国内对标Palantir核心逻辑的落地案例，分享了很多「AI非共识」

两年半股价暴涨25倍，Palantir仍是企业级AI无出其右的领导者，甚至目前都找不出一家竞品。我们频道聚集了很多关注Palantir的朋友，大家问的最多的问题是：国内有没有真能对标Palantir的公司？

我也聊过很多“对标公司”，大多耕耘垂直场景，各有特点。其中有一位我们频道的读者朋友，在学习Palantir learning专区所有内容后，给我分享了模拟Foundry平台所有功能的成果。他对Palantir的理解较为全面、深刻，并且正在逐步把这些认知转化为企业AI落地的实践，成果突出。

我想把这位超级个体的故事分享出来，他有很多「反共识」的实践经验值得深思。

3个人，4个月，上线跑通4个场景，服务5000人工程团队

W最近带领公司IT团队交付的“数据中枢”，汇聚了企业所有设备、人员、业务流的全量数据。他坦言，“技术债”是很多大型企业必须跨越的难题。前期系统之间难以实现数据贯通，也很难进行AI改造，造成隐形成本的浪费。他的做法是推倒重来，从最基础的主数据、ESB入手，从零开始新建了统一账户、统一门户、统一数据Pipeline。

他又在4个月内，仅带领2人开发，上线跑通了4个核心AI应用场景——履约指挥控制塔、AI报告、自动化任务、GIS动态规划。

深入公司电力业务核心腹地，构建了诸多业务场景模板、组件、业务运营指标，涵盖能源规划、勘察设计、采购、施工建设、监理、运维等场景。

上图中部是业务运营指标实时显示区，利用AI把源头数据直接映射成实时的指标反馈，无需中间的清洗、人工分析环节。左侧是“AI驱动的任务专区”，核心特征包括：

• 自主复用性：一个任务首次跑通后，AI可自主识别同类任务场景、自动执行

• 指标与任务双向同步：当业务指标出现异常时，AI会自动生成/触发对应任务，再把每个任务的结果反馈给指标

• AI自主分发任务：以AI生成的任务为导向，定向采集所需数据，规避无差别采集造成资源浪费，也避免了人工主观判断造成的干扰

业务人员填简表，AI完成汇总分析，直接输出业务结果

在数据采集环节，Palantir在所有传统行业都是大量使用PDF去采集人员作业数据，这是一个很少被提及的细节。W团队也采用了类似方法，为了简化输入，他们为所有业务场景设计了“二维表”。

以质量检查为例，“自查”和“监理查”是电力行业高频业务场景，巡查人员只需填写这种简单的“二维表”，平台就会自动汇总、分析，Agent可以精确取数，实时报错预警：

AI读取每张“二维表”数据，判断它们在每个节点、每段流程呈现出的实时业务状态，Agent为异常业务结果输出解决建议，甚至直接执行任务。

场端成本压缩至同行的1/40

在项目工程现场，W 团队通过技术创新实现了极大的成本优化——单体 “智慧工地方案” 项目的软硬件刚性成本，压缩至市场价的1/40。

依托CV算法优化能力，他们用300元摄像头替代了同等效果的3000元摄像头。同行大多使用场端部署、调试方案，W团队对监控方案整体改造——场端仅需完成通电操作，其他部署工作全部远程进行。

日常运维场景中，当远程人员需了解某个项目部、某台设备情况，只需语音说出部门或位置，AI可快速调取呈现对应数据。

真正的“对标”，是底层能力的 “基因级对齐”

很多Palantir的对标者目前还是通过局部应用 “形似” 对标，在全域数据同步、业务语义映射、端到端协作等核心能力上存在本质缺失。

Palantir平台通过定义业务实体、关系和规则，将原始数据直接映射为业务部门可理解的概念。例如，“设备ID、时间戳、故障代码”，映射为“生产线电机A，2025 年 8 月 25 日 10:00 过载故障，关联维修工单 WO-20250825”。

W团队通过“模板”概念，将实体、数据和规则融为一体，极大降低了数据采集和人工处理环节遇到的各种矛盾性问题，充分借鉴了Palantir Ontology方法论。

这种映射让业务层无需懂技术，就能直接通过业务实体（模板）使用数据。通过数据整合、语义映射、协作框架，Palantir平台支撑企业所有业务场景的AI化，实现 “一次建设，全域复用”。

现在很多企业还是用AI解决某个局部痛点，用自动化工具处理某个局部流程，数据标准、技术架构、业务逻辑互不兼容。虽然Agent上线时能看到局部效果，但随着业务变化、数据增长，很快会陷入 “数据混乱→模型失效→重新开发” 的困境，很难真正走近Palantir 式 “AI驱动业务进化”。

