新智元報(bào)道

編輯：桃子 犀牛

【新智元導(dǎo)讀】AI加速走向落地，企業(yè)「超級(jí)大腦」卻在關(guān)鍵時(shí)刻斷片？行業(yè)亟需一套能夠持續(xù)進(jìn)化、越用越聰明的系統(tǒng)框架，實(shí)現(xiàn)多智能體協(xié)同作戰(zhàn)，通過自優(yōu)化、自反饋瞬間激活知識(shí)庫。清華系黑馬已將其塞進(jìn)AI原生引擎，率先在能源、軍工等硬核場(chǎng)景中規(guī)?；涞兀瑸楫a(chǎn)業(yè)智能升級(jí)提供了可靠路徑。

在AI狂飆的時(shí)代，智能體已超越簡(jiǎn)單的模型調(diào)用，而是演變?yōu)橐惶赘叨葟?fù)雜的系統(tǒng)工程。

這一演變的核心在于，它涵蓋了多智能體任務(wù)規(guī)劃、工具調(diào)用、狀態(tài)管理、多步推理等關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

然而，這一切的實(shí)現(xiàn)，都離不開軟件架構(gòu)和軟件工程化能力的支撐。

軟件工程猶如為智能體鑄就的「骨骼與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)」，構(gòu)建了高可用、可擴(kuò)展，且容錯(cuò)的系統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施。

最終，確保AI智能體在企業(yè)決策、生成自動(dòng)化等真實(shí)場(chǎng)景中穩(wěn)定、高效地運(yùn)行。

不妨想象這樣一個(gè)場(chǎng)景：AI不再被動(dòng)響應(yīng)指令，而成為一個(gè)真正的「超級(jí)大腦」，實(shí)時(shí)理解個(gè)人需求，動(dòng)態(tài)優(yōu)化知識(shí)路徑，自主成長(zhǎng)、自我演進(jìn)。

如今，這種看似不可能的場(chǎng)景，已悄然落地！

一個(gè)模塊化、反饋?zhàn)则?qū)動(dòng)的全新框架，已深度集成到AI原生大模型軟件平臺(tái)——語思智能平臺(tái)。

主導(dǎo)這一革命性突破背后的核心團(tuán)隊(duì)，正是中數(shù)睿智。這家清華系出身的大模型產(chǎn)業(yè)化科技公司，是國(guó)內(nèi)ToB AI產(chǎn)業(yè)落地的重量級(jí)玩家。

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語思智能平臺(tái)融合了全生命周期知識(shí)管理，不僅賦予了企業(yè)構(gòu)建高效的知識(shí)引擎，還支持從數(shù)據(jù)治理到?jīng)Q策的全鏈路。

假設(shè)手里有一份IDC關(guān)于「AI原生應(yīng)用開發(fā)工具」的專業(yè)報(bào)告，若要將其內(nèi)化為「企業(yè)知識(shí)庫」一部分，直接一鍵上傳到語思平臺(tái)。

不一會(huì)兒工夫，AI完成了文檔清洗、切片、切片清洗、向量化任務(wù)的全流程自動(dòng)化。

最終，這些繁雜的信息，就被AI全部裝進(jìn)了「企業(yè)大腦」，供企業(yè)員工隨時(shí)調(diào)用。

從行業(yè)層面觀察，「語思智能平臺(tái)」以多智能體協(xié)同優(yōu)化機(jī)制為核心，已悄然主導(dǎo)企業(yè)級(jí)智能體革命。

自優(yōu)化5D-RAG框架

讓知識(shí)庫「活」起來

5D-RAG框架，正是這一平臺(tái)的最新成果。

它通過多智能體協(xié)同和在線學(xué)習(xí)機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了自優(yōu)化的閉環(huán)。

植入「語思智能平臺(tái)」后，5D-RAG已展現(xiàn)出強(qiáng)大的落地應(yīng)用能力。

它讓企業(yè)AI成為動(dòng)態(tài)的智囊，并在工業(yè)、能源、軍工等復(fù)雜場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)規(guī)?；涞?。

