人工智能行业中国市场Palantir落地进展与趋势研究报告：中国最需要Palantir，但复制不了Palantir

核心观点

关键数据

• **调研对象**：国内AI落地相关企业、云厂商、知识图谱厂商等，涵盖供应链、设备管理、金融风控等场景。
• **场景特征**：高复杂度、高价值密度场景（如设备能源管理、供应链、政务应急），优先选择对象清晰、关系复杂、动作明确的场景。
• **落地原则**：6项渐进式本体原则（如“先做可控Action，逐步接入审批和写回”）。
• **挑战**：数据治理基础不成熟、流程owner缺失、权限边界复杂等，占调研样本中企业AI项目失败原因的60%以上。

风险提示

• ⚠ ⚠ 数据治理不成熟：企业数据基础薄弱，可能导致本体建设周期延长。
• ⚠ ⚠ 权限与责任边界模糊：AI执行动作缺乏清晰的责任链，可能引发合规风险。
• ⚠ ⚠ 场景适配性不足：过度追求全企业本体易导致投入大、见效慢，需避免“大而全”陷阱。
• ⚠ ⚠ 本土化交付能力待提升：FDE模式与项目制合同冲突，可能制约平台持续进化。
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