“数据驱动”和“AI驱动”有本质区别

大多数企业认为AI是一个数据驱动决策的过程，但在W看来，“数据驱动”和“AI驱动”有着底层逻辑的差异：

数据驱动：采数据-看数据-分析数据-用数据；本质还是以人为核心，“人类经验+数据” 的决策模式 ，依赖人工串联分析链路

AI驱动：采数据-直接用数据；通过算法和模型替代人工分析环节，Agent直接调用数据，可以捕捉隐形的复杂模式，适合动态、海量数据、高/多维场景

W的公司已经跑通AI驱动模式，这恰恰触达了Palantir Ontology方法论的精髓——为数据和业务之间做了一层编译语义网，为数据赋予 “业务语义”，让数据从 “技术语言” 直接转化为 “业务语言”。这也是Palantir一直引以为傲的特点：“无需纠结数据是否混乱、不必担心数据量大小，只要拿来Palantir平台运行，就能快速看到业务成果”。

越顶层越固定，越底层越灵活

这是另一个反共识的点。我通常听到的是“平台底层筑基，上层应用灵活搭建”，但W的平台架构和理念是——越顶层越固定，越底层越灵活。

这个设计理念的灵感就来自Palantir：

他认为，价值链构成企业运营的逻辑骨架，短期内是相对固定的，为业务开展提供明确指引。底层的数据和业务模板则更具弹性。数据层涵盖多源、多类型数据，实时动态更新；模板（模型）层则可灵活定义数据关联、业务实体属性，适配不同场景与业务变化。

“如果AI不带业务，将没有任何ToB价值”

电力领域有个很大的痛点：“现场”和“市场”之间存在天然鸿沟，所以，打造现场与市场精准匹配的一体化系统，成为行业追求的核心目标。这恰恰印证了Palantir一体化解决方案的价值。

W公司曾试图采购AI厂商的服务，和诸多AI大厂都沟通过，但这些乙方往往不懂场景和业务。在公司看来，目前市面上绝大多数是AI问答类产品，开拓的都是“低价值”场景。这些专业厂商没有一家能深入业务腹地，做到端到端的业务适配。

在W看来，AI落地这件事至少要在3个方面有正确认知：判断哪些业务有价值，识别哪些场景可以AI化，基于顶层业务理解做好数据定义。

“如果AI不能准确给出业务动作和业务执行，那么最终只有业务精英才能成为AI用户。普通员工不仅难以掌握使用智能化系统的能力，甚至可能因误操作对系统造成严重破坏”。

让5000员工用好AI：分层施策破局

业务团队是智能体真正的终端用户，关于推动庞大的5000人工程师队伍用好AI，W有着清晰的路径，他把业务人员分为3类：

1）希望利用AI减轻工作负担，这类员工会比较积极融入，很快就能掌握使用方法；

2）应付差事，需要“手把手”甚至“手摸手”的进行指导，通过长时间工作和探索，把所有场景都穷举完成，方可上手，否则会一直陷入“十万个为什么”；

3）对自身的业务和专业本就不够精通，任何操作都需要专业IT人员服务。

很多人会优先聚集第1类用户，W却最看重第3类，“他们反倒能给系统发展提供巨大支持，一旦满足了第3类人员的需求，第1和第2类就会非常容易满足”。

厚积薄发：企业级AI落地不在于炫技，功夫藏在日常建设里

我们频道分享过很多海外企业级AI落地案例，真正成功的案例不是大模型热潮催生，不止靠技术，更不会短时间拔地而起。它们的共性是：注重长期培养员工的AI素养，以业务主导、技术配套。Palantir自身也是20年的厚积薄发。

2021年W从海外回国任CIO时，发现IT团队技能参差、职责不清。他未裁一人，而是用3年时间对团队做系统性的AI认知启蒙和训练，还购买了不少AI内容课程。团队自此开始建立起认知和能力体系，从“没接触过AI”逐渐过渡到能动态跟踪主流技术栈。同时，他从2021年就在设计对标Palantir的平台与应用，在内部一点点推动立项。

这种 “润物细无声” 的渗透，是2025年项目正式启动和顺利运行的关键基础，从开发团队到整个企业高层，不存在认知不统一的情况。他解释道，“认知不统一绝大多数是源于业务理解差，对自己的业务领域和其他部门的专业领域一知半解，才会产生价值认知差异”。

Palantir的创始人Alex也披露过，公司刚成立的前3年没有任何业务，仅仅就CIA一个客户。这段“慢时光”反倒给了团队一个认知同质化的阶段，这期间无法建立起共同认知的人，就会自动离开公司或者核心团队。

“高手和高手之间基本没有差距，鼓吹本土化的人只是信息差的制造者”

我问W通过亲身实践，对Palantir的理解有哪些变化？他分享了几点：

1）“虽然二级市场大范围鼓吹Palantir AIP平台，实际上还在噱头阶段，真正的落地大多来自Foundry平台，美国也出现了专门培训企业用好Foundry平台的第三方运营公司”

2）“但AIP的方向是对的，通过AIPCon可以看出，各行业的顶尖企业还是以业务数据流为核心价值，抓住这个锚点开展AI落地”

3）对于“对标Palantir要本土化改造”的观点，他认为“只是信息差的制造者，这些人不会成为价值贡献者。无论在什么区域、什么行业，高手和高手之间基本没有差距”。