从全民抢着 " 养龙虾 "，到紧急 " 拆龙虾 "，前后不过半个月。

OpenClaw 的爆火与降温背后，其实是戳中了人们的普遍期待：太想要一个能真正帮忙干活的 AI 员工 /AI 助理了。

但这类轻量化智能体的短板也显而易见：技能单一、场景有限，大多只能满足个人或小型轻量化需求。一旦进入企业复杂业务的真实战场，再大的 " 虾 "，也有爪子抽筋的时刻。

更现实的是，" 养虾 " 成本不低：token 消耗大、费用高，还伴随着数据安全与合规风险。

△图片来源网络

这也给企业管理者敲响警钟：不养 " 龙虾 "，养 AI 员工，才是正道。

因为真正能落地的企业 AI 数字员工，远不止 " 会动手 " 这么简单。它需要精准理解业务、动态治理数据、多技能体系化协同、可持续迭代进化。

而要让这些能力真正规模化运转，还需要一套完整的底层基础设施——企业大模型。这也是支撑所有 AI 数字员工的核心底座。

近年来，中国企业级 AI 解决方案市场持续扩容，各类企业大模型层出不穷。但真正具备长期竞争力的优质模型，往往从产品架构的完整性就能一眼看清。

滴普科技近期刚刚发布升级的Deepexi 企业大模型，区别于通用大模型的 " 问答式 " 能力，与FastAGI企业智能体平台、FastData Foil企业数据融合平台，合称为滴普科技的 " 三大件 "。

滴普科技创始人、董事会主席、执行董事兼首席执行官赵杰辉说：

如果一个企业要持续地基于自己的知识和数据生成各个岗位的 AI 员工，持续刷新 AI 员工能力，就需要部署这三大件。

三者融合后，组成一个叫 "DeepexiOS" 的 AI 级企业操作系统。那么，这个系统又是如何以完整架构支撑企业 AI 体系化建设，让 AI 员工从 " 能用 " 走向 " 好用、常用、可持续用 " 的呢？

Deepexi 进入 2.0 时代

回答这个问题前，我们先认识下滴普科技。

在港交所上市还不满半年，滴普科技的最新财报预告显示：

1、预计 2025 年营收同比增长 65%~75%；

2、FastAGI 收入较 2024 年同期增幅达 175% 以上；

3、全年净亏损同比收窄 23% 以上，剔除非经营因素后的经调整净亏损，同比收窄 65%~75%。

亏损收窄的核心原因，是营业收入增长带动毛利大幅提升。这意味着，滴普科技的主营业务（企业级数据智能与人工智能解决方案）已经进入了 " 收入增长带动毛利提升 " 的正循环。

持续的收入增长，还说明滴普科技的客户基础不断扩大、客户结构日趋稳定。

目前，滴普科技已服务中国海诚、大族激光等众多行业头部企业，客户覆盖消费零售、制造、医疗、交通等多个领域。

值得注意的是，滴普科技当下最吸睛的虽然是 AI 业务，但能将其发展到这个幅度的基石，还是数据能力。

从 2018 年公司成立开始，滴普科技就在最让人头疼的数据上下功夫，也正是这份长期沉淀，才让它在 AI 时代的 To B 领域占据一席之地，毕竟数据质量直接决定 AI 的精准程度。

这次升级的 Deepexi 企业大模型，同样围绕通过数据透析，基于企业实际场景与使用痛点打造。

关注人工智能和产业落地的朋友可能会发现：现在业内对大模型的讨论，跟两年前已经完全不一样了。

两年前，大家都在追捧模型本身，只看谁更火、谁的参数更大；现在大家不再只谈热度，而是更关心模型到底能解决什么实际问题。

硅谷最近流行讲 Skill-based model（专长型大模型）。前两年大家会觉得，模型会写代码就很厉害了，但放到企业里真的靠谱吗？

企业要做业务、查数据、跑流程，得先把需求描述清楚，再让模型去写代码，这一步其实又累又容易出错。

大家慢慢发现一个事实：模型开始走向专业化、专长化，不再是万能通用，而是各有所长。

现在大部分人都试过了：随便拿一个通用大模型放进企业，根本没法直接变成能用的 AI 员工。

滴普科技也尝试过通用大模型 +RAG+ 本体定义的技术路线，但实际业务场景的反馈都达不到最佳。

想要造出能稳定干活的 AI 员工，模型必须具备两个核心能力：

1、精准理解业务能力：能吃透企业内部知识、经营流程、业务逻辑，理解得准、不出错；

2、可靠的 coding 能力：在理解业务后，能自动写代码、查数据、做交互、跑流程。

滴普科技这次也针对性地对大模型进行升级，目前 Deepexi 企业大模型能够基于具体企业数据和业务知识，构建其本体数据模型，经过深度训练后，专属模型认知精度远超同类产品。