如今，最新成果的技術(shù)報(bào)告正式發(fā)布，其中揭秘了5D-RAG的創(chuàng)新細(xì)節(jié)，接下來就讓我們一一拆解。

論文地址：https://github.com/Zhongshuruizhi/YuSi-Knowledge-Middleware-Platform/blob/8c94decc4264f5124768ce957a193952f24536f3/technical%20report/ZSRZ_5D_RAG_tech_report.pdf

5D-RAG，顧名思義，核心是一種「五維優(yōu)化器框架」。

每個(gè)維度，針對(duì)RAG流程中的特定痛點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了精細(xì)化控制和自適應(yīng)優(yōu)化。

具體包括，重寫優(yōu)化器、分類優(yōu)化器、標(biāo)簽優(yōu)化器、召回優(yōu)化器、總結(jié)優(yōu)化器。

這五大模塊協(xié)同工作，形成了一個(gè)閉環(huán)優(yōu)化的系統(tǒng)。

那么，它們是如何各司其職，破解傳統(tǒng)RAG的困境？

首先，一切還得從用戶查詢的優(yōu)化入手。

「重寫優(yōu)化器」作為入口模塊，確保原始輸入轉(zhuǎn)化為高效的檢索起點(diǎn)，為后續(xù)流程鋪路。

重寫優(yōu)化器（Rewriting Optimizer）

通常來講，用戶查詢往往口語化，有時(shí)表意不清，提出的需求模棱兩可時(shí)，傳統(tǒng)RAG召回語義不對(duì)齊，得到的結(jié)果不理想。

在此，「重寫優(yōu)化器」將原始查詢改寫為語義更豐富的表達(dá)，提升意圖識(shí)別和召回路由的準(zhǔn)確性。

它利用LLM分析查詢意圖，諸如上下文細(xì)節(jié)，如時(shí)間限制或具體類別，生成優(yōu)化后的提示詞。

你以為輸入查詢優(yōu)化完，就結(jié)束了嗎？顯然不是。

采訪中，中數(shù)睿智團(tuán)隊(duì)強(qiáng)調(diào)，通過在線學(xué)習(xí)機(jī)制，「重寫優(yōu)化器」結(jié)合用戶反饋優(yōu)化重寫策略，實(shí)時(shí)適應(yīng)動(dòng)態(tài)需求。

分類優(yōu)化器（ClassificationOptimizer）

重寫后的查詢更清晰后，接下來「分類優(yōu)化器」接力而上，將查詢精準(zhǔn)定位。

它采用了「先分類，后召回」的策略：

在索引構(gòu)建時(shí)，將知識(shí)片段分配到主題子索引，同時(shí)查詢時(shí)預(yù)測(cè)類別，路由至對(duì)應(yīng)子索引。

同樣，通過反饋驅(qū)動(dòng)的自適應(yīng)分類，它能根據(jù)用戶交互動(dòng)態(tài)調(diào)整索引邊界，適用于央國(guó)企復(fù)雜環(huán)境，減少了維護(hù)成本。

確定了搜索范圍后，為進(jìn)一步提升召回的語義精確，這時(shí)，「標(biāo)簽優(yōu)化器」介入了。

標(biāo)簽優(yōu)化器（Tag-Refine Retrieval Optimizer）

實(shí)體歧義和時(shí)間不匹配是傳統(tǒng)RAG的頑疾，比如「Apple」可能指公司，也可能指水果。

又或者，錯(cuò)誤召回了廢止信息等問題，層出不窮。

「標(biāo)簽優(yōu)化器」采用了先抽取、再匹配的策略，通過提取顯式和隱式標(biāo)簽——時(shí)間、實(shí)體、意圖等，再生成動(dòng)態(tài)標(biāo)簽集。

召回時(shí)，融合標(biāo)簽匹配與向量相似度，提升語義對(duì)齊。

據(jù)中數(shù)睿智團(tuán)隊(duì)介紹，這一模塊在實(shí)際落地中，減少了數(shù)據(jù)專家手動(dòng)干預(yù)，幫助企業(yè)快速構(gòu)建出可靠的知識(shí)路徑。

標(biāo)簽「精煉」后的候選集已高度相關(guān)，「召回優(yōu)化器」隨之激活。

召回優(yōu)化器（Retrieval Optimizer）

召回優(yōu)化器整合用戶反饋的在線學(xué)習(xí)、多臂賭博機(jī)算法，以及語義分布建模，實(shí)現(xiàn)了跨領(lǐng)域的參數(shù)調(diào)整。

