课程简介

随着大模型从问答生成走向业务执行，企业智能化的瓶颈已不再只是模型能力，而是多源数据口径难统一、业务知识难沉淀、模型结果难解释、分析与行动相互割裂。

中国移动梧桐数据·本体智能平台（KnoVa）将多源数据映射为统一业务对象，在同一语义底座上协同运行专业模型、专家规则与图计算，并结合九天本体大模型完成语义理解、辅助构建、能力编排与结果解释，连接洞察、策略仿真、行动执行和效果回流。

本次分享以客户流失预警为主线，展示模型计算风险、规则识别业务约束、图计算发现家庭关系，进而生成并验证保有策略的全过程。同时，延伸至工业设备故障预测、上下游影响分析与预测性维护，呈现可解释、可复用、可持续优化的数据到行动闭环，最终让数据融得通、业务算得清、策略落得下。

课程收益

目标：

1、理解本体智能平台如何贯通多源数据融合、业务语义建模、多类计算、策略生成、行动执行与结果回流，形成可持续运行的业务闭环。

2、学习从单点模型或知识图谱走向本体智能平台的建设路径。

3、掌握行业生产级平台在语义、计算、治理、安全和规模运行方面的工程经验。

成功要点：

1、以统一业务对象作为计算载体，让专家规则负责约束与判断、图计算负责关系发现与传播分析、本体大模型负责语义理解、能力编排与结果解释。使用多计算协同，全面覆盖从单对象分析、复杂关系推演到策略生成与行动执行的需求，将分散的数据、知识和算法转化为可解释、可执行、可持续优化的业务闭环。

2、企业智能化通过本体平台化编排，使计算结果可解释、可追溯、可复用，并进入真实业务流程。

启示：

本体智能的价值不止于建立对象关系，而在于让业务对象能够参与计算、支持决策、驱动行动，并通过实际效果持续修正模型、规则和策略。

受众人群

AI科学家、大模型研究员和技术负责人、资深算法专家、CTO、Loop技术开发应用人员、本体论研究者、机器人系统研发工程师、智能体Agent架构师以及其他对Agentic感兴趣的从业者。

课程周期

    0.5天（3H） 

课程大纲