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以 Data Agent 构建企业 AI 底座：数巅应邀出席耀途资本合伙人年会

数巅智能

2025-09-16

2025年9月10日，耀途资本十周年暨2025年美元基金合伙人年会在上海隆重召开，数巅创始人及CEO何昌华博士应邀出席，并围绕《数据智能体：企业数智化升级的新基座》这一主题做了深度分享。

何博士表示，2022年以来，以ChatGPT和DeepSeek为代表的基座大模型技术浪潮席卷全球，催生了智能体应用的大爆发。

然而，在企业级关键业务场景中，基座大模型的落地应用仍然面临诸多挑战：

企业内部的业务知识鸿沟使得AI只能泛泛而谈，与实际业务需求脱节。
传统数仓精加工的数据覆盖不足，质量堪忧，导致AI难以迭代搜索出有效决策。
复杂场景下不可避免的定制需求让基座大模型难以应对。

通常的解决方案或是依赖昂贵的超大模型定制开发，或是陷入“数据烟囱”式重复建设，本质上都缺乏“数据-知识-场景”三位一体的整合能力以及在整体架构上的合理抽象。

为此，数巅推出企业级Data Agent（数据智能体）解决方案，以“外挂知识库+推理模型+工具调用”的模块化架构，为企业构建AI底座，最终打造企业级智能体生态“操作系统”。

外挂知识库作为“企业知识中枢”，支持多模态知识统一管理，可将各类结构化与非结构化数据通过智能解析转化为可检索知识单元，并保持动态更新。

推理模型构成“逻辑决策大脑”，采用轻量级专精设计，专注业务场景深度适配，通过强化学习持续记忆企业决策模式，在各类业务场景中自动识别关键影响因素，并生成可解释的推理过程及执行计划。

工具调用模块充当“能力扩展接口”，实现与企业现有数据及业务系统的无缝协同，最终完成数据查询、报表生成、洞察分析等业务操作，并可以提供辅助决策建议。

数巅Data Agent采用x-RAG和X-Engine双引擎驱动，激活全域数据价值：

x-RAG技术重构知识获取链路，通过查询重写、高级检索与智能后处理的模块化设计提升知识匹配准确率，其独创的上下文压缩算法在保证回答质量的同时降低计算成本，实现小参数模型的高效知识检索。

X-Engine作为“虚拟化数据引擎”，解决多源数据整合难题，通过流批一体计算架构和独创索引算法，实现全域数据实时接入与按需计算，无需数据迁移即可打通异构系统。通过细粒度权限控制系统构建起了数据安全屏障，能基于角色动态分配数据访问权限，确保敏感内容“可用不可见”。

数巅Data Agent解决方案的核心优势包括：

高效准确

语义度量层统一语义口径，减少数据不一致导致的错误决策。例如通过NL2SemanticModel2SQL的方式将BI在业务场景的准确率提升至99%+，90%的用户问题可在5秒内回复完毕。

成本可控

通过任务分解与工具协同，弱化对超大模型依赖，实现以中等规格模型（几百亿参数）超过大参数模型（数千亿）的效果。例如数巅部署在客户业务场景的微调32B参数模型，其分析准确度远超671B的DeepSeek模型。

快速落地、扩展性强

模块化的示例库、hint、同义词和memory设计，使得Agent系统能够快速注入业务定制化语义、数据和规则，可在一周内完成部署。

基于Data Agent理念，数巅的数据智能应用正在经历从“数据+AI基础能⼒”到“数据智能体场景应用能力”再到“赋能业务流程定制能力”的持续演进。

数巅的Data Agent解决方案广泛应用于世界500强企业，包括中国电信、中国移动、中国联通、中国宝武、中国电科、中建科技、上海机场、中国中铁等央国企，以及平安银行、浦发银行、天弘基金、上海期货交易所、泰康养老和北京人寿等金融机构。

数巅帮助某《财富》世界500强制造集团构建了财税智能问数平台，服务覆盖了该集团旗下1000余家子公司和控股公司，涉及到数千个财务指标，实现了集团各层级财税数据的数据普惠：低门槛人人能用，单用户日均使用20~40次，5秒生成财务分析结果，问数准确率达99.8%，财务数据查询与分析效率提升 85%，日常对账自动化率提升至95%以上。

何博士指出，在数巅的企业多智能体架构下，Data Agent 不仅仅是一个数据应用，更是企业数据、行业知识与人工智能融合的基础智能体，是构建业务智能体应用的基础设施。未来，随着Data Agent技术不断演进，数巅将带领企业进入真正的Agentic AI时代，为企业打造智能大脑超级入口，实现智能体协作融合，构建企业级智能操作系统。

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