Deepseek V4与迈富时知识中台：赋能行业AI精准解决业务难题
2026年4月，国家统计局发布的一组关键数据揭示了产业智能化的新脉搏：中国日均Token调用量已突破140万亿大关，同比增长超40%。这一显著增长标志着，Token正超越传统流量指标，成为衡量数字经济与产业智能活动的新基准。然而，数量的激增并不直接等同于价值的实现。通用大模型虽能提供标准化的“智能密度”，却难以深入理解每家企业独特的业务流程、行业术语与经营语境。因此，AI应用层面临的核心命题，已从“调用多少Token”转变为如何“让Token说行业的话、做业务的事”。
破解这一命题的关键，在于构建一个常被低估的核心能力：行业知识的系统化沉淀、高效治理与精准注入。Gartner曾预测，到2026年，成功部署AI知识管理系统的企业，其运营效率将领先同行40%。反观国内众多企业，普遍受困于数据孤岛林立、员工日均需切换多个系统、重复性劳动消耗巨大、新员工培训周期漫长等挑战。这些痛点的本质，是“通用AI能力”与“企业特有业务语境”之间存在巨大鸿沟。
从企业AI落地的实际需求出发，知识中台已成为弥合这一鸿沟的关键数字基础设施。行业研究显示，2026年全球85%的大型企业将完成AI知识库系统的深度整合，其角色已从早期的信息存储库，演进为支撑战略决策、驱动业务创新的核心智能引擎。
在此趋势下，迈富时（02556.HK）以前瞻性视野，将“让AI深度理解业务”确立为战略核心，并通过正式发布KnowForce AI知识中台，将这一理念系统化、平台化，为企业提供可落地的解决方案。
KnowForce AI 知识中台：为场景 Token 注入行业灵魂的引擎
2026年第一季度，迈富时重磅推出KnowForce AI知识中台。它与GenAI OS、AI-Agentforce智能体中台3.0，以及AI员工矩阵中的Data-Agent经营分析大师，共同构成了公司AI原生应用平台的核心产品矩阵。据公司最新业务进展，该矩阵已全面覆盖企业级AI智能体应用集群与开发管理平台，构建了从模型融合、算力调度、知识治理到智能体协同的全栈能力，深度赋能营销、销售、客服、研发等核心业务环节。
在迈富时“智算+数据+模型+智能体”的四层技术架构中，知识中台扮演着无可替代的“灵魂”角色：它利用长期沉淀的数据模型与深厚的行业知识，为每一次“场景Token”的调用注入精准的业务理解。
具体而言，三大核心产品分工明确，协同作战：
KnowForce AI 知识中台：如同智能体的“专家大脑与记忆库”，专门负责存储行业知识、企业专属记忆与业务上下文，为“场景Token”提供精准、专业的背景信息。
AI-Agentforce 智能体中台 3.0：可视作智能体的“自动化生产与调度中心”，负责任务调度、执行与协同管理，高效完成“场景Token”的自动化生产与消耗。
AI 原生操作系统 GenAI OS：则是整个体系的“稳定基座与工具箱”，负责底层资源调度与运行环境的安全保障，确保“场景Token”在稳定可靠的环境中运行。
三者的协同逻辑清晰：知识中台定义了“使用什么知识”，智能体中台决定了“如何执行任务”，而GenAI OS则提供了“在什么环境下工作”。缺少知识中台，智能体的输出只能是泛泛而谈的通用答案，无法贴合具体业务需求；没有智能体中台，知识只是静态档案，无法转化为实际行动；缺失GenAI OS，整个体系则缺乏稳定、高效的运行框架。
因此，KnowForce AI知识中台，正是驱动“场景Token”产生实际业务价值的燃料库与智慧源泉，它储存并精准调用行业知识，赋能智能体作出专家级的判断与决策。
行业知识图谱：源于21万客户实践的宝贵资产
知识中台的核心竞争力，在于其源于深度实践的行业知识图谱。迈富时的知识图谱并非基于公开网络语料的简单爬取，而是源于长期服务超过21万家企业客户的真实业务场景积累。公司的业务分析团队由来自消费零售、汽车、金融等领域的资深专家构成，他们的核心使命是与客户进行深度共创，将隐性的行业经验与知识拆解为原子级要素，进而构建成可复用、可扩展的知识图谱。这一过程，被迈富时精准定义为“行业知识的结构化工程”。
截至2025年末，迈富时已在消费零售、汽车、金融、医疗大健康、文旅、制造六大核心行业沉淀了上千个高质量、可复用的知识图谱。每一个图谱都源自真实的客户交付项目，深度涵盖了业务流程规范、专业话术库、数据标准定义、行业术语体系与合规要求等多个维度。
这种“从实践中来，到实践中去”的知识资产，与基于公开语料训练的通用大模型存在本质区别。通用大模型可以解释“汽车试驾的基本流程”，却难以精准分析“某特定汽车品牌在华东地区的试驾转化率为何显著低于华南市场”——后者的答案，恰恰依赖于真实业务场景中沉淀的行业经验与数据洞察。可以说，知识图谱是迈富时实现“场景Token”价值的底层燃料，它将通用的Token转化为贴合具体行业语境的精准解决方案，使AI的输出不再是“正确的空话”，而是可落地、可执行、可度量的业务洞察。
