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【央视新闻客户端】

　　文 丨 《智客星球》 周文猛

　　近日，滴普科技正式推出升级版Deepexi企业大模型及Deepexi OS AI级企业操作系统 ，并与天津大学共同启动具身智能大脑联合实验室。

　　滴普科技创始人
、董事会主席、执行董事兼首席执行官赵杰辉
，滴普科技联合创始人 、执行董事兼产品及解决方案团队总裁杨磊在接受采访时表示，滴普科技聚焦对企业业务逻辑的深度理解 ，通过“本体范式
”为企业AI划定可信任边界
，以“token经济”重构服务价值衡量 。

　　赵杰辉比喻说，“一个从A公司跳槽到B公司的数字员工 ，不能带走具体数据
，但能带走理解数据的能力
。 ”在他看来，这种能力迁移正是企业大模型落地的核心价值。

　　企业AI落地难 ，先给模型划数据围栏

　　针对当前企业对AI能力的普遍困惑
，赵杰辉在发布会开场时以近期热议的“龙虾
”现象作比 。赵杰辉介绍，许多企业期望拥有能干活的人工智能员工 ，但实际尝试后发现，通用模型在成本、安全性和准确性层面均难以满足要求
。

　　他认为
，企业需要的不是简单部署一个大模型，而是要有规范
、可控地培养适配自身业务逻辑的“AI员工”。

　　当被问及滴普科技与通用大模型、Open Claw等现象级产品的定位差异时 ，杨磊分析称
，面向个人的AI产品虽然爆发力强，但在企业级应用所要求的准确度 、合规性与安全性面前 ，其技术路径存在天然局限 。

　　杨磊介绍
，滴普科技的核心壁垒在于构建本体范式，这是一种针对企业特定业务场景的知识关联框架 ，将数据背后的业务逻辑
、管理规则与知识结构抽象为可被模型理解的语义网络。

　　此外
，赵杰辉还表示，所谓本体并非是指具体的企业数据 ，而是某一业务闭环
，如设备故障维修、供应链调货等企业场景内的知识逻辑与业务语义网络，涵盖数据字段 、文档图纸
、业务流程之间的关联关系
。此前这类工作依赖FDE工程师人工完成 ，滴普科技在服务300余家头部客户的过程中，积累了将该过程模型化的能力。

　　他强调
，这种技术路线的本质是让模型具备理解企业业务，并执行编码的能力 ，而不仅仅是完成对话 。

　　在如何确保企业级AI能够准确、可信的问题上
，赵杰辉以医疗行业为例说明，医疗行业对于所有的回答与执行都是要可溯源 、有依据的 ，例如滴普科技服务的某公共事业机构
，在构建某项业务场景的AI服务中，完全基于提供的800T数据集内完成 ，通过对这些多模态数据完成治理
，并提供给企业大模型，从而确保所有回答需可追溯
、可信任
。

　　他认为 ，企业级AI与消费级AI的核心区别在于必须在约束范围内工作
，“可以承认未知，但不能编造答案。 ”

　　杨磊进一步透露 ，滴普科技在模型训练中引入了约束机制 。他表示，这种数据围栏的构建是多年服务头部客户积累的结果
。滴普科技将大量图纸、工单 、知识逻辑人工关联后形成涵盖企业知识与业务语义网络的高质量数据集
，再用于模型训练。在他看来，互联网上缺乏这类具体场景的训练数据 ，这正是大厂难以覆盖该领域的原因 。

　　算力成本怎么降？核心不在规模在效能

　　针对业内普遍关注的算力消耗问题
，杨磊提出“Token经济
”视角
。他认为，随着AI深入企业核心业务 ，传统的人天计价服务模式将逐步被基于token消耗的算力效能模式所取代。

　　杨磊介绍
，滴普科技在对比测试中发现，同一任务在不同平台上的token消耗差异显著 ，部分面向个人的产品因技能调用无序
，消耗量可达滴普科技Deepexi企业大模型的10倍 。他分析认为，企业级场景的核心不是单纯比拼算力规模 ，而是关注单位算力产生的业务效能
。

　　在商业化路径上
，赵杰辉明确表示，滴普科技不会涉足算力转售业务 ，而是聚焦于token消耗与业务价值之间的闭环。

　　他介绍，目前滴普科技在海外市场已采用按使用时长收费的license模式
，但底层支撑是更高效的token消耗机制 。杨磊补充说，随着AI从辅助工具演进为生产力要素 ，企业的资源配置将从人力资源转向算力资源
，如何让算力消耗产生明确的业务回报，是未来企业服务商需要回答的问题。

　　数字员工能跳槽？带不走数据 ，但能带走理解

　　此次发布的核心产品Deepexi OS
，被滴普科技定位为“AI级企业操作系统”
。

　　据杨磊现场演示，该系统打通了从数据接入
、业务理解到任务执行的完整链路。通过企业数据融合平台FastData Foil将工程图纸、业务状态数据等异构信息解析后输入模型 ，由Deepexi企业大模型基于本体范式生成企业专属的业务模型
，再经FastAGI企业智能体平台将这些模型转化为可组合的技能模块，最终编排成应对具体场景的AI员工 。

　　据悉 ，该系统目前已设计108个业务本体
，发布280余项skills，覆盖制造 、零售、医疗
、交通、通用五大领域
。

　　值得一提的是 ，在制造业运维场景的演示中，AI员工可自主完成从设备故障报警 、原因诊断
、维修方案制定到工单派发的全流程闭环。当监测到设备温度异常时
，系统会调用设备档案、历史维修记录 、维修手册等多源知识，生成诊断报告并规划维修步骤 ，最后直接向第三方工单系统派发任务 。

　　谈及这一系统的战略定位
，赵杰辉认为，未来企业的组织形态将发生变化
。部分工作由人力资源统筹 ，部分则由IT部门管理。IT部门的职责将转向数据接入
、模型训练和技能生成
，企业除了招聘人类员工，还可以通过算力配置补充AI数字员工 。

　　对此 ，他将Deepexi OS视为下一代企业IT建设的核心基础设施
，称其本质是企业AI资源与AI员工的管理平台
。

　　此外，发布会的另一个重要议程 ，是滴普科技与天津大学共同启动具身智能大脑联合实验室。天津大学计算机科学与技术学院院长冯伟在致辞中表示
，双方将围绕数据仿真与合成、大模型轻量化 、模型推理架构优化三个方向展开合作 。

　　杨磊进一步阐释，这一布局标志着滴普科技从数字世界向物理世界的延伸
。“AI员工加上具身机器人 ，就构成了物理世界的智能员工。 ”他举例说，理想的具身智能不仅是机械臂完成搬运动作
，而是能够理解样品背后的工艺
、结构和生产逻辑，成为生产线上的业务专家 。