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Asahi Souken
近日，在软通动力“AI筑基 聚智共赢”——软通动力数字基础设施服务线2026伙伴大会上，软通动力数字基础设施服务线正式发布软通数智本体平台。该平台对标国际标杆Palantir，以“工业本体论”为核心，为制造业打造可行动、可验证、可进化的“数字大脑”，开启制造业数智化新范式。
当前，工业AI已从“能不能做”的探索进入“来不来得及做”的竞速。然而，制造业AI落地面临重重挑战。订单交付需穿越物料、设备、工艺等多重约束，传统“概率智能”难以应对物理世界的刚性要求。真正的工业智能，核心不是问答，而是闭环。它需具备从感知、认知、推理、决策到控制的五层能力，通过反馈闭环持续修正系统状态，实现从“实现功能”到“解决问题”的价值跃迁。软通数智本体平台正是为此而生，构建起连接制造数据与AI的桥梁。
“本体”破局：重塑AI与工业的沟通语境
在大会现场，软通动力数字基础设施服务线高级业务总监袁亚发表主题演讲，深度解读了“工业本体论”在AI架构中的关键作用。她指出，“工业本体论”是承上启下的语义骨架，更是让AI围绕真实业务对象理解与行动的“操作界面”。
三大工具与三大能力：将行业Know-how沉淀为数字资产
软通数智本体平台通过三大工具与三大能力，将行业Know-how沉淀为可复用数字资产，打造新进入者难以复制的竞争壁垒：
三大核心工具
对象建模工具：业务人员可通过拖拽方式定义“对象”与“关系”，实现零门槛的本体模型构建。结合AI驱动的自动化建模引擎，利用ML算法自动识别数据源的实体类型及潜在关联，用户仅需少量确认即可一键生成可视化本体模型，极大降低了技术门槛与时间成本。
数据连接工具：自动对接异构系统，统一填充数据，高效打破企业内部的数据孤岛。通过知识图谱构建引擎，平台能从结构化与非结构化数据中自动抽取实体与关联关系，将分散的数据点连接成一张巨大的知识网络。
动态更新工具：支持快速添加新对象或属性，无需重构底层模型，灵活适应业务的快速变化，确保企业知识网络始终与真实业务同步。
三大关键能力
懂行业能力(Know-how)：将行业隐性规则内化为本体的“地图规则”，沉淀核心业务资产，使AI真正理解制造业复杂的物理约束与流转规则。
数据翻译能力：清洗多源异构的混乱数据，将其统一为本体可理解的标准化语言，实现全域数据的统一接入与治理。
AI协作能力：AI深度理解本体关系图谱，将用户的自然语言问题精准转为基于业务本体的查询语言。充分考虑了数据和业务流程的结合，大大提高决策的准确率与可追溯性，精准响应复杂业务问题。
四大场景落地：让AI真正执行业务
基于统一的本体模型，平台在四大关键场景实现突破：
1.智能生产调度与排程：从“静态计划”到“动态全局最优”针对传统排程难以应对插单、设备故障等突发状况的痛点，平台将订单、设备、物料等核心要素构建为动态本体网络，依托多智能体编排引擎，AI能够实时感知多重约束条件并在秒级内完成海量变量的全局寻优与重排。
2.全息质量追溯：从“全量召回”到“精准定向召回”面对跨系统数据割裂导致追溯耗时且往往只能“一刀切”全量召回的困境，平台通过知识图谱构建引擎，将人、机、料、法、环等全要素关联成全息质量追溯图谱。当售后问题发生时，AI能沿着本体关系网络分钟级反向推演，精准锁定受影响的特定批次与工艺参数，实现从“全量召回”到“定向召回”的跨越。
3.预测性维护与智能诊断：从“被动抢修”到“主动防御”为破解关键设备非计划停机代价高昂及传统维护滞后的难题，平台将设备机理模型与实时时序数据相融合，AI协作能力深度解析设备运行状态与历史维修记录(Know-how)。通过持续的数据反馈闭环，AI不仅能精准预测潜在故障，还能自动匹配并推荐最优维修方案与备件清单，变“被动抢修”为“主动保养”，有效缩短平均修复时间(MTTR)，保障产线的高可用性。
4.支撑工厂数字孪生：从“可视化展示”到“决策仿真内核”作为数字孪生的“知识内核”，平台精准定义业务对象与规则，确保虚实映射一致。AI借此在虚拟空间进行高保真推演与“What-If”仿真，提前验证生产策略，彻底规避物理试错成本。
软通数智本体平台，正以“本体”为基石，让AI真正理解业务、执行业务，助力制造企业从“经验驱动”迈向“数据与知识双轮驱动”的新范式，赢在工业AI时代。
原标题：数字基础设施2026伙伴大会 | 软通数智本体平台重磅发布，开启制造数智新范式
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