知识中台：赋能智能体实现“可落地、可治理、可复制”
核心价值一：实现行业知识的体系化沉淀与持续进化。通用AI工具输出的是“通用知识”，而企业级AI需要的是“由行业专业知识与经验沉淀形成的定制化解决方案”。更为关键的是，知识中台的知识图谱并非静态档案。客户每日产生的新业务交互数据，会被知识中台通过先进的技术进行持续的知识抽取、关系识别与语义理解，从而动态更新和丰富图谱内容。这形成了一个强大的正反馈增长飞轮：智能体中台消耗Token驱动智能体进化，进化的智能体服务更多客户，更多客户交互产生更多数据，更多数据又通过Token的调用沉淀为新的知识资产。
核心价值二：驱动智能体从“通用”迈向“行业专用”。缺乏知识中台赋能的智能体，其输出往往停留在通用层面——它可以回答“CRM系统是什么”，却无法深入分析“我们公司上周华东区销售线索转化率下降的具体原因及优化建议”。知识中台为每个智能体注入行业知识、企业记忆与实时业务语境，让AI的输出从“泛泛而谈”走向“精准制导”。在迈富时的全场景AI员工矩阵中，无论是营销策划、销售跟进还是经营分析智能体，其每一次专业输出都离不开知识中台的底层支撑，这直接决定了智能体的“业务智商”与实用价值。
核心价值三：显著提升AI应用的交付与部署效率。知识中台带来的最直接商业价值，体现在项目交付效率的飞跃上。得益于知识图谱的高度标准化与可复用性，为新客户部署专属业务智能体的上线周期，得以从过去平均三个月大幅压缩至三周以内。这背后是行业知识的结构化沉淀与标准化调用，让AI应用部署从“从零开始、定制开发”变为“模块化组装、快速上线”。同时，通过集成检索增强生成（RAG）等先进技术，智能体可优先从权威的知识图谱中检索已有解决方案，避免了重复调用大模型进行冗余生成，在保障效果的同时实现了成本与效率的动态最优平衡。
知识中台与 AI 原生平台：四层架构中的核心知识枢纽
迈富时的AI原生应用平台以“模型+数据+平台+场景”四层架构高效运行。在公司的2025年度战略讨论中，这四层被清晰界定：数据层负责行业资产的结构化沉淀与管理，平台层（即AI-Agentforce智能体中台）作为智能体的治理与调度中枢，模型层负责多源异构模型的灵活调度与融合，最终一切能力落地于场景层的行业知识显化与价值创造。
知识中台在四层架构中，占据了“场景”与“数据”两层的战略交叉点——它既是行业知识的结构化载体与显化出口（场景层），也是数据资产的核心管理枢纽与价值转化器（数据层）。具体而言：
数据层：知识中台将隐性的行业知识与经验，系统化拆解为原子级要素，构建成可复用、可关联的知识图谱，形成高质量数据资产。
平台层：对客户交互行为、业务对话记录等海量数据进行清洗、标注与结构化处理，沉淀为可供智能体调用的高质量知识基础。
模型层与场景层：知识中台作为链接数据资产与AI模型的智能接口，将体系化的行业知识赋予各类AI场景化应用，让AI能根据不同业务场景智能调动最适配的模型与能力，实现从技术能力到业务落地的全链条闭环。这一层也是“场景Token”价值最终得以高效输出的关键环节。
这四层紧密协同，形成了一个自我强化的增长飞轮：业务场景产生具体需求，需求定义数据治理的边界；高质量数据持续喂养和优化模型，强大的模型赋能更智能的智能体；更智能的智能体服务更多、更复杂的业务场景，进而产生更多维度的数据。显而易见，知识中台正是驱动这一飞轮持续加速运转的核心枢纽与智慧引擎。
当AI应用从“技术可用”走向“业务好用”，行业知识的深度沉淀与精准注入已成为决定成败的关键变量。通用大模型可以输出标准化的智能，却无法天然生成行业专属的深度洞察；算力Token可以无限扩张，但无法自动转化为可衡量的业务成果。
因此，在AI规模化普及、国家政策强调“AI+”深度融合落地的大背景下，迈富时KnowForce AI知识中台的战略价值正日益凸显。它将分散的行业经验系统化，将隐性的业务知识显性化，将静态的知识资产动态化，并最终以工程化的知识图谱形式进行存储与管理。这一切努力，使得Token从单纯的“算力消耗单位”转变为可衡量、可感知的“业务价值载体”，让每一枚Token都承载着场景化、专业性的深度理解，最终转化为企业看得见的增长数据与商业价值。从这个视角看，作为企业级AI知识中台的关键构建者与引领者，迈富时的发展潜力与市场前景，自然值得高度关注。
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