(1)华为公司经验总结:由华为公司数据总架构师、数据首席专家马运领衔,华为数据管理研究与探索团队倾力造,凝聚华为数智化转型与数据治理实战经验。 (2)行业重磅背书:华为公司监事会副主席陶景文作序推荐,联通、农业、金融、高校、DAMA等六大领域权威专家联袂力荐。 (3)理论体系原创:首次系统提出以“业务本体”为核心的AI数据治理新范式,构建“事实-事理-行动”一体化动态模型,融合符号主义与联结主义优势。
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6.4
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前言
战略认知篇
CHAPTER 1 第1章 智能时代重构业务管理逻辑
1.1 开启智能新纪元
1.1.1 信息处理单元从比特到Token
1.1.2 大模型的智能跃升
1.1.3 Agentic AI的崛起
1.2 智能体成为业务新主体
1.2.1 从“规则驱动”的IT应用到“自主进化”的智能体
1.2.2 智能体成为业务人员的“超级伙伴”
1.2.3 “建模思维”成为人与智能体协同的关键
1.3 数据是智能时代的基石与核心驱动力
1.3.1 数据从业务记录变为驱动智能体进化的“燃料”
1.3.2 数据成为连接业务与智能体的纽带
1.3.3 数据成为业务事实与事理的完整载体
1.4 本章小结
CHAPTER 2 第2章 智能时代驱动数据治理重塑
2.1 智能时代数据治理的关键需求
2.1.1 赋能大模型掌握企业私域资产
2.1.2 破除知识壁垒,消除数据孤岛
2.1.3 让AI Agent遵循企业逻辑规划执行任务
2.1.4 降低模型幻觉,提升决策可信度
2.2 智能时代数据治理的四重转变
2.2.1 从面向业务人员到赋能AI伙伴
2.2.2 从功能叠加到认知融合
2.2.3 从汇聚事实到贯穿事理与行动
2.2.4 要像管理数据一样管理知识
2.3 智能时代数据治理转变的难点
2.3.1 静态向动态转型挑战
2.3.2 确定性向创造力升级难题
2.3.3 规模与异构治理瓶颈
2.3.4 知识体系治理短板
2.4 本章小结
CHAPTER 3 第3章 智能时代数据治理的破局之道:统一结构化表达
3.1 智能时代的业务建模
3.1.1 从“人用”到“人机共用”的双向适配模型
3.1.2 实现“业务逻辑+系统逻辑”双轮驱动模型
3.1.3 构建“事实-事理-行动”一体化动态模型
3.1.4 实现企业专有知识资产模型化
3.1.5 业务建模的业界实践
3.2 连接业务数据、逻辑与行动
3.2.1 多源异构多模态数据的接入与互联互通
3.2.2 整合企业碎片、冗余、各种形态的知识表征
3.2.3 连接系统分散、功能割裂的IT应用
3.3 人机通用的结构化表达
3.3.1 支撑业务活动中的人
3.3.2 支撑业务活动中的AI
3.3.3 人与AI的DIKW双循环
3.4 本章小结
核心理论篇
CHAPTER 4 第4章 本体源于哲学概念,驱动智能演进
4.1 本体的前世今生
4.1.1 从事物本源到计算科学
4.1.2 从“对象、属性、关系”到“事实、事理、行动”
4.1.3 从语义互联到语义推理
4.1.4 从符号主义到联结主义
4.2 企业AI的必然选择:联结主义+符号主义
4.2.1 纯概率推理难成企业AI落地有效路径
4.2.2 本体增强AI推理的核心机理
4.2.3 本体融合AI技术赋能企业智能
4.3 以本体建模标准为基础实现统一结构化表达
4.3.1 W3C本体建模标准语言体系
4.3.2 AI成为“高级本体建模师”
4.4 本体融入企业架构体系构筑统一语义层
4.4.1 本体与企业架构
4.4.2 本体与实体建模
4.4.3 本体与知识图谱
4.4.4 本体库与数据湖、知识库
4.4.5 本体与SaaS
4.5 本章小结
CHAPTER 5 第5章 基于本体的企业AI数据管理体系
5.1 企业面向作业、分析、AI的三类数据资产目录
5.1.1 面向作业的数据资产目录
5.1.2 面向分析的数据资产目录
5.1.3 面向AI的数据资产目录
5.2 管理支撑企业AI增强训练的数据资产
5.2.1 筛选高质量、合规的AI数据集
5.2.2 AI数据集构建
5.2.3 数据Owner与AI数据集责任人、AI数据集使用责任人的关系界定
5.2.4 厘清差异规范管理的多维AI数据集分类
5.2.5 支撑AI数据集治理与追溯的统一ID及版本标识
5.3 管理支撑企业AI推理的数据资产
5.3.1 支撑AI实时感知与精准判断的事实数据
5.3.2 支撑AI按企业业务规则精准推理的事理模型
5.3.3 支撑AI输出可控、可解释、可审计的推理结果数据
5.4 实现事理模型统一结构化表达的“7+1”语义规范框架
5.4.1 RDF:定义业务资源,支撑AI理解
5.4.2 OWL:统一跨域概念,消除语义歧义
5.4.3 SKOS:统一基础术语,筑牢语义基础
5.4.4 SWRL:定义跨域逻辑,支撑AI自主决策
5.4.5 OWL-S:串联流程逻辑,搭建任务框架
5.4.6 ODRL:定义操作权限,筑牢安全边界
5.4.7 SPARQL:定义数据操作,支撑AI执行
5.4.8 目标与评估:明确任务及业务效果,支撑AI迭代优化
5.5 本体语义规范驱动AI明事实、懂事理、会行动的落地机制
5.5.1 基于事实的推演:本体驱动AI Agent还原当前状态并推演下一步变化
