当下的中国，正处在一场波澜壮阔的数字化转型深水区。“数字中国”、“数据要素市场化”、“信创与国产化”……这些国家级战略如同一部宏大的交响乐，看似声部繁多，实则共同演奏着一个终极主题：如何将我们这个全球规模最大、场景最丰富的数据富矿，真正转化为驱动国家与社会运行的核心决策能力？
与数据量的爆炸式增长形成鲜明对比的，是我们正面临着日益严峻的“决策力鸿沟”——传统的信息化建设模式，即做报表、看大屏的模式，已经无法填补这一鸿沟。它能告诉你“过去发生了什么”，却很难回答“未来怎么办”。
可用DIKW 模型（Data–Information–Knowledge–Wisdom）解释：过往的信息化偏向 D→I；而决策智能要解决的是 K→W，再闭环到行动与结果。
时代，正在呼唤真正的“决策智能”玩家登场。那么，在中国市场，谁有潜力成为那个应战者？谁能走通这条“中国的Palantir”之路？
01 三条路线
源头是一句提问：“国内谁最像Palantir？”DeepSeek 给了三个名字。我把资料拉通验证后，得到了相关的结论。他们的路线，深刻地反映了中国数据智能产业的三个不同时代。
1. 拓尔思
在中国的数据智能领域，拓尔思是一个绕不开的名字。
截至2024年底，拓尔思累计采集数据 5000亿+条，日均新增约5亿条；其数据服务类 Open API 已在多地数据交易所挂牌，并按 DCMM 3级做质量治理（血缘、时效、一致性等维度）。这不是“喊口号”，而是在把数据当“资产”运营。 
2024年4月开始 接入DeepSeek作为底座之一，叠加自家的智能体机制，已在 9大垂直领域40+项目上线，明确走“场景大模型+Agent”的路子。 
它从中文“检索”技术的一砖一瓦开始，构筑了中国在非结构化数据处理和开源情报（OSINT）领域的第一道长城。它的基因，深植于公安、国安、媒体等核心部门，手握着国内最宝贵的两样资产：海量的舆情与媒体数据，和G端（政府端）难以撼动的信任存折。
拓尔思的成长，是中国信息化上半场的经典缩影，其成功也带有那个时代的鲜明烙印——项目驱动。它通过承接一个个高度定制化的国家级项目，赢得了客户的深度信任。根据其2023年年度报告，其数字政府与公共安全业务板块，至今仍是公司营收的压舱石。这种模式的优点是根基扎实、客户关系稳固；但其“路径依赖”也十分明显。习惯了“一事一议”的项目制，要彻底转型为“平台化、订阅制”的现代软件模式，如同让一支精于阵地战的重装步兵，去学习特种部队的闪电战，需要克服巨大的组织惯性。
它在开源情报数据的积累，与Palantir Gotham平台的起点有颇多相似之处。但是Palantir从一开始就试图构建一个通用的“操作系统”，而拓尔思缺乏连接所有节点、并能自我进化的“神经网络”。
2. 第四范式
如果说拓尔思是守城者，那么第四范式就是修建高速公路的工程师。
不仅有 Sage AIOS（企业AI操作系统），还有 Sage Studio、Sage Knowledge Base、Sage App Store、以及 HyperCycle（ML/CV/OCR训练平台）；算力侧自研 SageOne，形成“平台+应用+算力”闭环。对标Foundry的“应用市场”思路：官方明确了 Sage App Store 的位置——把行业能力做成可装配“应用件”，这在国内ToB里还不多见。
作为AI浪潮中崛起的独角兽，它的使命是“AI工业化”——通过打造一个强大的、标准化的AI平台，让AI技术能像电力一样，低成本、高效率地输送到千行百业。
第四范式的打法，从一开始就瞄准了商业世界这个“最大公约数”市场。它选择金融行业作为突破口，因为这里的业务流程相对标准，且对AI带来的ROI（投资回报率）提升最为敏感。其核心产品“先知AIOS”平台，通过AutoML等技术，极大地降低了企业业务人员使用AI的门槛。
第四范式是商业模式最像现代Palantir的，尤其是在Foundry商业版的形体上。它同样追求平台化、订阅制和高客户粘性。然而，其战略选择也带来了必然的战略牺牲，它必须聚焦于那些能被标准化的“效率问题”。这决定了它的基因，离Palantir那种服务于“国家安全、应对非标、混沌、高风险的存亡危机”的核心灵魂，存在着距离。
3. 中科闻歌
中科闻歌的故事，则更像一位深海探险家。
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2025 WAIC上发布DIOS决策智能操作系统，是“算力—数据—模型—决策应用”一体化的AI基础设施；并支持国产算力生态；智川 X-Agent支持零代码编排、多模型互换、知识库闭环，2025年完成对MCP协议的全面支持。公司GitHub上 YAYI/YAYI2 模型开源，使用 2T+ tokens 预训练，多语/多模态方向持续演进；同时与 中科院“ScienceOne” 等科研平台协同，场景从媒体、金融，拉到 AI for Science。
它选择了一条最难、最寂静，也可能最伟大的航线。其源自于中科院的“国家队”背景，决定了它的基因既不同于拓尔思的“项目制”，也不同于第四范式的“商业平台”。从诞生之初，它的战略目标就不是简单地“分析数据”，而是直指“行业本体——知识图谱——推理/决策”这一核心命题。
