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
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