AI快速分析和决策。操作者可使用内置分析工具，智能体则负责解释、建议和协助决策，实现AI嵌入工作流程。
• 产品层：Palantir提供标准化流程，提高解决方案复用性。FDE团队深入客户现场，将验证有效的模型、逻辑、流程沉淀进平台，实现场景内扩张和跨场景迁移。
• 底座层：以本体系统为核心，整合分散数据，构建统一业务语言体系，并提供数据分析、逻辑分析、工作流服务等9种能力模块，支撑平台效果。

中国现有尝试

• 中国企业围绕操作层、产品层、底座和平台等生态位，尝试将AI嵌入工作流，但均存在局限性。
• 操作层：阿里悟空、金蝶苍穹等。
• 产品层：用友iUAP、靖安科技等。
• 底座层：中科世通、亨奇等。
• 平台层：第四范式、大应科技等。

中国不能复制Palantir的市场原因

• 准入机制区分：中国严格的准入机制限制民营企业接触核心资源和数据。
• 采购思维不同：中国企业倾向于局部采购，而Palantir模式需要长期合作和系统级整合。
• 政策侧重点差别：中国政务和制造领域政策环境先于军事端成熟，影响Palantir模式的应用优先级。

各生态位厂商优劣及未来展望

• 操作层：优势是接近真实工作流程，劣势是外部扩张受限。
• 产品层：优势是贴近行业需求，劣势是数据治理成本高。
• 底座层：优势是技术特性接近Palantir，劣势是缺乏行业经验。
• 平台层：优势是具备商业化潜力，劣势是算力等基础设施压力。
• 未来竞争重点转向整合能力，率先做出完整体的组织级平台的厂商将具有优势。

研究结论

• Palantir提供了全新的数智化发展参照，但中国厂商无法完全复制其道路。
• 中国应借鉴Palantir的核心模式，选择适合自身现状的发展方式。