中科闻歌发布决策智能产品，AI迈向系统级决策新纪元
AI决策迈向系统级跃迁：中科闻歌全系决策智能产品亮相WAIC 2026
7月17日，2026世界人工智能大会（WAIC）在上海正式拉开帷幕。作为国内人工智能领域的领军企业，中科闻歌第七次受邀参会，并在展会上重磅发布了业界首个全系决策智能产品体系。从“理解与生成”向“推理、预测与决策”的演进，这标志着AI正在从工具型助手进化为系统级决策参与者。
中科闻歌展示了以“基、枢、核、脑、端”为核心架构的完整决策智能矩阵，通过场景化演示和技术论坛，全面展现了AI在企业管理、科研创新等领域的应用潜力。这一突破不仅重新定义了AI在决策智能领域的落地逻辑，也为未来的产业格局带来新的启发。
决策智能矩阵：从数据到行动的闭环
在展会现场，中科闻歌通过生动的场景演示，直观展示了全系决策智能产品的协作能力。例如，其旗舰产品DIP决策智能平台，能够将企业中分散在不同系统的订单、客户、库存等数据整合为一张逻辑清晰的“业务本体”网络。通过自然语言交互，平台不仅能够快速识别潜在问题（如客户流失风险），还可以穿透分析背后的原因，并直接提供行动建议。
更令人瞩目的是，磐石科研基础大模型（ScienceOne）的实时演示展示了AI在科学领域的加速作用。一个复杂的新材料科研综述，在传统方法下可能需要数周完成，而在磐石模型的支持下，仅用短短几分钟就生成了高质量的报告。这种科学决策能力，正是推动AI从“生成信息”向“生产新知识”演进的重要标志。
这些场景背后，是中科闻歌以DOMA（Data / Ontology / Model / Agents）架构为技术底座的完整决策智能闭环。从数据的采集与整合，到知识图谱的构建、模型的认知与推理，再到多智能体协作完成的推演与执行，该体系让AI真正实现了从辅助到主导的质变。
“基、枢、核、脑、端”五大核心：构建全新AI决策生态
在7月18日的发布会上，中科闻歌CEO罗引博士将其全系产品比喻为一棵扎根现实业务的“决策AI树”，并详细阐释了其五大核心组成部分：
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“基”——海汇TokSea
作为企业级Token基础设施，海汇TokSea肩负起连接不同AI大模型的任务，可实现模型的统一接入与资源调度。它为企业构建了AI规模化应用的坚实基础，极大地降低了AI部署的技术和成本门槛。 -
“枢”——DIP决策智能平台
DIP平台是整个体系的中枢，它能够将企业海量而分散的原始数据转化为AI可理解的“业务本体”。通过构建精准的业务“数字孪生”，DIP让AI深入理解企业的运作模式，从而为精准决策提供支持。 -
“核”——雅意YaYi与磐石ScienceOne
作为认知内核，雅意和磐石提供了强大的智能支持。雅意以多语言、多模态能力覆盖通用智能场景；磐石则聚焦于科学研究，能够实现从数据理解到推理的全链条能力，为科研领域提供前所未有的效率提升。 -
“脑”——决策机Decitron
这是整个体系的核心亮点，堪称“真实世界决策的AlphaGo”。Decitron通过世界模型和多智能体协作，帮助用户在复杂、不确定的环境中进行风险预测和情景推演。与传统大模型不同，它不仅能回答问题，更能模拟未来的多种可能性，让用户看到不同决策的潜在后果。 -
“端”——龙工Claworks
最终，决策的价值在于执行。龙工Claworks作为企业级AI生产力引擎，负责将上层推演的结论转化为具体的业务流程和行动计划，实现从数据到行动的全链条闭环。
这一完整的决策智能体系，不仅填补了业界在系统化决策AI领域的空白，还为企业应对复杂决策场景提供了全新的技术范式。
推动产业协同：决策智能联盟启动
在发布会后的圆桌论坛环节，多位业内专家就“决策智能”的技术发展与产业应用展开了深入探讨。讨论中，专家们一致认为，随着AI技术的快速演进，未来企业的核心竞争力将更多体现在决策效率和智能化水平上。AI决策不仅是技术的升级，更是企业管理模式的深刻变革。
值得注意的是，中科闻歌还宣布发起成立“决策智能联盟”。该联盟将致力于推动产学研的深度融合，围绕关键技术突破、行业场景落地、标杆项目建设等方面展开合作。这一生态联盟的成立，旨在加速决策智能技术的产业化进程，打通从创新研发到实际应用的全链条。
智能决策的未来：从工具到伙伴
从中科闻歌此次发布的全系决策智能产品可以看出，AI的未来不再仅仅是“工具”，而是向“伙伴”方向迈进。DIP决策智能平台、磐石科研基础大模型、决策机Decitron等产品，不仅能够处理复杂的数据和问题，还可以站在用户的角度，提供真正有价值的建议和解决方案。
这意味着，AI正从“辅助人类完成任务”转向“与人类协作解决问题”，甚至在特定场景中超越人类的判断力。无论是企业管理、科学研究，还是社会治理，AI在决策中的角色都将愈发重要。未来，随着技术的不断成熟和生态的逐步完善，决策智能有望成为各行各业的关键生产力工具，助力人类做出更高效、更智慧的决策。
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