中國版Glean來了！楓清科技以AI驅動企業數據生產力躍升

在美國硅谷，一家專注于企業智能搜索與知識管理的公司——Glean，正迅速崛起為AI時代的新興力量。2025年，該公司不僅獲評《Fast Company》全球最具創新力公司，還成功入選《福布斯》AI 50榜單及《胡潤》全球獨角獸榜。

與此同時，AI浪潮也在國內市場掀起創新熱潮。在中國，乘“人工智能+”行動的東風，楓清科技（Fabarta）正走出一條本土化企業AI場景創新之路。基于知識引擎與大模型雙輪驅動的新一代智能體平臺，楓清科技正幫助企業快速構建大模型時代的AI智能應用，加速AI技術在企業場景中的落地，賦能行業智能化轉型。

AI企業蓬勃發展的背后，是整個企業級AI應用市場的爆發式增長潛力。來自IDC的報告顯示，價值6500億美元的企業級應用軟件市場即將被AI智能體顛覆。預計到2031年，客服中心、銷售團隊和營銷類應用的AI智能體滲透率將接近100%。無獨有偶，Gartner也預測，到2028年，占據市場主導地位的企業將在80%面向客戶的業務流程中采用多智能體AI。

如果說2025年是AI智能體元年，那么2026年將是企業級AI智能體真正普及的一年，AI智能體將從輔助工具轉變為核心業務流程的執行者。在這場時代變革中，楓清科技作為中國的Glean，正在以獨特的技術路徑和市場策略，成為推動企業AI智能體落地應用的行業標桿。

以數據為中心，打破企業AI落地瓶頸

剛剛過去的2025年，無疑是AI應用風起云涌的一年。在政策層面，從《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》的正式印發，到“十五五”規劃建議的制定，都明確提出加強人工智能與產業發展、民生保障、社會治理等的深度融合，全方位賦能千行百業。

而在技術和應用層面，DeepSeek AI大模型R1的發布，大幅降低了大模型的使用門檻；以大語言模型為基礎的AI智能體實現突破性進展，并逐漸成為下一代AI應用的核心引擎。隨著AI技術的日趨成熟，越來越多的企業正在通過AI智能體的落地，實現復雜業務流程的自動化、深度業務理解與自主決策、團隊協作效率的提升等。

不過，很多企業在尋求推動AI智能體落地過程中，依然像信息化、數字化時代選擇企業軟件一樣，希望借助成熟的AI智能體產品，實現智能化轉型。而這也正是眾多AI企業角逐企業級智能體市場的重要切入點，他們希望通過標準的AI智能體產品部署，幫助企業實現智能化轉型。

楓清科技創始人兼CEO高雪峰

對此，楓清科技創始人兼CEO高雪峰認為，這種以大模型為中心的AI智能體落地方式，主要存在以下三大挑戰：一是模型幻覺在落地過程中容易被放大，二是大模型的可解釋性和推理能力較為薄弱；三是數據在清洗和模型微調過程中會給數據共享和安全性帶來挑戰。

針對這些挑戰，Glean這家起源于企業AI搜索的科技公司，已經給出了自己的解決之道：通過構建統一、智能、安全且上下文感知的企業知識搜索引擎，Glean 能夠幫助企業客戶，從分散在數十甚至上百個 SaaS 應用、數據庫、文檔庫和溝通工具中的海量信息里，高效、準確地找到完成工作所需的關鍵信息、文件或專家。

高雪峰非常認同Glean的這一做法，并在談及楓清科技時強調：“區別于市場上眾多以大模型產品為核心的AI企業，我們最大的特色是以數據為中心。”為了幫助企業實現AI大模型的落地，楓清科技致力于將企業豐富的結構化數據和非結構化數據轉化為知識，并將這些知識蒸餾出多個行業模型，融合多模態行業知識引擎與蒸餾的行業模型，進而打造豐富的AI智能體，推進企業智能化轉型。

在企業推動AI應用落地的過程中，數據與知識作為貫穿全程的核心要素，既是AI大模型發揮作用的前提基礎，也是決定AI應用價值上限的關鍵變量。因此，楓清科技以數據為中心的理念，不僅與Glean高度一致，也精準地把握住了企業AI應用從技術到落地的核心路徑。

相比較而言，Glean在幫助企業建立數據知識圖譜網絡的基礎上，借助AI技術能夠快速梳理復雜數據間的關聯，從而實現跨領域智能。而楓清科技作為國內最早提出圖技術與模型深度融合的企業，不僅在多模態知識引擎中構建起知識圖譜網絡，還將圖技術用于模型后訓練，從而提升蒸餾模型的可解釋性，這使其產品在公開測試中屢獲佳績。

盤活數據資產，加速釋放數據要素價值

2026年伊始，“數據要素價值釋放年”就被確立為我國數據工作的年度主題。不過，數據作為數字時代的核心生產要素，其價值的釋放高度依賴與AI技術的深度融合。這種融合不僅將改變數據的生成、流通與應用方式，更將賦能企業智能化轉型，實現數據要素從“資源”到“資產”的價值躍升。

為了幫助企業盤活數據資產、釋放數據要素價值，楓清科技自創立之初就致力于打造基于知識引擎與大模型雙輪驅動的新一代智能體平臺，并已經推出了AI知識引擎、智能體構建平臺等多個產品，以及經營分析、AI4S等AI應用和Fabarta個人專屬智能體。“我們希望將數據轉化為知識，并通過平臺能力將其轉化為智能化應用。”高雪峰強調。