此外，它还可以融合 SQL/Python/ 前端 /NC 代码等 coding 能力，不仅能写文案，还能直接操作后台系统，能自动生成 SQL 查数据库、写 Python 脚本访问 / 处理图表、甚至通过代码对接前端和后台 ERP。

为什么滴普科技能做到快速升级？

这就不得不提这家公司自建的Deepology 企业本体数据集。

从 2018 年创业至今，滴普科技就在积累数据，已为超 300 家行业头部客户提供整体业务建模服务。在长期实践中，初期沉淀了成熟的指标体系与数据架构能力，随后进一步构建起企业、行业的业务知识逻辑。

而今，本体数据集被视为 Deepexi 企业大模型持续进化的 " 核心养料 "，只因这个数据集并非一些零散的原始数据集合，而是一套能真正理解企业业务的高质量数据体系。

以船舶行业为例，作为一个重资产、长周期、产业链复杂且高度依赖专业知识的特殊领域，规范文档繁杂难检索、供应链不透明、设计返工率高、核心知识难以传承等方面一直是阻碍其快速发展的难点。

而滴普科技通过服务了很多家船舶企业后，在长期实践中沉淀了丰富船舶图纸、工程数据与全链路业务信息等，再通过进一步梳理，形成了船舶领域的业务逻辑框架，涵盖供应链管理指标体系、知识逻辑规则等核心内容，并以此构建出了船舶行业本体数据集。

之后本体数据集还会借助数据飞轮持续迭代优化，让滴普科技最终形成覆盖整个船舶行业的领域全域数据集能力。

在此基础上，当这套能力被注入到 Deepexi 企业大模型中，就会让其具备船舶行业全场景整体建模的本事。

换句话说，无论企业业务如何变化，模型都能精准理解真实需求，做到回答可靠、推理严谨、不跑偏、不瞎编。

另外，Deepexi 企业大模型的训练与推理能力，与 FastDataFoil 企业数据融合平台的多模态数据处理能力是相互支撑，在能力上完成闭环互补，支撑 Deepexi 持续迭代。

据悉，下一代 Deepexi 已经在研发和规划中，很快也要和大家见面。

AI 级企业操作系统再进化

就像上面说的，依托 FastDataFoil 能力，Deepexi 企业大模型完成迭代升级。相反的，基于 Deepexi 企业大模型升级，也带动 FastAGI 企业智能体平台、FastData Foil 企业数据融合平台的升级：

FastAGI 企业智能体平台

1、重点升级 Agentic 多项能力，实现自主规划 Agent，在原有能力基础上，积累工程设计、BOM 分析、工艺优化、故障维修、运营决策、店货匹配、数据运维、财税筹划等企业级常用 Skills；

2、升级支持超长上下文机制和多层记忆架构，高并发场景下，处理能力与稳定性大幅提升。

FastData Foil 企业数据融合平台

1、在原有多模态数据治理能力基础上，重点升级语音、音视频及空间地理等多模态数据格式的解析，能动态扩展和更新企业本体模型。

2、为企业沉淀高质量的 Deepology 企业本体数据集，给大模型训练和 AI 数字员工落地提供可靠的数据支撑。

上面这张图完整展示了 Deepexi 企业大模型、FastData Foil 数据融合平台、FastAGI 企业智能体平台，三者是如何协作，打造出能稳定干活的 AI 数字员工的：

首先是数据层，企业把桌面数据（pdf/doc/xls）、数据库等各类数据，先交给 FastData Foil 数据融合平台处理。

后者会结合 Deepology 企业本体数据集，把杂乱数据清洗、融合成 AI-ready 高质量数据，喂给 Deepexi 企业大模型。

这一步相当于给 AI" 备课 "，让模型先吃透企业的业务逻辑、专有知识和历史数据。

第二步就是模型层，Deepexi 基于处理好的企业数据，训练出懂企业业务、能写代码、可执行操作的企业大模型。

它不像通用大模型只会聊天，而是能生成各种 Skills（专业技能），比如查数据库、写报表、对接 ERP 等。

最后是执行层，所有 Skill 都汇总到 FastAGI 企业智能体平台，这里是 AI 员工的 " 协同 workspace"。

面对复杂任务（比如从下单到生产调度），FastAGI 会做端到端规划：把大任务拆成小步骤，交给不同技能的 AI 员工分头执行，最后汇总结果、操作 ERP 完成闭环。

