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是不是会有“下一家 SAP”？

它第一次让企业能够“实时看清财务”，让财务从事后记录变成实时判断。

10 月 24 日，由国内知名大数据与人工智能技术社区 DataFun 主办的 2025 DACon 数智大会在北京隆重举行。此次大会以“大模型时代，Data + AI 的变与不变”为主题，聚焦大数据、大模型技术动态及 AI 应用实践，涵盖了汽车制造、金融、保

这个论坛由 EntreConnect（一个企业家、投资者社区）组织，来自 Uber、WisdomAI、EvenUp 和 Datastrato 的工程师及 ML 负责人参与了讨论。他们认为，多数 AI 智能体之所以部署时失败，不是因为模型不够智能，而是因为围绕它

在上一篇文章中，我们介绍了什么是本体智能，那么本体智能有什么特点？本体智能与其它主流理念有什么差异呢？

过去，企业为这些问题召开数次会议，调阅几十张报表，跨部门拉人“分析”，费时费力。而现在，一位数据分析“智能体”——Agent，也许几秒内便能回答这些问题，甚至连同可视化图表和优化建议，一并呈上。

在企业推进数据民主化的进程中，智能问数被寄予厚望——业务人员只需用自然语言提问，Agent 便能自动返回准确、可解释的数据洞察。然而，现实却常常令人失望：当不同业务人员问出“本月北京地区销售额是多少”这样看似简单的问题时，大模型却可能给出不一致甚至相互矛盾的结

在传统课堂里，知识点以“章-节-目”的树状结构存在，学生只知道“要学”，却不知道“为什么学、学到什么程度、与后续课程有何关联”。山东满天星信息科技有限公司推出的“学科知识图谱平台”用 AI 把教材、课件、实验、试题、科研论文等碎片化资源自动抽取成“实体-关系-

高校与科研院所每天都在生产海量“隐形资产”——课件、实验报告、标准、论文、项目案例、学生错题……它们分散在教师电脑、旧硬盘、微信群、邮箱里，检索靠“谁记得文件名”。山东满天星信息科技有限公司用“天星AI知识库”给这些碎片一个统一的家：通过多源抓取、智能语义理解