行业趋势与核心观点 - 生成式AI的快速演进在过去两年深刻影响了全球科技产业，行业共识正从内容生成转向更高价值的企业决策环节[2][3] - 到2027年，**50%**的商业决策将由决策智能类AI智能体辅助或自动化完成[3] - 当AI介入业务决策时，企业面临的核心问题从模型能力转向可解释性、可控性与逻辑可靠性[3] - 企业级AI的核心在于是否具备系统性的推演与判断能力，而非模型参数规模[5] 公司战略与定位 - 中科闻歌选择了一条不同于通用大模型厂商的路径，专注于决策智能[5] - 公司认为，如果AI只能生成答案而无法解释判断过程，就不可能进入企业的决策中枢[5] - 公司名称“闻歌”取自“闻弦歌而知雅意”，隐喻决策智能的核心是从数据表象中洞察因果联系并推演未来趋势[7] - 公司成立于2016年，创始团队来自中国科学院自动化所，选择离岗创业以将算法研究应用于解决产业场景中的复杂问题[7] - 成立8年来，公司围绕决策智能持续深耕，其系统已在政务、金融、能源、媒体等高复杂度场景实现规模化应用[7] 技术架构与方法论 - 公司意识到许多决策难题并非算力不够，而是规则、经验和因果关系从未被系统性地表达出来[8] - 公司逐步搭建起从数据感知、认知理解到决策执行的完整链路，形成了DIOS认知与决策基础平台[8] - 面对2022年底兴起的大模型浪潮，公司认为对于政企和高责任场景，黑盒模型不能直接进入决策中枢，AI决策必须是安全、可控且理解行业逻辑的[10] - 公司随后启动了自研大模型“雅意”，并同步完成研发体系调整[10] - 公司提出DOMA决策智能架构，系统性回应“企业如何用AI做决策”的问题，其核心是“先把决策逻辑说清楚，再让AI去执行”[10] - DOMA架构包含四层结构：Data数据层用于刻画现实运行状态；Ontology领域本体层用于固化决策逻辑；Models专用模型层用于完成受约束推理；Agents智能体层用于推动决策落地[12] - 通过DOMA架构，AI能在可解释、可追溯的推演空间中给出具备逻辑链条的决策建议，使AI逐步成为决策体系本身的一部分[13] 应用落地与行业实践 - 在大量企业实践中，AI多停留在信息检索、内容生成等辅助环节，而资源配置、风险判断、战略选择等关键决策仍高度依赖人工经验[10] - 目前，中科闻歌的决策智能系统已在金融、能源、媒体、政务等多个高复杂度场景中落地[15] - 随着决策能力被持续工程化、平台化，公司正将这套方法论向更多关键行业复制[15] 发展理念与长期愿景 - 决策智能是一项“重工程”，需要长期深入行业、清洗复杂数据并与客户反复打磨业务逻辑，这条路不追逐短期风口但能沉淀真正的组织能力[13] - 决策不能靠一次模型升级解决，必须被做成一套可以持续演进的系统[13] - 在不确定性加剧的时代，企业需要的是一套能够理解复杂性、具备逻辑韧性并深度嵌入业务核心的决策智能系统[15] - AI的真正价值在于成为组织决策体系的一部分，帮助组织在不确定性中形成稳定、可解释、可复盘的判断，而非替代人[15] - 这正是中科闻歌长期坚持的方向[15]