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Palantir如何重构企业行动系统？揭秘从记录到执行的AI增强闭环。
核心内容：
1. Palantir的System of Action架构解析
2. 传统企业数字化困境与反馈链路痛点
3. AI大模型如何实现"看得懂"到"动得准"的跨越
杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
最近朋友圈里也经常看到大家讨论这个公司，之前也研究过一阵子，今天趁热一起参与讨论下。
当 System of Action 不再只是一个口号
最近一年，“Palantir”和“本体论”这两个词又被炒热了。
一边是股价起起落落、一边是 Ontology 截图刷屏，朋友圈里常见的几个问题是：
如果只把 Palantir 看作一家“会讲故事的美股公司”，我们很容易被情绪带节奏；但如果把它当作一个“现实世界样板间”——看看它如何把 “记录、洞察和行动” 重新拼在一起，再对照我们熟悉的企业场景，就会发现：
Palantir 解决的，并不是“换一套更酷的 AI决策系统”，
而是从架构上，给企业用AI增强了System of Action，看起来像是一个“高级版 BI+AI+MCP”。
而这背后，其实是一条很清晰的主线：
先把 System of Record（记得真）打牢，再在其上搭建 System of Intelligence（看得懂），最后用 System of Action（动得准）打通闭环。
AI、大模型、本体论、高级版的”BI+AI+MCP“，不过是沿着这条主线往前多走了几步而已。
一、传统企业：反馈链路过长
先回到数字化领域最常见的场景——大型传统企业。
在很多企业里，从“看见问题”到“做出动作”，是一条被拆得非常细的链路：
决策层开会定方向，经营分析做报表，咨询机构写 PPT，然后 ERP / MES / TMS / WMS 各种”三字经“系统把这些决策固化成流程，一线照章执行，
审计和内控再从另一条通道回来看看有没有跑偏。
每一环背后是不同的人、不同的系统、不同的话语体系：
决策看的是战略和预算；
分析看的是指标和同比环比；
执行看的是工单、托运单、生产指令；
监督看的是红线、责任、合规。
管理层和执行层，由于隔得太远，很少站在同一块“操作面板”上。
再叠加传统行业的几个典型特征——
链路长、责任重、监管严、风险大——
“试错再回滚”的空间极其有限，
于是反馈周期被拉得很长：
战略决定 → 预算通过 → 系统改版 → 一线培训 → 运行观望 → 复盘再调整，
半年一年过去了，窗口期也常常错过了。
在系统层面，这种信息和执行的链路更像是一种 单向传播：
从上往下，是决策—报表—系统—操作；
从下往上，是周报—汇总—报表—会议。
中间少了一块：
谁能在“看到问题的地方”，直接、可控地把手伸进“能改现实的地方”？
这就是为什么，很多企业的信息系统看上去堆了不少：
（System of Record）"记录系统"很重、（System of Intelligence）"洞察系统"还在补、（System of Action）"行动系统"几乎是“靠人脑 + 电话 + 微信 + Excel”拼出来的。
二、互联网的“极致闭环”为什么学不来？
看着互联网公司那套玩法，传统企业很容易心动：
一个 App 就收住了记录、洞察和执行——埋点体系实时采数据，数仓和 A/B 测试平台实时出洞察，策略中台实时调度规则。
于是，传统企业开始学：
做公众号、App、小程序，搞直播；
学 OKR、上中台、招互联网 PM 和增长团队。
结果往往是：新的小体量创新业务端试点不错，但是主干业务纹丝不动。
关键差别在于：互联网的闭环有三个前提——
