📰 滴普科技赵杰辉：企业AI的核心在自进化的语义底座 | 2026 ITValue Summit 数字价值年会-钛媒体官方网站
滴普科技围绕本体、FDE和办公智能体平台，提出以自动化替代大量人工搭建的本体与数据治理流程，强调数据治理应面向模型训练与推理，而非单纯指标。通过自研的Deepexi企业大模型，将企业多模态知识从Wiki自动抽取成本体，并以轨迹数据沉淀Deepology数据集，提升模型自我纠错与适配能力。核心聚焦三件事：一是自动化抽取与本体构建，利用轨迹数据支撑Deepology，提升FDE的自动化与Token价值；二是模型路由与两层Plan（业务语义层、通用执行层），在成本可控前提下实现任务分解与合适模型选择；三是DeepWorks企业智能体平台，打通ERP等遗留系统，将Token嵌入生产主流程并实现对话式协同。文章强调，真正高门槛在于企业内部的生产与经营决策逻辑，行业知识泛化难以实现，未来价值在于生成稳定准确的知识底座以驱动自动化。滴普在制造、零售、公共事业以及科学研究等领域实践，并与华为云联合提出以会议纪要驱动数据治理落地的方案，强调轨迹数据在模型提升中的核心作用。
🏷️ #本体 #自动化 #FDE #Deepology #DeepWorks
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滴普科技围绕本体、FDE和办公智能体平台，提出以自动化替代大量人工搭建的本体与数据治理流程，强调数据治理应面向模型训练与推理，而非单纯指标。通过自研的Deepexi企业大模型，将企业多模态知识从Wiki自动抽取成本体，并以轨迹数据沉淀Deepology数据集，提升模型自我纠错与适配能力。核心聚焦三件事：一是自动化抽取与本体构建，利用轨迹数据支撑Deepology，提升FDE的自动化与Token价值；二是模型路由与两层Plan（业务语义层、通用执行层），在成本可控前提下实现任务分解与合适模型选择；三是DeepWorks企业智能体平台，打通ERP等遗留系统，将Token嵌入生产主流程并实现对话式协同。文章强调，真正高门槛在于企业内部的生产与经营决策逻辑，行业知识泛化难以实现，未来价值在于生成稳定准确的知识底座以驱动自动化。滴普在制造、零售、公共事业以及科学研究等领域实践，并与华为云联合提出以会议纪要驱动数据治理落地的方案，强调轨迹数据在模型提升中的核心作用。
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