它通過監(jiān)控交互數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)優(yōu)化召回閾值和路由邏輯。

中數(shù)睿智團(tuán)隊(duì)透露，這種設(shè)計(jì)的機(jī)制，源于中數(shù)睿智ToB落地經(jīng)驗(yàn)，通過在線機(jī)制，減少實(shí)施周期的同時(shí)，節(jié)約了內(nèi)部成本，讓企業(yè)AI從靜態(tài)轉(zhuǎn)向自驅(qū)動(dòng)優(yōu)化。

召回結(jié)果生成后，「總結(jié)優(yōu)化器」作為收尾模塊，將分散信息合成高質(zhì)量的輸出。

總結(jié)優(yōu)化器（Summarized Optimizer）

傳統(tǒng)RAG生成階段缺乏自適應(yīng)，容易在復(fù)雜場(chǎng)景中產(chǎn)生低質(zhì)量答案。

「總結(jié)優(yōu)化器」通過智能路由、多維特征參數(shù)調(diào)優(yōu)和反饋驅(qū)動(dòng)的提示工程，實(shí)現(xiàn)了模型選擇、生成控制、回答質(zhì)量的端到端自適應(yīng)優(yōu)化。

即便在計(jì)算資源有限，查詢復(fù)雜度不斷增加情況下，也能生成高質(zhì)量的答案。

總的來說，通過重寫到總結(jié)的端到端流程，5D-RAG不僅破解了傳統(tǒng)RAG痛點(diǎn)，還借助反饋驅(qū)動(dòng)形成了完整閉環(huán)。

對(duì)于企業(yè)來說，它最大的效用顯著降低無效召回，提升響應(yīng)效率，讓決策更加精準(zhǔn)迅速。

智能體加速Scaling

時(shí)代需要「AI原生基建」

2025年，這個(gè)被業(yè)界公認(rèn)為「AI智能體元年」的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，AI正以驚人的速度演進(jìn)。

放眼全球，AI智能體正加速Scaling Law，能力邊界不斷擴(kuò)展。

今年3月，美國(guó)METR研究所發(fā)現(xiàn)了全新的「摩爾定律」——過去6年中，AI能完成任務(wù)的長(zhǎng)度每隔7個(gè)月就會(huì)翻一番。

這不僅僅是計(jì)算力的積累，更是技術(shù)范式的躍遷：

從實(shí)驗(yàn)室原型走向?qū)嶋H應(yīng)用，AI智能體正成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心引擎。

權(quán)威市場(chǎng)研究報(bào)告預(yù)測(cè)，預(yù)計(jì)2025年，全球AI智能體市場(chǎng)規(guī)模達(dá)78.4億美元。到2030年，市場(chǎng)有望擴(kuò)張至526.2億美元。

如今，這種Scaling趨勢(shì)，更是達(dá)到了前所未有的高潮。

爆款產(chǎn)品如雨后春筍般涌現(xiàn)，比如去年10月，Anthropic發(fā)布的Claude 3.5自主操作電腦，奠定了規(guī)劃能力基礎(chǔ)。

緊接著，以Manus為代表的通用范式出現(xiàn)，展示了智能體在開放環(huán)境中，從規(guī)劃到執(zhí)行的全鏈路自動(dòng)化。

而最新的Grok 4、GPT-5證明了強(qiáng)化學(xué)習(xí)與大模型的融合有效性。

這些產(chǎn)品標(biāo)志著AI智能體從單一任務(wù)執(zhí)行，向復(fù)雜、多模態(tài)決策的轉(zhuǎn)變。

在企業(yè)場(chǎng)景中，這些爆款往往融入RAG機(jī)制，提升知識(shí)檢索的準(zhǔn)確性和時(shí)效性，減弱了大模型的幻覺。

甲骨文推出的AI Agent Studio平臺(tái)，專為企業(yè)設(shè)計(jì)和部署AI智能體，深度集成了RAG能力。在能源、制造行業(yè)，RAG增強(qiáng)的智能體決策實(shí)踐，縮短了30%以上，減少了人為錯(cuò)誤。

