2026年，国内企业AI正处在从概念试点迈入实效落地的关键博弈阶段。在国家“模数共振”行动、智能体规范发展相关政策的牵引下，行业明确了“数据—模型—场景应用”的良性发展路径，鼓励行业专用模型、企业智能体的研发与落地。
与此同时，全球AI产业格局迎来重大调整，Anthropic、OpenAI等头部企业纷纷加码百亿级企业AI工程服务布局，行业共识正从“通用模型”转向“深度工程服务”。
不过，虽然市场上大家都在强调深化企业AI实践能力，但如何做到确实不容易。滴普科技（1384.HK）创始人、执行董事、董事会主席兼CEO赵杰辉深度拆解当前企业AI落地的核心痛点中就曾指出：企业级AI落地并非通用大模型能力的简单延伸，通用模型仅凭公开语料训练的规划能力，无法适配企业复杂的深度业务场景。
至于如何解决这些痛点，滴普科技的方式是通过其核心Deepexi企业大模型的“本体大模型”技术路线，为企业AI从“Demo好看”到“实效落地”提供了系统化的产品化答案。
通用模型为何在企业深处失效
当前资本市场与产业界普遍发现，即便通用大模型参数持续迭代、算力不断升级，其在制造、消费零售、金融、医疗等实体企业的深度业务岗位中，依旧难以实现稳定落地。这是因为公开领域与企业场景的任务结构存在本质差异，导致通用模型的核心规划（Plan）能力在B端场景失效，再强大的算力也会变成空耗。
赵杰辉指出，企业级长任务与公开领域AI任务属于完全不同的工程结构，可归纳为四大核心特征，也是通用模型落地失效的底层逻辑。
首先是语境动态性。企业里大量的真实业务推理是5跳、10跳、20跳的长链路。一次故障诊断从现象到根因可能要跨6个数据源，一次销售复盘从结果到行动可能要追8跳，且链路并非固定手册，而是依赖具体语境动态生成。
其次是跨SOP的规则冲突。企业内成百上千份SOP、操作规程、合规手册本身可能存在冲突，当任务推理走到关键决策点时，必须依靠本体层级的优先级仲裁。
第三是长上下文的经济性难题。一次复杂推理动态展开的本体子图可达数十万token量级，把任务推理过程中动态展开的本体子图全部塞进 prompt，工程上也并不经济、效果上也不可靠。模型必须依靠内化的结构知识进行“导航”，而非每次都塞入完整信息。
最后是终止判断的独立性。“该停在哪”本身就是一个复杂的推理动作。停早了，结论浮于表面；停晚了，陷入无限回溯。这也说明企业AI缺的不是能力更强的模型，而是跑在企业语义底座上的Plan能力。
Deepexi本体大模型的解法：分层规划与108个本体的护城河
面对上述结构性障碍，滴普科技的答案是Deepexi本体大模型。赵杰辉明确表示，Deepexi不是另一个通用模型，也不是“通用模型+企业RAG”的封装产品，而是一个专门基于企业本体语义做长任务规划与推理的本体大模型。其核心创新在于将规划能力进行分层融合，并将两层Plan推理模式嵌入同一套模型权重中，两层架构各司其职、深度协同。
业务语义层Plan（业务推理策略）核心解决“干什么”的问题。该层级可精准识别企业派生量节点、约束等式、根因节点与动态语境，触发反向追溯、多目标求解、推理终止和处置模式切换、追溯路径选择四大核心推理策略，完成业务任务定位、子任务拆解与意图判定，从根源上规避通用模型的业务认知偏差。
通用执行层Plan（工具调用策略），解决“怎么干”的落地问题：将复杂的业务意图无缝翻译成具体的工具调用序列，实现从“意图”到“执行”的闭环。
这两层并非两个串行模型，而是通过训练融合在同一套权重中，能避免外部规划器协作时常见的语义损耗和效率问题。
支撑这一架构的是滴普科技基于过去8年间，服务近400家头部客户沉淀形成的核心竞争壁垒——Deepology企业本体数据集。截至目前，Deepology已经积累108个业务本体，由制造、消费零售、金融、医疗等关键行业沉淀的真实本体建模 Know-how 转化而来，补齐了通用模型在专业语义上的缺失。
相较于通用模型仅能解决企业AI“能不能用”的基础问题，滴普科技Deepexi本体大模型实现了行业范式级突破，推动企业AI落地从工程优化走向Token经济学的重构，完成商业落地层面的工程经济学跃迁。
一方面，Deepexi三层训练架构摊薄成本。通过“能力训练－行业本体持续预训练－客户本体注入”的递进模式，前两层作为固定成本被大规模客户群体摊薄，使得单家客户的交付成本随规模效应显著降低。同时，Deepexi本体大模型解决了企业AI“停在哪里”的认知难题：通过对语义边类型的识别，使AI员工在复杂生产场景中具备确定性的操作边界。
另一方面，更深层的变革发生在Token经济的价值端。通用模型解决“通用智能”，把成本端token单价压下来。Deepexi本体大模型解决“企业智能”，把价值端token业务密度提上来。滴普科技FastAGI企业智能体平台将两种模型统一处理，确保了企业级长任务的高准确率落地，真正实现协同工作。
FDE模式向“模型化”转型，打开规模化增长空间
从全球产业演进视角来看，滴普科技的技术路线与国际头部企业形成同向共振，同时走出了差异化的本土化落地路径。当前，Palantir、Anthropic、OpenAI均已验证FDE（前线驻扎工程师）模式是企业AI落地的核心范式，通过人工驻场完成企业本体适配与场景打磨。在此基础上，全球产业正式进入FDE模式智能化迭代阶段。
而滴普科技很早便是中国市场该路径的践行者与产品化先行者，具备极高的技术护城河。具体来看，Deepexi作为FDE工作中“理解企业本体、抽取本体 schema、做企业级长任务 Plan”这部分能力的模型化承载。FDE工程师做的本体抽取与企业级长任务Plan设计，Deepexi企业大模型可以承担其中相当一部分通用工作。
这不是把FDE工程师彻底替代（像业务专家、合规专家、特殊场景的精修工作仍然需要人），而是把FDE工程的“通用部分”（本体建模、Plan模板、推理动作）向模型权重下沉，让FDE工程师能从重复劳动里解放出来，专注在真正需要人去做判断的部分。
滴普科技这一路径将FDE工程师的工作实现了“模型化”，通过Deepexi Foil作为本体存储与演化的载体，形成了从非结构化知识输入到自动化建模的闭环，这是通用模型厂商难以逾越的壁垒。
作为企业级AI赛道的领跑者，滴普科技已完成从传统项目制服务向更具规模效应的模型协同模式转型。其核心竞争力不再依赖人力堆叠，而是依托从底层算力、数据到上层应用的贯通，并借此打造出极具商业爆发力的Token生产力平台，将原本零散的业务需求转化为标准化、可度量的智能产出，形成以企业AI员工基础设施为核心的护城河。这种“高经营杠杆”的业务模式完美契合国内产业数字化、AI智能化的政策导向与市场需求，具备极高的估值溢价空间。
业内人士分析指出，2026年将是企业AI价值兑现的关键年，行业竞争焦点正式从“技术先进性”转向“场景落地能力”。滴普科技用Deepexi+FastAGI两大组件协同，精准解决行业核心痛点，有望成为企业级智能体规模化落地的核心支撑力量之一，为国内实体产业智能化转型提供可复制、可推广的全新范式。（文夕）
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