2026年中國數智化演進探索報告

互聯網行業丨探索報告

摘要：

Palantir給了全世界一個全新的數智化發展參照。鑒于國情不同，中國廠商無法完全復制Palantir的道路。對此，我們要借鑒Palantir的核心模式，選擇適合中國現狀的發展方式。

1.操作層——Palantir的使用體驗

掌控組織內全部數據和流程進度并借助AI快速分析和決策

使用Palantir系統時，操作者可以獲得全流程的全局掌控。組織級系統整合了ERP、CRM、PLC、MES等多源獨立數據，打破了任一單獨企業軟件的能力邊界。在組織現有的所有數據和流程之上，建立了更高層級的統一操作層。該操作層并非完全封閉替代現有工具，而是通過API、ODBC等方式接入PowerBI、Python等組織原有分析生態。不同角色的操作者可以使用系統內置的點擊式或代碼式分析工具，分情況進行數據分析。另一個變革式體驗是智能體的接入。在AI時代，真正讓企業軟件行業地震的是Palantir對AI的創造式運用。Palantir的AI平臺AIP主要由兩部分構成：智能體在操作端通常以嵌入式智能助手的形式出現，負責解釋、建議和協助決策。其次，操作者可以批準執行過的動作寫回原始系統，并設置實時監測或按預設時間表監測的條件，一旦條件滿足，就自動執行相應動作，部分業務按照預設規則變成了自動化流程。AIP將前臺通知、任務隊列、審批流、自動觸發動作和復雜對話分析結合，做到了AI真正嵌入工作流程。最終呈現給操作者的是一個AI輔助的智能操作平臺，提高了傳統數據分析與決策的速度。

1.產品層——標準化流程提高復用性

產品具備場景內擴張和跨場景遷移能力

Palantir的價值點不是單一場景的解決專家，也不是全行業的咨詢顧問，而是可以將客戶問題轉換成可復用解決方案的標準化產品。Palantir的FDE團隊（前沿部署工程師）就是連接客戶復雜問題與平臺能力的前置部署接口。FDE會深入客戶現場，理解業務流程、數據結構與決策約束，并聯合客戶快速驗證解決方案。FDE的關鍵不在于反復依賴人力做咨詢，而在于將驗證有效的模型、邏輯、流程持續沉淀進平臺，使其從單次項目經驗轉化為可復用的平臺能力。隨著AI FDE的推出，部分原本依賴人工完成的數據轉換、代碼生成與配置工作進一步自動化，這使FDE能夠更聚焦于高壁壘的客戶理解、問題抽象與復雜落地，從而提升整體交付速度、標準化程度和平臺價值。因此，Palantir既能在同類場景中加快復制，也能將更高層的對象關系、邏輯轉換和權責劃分遷移到其他行業。

1.底座層——支撐平臺效果的技術基礎

以本體系統為核心的9個能力模塊是組織級平臺的能力骨架

應用之所以能落地，場景之所以能擴張，靠的是底層能力的運轉。現實業務場景在解決問題時首先要面對的是大量獨立且分散的數據集。每個數據集和數據單元之間存在著業務聯系。這些聯系的邏輯就是解決問題的工具。本體論的作用是把數據以統一的業務接口整合起來，運用Excel、機器學習等方式找到數據間的邏輯，最后把邏輯落實成實際的操作，并寫回原始系統。本體系統是支撐本體論運轉的底層技術，也是整個組織級平臺的核心能力骨架。Foundry數據分析系統和AIP結合，共同為平臺提供9種能力模塊。

2.中國現有嘗試

不同生態位均有企業做出向Palantir靠攏的嘗試

從當前市場格局看，中國企業對Palantir的復制，并不是由單一廠商自上而下完整復制，而是由不同生態位玩家圍繞各自原生能力，分別占據操作層、產品層、底座乃至平臺位置。每個廠商在各自生態位都做出了將AI嵌入工作流的嘗試。由此可見，在AI技術層面，中國已居于世界前列；影響中國復制Palantir模式的其他因素，應在非技術要素方面探尋。

2. Palantir成功三要素

3.準入機制區分

準入機制差異導致中國民營企業無法接觸核心資源

Palantir的成功離不開頂級的客戶資源，主要向核心政府和大型商業組織提供服務。其重型組織級系統首選解決的是最具挑戰性和最緊急的問題。這些問題往往需要整合組織內部全部數據，構建適用于該組織的系統，實現供應鏈優化、生產優化和解決戰略任務。美國在軍事和政務方面鼓勵市場上的第三方廠商，在政府安全許可、權限管控等條件下將技術帶進核心領域。能源等核心生產資料天然形成國家和企業共同承擔責任的發展環境，企業的強自主性讓Palantir獲得客戶重要生產數據和最高等級授權，進行全組織的數據治理和使用。

面對同等量級的軍政需求和企業需求，中國沒有成長出Palantir式的第三方廠商，首要原因是我國嚴格執行國家主導的準入機制。在數據安全的前提下，不僅核心資料和數據必須由國資主導或國家控股，廠商在獲得準入資格后也須由內部協助監管。且第三方廠商只能圍繞邊緣環節開展服務。中國廠商即使具備技術能力，也難以突破信任門檻。因此，準入機制的不同從源頭上斬斷了中國民營企業拿到我國機密數據資料、獲得組織內最高等級授權的可能。

3.采購思維不同

Palantir式的重型系統不適配中國當前的需求土壤

對于Palantir式的系統而言，不是一次性采購，而是長期的合作關系。僅僅前期部署環節，就需要數月甚至數年。Palantir在今年2月宣布了與Rackspace的合作，將部署時間縮短到4周至4個月；但對于中國廠商，縮短交付周期仍是艱巨的挑戰。極大的試錯成本，導致客戶投資極其謹慎。因此大部分中國客戶會傾向于局部采購，以尋求短期可驗證ROI的成果。盡管雙方都是從高價值場景出發，Palantir模式和中國企業優化組織系統的邏輯不同：Palantir的高價值場景是從客戶最復雜、最核心的業務難題切入，逐步擴展到更多流程和部門，以此撬動系統級整合；中國的高ROI場景多數以戰略性降本增效為目標。在局部高價值場景中接入新系統，往往是中國客戶當前階段的投資終點，而不是當作平臺化的起點。

3.政策側重點差別

中國政務和制造領域政策環境先于軍事端成熟

國家政策發力點不同，會影響Palantir模式在中國應用優先級不同。Palantir模式能否具備良好的發展環境，不在于哪個領域先發布相關政策，而在于哪個領域率先把應用場景制度化為可持續采購、迭代、復用的軟件需求。如果在軍事優先的環境中應用，各廠商會首選復制Palantir在軍事方面的路數和章法。但如果應用到商業領域，二者完全不同的套路和側重點，會導致軍事思維無法在商業領域落地。從公開政策來看，美國的軍事環境優先成熟，中國的政務和制造環境優先成熟。對各廠商而言，找準發力方向尤為重要。

4.各生態位廠商優劣及未來展望

各生態位有天然優勢和明顯短板，下一階段競爭重點轉向整合能力

操作層更接近真實工作流程，產品層更貼近行業需求，底座層更靠近核心技術，平臺層具備商業化潛力。但各生態位廠商的短板也在嚴重制約著它們的擴張。依據現狀推斷出，下一階段的競爭目標是誰率先做出完整體的組織級平臺。

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