再比如，Palantir基于「本體論」的知識(shí)建模系統(tǒng)，已在金融、國(guó)防、醫(yī)療等領(lǐng)域落地，讓企業(yè)從海量數(shù)據(jù)中提取洞見，實(shí)現(xiàn)了「數(shù)據(jù)到知識(shí)」的轉(zhuǎn)化。

實(shí)踐證明，RAG不僅是知識(shí)橋接器，更是AI智能體在企業(yè)級(jí)Scaling中的加速器。

盡管爆款頻出，但AI智能體落地并非一帆風(fēng)順，許多企業(yè)仍面臨著應(yīng)用的難題。

一方面，Scaling雖不斷加速，但智能體在長(zhǎng)程任務(wù)中，成功率仍不穩(wěn)定。

AIMultiple在其2025年一份研究報(bào)告中稱，每款A(yù)I智能體在任務(wù)持續(xù)35分鐘后，成功率均下降，暴露了上下文管理、工具調(diào)用、反饋機(jī)制的瓶頸。

另一方面，支撐智能體穩(wěn)定運(yùn)行的軟件工程，已成為企業(yè)在落地實(shí)踐中的真正難點(diǎn)。

中數(shù)睿智團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步解釋道，「與傳統(tǒng)信息時(shí)代的軟件工程不同——往往有清晰的『圖紙』可依，按圖索驥就能推進(jìn)——智能體系統(tǒng)因大模型本身固有的隨機(jī)性與幻覺問題，難以完全按預(yù)設(shè)路徑構(gòu)建，需要大量精細(xì)化、迭代式的落地調(diào)試與工程優(yōu)化。」

具體來說，記憶管理、上下文擴(kuò)展、幻覺抑制等，都是需要克服的難題。

更具象化來說，在生成一份智能報(bào)告時(shí)，即便是國(guó)內(nèi)外頂尖AI模型，也常因格式控制和準(zhǔn)確性不足，與人類水平有差距。

再加上，使用門檻高也是一個(gè)難以逾越的挑戰(zhàn)。

比如，企業(yè)還需要克服數(shù)據(jù)治理難題，打破「部門墻」和數(shù)據(jù)孤島。

有時(shí)，許多企業(yè)項(xiàng)目因運(yùn)維難題而「自然死亡」，初期效果好，但數(shù)據(jù)變化后準(zhǔn)確率下降。

當(dāng)下，企業(yè)級(jí)應(yīng)用呼喚一個(gè)「AI原生基礎(chǔ)設(shè)施」，能夠提供知識(shí)構(gòu)建、多智能體編排、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)治理等全棧支撐。

正是在這樣的背景下，中數(shù)睿智以其深厚的技術(shù)底蘊(yùn)和實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，強(qiáng)勢(shì)破局。

清華系團(tuán)隊(duì)破局

企業(yè)級(jí)AI智能體閉環(huán)

作為企業(yè)級(jí)AI智能體領(lǐng)軍者，中數(shù)睿智這家清華系團(tuán)隊(duì)專注于打造面向央國(guó)企大集團(tuán)的「一站式」AI智能體產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用平臺(tái)。

成立于2020年，他們已完成了2億元A+輪融資，刷新國(guó)內(nèi)企業(yè)級(jí)AI Agent領(lǐng)域公開披露的最大單筆融資紀(jì)錄。

其核心競(jìng)爭(zhēng)力在于「語思智能平臺(tái)」，一個(gè)AI原生架構(gòu)的全?；A(chǔ)設(shè)施。

不同于碎片化產(chǎn)品，該平臺(tái)構(gòu)建了「生成-優(yōu)化-沉淀-再生成」的閉環(huán)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，支撐了智能體的全路徑演進(jìn)。

產(chǎn)品試用鏈接：https://zhongshuruizhi.com/

讓企業(yè)數(shù)據(jù)活起來：AI原生基建

企業(yè)的數(shù)據(jù)就像家里的寶藏，多年積攢下來，卻常常躺在「數(shù)據(jù)中臺(tái)」或「數(shù)據(jù)湖倉」這些看似高端的保險(xiǎn)柜里，很少真正發(fā)揮作用。