5.5.2 事理上下文:本体使AI Agent对齐从当前事实到未来行动的事理逻辑
5.5.3 语义到行动:本体驱动AI Agent对接传统IT与人,落实具体业务操作
5.6 本章小结
落地实施篇
CHAPTER 6 第6章 低门槛快速落地的本体建模工程化方法
6.1 适配全类型知识表征的本体建模预处理方法
6.1.1 AI基于显性知识提炼“29句话”支撑建模
6.1.2 业务专家基于“29句话”提取隐性知识
6.1.3 基于逻辑正确、描述清晰、内容完备的审核
6.2 AI精准建模与专家可视化审核
6.2.1 调用懂W3C语义标准的大模型实现AI本体建模
6.2.2 双大模型协同完成本体模型校验与优化
6.2.3 可视化工具语法校验与专家内容把关
6.2.4 基于业务场景构建测试用例来验证本体模型
6.3 实现可运营、可复用的本体模型资产入库
6.3.1 本体模型资产存入专用语义数据库
6.3.2 数据层+语义层双重运维
6.3.3 “建用优复”全生命周期运营管理
6.4 支持本体模型端到端高效构建的工具平台
6.4.1 符合W3C标准的高效自校验智能本体模型构建能力
6.4.2 本体模型的图形化与可视化展示能力
6.4.3 支持W3C标准的本体语义存储与高效检索能力
6.5 “点线面”的本体建模迭代式实施路径
6.5.1 “小切口”场景:驱动构建本体模型
6.5.2 纵轴整合:领域级拉通各场景语义
6.5.3 横轴整合:跨领域贯通
6.5.4 存量数据湖、知识图谱的连接
6.6 本章小结
CHAPTER 7 第7章 基于企业私域知识的本体增强AI Agent工程实现
7.1 基于AI Agent意图的本体调用
7.1.1 AI Agent意图设计
7.1.2 意图与本体对齐
7.1.3 本体检索与调用
7.1.4 本体嵌入AI模型
7.2 本体驱动的增强推理
7.2.1 基于事实数据的实时感知
7.2.2 基于感知+事理的融合推理
7.2.3 基于感知、推理和目标的综合决策
7.3 AI Agent决策到行动的转化
7.3.1 指令直驱型
7.3.2 人工介入型
7.3.3 业务协同执行型
7.4 本体增强型AI Agent构建
7.4.1 动态事实关联机制
7.4.2 动态Action关联机制
7.4.3 本体服务支撑能力
7.4.4 AI大模型智能引擎
7.4.5 AI Agent运行支撑框架
7.5 本体增强型AI Agent的能力建设实施路径
7.5.1 本体构建与数据整合实施
7.5.2 本体可视化与质量管控实施
7.5.3 本体存储与安全保障实施
7.5.4 智能推理与资产管理实施
7.5.5 平台集成与关键技术
7.6 本章小结
CHAPTER 8 第8章 典型应用场景与探索实践
8.1 本体与AI融合应用的场景选择
8.1.1 本体激活AI三大核心价值
8.1.2 场景选择原则:瞄准业务痛点,聚焦投入产出
8.1.3 优选语义复杂、规则明确、高合规的业务场景
8.2 本体与AI协同的核心应用模式
8.2.1 本体驱动的智能流程自动化
8.2.2 数据规则驱动的自主运营体系
8.2.3 多维度一体化智能决策
8.2.4 跨领域动态智能协同
8.2.5 基于知识解析的自主推理
8.2.6 多场景综合统筹的PDCA闭环
8.3 企业AI落地的整体策略
8.3.1 基于快速迭代的穿刺式验证
8.3.2 场景“小切口”驱动的企业AI价值落地
8.3.3 基于存量知识资产的AI转译
8.3.4 实施落地的典型问题
8.4 本章小结
未来展望篇
CHAPTER 9 第9章 企业碳硅协同的智能体治理理念
9.1 基于区块链与本体的高阶治理框架
9.1.1 规则驱动的旧世界
9.1.2 自主进化的新世界
9.1.3 新旧世界协同交互与融合发展
9.1.4 去中心化“公证处”与“账本”
9.2 基于区块链技术构建智能体可信体系
9.2.1 身份证明:基于碳硅混合身份档案链构建智能世界动态身份证
9.2.2 资产证明:依托数字资产产权链生成大模型与Agent产权凭证
9.2.3 授权证明:通过权限凭证链实现AI权限管理与智能锁控
9.2.4 合约证明:以智能合约搭建智能协作自动执行流水线
9.2.5 追溯证明:构建全链路操作哈希链,实现智能化全过程数字监控
9.2.6 贡献证明:搭建贡献值计量链,打造AI价值量化自动评价体系
9.2.7 六类证明的业界探索
9.3 智能驱动的本体建模范式与技术演进
9.3.1 “本体约束+AI智能+人类监督”的协同范式
9.3.2 本体从静态治理向动态治理演进
9.3.3 突破纯文本,实现多模态本体建模
9.3.4 大模型成为更好的本体建模师
9.3.5 大模型更好地理解与使用本体模型
9.3.6 本体建模工程化与全链路工具生态建设
9.4 本章小结
CHAPTER 10 第10章 企业发展新范式、新形态
10.1 三重世界的协同模型
10.1.1 物理世界、逻辑世界和智能世界
10.1.2 面向逻辑世界与物理世界的AI双重学习目标
10.1.3 本体模型和世界模型的协同与融合
10.2 企业业务与管理新形态
10.2.1 业务形态演进:智能原生业务
10.2.2 企业数智化新范式:知识建模+AI自主实现
10.2.3 管理组织变革:知识、数据、流程、IT四维融合
10.3 本章小结
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