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资讯 前言 ｜ QIAN YAN
10月14日至16日，以“加快推进人工智能赋能新型工业化”为主题的2026人工智能产业大会（AIIC2026）在山东济南黄河国际会展中心举行。大会由中国信息通信研究院联合山东省工业和信息化厅、济南市人民政府共同主办。
2026人工智能产业大会（AIIC2026）
同期举办的“智能原生”论坛上，中国信通院发布《智能原生（AI Native）研究报告1.0——企业智能原生转型框架与实践》，并介绍智能原生相关研究与评估测试体系。与会嘉宾围绕智能原生技术、企业智能化转型及产业应用实践开展交流。
“智能原生”论坛现场
论坛期间，中创股份受邀发表《从数据智能到业务智能——本体智能平台驱动企业AI应用落地实践》主题演讲，围绕企业AI从通用能力走向业务应用面临的挑战，分享了本体智能技术与行业场景融合的探索。
中创股份在“智能原生”论坛分享本体智能应用实践
01
从通用问答走向业务理解：企业AI落地需要什么？
随着大模型技术持续发展，AI正从信息问答、内容生成等通用应用，逐步深入业务分析、辅助决策和流程协同等场景。但模型能力提升，并不意味着AI能够直接理解企业复杂的业务体系。
在实际业务中，数据分散于不同系统，业务对象及其关联缺乏统一描述，指标口径、业务规则和流程逻辑也可能分布在不同环节。即使引入大模型，企业仍可能遇到数据难关联、规则难理解、分析依据难追溯等问题。
因此，企业AI应用的关键，不仅是“能回答”，更是能够理解业务对象、关联业务数据、遵循业务规则，并基于可靠的业务语义开展分析与推理。企业需要在大模型与实际业务之间建立统一的业务语义基础，让AI从通用能力走向具体业务。
02
以本体智能构建企业AI的业务语义与知识智能底座
中创元穹本体智能平台软件（OntoHub V2.0）以业务语义建模为核心，将企业业务对象、对象关系、指标定义、知识与规则纳入统一的语义体系，为大模型及智能体提供可管理、可复用的业务语义与知识支撑。
让AI懂企业——统一业务语义与数据关联
通过对业务对象、关系、指标及规则进行统一建模，建立跨系统数据的语义映射，帮助AI理解不同数据背后的业务含义，降低业务口径不一致带来的理解与应用成本。
让AI会思考——融合业务知识与规则推理
将业务知识、指标口径和规则组织到统一语义体系中，支撑语义查询、关联分析和基于已配置规则的推理，并为分析过程提供依据关联与结果解释能力。
让AI能行动——为智能体提供业务能力支撑
通过标准化接口向智能体提供业务语义、数据访问和工具调用支撑，帮助智能体在明确业务上下文和权限边界的基础上，开展任务协同与业务流程衔接。
与此同时，平台持续探索AI辅助本体建模、知识融合与语义资产管理等能力，降低业务知识结构化和持续维护的门槛。与侧重通用问答或文档检索的应用相比，本体智能更加关注业务对象、数据、规则与应用工具之间的整体关联。
中创元穹本体智能平台界面示意
03
面向高速公路收费场景，探索业务智能应用价值
高速公路联网收费业务涉及收费站、门架、车辆通行记录、收费记录、路段及收费规则等多类业务对象。清分结算、收费监测与异常识别等工作，需要在多源数据和复杂规则之间建立准确关联。
例如，当一笔通行费清分结果出现异常时，业务人员需要结合车辆通行路径、门架交易记录、收费规则等信息逐步核查。若相关信息分散于不同系统，分析与追溯往往需要较多跨系统查询和人工比对。
围绕此类业务问题，中创股份以高速公路收费清分结算为场景，探索通过本体建模统一描述核心业务对象及其关系，将业务指标、数据和规则纳入语义体系，为自然语言查询、跨系统数据关联、异常分析及结果追溯提供技术支撑。通过这一场景探索，本体智能的价值在于为AI提供可理解的业务上下文，使其能够围绕具体业务问题关联数据与规则，帮助业务人员更高效地定位问题、理解分析结果，并为业务监测与辅助决策提供依据。
高速收费业务对象关系示意
04
持续推动AI能力与企业业务深度融合
从数据智能走向业务智能，企业AI的价值不仅取决于模型本身，更取决于模型能力能否与企业的数据资源、业务知识、规则体系和实际流程有效结合。
作为基础软件产品与服务提供商，中创股份将依托中创元穹本体智能平台，持续深化业务语义建模、知识融合、规则推理与智能体协同等关键能力，推动企业数据、知识与业务规则向可理解、可推理、可复用的智能资产转化，为企业AI应用落地和智能化转型提供支撑。
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