中科聞歌WAIC 2026發(fā)布業(yè)界首個完整AI決策產(chǎn)品體系

供稿 / 2026-07-19 13:531383

標(biāo)簽：WAIC2026

（中科聞歌CEO羅引）

7月18日，2026世界人工智能大會（WAIC）期間，中科聞歌發(fā)布業(yè)界首個“基、樞、核、腦、端”完整AI決策產(chǎn)品體系。該體系以DOMA架構(gòu)為技術(shù)底座，覆蓋數(shù)據(jù)治理、業(yè)務(wù)建模、模型推理與智能體執(zhí)行全鏈路，打通從企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營決策到科學(xué)發(fā)現(xiàn)的AI決策閉環(huán)。

從模型能力到?jīng)Q策能力：構(gòu)建業(yè)界首個完整AI決策體系

“AI的下一站，絕不只是生成答案，而是深度參與決策。”中科聞歌CEO羅引在發(fā)布會上表示，“從智能到?jīng)Q策，這是一場組織能力的重構(gòu)?！?/p>

人工智能正邁入以決策AI為標(biāo)志的新階段。更早期的分析型AI處理數(shù)據(jù)、洞察規(guī)律，是“效率工具”；近三年的生成式AI生成內(nèi)容、釋放創(chuàng)造力，是“內(nèi)容助手”；而從今天走向未來，企業(yè)真正迫切需要的，是能夠模擬推演、預(yù)測變化、輔助判斷的決策型AI。

這一趨勢在學(xué)界得到印證。中國科學(xué)院自動化研究所副所長曾大軍在論壇學(xué)術(shù)報告《決策智能：人工智能新疆域》中指出，決策范式的演進(jìn)大致經(jīng)歷三個階段：“第一個階段是用數(shù)理方法刻畫理性決策，誕生了三四十個諾貝爾獎；2010年之后，數(shù)據(jù)成為理解各類行為、刻畫真實場景的關(guān)鍵，進(jìn)入'數(shù)'的階段；而我們現(xiàn)在已經(jīng)進(jìn)入決策范式演變的第三個階段，這就是以人工智能深度參與為特征的'智'的階段?！?/p>

在他看來，這一階段最根本的變化在于決策問題的邊界被重新劃定：“過去我們覺得沒有辦法分析、沒法算、沒法推演、沒法進(jìn)行定量分析的各種復(fù)雜決策問題，現(xiàn)在都在人工智能的牽引下，被納入可計算、可推演、可評估、可決策的范疇。”曾大軍同時判斷，決策智能已進(jìn)入系統(tǒng)布局的關(guān)鍵階段，“現(xiàn)在誰能先沖出來，從工具層面真正提供好用、管用的這套框架，對下一步的進(jìn)展就會起到非常強(qiáng)的牽引作用。”

中科聞歌是業(yè)界首個把“數(shù)據(jù)－模型－智能體－決策”四層全鏈路打通、并實現(xiàn)規(guī)?；涞氐耐暾鸄I決策體系廠商。據(jù)灼識咨詢（CIC）數(shù)據(jù)，中科聞歌在2024年中國企業(yè)級大模型驅(qū)動的決策智能市場排名第一，市場份額11.4%。

這套體系可用“基、樞、核、腦、端”五個字概括：以海匯TokSea Token平臺定“智能之基”，統(tǒng)一算力、模型與智能資產(chǎn)的計量、調(diào)度與治理；以DIP本體數(shù)據(jù)平臺筑“知識之樞”，將割裂數(shù)據(jù)升維為大模型可理解的業(yè)務(wù)本體“數(shù)字孿生”；以磐石ScienceOne與雅意YaYi強(qiáng)“模型之核”，提供科學(xué)與通用雙引擎；以決策機(jī)Decitron賦“決策之腦”，專注深度分析、模擬推演與方案比選；以龍工Claworks落“場景之端”，把智能精準(zhǔn)注入一線崗位與業(yè)務(wù)流程。

五層能力緊密協(xié)同，形成從資源支撐、知識組織、模型認(rèn)知、決策推演到行動執(zhí)行的完整鏈路，讓AI由站在業(yè)務(wù)之外的輔助工具，轉(zhuǎn)變?yōu)槟軌騾⑴c組織運(yùn)行的決策能力。

（中科聞歌“基—樞—核—腦—端”決策大模型產(chǎn)品體系）

中科聞歌將這套體系形象地比作一棵“決策AI樹”：向下扎根于基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)與本體，向上生長出認(rèn)知、推理和決策能力，并最終將智能延伸至用戶與業(yè)務(wù)現(xiàn)場。

上述能力由底層DOMA（Data / Ontology / Model / Agents）架構(gòu)支撐，從數(shù)據(jù)治理、本體建模、模型推理到智能體執(zhí)行層層遞進(jìn)，最終指向決策落地，形成完整閉環(huán)，缺一不可。