它們就像深埋地下的石油儲(chǔ)備，價(jià)值巨大，但如果你沒有合適的「鉆井設(shè)備」和「煉油廠」，這些原油就只能沉睡。

很多企業(yè)的困境在于：數(shù)據(jù)像散兵游勇，標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，部門間各自為政形成「數(shù)據(jù)孤島」，難以整合成一套AI能理解、能推理的知識(shí)體系。

更關(guān)鍵的是，現(xiàn)有的IT系統(tǒng)和數(shù)據(jù)架構(gòu)，大多是為人類分析師和傳統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)的，根本無法滿足AI Agent那種需要自主學(xué)習(xí)、主動(dòng)決策的特殊胃口。

這就導(dǎo)致AI智能體在企業(yè)里，要么只能做些邊緣的小任務(wù)，要么在復(fù)雜任務(wù)面前束手無策、成功率不高。

中數(shù)睿智深刻認(rèn)識(shí)到這一點(diǎn)。

于是，他們打造了一套面向AI智能體的原生基礎(chǔ)設(shè)施。

這套系統(tǒng)就像為AI量身定制的操作系統(tǒng)和工具箱，全面覆蓋：

· 多模態(tài)數(shù)據(jù)治理：無論是文字、圖片、語音還是視頻，各種形式的數(shù)據(jù)都能被AI理解和利用，不再是孤立的檔案。

· 業(yè)務(wù)知識(shí)建模：把企業(yè)復(fù)雜的業(yè)務(wù)規(guī)則和邏輯，清晰地教給AI，讓它真正懂行。

·Agent原生工具與開發(fā)框架：為AI智能體的開發(fā)和運(yùn)行，提供最趁手的「武器」和「跑道」，確保它們能高效執(zhí)行任務(wù)。

這樣一套「全棧式、端到端」的解決方案，才能真正把企業(yè)數(shù)據(jù)這桶原油，高效地「開采出來、加工好」，供AI智能體「喝飽了、跑起來、做出聰明決策」。

智能軍團(tuán)：構(gòu)建自進(jìn)化系統(tǒng)是核心

如果說AI智能體的原生基礎(chǔ)設(shè)施是成功把企業(yè)數(shù)據(jù)這桶智能原油開采出來，那么智能體系統(tǒng)本身，就是一座「智能煉油廠」。

它的任務(wù)是把這些原油精準(zhǔn)地加工，轉(zhuǎn)化成AI能理解的業(yè)務(wù)知識(shí)（讓數(shù)據(jù)精準(zhǔn)映射業(yè)務(wù)邏輯），再進(jìn)一步提煉成AI智能體能直接使用的「石化原料」。

最后，這些「石化原料」會(huì)通過AI智能體的生產(chǎn)線，變成一個(gè)個(gè)能解決實(shí)際業(yè)務(wù)問題的「石化產(chǎn)品」，落地到企業(yè)的各個(gè)場(chǎng)景中。

但故事到這里還沒完。

就像現(xiàn)實(shí)中的煉油廠需要不斷改進(jìn)工藝一樣，AI智能體在實(shí)際應(yīng)用中表現(xiàn)如何，也需要被持續(xù)地評(píng)估。

這些評(píng)估結(jié)果，會(huì)反哺回?zé)捴七^程，促使系統(tǒng)不斷優(yōu)化，甚至建立起一套新的生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)（Benchmark）。

只有這樣，AI智能體才能真正獲得自我進(jìn)化的能力。

中數(shù)睿智在這方面投入巨大，在構(gòu)建多智能體系統(tǒng)上取得了多項(xiàng)創(chuàng)新：

• 自生成：能夠自主構(gòu)建智能體和任務(wù)流程，就像自動(dòng)生產(chǎn)線一樣。

• 自學(xué)習(xí)：讓智能體能夠從實(shí)踐中不斷學(xué)習(xí)，積累經(jīng)驗(yàn)。

• 自優(yōu)化：持續(xù)改進(jìn)自身的表現(xiàn)和參數(shù)，不斷提升效率。

• 自評(píng)估：能夠客觀地評(píng)價(jià)自己的工作效果，發(fā)現(xiàn)不足。

可以大膽地說，中數(shù)睿智的目標(biāo)遠(yuǎn)不止是交付一個(gè)獨(dú)立的AI智能體，而是要打造一套由多個(gè)智能體協(xié)同合作、在企業(yè)各個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景中遍地開花的「智能軍團(tuán)」。