所有关键 Action 都发生在自己的系统里：
推荐流、定价、引流、弹窗、消息，都是自己 App 里的“按钮”；
单次决策的风险相对可控：
一轮策略失败，最多掉点 DAU、转化率，不至于出安全事故或监管事件；
组织链路短，小团队就能决定一次改版或实验。
所以互联网可以用“一个系统 + 一块大屏 + 一支团队”跑极致闭环。
但传统企业不一样：
很多关键动作（尤其是物流、供应链、资产运维）发生在企业边界之外，完全不可控；
很多规范动作背后牵动的是客户履约、资金安全、人身风险、监管责任等各种约束；
很多决策要跨部门、跨法人、跨监管单位协调，任何“敏捷”都要先过一轮复杂的共识。
互联网式敏捷在传统企业屡屡受挫，不是因为大家不肯变，而是大规模组织天然依赖稳态流程，加上反馈链路过长，很难支撑那种“随时改、马上试”的节奏。
三、AI 时代的新机会：给世界建一套“可编程的业务心智”
那么，大模型和 AI 有没有机会，真正压缩“管理—执行”的距离？
如果只是用AI大模型帮你“解释报表、写周报、改 OKR”，那最多是把“洞察系统”的体验升级了一下，对闭环节奏帮助有限。
真正有意义的变化来自三点：
感知更丰富：
合同、制度、工单、客服、巡检记录、照片、视频、传感器波形，都能被纳入“世界输入”；
理解更深入：
不只是“这个指标涨跌了”，而是“在这些制度约束、资源约束下，为什么会这样，有哪些备选路径”；
行动更直接：
借助各类侵入传统系统的可执行工具和一整套 API，AI 不再只是“给建议”，而是可以在权限之内发起真实动作。
这一切要成立，有一个前提：
企业得愿意、也有能力，为 AI 提供一套 “可编程的业务世界模型”——
把“记录系统”中分散的事实，抽象成统一的业务对象和关系，
把规则、制度、限制条件显式化，
再在其上约定：谁能在什么前提下，对哪些对象做什么动作。
Palantir 正是从这个前提出发，在企业级场景里走通了一条路。
四、Palantir 做对了什么：被本体论“加持”的高级版 BI + AI + MCP
如果撇开包装，只看工程和架构，Palantir 的 Foundry 可以用大家常见的词语组合去理解它：
一套被本体论加持、长在企业核心系统之上的高级版 BI + AI + MCP。
但是，其“高级”在三点：
第一，先把世界建成一张“本体图”。
Foundry 的 Ontology 层，把 ERP / MES / TMS / WMS 等 System of Record 里的零散表，翻译成“机场、航班、设备、订单、告警事件、客户”等对象，以及它们之间的关系和可执行的动作。
这一步，不是改造 记录系统，而是在其之上搭一层统一的“世界观”，为“洞察系统”和“行动系统”提供共同的语义底座。
第二，在这张图上做 BI 和 AI。
分析不再只是“查几张报表”，而是在“机场—航班—延误事件”的业务视图上看问题；AI 也不再对着一堆宽表瞎猜，而是在有世界语境的本体上做预测、归因和方案生成。
第三，更关键：把 Action 变成最重要的事情。
Palantir 没有停在“看板做到极致”——
在它的 Quiver、Vertex、Workshop 里，
界面上不仅有图表，还有真正连到后端业务系统的“按钮”：
提升告警等级、改派运力、调整补货策略、冻结某类交易……
背后不是简单地“录一段 RPA 脚本”，
而是在 Foundry 平台上，对每一种 Action 做了严谨的建模与治理：
对应哪个系统、哪个接口、改动什么字段；
在什么前提下合法，触发哪些下游流程；
谁能直接执行，谁只能发起申请；
所有操作都进入统一的审计和回放。
