微軟的Ontology和Palantir的Ontology是近親么？
周末有個(gè)挺懂技術(shù)的投資人跟我聊天，討論到智用開物和Palantir的異同的時(shí)候說到Palantir的Ontology在決策輔助上的應(yīng)用，然后想起來微軟以前也開源過一套Azure Digital Twins架構(gòu)，里面對(duì)實(shí)體的描述就是用的Ontology，那下一個(gè)問題就是，這倆Ontology是近親么？
一句話先答：
微軟的 Azure Digital Twins（ADT）Ontology 與 Palantir Ontology 在“數(shù)字孿生”這個(gè)大帽子下是兩條完全不同的技術(shù)-商業(yè)路線——前者是“IoT-First 的開放建模語言 + 云原生 PaaS”，后者是“對(duì)象即 API、封閉一體化、面向?qū)崟r(shí)運(yùn)營(yíng)”；二者沒有血緣關(guān)系，也互不兼容，選型時(shí)幾乎不存在“混合部署”的中間地帶，只能“場(chǎng)景二選一”。
下面把“關(guān)系”拆成 4 張對(duì)照表，一眼就能看出來它們到底“像不像”。
1. 出身與定位
維度 | 微軟 ADT Ontology | Palantir Ontology |
產(chǎn)品形態(tài) | 公有云 PaaS 服務(wù)（Azure 訂閱即用） | 黑盒商業(yè)平臺(tái)（Foundry 模塊，必須落地私有化或?qū)僭疲?/p> |
商業(yè)模式 | 按孿生體-消息量計(jì)費(fèi)，零 license 門檻 | 百萬美金級(jí) License + 實(shí)施費(fèi)，項(xiàng)目制 |
目標(biāo)用戶 | IoT/OT 工程師、建筑/工廠集成商 | 業(yè)務(wù)分析師、運(yùn)營(yíng)高管、數(shù)據(jù)科學(xué)家 |
生態(tài)策略 | 開源 DTDL 模型庫，歡迎第三方擴(kuò)寫 | 完全封閉，僅 Palantir 與客戶共創(chuàng) |
2. 建模核心
維度 | 微軟 ADT | Palantir |
本體語言 | DTDL（JSON-LD 子集，可轉(zhuǎn) RDF） | 私有對(duì)象元模型（Java 類 + Groovy 函數(shù)） |
關(guān)系定義 | 靜態(tài)“關(guān)系邊”，無行為 | 對(duì)象自帶 CRUD 函數(shù)、事件、權(quán)限、工作流 |
實(shí)時(shí)綁定 | 靠 IoT Hub/Event Hub 單向灌數(shù)據(jù) | 雙向：SQL/REST/Kafka 都能讀&寫；對(duì)象=行級(jí)記錄 |
拓?fù)湟?guī)模 | 百萬級(jí)孿生體已需分片 | 實(shí)測(cè) 10 億級(jí)節(jié)點(diǎn)、毫秒查詢（索引+內(nèi)存） |
3. 運(yùn)行與體驗(yàn)
維度 | 微軟 ADT | Palantir |
查詢語言 | 類 SQL 的“Twin Query”，僅支持只讀 | 圖遍歷+SQL 混合，讀寫一體，函數(shù)可下沉到庫 |
可視化 | ADT Explorer 只能看圖和屬性 | Object Explorer + Quiver + Workshop 可拖拽分析、可回寫 |
事件響應(yīng) | 需外掛 Azure Function/Logic Apps | 函數(shù)可直寫回源系統(tǒng)，零代碼“審批-執(zhí)行”閉環(huán) |
AI/LLM 結(jié)合 | 要自己調(diào) Azure OpenAI API | AIP Logic 內(nèi)置自然語言→Ontology Query，官方 10 秒演示 |
4. 典型場(chǎng)景
微軟 ADT 更劃算 | Palantir Ontology 更劃算 |
智慧樓宇能耗、會(huì)議室占用、電梯監(jiān)控 | 航空換機(jī)決策、電網(wǎng)故障定位、半導(dǎo)體排產(chǎn) |
城市級(jí) IoT 傳感網(wǎng)，需要開放標(biāo)準(zhǔn)對(duì)接第三方 | 跨 ERP/MES/SCM 的統(tǒng)一運(yùn)營(yíng)沙盤，需要秒級(jí)重排產(chǎn) |
大學(xué)/科研機(jī)構(gòu)做算法驗(yàn)證，預(yù)算有限 | 世界 500 強(qiáng)運(yùn)營(yíng)中樞，預(yù)算充足且需“對(duì)象即 API” |
結(jié)論
- 技術(shù)血緣：零交集；一個(gè)走“W3C 兼容、開放語言”路線，一個(gè)走“封閉對(duì)象-函數(shù)”路線。
- 商業(yè)關(guān)系：競(jìng)對(duì)+互補(bǔ)——在客戶 POV 里通常二選一；極少數(shù)巨型企業(yè)會(huì)“ADT 管設(shè)備層、Palantir 管業(yè)務(wù)層”，但中間要做一次昂貴的 ETL 對(duì)拷。
所以回到一開始的問題，我的回答是智用Agent Foundry和Palantir Foundry在企業(yè)級(jí)應(yīng)用場(chǎng)景上有很類似的地方，不過我們還沒有做到Palantir那么牛，我們對(duì)實(shí)體的理解相對(duì)較基礎(chǔ)，剛剛跨過三元組，也就是山腳下，雖然通用，但其實(shí)只適合靜態(tài)的應(yīng)用和交換數(shù)據(jù)，而不是企業(yè)應(yīng)用中更多的決策場(chǎng)景，需要的是把領(lǐng)域知識(shí)做數(shù)學(xué)化表達(dá)。所以我覺得如果你正好是一個(gè)數(shù)學(xué)專業(yè)的畢業(yè)生，歡迎投遞簡(jiǎn)歷給我們，我們需要新鮮血液和不同的想法。