闻歌的路径，是一种“高投入、长周期”的战略深潜。它以自研的DIOS infra（决策智能操作系统）为技术内核，向上生长出面向媒体融合、金融监管、公共安全、国际关系等极度复杂场景的“决策大脑”，向下则深度扎根于自主可控的底层技术栈，尤其是在多模态融合、因果推理和认知科学等前沿领域。自2017年成立以来，中科闻歌已完成超过6轮、总额超十亿元的融资，投资方名单中不乏国家级基金的身影。 这种资本结构，本身就说明了市场对其“长周期战略价值”的认可，而非短期商业回报的追逐。
闻歌的成长曲线，在“灵魂”层面最接近Palantir。它试图做的，正是对前两种模式的整合与升维。它既有拓尔思服务国家战略的“使命感”；又有第四范式追求平台化的“技术野心”；更重要的是，它将二者整合并升维到了“决策”这一更高维度。它所服务的场景，如“全球多语言媒体数据分析决策”、“高质量数据集建设”、“构建文化知识图谱”、“AI for Science驱动的科研创新”，都带有典型的高风险、高复杂度、高认知门槛的Palantir式烙印。
02 比较后的三个共识
剖析完三种截然不同的技术范式，虽然他们的路径迥异，但市场的演进方向，正在给决策智能一个“工程判据”：决策价值 ≈ 高质量数据 × 行业本体 × 闭环交付 ×（合规 × 安全 × 可运维），任何一项为 0，整体几乎为 0。如果一个“智能系统”上线后没人敢用，那它跑通的部分可能是——招标流程。
1. 高质量数据
数据治理的终点，不再是“干净”，而是“可信”。“可信”包含两层含义：血缘可追溯、语义可理解。所有人都认识到，没有构建在“可信”基础之上的数据，一切上层智能都是建立在流沙之上的空中楼阁。这也是为什么拓尔思和闻歌都在大力投入知识图谱和数据管理的原因。
2. 要让AI真正“理解”业务
没有“本体”的AI，就像一个记忆力超群、但缺乏常识的天才。它能记住所有的数据点，但无法理解这些数据点构成的世界是如何运转的。
例子：一个没有“交通本体”的AI，看到一辆车在路口停下，可能会误判为“车辆故障”；但如果注入了“交通本体”，它会理解：这是在等红灯，是完全正常的行为。“本体”，就是为AI注入这种宝贵的行业常识。这正是闻歌将DIOS定位为“决策操作系统”的底层逻辑所在。
3. 顶级交付
决策智能，本质上是技术与客户组织流程、专家经验的深度耦合。这种耦合，不可能通过标准化的SaaS产品来实现。
例子：要研发一个AI+营销的决策系统，不仅需要技术，更需要深度理解新媒体营销、事件营销、平台流量算法乃至营销圈的“行话”体系。这些know-how，只能通过与资深的营销专家“客户共创”来获得。这不仅是一种服务模式，更是获取最宝贵的数据和知识的唯一途径。
03 结论
一个清晰的结论是：中国市场，永远不会出现一个“拼夕夕版的Palantir”，正如一片土地，只会生长出最适应其气候与土壤的物种。Palantir是美国“土壤”的产物，它适应的是美国的预算、美国的订阅制付费文化、以及独特的政商关系。试图在中国这片不同的土壤上，强行“克隆”一个Palantir，结果必然是失败的。
然而，在中国这片独特的沃土上，正在孕育出更具生命力的决策智能新物种。它们深深地烙上了“中国印记”，在“信创”自主可控、服务“数据主权”的合规框架以及适配“中国式现代化”的丰富场景等方面展现出独特的进化路径。这意味着，未来的“中国版Palantir”需要应对全球最庞大的数字治理需求、最完整的产业升级需求以及最独特的融媒体建设需求，它必须具备更强的灵活性、更深的行业理解和更具韧性的服务模式。
在对拓尔思、第四范式和中科闻歌三条不同路径的观察与分析后，我们看到，尽管路径各异，但根植于国家战略需求，并致力于解决复杂场景下核心决策问题的中科闻歌，其战略方向和内在驱动力，与Palantir的核心理念最为接近，也更能适应中国市场的特殊国情与发展阶段。
在未来日益复杂、充满不确定性的场景中，我们将依赖怎样的一个“决策操作系统”，去感知、理解、并在做出那些艰难的抉择？这个操作系统，它必须能理解中文世界里最微妙的语义；它必须能穿透各种行业体系中最浓重的迷雾；它必须能辅助我们的科学家，在前沿科技的无人区里点亮火把。它需要的，不仅仅是技术。它需要工程的严谨性（数据血缘）、认知的深刻性（行业本体）、以及交付的可靠性（安全）。
大家可能都在问：那中国自己的例子在哪？
终篇我就来说一个正在发生的故事——中科闻歌在 AI for Science 上的探索。也许这才是最接近“中国特色 Palantir”的现实版本。
核心参考资料来源列表
1. 国际研究与咨询机构
Gartner：《Decision Intelligence Market Guide》
Forrester：《AI Platforms Evaluation Report》
RAND Corporation：《AI and National Security Studies》
2.财务与资本数据
Bloomberg Terminal 数据
S&P Global Market Intelligence
London Stock Exchange Group (LSEG) Workspace
3.公司与行业资料
Palantir Technologies：Form 10-K, 10-Q, S-1, Annual Reports
第四范式 IPO 招股书与财报（2023–2024）
拓尔思年度报告（2022–2023）
中科闻歌：官方新闻稿与战略融资披露