为了保证准确可靠，FastAGI 内置了：

多层记忆与激励机制：避免大模型 " 幻觉 "，保证任务执行的一致性；

Skill 管理与自动化：把各类专业技能统一管理、按需调用；

企业知识库与安全机制：让 AI 基于企业真实知识干活，同时保障数据安全。

DeepexiOS 强在哪儿？

在当前中国企业级 AI 解决方案市场快速扩容的背景下，滴普科技凭借独特的技术路径与产品体系，在港股科技企业中形成了极具辨识度的 " 企业级大模型 " 标签。

对比 C 端 OpenClaw" 文件夹式 " 数据管理，DeepexiOS 实现了数据治理的动态化重构。

通过 FastData Foil 企业数据融合平台，企业可将桌面文档、数据库、多模态音视频等全量数据，结合 Deepology 企业本体数据集进行清洗、融合与建模，自动生成贴合企业业务逻辑的知识体系，为 AI 提供 " 纯净、准确、可复用 " 的核心数据能源。

这一过程彻底告别了传统数据治理依赖人工梳理、流程固化的痛点，实现了从本体构建到企业 AI 应用从 " 人工 " 到 " 自动 " 的代际跨越，是本体模型技术的下一代升级。

对比行业其他大模型厂商，滴普科技的核心优势主要还是对企业服务的理解深度。

在数据治理领域，公司沉淀了从结构化到非结构化数据的全链路处理能力，FastData Foil 可高效支撑企业级规模数据的多模态解析与动态更新，为 Deepexi 企业大模型提供高质量训练与推理基础；

在业务落地层面，依托 FDE 工程师团队多年的行业实践，滴普科技对企业终端执行逻辑有着精准把控，将复杂业务场景拆解为可量化、可执行的 Skill 模块，让基于本体大模型构建的 AI 数字员工具备灵活协同的执行力。

摒弃轻量化智能体的花哨噱头与场景短板，深耕企业真实业务，这也让滴普科技成为业内唯一实现 " 规划 - 决策 - 执行 " 数字化闭环的企业级大模型产品的提供商。它对企业的了解也绝非一两只 " 龙虾 " 短期内能赶上的。

对于效率即效益的企业而言，与其耗费时间与成本去养华而不实的 " 龙虾 "，不如一步到位，部署能落地、能创造价值的 AI 员工。

一切终要回归商业落地

当前，企业级大模型赛道正迎来爆发式增长：OpenAI 最新发布的 GPT-5.4 系列模型强化了编码能力与智能体能力；英伟达则通过收购 SchedMD、开放开源模型进一步完善生态体系。

诸多通用模型厂商纷纷布局 coding 业务，企业大模型正逐步替代传统预编译软件，以数字员工形态成为企业数字化核心交付载体，推动组织生产力变革。

但再先进的企业级大模型，最终评判标准只有一个：真正服务多少企业、创造多少价值。

商业化落地能力才是核心壁垒。只有把 AI 能力注入千行百业，在真实场景中完成规模化验证，才能持续反哺技术迭代，形成技术与商业的正向循环。

滴普科技本次发布，正是对企业级大模型回归商业落地本质的有力践行，也是其凭借成熟技术体系与场景化落地能力，推动 AI 数字员工真正走进企业、创造实际业务价值的关键体现。

值得一提的是，滴普科技在深耕当下 AI 数字员工的同时，也在提前布局长远技术与硬件生态，比如上面提到的下一代 Deepexi 企业大模型正在着手研发之外，滴普科技正在考虑把核心的本体模型技术和智算单元合二为一，打造 NOVA 本体模型加速专用芯片（SOC）。

另外，Deepexi 企业大模型 + 具身机器人 =AI 具身员工，也在规划中。发布会现场，滴普科技还与天津大学成立「具身智能大脑联合实验室」，双方宣布会共同聚焦本体模型底座、数据仿真合成、模型轻量化等前沿方向，推动企业 AI 具身员工的深度落地。

所以接下来，就蹲一个 AI 具身员工破圈，看它怎么打破数字与物理的壁垒，重构企业生产力吧。毕竟，能走进物理世界的 AI，才是真 · 未来可期。

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