產(chǎn)業(yè)落地實(shí)踐：從宏大愿景到價(jià)值深耕

再高深的技術(shù)愿景也需轉(zhuǎn)變?yōu)橛|手可及的現(xiàn)實(shí)。

中數(shù)睿智已將這些前沿技術(shù)成功應(yīng)用于能源、電力、電信、軍工等多個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域。

在電力行業(yè)，AI Agent貫穿「發(fā)-輸-變-配-售-用」全價(jià)值鏈。

例如在發(fā)電側(cè)，通過精準(zhǔn)預(yù)測(cè)風(fēng)速、光照，優(yōu)化新能源調(diào)度；在輸電側(cè)，實(shí)現(xiàn)智能巡檢，甚至在配電側(cè)，支持故障自愈，極大提升了電網(wǎng)運(yùn)行效率與低碳轉(zhuǎn)型。

而在石油化工企業(yè)，智能體扮演的角色更為復(fù)雜和關(guān)鍵。

比如在生產(chǎn)裝置中，它可以進(jìn)行異常工藝快速診斷、停工決策精準(zhǔn)研判、退守狀態(tài)合理規(guī)劃和應(yīng)急方案智能推薦，將可能導(dǎo)致巨大經(jīng)濟(jì)損失和信譽(yù)危機(jī)的錯(cuò)誤判斷降至最低。

針對(duì)復(fù)雜的供應(yīng)鏈，供應(yīng)商助手智能體能全面掌握高依存供應(yīng)商狀態(tài)、招投標(biāo)合規(guī)性及中標(biāo)信息，大幅減少人工查詢工作量，強(qiáng)化合規(guī)風(fēng)控。

甚至在物資運(yùn)輸規(guī)劃方面，智能體能動(dòng)態(tài)分析庫存、運(yùn)輸距離、交通狀況，智能規(guī)劃最優(yōu)公鐵混合運(yùn)輸路線，確保物流高效順暢。

這些深入核心業(yè)務(wù)的實(shí)踐案例，無一不彰顯了中數(shù)睿智平臺(tái)在復(fù)雜企業(yè)場(chǎng)景中「零失誤」和「高價(jià)值」的交付能力。

重塑產(chǎn)業(yè)智能化的未來范式

放眼整個(gè)AI Agent賽道，我們正處于一個(gè)技術(shù)全面爆發(fā)、直驅(qū)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的關(guān)鍵階段。

企業(yè)級(jí)智能體不再僅僅是炫酷的功能展示，它已成為推動(dòng)第四次工業(yè)革命進(jìn)入深水區(qū)的核心動(dòng)力。

央國(guó)企在這一轉(zhuǎn)型中扮演著至關(guān)重要的角色，它們擁有最復(fù)雜、最多元的業(yè)務(wù)場(chǎng)景和海量關(guān)鍵數(shù)據(jù)，為Agent的「領(lǐng)域?qū)＞股?jí)提供了獨(dú)特的土壤。

中數(shù)睿智的實(shí)踐深刻揭示了一個(gè)行業(yè)共識(shí)：在B端市場(chǎng)，系統(tǒng)級(jí)的工程化能力遠(yuǎn)比單純的算法創(chuàng)新更具商業(yè)價(jià)值。

其打造的「基礎(chǔ)設(shè)施+系統(tǒng)化服務(wù)」模式，將數(shù)據(jù)從「未開采的原油」轉(zhuǎn)化為驅(qū)動(dòng)智能體實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)落地的「石化產(chǎn)品」，并構(gòu)建起一套自進(jìn)化的評(píng)估與優(yōu)化體系。

這不僅為中國(guó)核心產(chǎn)業(yè)的智能化升級(jí)提供了標(biāo)準(zhǔn)范式，更預(yù)示著一個(gè)由智能軍團(tuán)驅(qū)動(dòng)，數(shù)據(jù)能動(dòng)起來、跑起來、決策起來的AI時(shí)代，正以前所未有的速度向我們走來。