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文 丨 《智客星球》 周文猛
近日，滴普科技正式推出升级版Deepexi企业大模型及Deepexi OS AI级企业操作系统 ，并与天津大学共同启动具身智能大脑联合实验室 。
滴普科技创始人 、董事会主席 、执行董事兼首席执行官赵杰辉 ，滴普科技联合创始人 、执行董事兼产品及解决方案团队总裁杨磊在接受采访时表示 ，滴普科技聚焦对企业业务逻辑的深度理解 ，通过“本体范式 ”为企业AI划定可信任边界 ，以“token经济”重构服务价值衡量 。
赵杰辉比喻说 ，“一个从A公司跳槽到B公司的数字员工 ，不能带走具体数据 ，但能带走理解数据的能力 。 ”在他看来 ，这种能力迁移正是企业大模型落地的核心价值 。
企业AI落地难，先给模型划数据围栏
针对当前企业对AI能力的普遍困惑 ，赵杰辉在发布会开场时以近期热议的“龙虾 ”现象作比 。赵杰辉介绍 ，许多企业期望拥有能干活的人工智能员工，但实际尝试后发现 ，通用模型在成本 、安全性和准确性层面均难以满足要求 。
他认为 ，企业需要的不是简单部署一个大模型，而是要有规范 、可控地培养适配自身业务逻辑的“AI员工” 。
当被问及滴普科技与通用大模型 、Open Claw等现象级产品的定位差异时 ，杨磊分析称 ，面向个人的AI产品虽然爆发力强 ，但在企业级应用所要求的准确度 、合规性与安全性面前 ，其技术路径存在天然局限 。
杨磊介绍 ，滴普科技的核心壁垒在于构建本体范式 ，这是一种针对企业特定业务场景的知识关联框架 ，将数据背后的业务逻辑、管理规则与知识结构抽象为可被模型理解的语义网络 。
此外 ，赵杰辉还表示 ，所谓本体并非是指具体的企业数据，而是某一业务闭环 ，如设备故障维修 、供应链调货等企业场景内的知识逻辑与业务语义网络 ，涵盖数据字段 、文档图纸、业务流程之间的关联关系。此前这类工作依赖FDE工程师人工完成，滴普科技在服务300余家头部客户的过程中 ，积累了将该过程模型化的能力 。
他强调 ，这种技术路线的本质是让模型具备理解企业业务，并执行编码的能力 ，而不仅仅是完成对话 。
在如何确保企业级AI能够准确 、可信的问题上 ，赵杰辉以医疗行业为例说明 ，医疗行业对于所有的回答与执行都是要可溯源 、有依据的 ，例如滴普科技服务的某公共事业机构 ，在构建某项业务场景的AI服务中 ，完全基于提供的800T数据集内完成 ，通过对这些多模态数据完成治理 ，并提供给企业大模型 ，从而确保所有回答需可追溯、可信任。
他认为，企业级AI与消费级AI的核心区别在于必须在约束范围内工作 ，“可以承认未知 ，但不能编造答案 。 ”
杨磊进一步透露，滴普科技在模型训练中引入了约束机制 。他表示 ，这种数据围栏的构建是多年服务头部客户积累的结果。滴普科技将大量图纸 、工单 、知识逻辑人工关联后形成涵盖企业知识与业务语义网络的高质量数据集 ，再用于模型训练 。在他看来，互联网上缺乏这类具体场景的训练数据 ，这正是大厂难以覆盖该领域的原因 。
算力成本怎么降？核心不在规模在效能
针对业内普遍关注的算力消耗问题 ，杨磊提出“Token经济 ”视角 。他认为 ，随着AI深入企业核心业务 ，传统的人天计价服务模式将逐步被基于token消耗的算力效能模式所取代 。
杨磊介绍 ，滴普科技在对比测试中发现 ，同一任务在不同平台上的token消耗差异显著 ，部分面向个人的产品因技能调用无序 ，消耗量可达滴普科技Deepexi企业大模型的10倍 。他分析认为 ，企业级场景的核心不是单纯比拼算力规模，而是关注单位算力产生的业务效能 。
在商业化路径上 ，赵杰辉明确表示 ，滴普科技不会涉足算力转售业务，而是聚焦于token消耗与
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