從微觀生產(chǎn)到宏觀戰(zhàn)略：決策AI進(jìn)入企業(yè)真實業(yè)務(wù)

（中科聞歌CEO羅引）

在發(fā)布現(xiàn)場，羅引演示了產(chǎn)品體系對企業(yè)不同層級決策的支撐能力：

在微觀日常生產(chǎn)中，以某針織印染企業(yè)為例，系統(tǒng)能夠?qū)崟r感知設(shè)備異常，穿透訂單、機(jī)臺和工序關(guān)系定位原因，預(yù)測生產(chǎn)進(jìn)度、比較設(shè)備效率，并將檢修、通知和排程指令送入執(zhí)行流程，使生產(chǎn)管理形成“感知—分析—決策—執(zhí)行—反饋”閉環(huán)。

在中觀企業(yè)經(jīng)營中，系統(tǒng)能夠打通多類數(shù)據(jù)源和200余項業(yè)務(wù)關(guān)系，將原本需要2至3天完成的經(jīng)營分析壓縮至10分鐘以內(nèi)。

在宏觀戰(zhàn)略決策中，系統(tǒng)能夠?qū)⑵髽I(yè)內(nèi)部經(jīng)營數(shù)據(jù)與外部政策、市場、產(chǎn)業(yè)和輿情信號相結(jié)合，對企業(yè)的市場進(jìn)入、產(chǎn)能布局、重大投資和戰(zhàn)略調(diào)整等問題進(jìn)行情景推演、路徑比較與風(fēng)險評估。

在產(chǎn)業(yè)研發(fā)層面，磐石進(jìn)一步支持科學(xué)數(shù)據(jù)理解、實驗設(shè)計與方案優(yōu)化，推動材料等領(lǐng)域的研發(fā)由經(jīng)驗試錯轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)、知識與模型協(xié)同驅(qū)動。在 60 余項專業(yè)科研任務(wù)評測中，磐石2.0在絕大多數(shù)任務(wù)上均顯著超越 Gemini-3.1-pro、 GPT-5.5 等通用旗艦?zāi)Ｐ?；并在化學(xué)性質(zhì)預(yù)測、譜到分子結(jié)構(gòu)預(yù)測、蛋白質(zhì)位點預(yù)測等任務(wù)上領(lǐng)先領(lǐng)域?qū)Ｓ媚Ｐ?、達(dá)到國際最佳效果。

從體系落地到價值驗證：決策AI加速規(guī)?；瘧?yīng)用

（中科聞歌董事長王磊）

（人工智能與決策大模型深度應(yīng)用圓桌論壇）

從生產(chǎn)現(xiàn)場的設(shè)備調(diào)度，到經(jīng)營管理的問題穿透，再到企業(yè)戰(zhàn)略的未來推演，中科聞歌決策AI產(chǎn)品體系正在推動企業(yè)決策能力從“重型信息化開發(fā)”走向“智能化裝配”的范式轉(zhuǎn)變。這一轉(zhuǎn)變直接帶來降本和提速兩方面的效果，企業(yè)智能建設(shè)與運(yùn)營成本最高降低90%以上，決策響應(yīng)速度最高提升192倍。

截至目前，中科聞歌已服務(wù)全球超過1000余家企業(yè)，覆蓋數(shù)據(jù)智能、運(yùn)營智能、工業(yè)智能、戰(zhàn)略智能等關(guān)鍵領(lǐng)域。

在企業(yè)決策場景中，中科聞歌決策智能體系正推動一場從“重型信息化”走向“智能化裝配”的范式轉(zhuǎn)變——以DIP決策智能平臺升級傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中臺、以Claworks龍工智能體編排承接業(yè)務(wù)系統(tǒng)、以決策機(jī)Decitron拓展傳統(tǒng)BI分析。

這一轉(zhuǎn)變直接帶來降本和提速兩方面的效果，建設(shè)與運(yùn)營成本最高降低90%以上，決策響應(yīng)速度最高提升192倍，原本平均需要32小時的分析，如今10分鐘即可完成。

而在決策推演層面，羅引這樣定義決策機(jī)的代際差異：“通用大模型只能回答現(xiàn)在，而Decitron負(fù)責(zé)計算未來?！边@一判斷有評測數(shù)據(jù)支撐，決策機(jī)Decitron在國際權(quán)威數(shù)據(jù)集PolyBench的三項核心指標(biāo)上達(dá)到SOTA，跨領(lǐng)域穩(wěn)定性超越GPT-5.5和Claude-4.7；在為期28天的真實預(yù)測市場模擬交易中，基于Decitron概率信號的進(jìn)取型策略實現(xiàn)了160.28%的年化收益率。

“我們不生產(chǎn)虛幻的智能，我們重構(gòu)真實世界的決策?！绷_引在發(fā)布會最后表示。從智能到?jīng)Q策，中科聞歌為企業(yè)構(gòu)建AI原生決策能力而生。