而且，Foundry 的平台对大型客户里的旧有系统做了非常多的侵入式的操作，尤其是各种成熟的ERP系统。这些系统改造的工程量非常大，但其让Palantir 更像是个双向的“BI+AI+MCP”，能够将“记录、洞察和行动”很好的融合在一起，马上看到执行效果，将洞察建议直接变成可以衡量的经济价值，从而获得更高的溢价。
六、三层系统重构：明确职责边界，打通协同闭环
传统企业数字化的核心症结，是记录、洞察、执行功能混杂——本应只聚焦“记录事实”的系统，被迫额外扛起“全局优化”与“智能决策”的职责，最终陷入“事事经手却事事不精”的困境。重构的关键，就在于清晰界定这三套系统的核心职责边界：
记录系统：核心是“记准记全”。主要负责精准记录订单、交易、工序、资金流等核心业务事实，确保数据口径统一，典型代表如ERP、MES、TMS等业务系统。其设计需保持“克制”，仅承担基础数据校验与核心流程落地，不包揽全局优化与智能决策，避免因短期业务试验频繁重构流程。核心目标只有一个：事后回看时，业务事实的记录准确且完整。
洞察系统：核心是“看透看懂”。作为企业的“业务认知层”，需重点解决三大问题：一是跨系统视角下，“同一客户、同一票货”等核心对象如何形成统一视图；二是业务运行中，关键指标变化、风险积累等趋势如何精准识别；三是基于现有状况，存在哪些可落地的业务改善空间。这正是Palantir引入本体论的核心原因——唯有搭建统一的语义底座，各部门才能在同一套“业务地图”上协同分析，避免各执一词、争论不休。
行动系统：核心是“快稳准”。核心要明确“谁在何种前提条件下，有权对哪些业务对象做出何种改变”，同时确保每一个动作都具备三大特性：可编排（支持人、业务规则、智能体共同触发）、可约束（事前明确边界、事中实时监控、事后可审计）、可回溯（每一次决策的依据与过程都能完整还原）。技术上需实现关键对接：绑定洞察系统（动作均基于本体定义的业务对象）、对接记录系统（明确动作对核心业务数据的影响范围），以此支撑安全高效的业务动作落地。
记录系统是“数字化地基”，支撑法定记账与核心业务流程落地；洞察系统是“业务观察塔”，统一全企业的业务认知与问题描述方式；行动系统是“业务操作台”，承接真实的业务动作执行。
唯有三者各就其位，再通过统一本体、统一安全、统一审计机制紧密联动，企业才能真正形成“记录世界、理解世界、改变世界”的结构化能力分工。
七、三套系统的融合，离不开全域、实时、全要素的开放数据底座
记录系统负责把事实记清楚，洞察系统负责把问题看明白，行动系统负责在规则之内动真格。但还有一个常被忽略的问题：
如果底层数据还是残缺的、局部的、滞后的，三套系统都会变形：
要让它们真正“融合”，至少需要一块 “全域、实时、全要素” 的数据底座。
第一，全域：从“企业账本”扩展到“产业链事实”。
对记录系统来说，“全域”意味着不再只记自己系统里的那点事：
物流链上的港口、口岸、铁路、公路、航空枢纽，
上下游供应商、承运商、金融机构、监管部门，
这些都是“世界事实”的一部分。只有把这些关键节点以标准化方式纳入事实空间，洞察系统才看得到“整条链路”，行动系统才不至于每次决策都只是“帮自己舒坦，把压力甩给别人”。
第二，实时：从报表节奏切换到事件节奏。
传统做法三套系统各说各的时间语言：
“实时”并不意味着所有数据都要毫秒级，而是：
关键业务事件（延误、拥堵、故障、违约、风险暴露）要以流的形式进入记录系统；
洞察系统要能在事件流上增量分析，而不是只看昨天的汇总表；
行动系统要能对事件做出小时级甚至分钟级的响应，而不是等到月底复盘再动。
当三套系统共用一条“事件时间轴”时，管理—执行—反馈的周期才真正有机会被压缩。
第三，全要素：不仅要有“发生了什么”，还要有“允许发生什么”。
很多企业说起“数据底座”，想到的还是业务数据和设备数据。
但对三套系统来说，真正关键的是把以下内容也要素化：
内部制度、SOP、风控规则、价格和合同条款；
外部的政策法规、行业标准、监管要求；
专家经验、事故案例、最佳实践。
这些东西如果只躺在 PDF 和会议纪要里：
记录系统记不全上下文，
洞察系统解释不清因果，
行动系统也不敢放心自动化。
只有当规则、政策、知识被整理成规则库、知识图谱、本体资产、提示词模板，才能真正进入洞察系统的“理解”，和行动系统的“约束”。
这也是为什么，一个开放的行业数据平台会变得无比重要：
开放基础平台：解决跨云、跨域、跨机构的连通与安全，让”记录系统“走出单一企业；
开放技术工具：把 ETL、流处理、图计算、时空引擎、LLM 等变成行业公用工具，让”洞察系统“有一张共享的世界底图；
开放数据资源：把港航、公路、铁路、航空等多源运行数据以可信方式流通，让”记录系统 / 洞察系统 / 行动系统“真正获得“全域视角”；
开放行业知识：把标准、政策、案例沉淀为规则库、知识图谱，让 AI 和规则引擎“知其然，也知其所以然”；
开放实战场景：在真实的运力调度、关务通关、供应链金融风控中迭代，避免“模型永远只在 PoC 里长不大”。
在这样的平台之上，再引入时空数据引擎，构建 “物流行业的时空操作系统”，就有机会在行业尺度上，实现“"记录系统"、"洞察系统"、"行动系统"的三者融合。
八、从“行业时空操作系统”，进化到世界大模型
从工程形态上看，“行业时空操作系统”只是一个更复杂的行业平台；
但从智能形态上看，它已经很接近一颗“世界大模型的雏形”。
为什么这么说？因为物流和供应链其实是一个非常特殊的赛道：
它的基本任务就是“在时空中移动物体”，本身就是世界模型的天然素材；
它同时受物理约束（路况、天气、容量）和制度约束（关务、税务、SLA、安全），特别适合训练“既懂物理、又敬畏规则”的智能体；
它的反馈是看得见、算得清的——时效、成本、资产周转、碳排放，每一次调整都能留下清晰的轨迹。
比起那些“物理过程难观测、反馈难量化”的行业，物流天生适合用来训练“既懂物理世界、又懂制度约束”的世界模型。
三套系统在这里各自承担了“记忆—认知—行动”的角色。
记录系统像世界的“硬盘”，老老实实记下发生过的一切，以及当时的制度与资源约束；
洞察系统像世界的“显意识”，把时空数据、规则与经验织成一张统一的“业务世界图”，让模型有地方“思考”；
行动系统则像世界的“肢体”，通过可审计、有边界的接口，去改动车辆、运力、路径、库存和策略，再把结果写回账本，变成下一轮学习的样本。
这套系统给了我们一条从“可读世界”走向“可控世界”的三步路。
第一步，把世界建成“可读的”：
先把企业内外的关键事实接进统一账本，再用本体论和行业知识图谱，把人、货、车、仓、港、合同、规则织成一张“时空世界图”。
第二步，把世界建成“可算的”：
在这张世界图上跑传统模型和大模型，做预测、风控、优化、情景推演，把制度和最佳实践沉成可复用的“认知组件”。
第三步，把世界建成“可控的”：
给世界挂上可约束、可控的行动清单：哪些动作可以自动化，哪些只能给建议，哪些必须多人会签；让模型可以“伸出手来”改动现实，同时每一次动作的后果都会被写回世界图，迫使模型在尊重约束中不断修正自己。
当这一切在物流这样的真实网络中长期运行，我们训练的，就不再是只会聊天的大模型，而是一套带着 KPI、能对现实负责的“世界心智”：
它知道这个行业里做什么，怎么做，以及真正的落地实现闭环。
从行业时空操作系统，到世界大模型，看似只是一层抽象的差距，
实质上，是从在一个行业里跑通“记—悟—行”，
通向在物理世界和数字世界的融合中，用同一套方法，实现可控的智能闭环。
所以，未来的ERP+，应该怎么进化呢？
+智能，+行动，+开放的数据，+时空的逻辑关系，最终演化到”世界大模型”
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