比如，AI知識引擎可支持超過數十種文件格式的深度解析，并內置智能客服、知識問答、辦公助手等基礎智能應用，具備精準的聯網搜索能力，可助力企業構建智能化知識管理體系。智能體構建平臺集成了豐富的工具管理功能，讓用戶能夠快速構建行業智能體應用，實現復雜任務的自動化與智能化。

在此基礎上，經營分析可實現經營數據自動化整合、多維度深度分析以及可視化報告生成等，覆蓋“盤現狀-找差距-鎖根因”全鏈路。而楓清科技聯合中化數智與火山引擎打造的AI4S解決方案則聚焦基礎科研、科學實驗輔助、數據挖掘、聚合物領域的智能體與科研蒸餾模型落地等多個科研核心階段，可有效提升科研效率、降低科研門檻。

除此之外，Fabarta個人專屬智能體作為一款專為辦公場景打造的智能助手，可以將個人終端設備上的文件轉化為個人本地知識，結合內置豐富的服務與工具，不僅可助力智能寫作、知識問答、翻譯等多種個人辦公需求；也能支持云-邊-端協同的企業模式，融合企業知識庫、智能體編排與MCP市場，實現團隊智能協作與資源調度，從而釋放辦公生產力。

盡管楓清科技與Glean一樣，都是致力于幫助企業打造知識引擎，釋放數據要素價值，但兩者的做法卻有著明顯的不同。Glean通過開發預構建的、企業級的連接器，可以安全、實時地從各類SaaS和數據源中攝取內容、元數據和權限信息，而這些連接器則支持增量同步、處理速率限制，并確保與源系統的權限模型完全同步。

但由于中國企業多采用私有化部署的企業軟件，其在軟件接口、數據標準等方面往往具有高度定制化的特點。因此，為了更好地滿足中國企業應用需求，楓清科技更多聚焦在平臺產品的打造和AI應用的構建上，并通過與不同行業頭部企業的合作，共同打造面向不同行業的場景化解決方案，從而幫助更多中國企業實現智能化轉型。

由此可見，不同于很多企業依托原有系統，借助知識庫與大模型實現場景創新的“+AI”模式，楓清科技是典型的原生“AI+”平臺建設者與多場景應用技術服務商。楓清科技圍繞數據知識，從企業數據關聯建模、整合全鏈路知識，到蒸餾模型、打造場景智能化能力，可助力企業高效構建單領域及跨領域智能，有效化解AI落地面臨的諸多難題。而Glean同樣以企業核心數據為核心，構建原生AI平臺，驅動各業務場景智能化升級。

激發數據生產力，賦能企業智能化轉型

如今，AI正在與各行各業深度融合，成為企業智能化變革的核心驅動力。在這一趨勢下，楓清科技知識引擎、AI智能體等創新產品，已經被化工能源、生物醫藥、先進制造、金融等多個行業的頭部企業應用在實際生產環境中，逐步成為幫助企業激發數據生產力、加速智能化轉型的新引擎。

在化工能源領域，楓清科技通過與中化數智合作，聚焦研、產、供、銷、服、管、協等全業務環節，已經開發出化工材料大模型、科研領域智能體、單證識別智能體、安全生產分析智能體等多個高價值場景，不僅推動了AI與中化全產業鏈業務場景的深度融合，也進一步助力中國中化智能化轉型的深入開展。

在生物醫藥領域，楓清科技正在與華潤醫藥、東阿阿膠、華潤三九等企業深入合作，開展AI創新應用。比如，助力華潤醫藥集團打造數據智能應用體系，為藥企提供抗體庫智能研究支持；助力東阿阿膠構建質量與審計AI智能體，提升企業質量管控精度與審計流程智能化水平。

在先進制造領域，楓清科技與TCL中環深度合作，已將經營分析智能體深度融入企業經營分析、財務管控、運營管理、安全制造、設備預測性維護等核心場景，在賦能精細化運營、支撐智能決策的同時，成功實現了經營分析指標的智能化管理。

在金融領域，楓清科技已經與華夏銀行、常熟農商行、泰康養老等達成合作，助力金融機構釋放數據要素價值，實現效率革命。其中，常熟農商行通過建設智能指標問數系統，已經實現了業務效率的顯著提升；華夏銀行借助圖智能和大模型技術，可以更好地挖掘優質目標客戶并管理風險。

基于在不同行業的創新實踐，楓清科技正與多家鏈主企業開展深度合作，共同打造面向不同垂直行業的智能體，并開發更多標準化AI應用。未來，楓清科技計劃將這些行業智能體推廣復制到更多產業鏈企業，在幫助企業實現效益提升的同時，推動“人工智能+”落地千行百業。

AI智能體的創新浪潮正重塑產業格局，并從輔助工具向自主決策伙伴演進，這本質上是一場圍繞數據生產力的價值重構。Glean的迅速崛起，已經印證了“數據為基、智能為翼”的商業邏輯。在中國市場，楓清科技以數據為核心的戰略定位、全棧式的產品矩陣與深耕行業的落地能力，已然勾勒出中國版Glean的清晰輪廓。未來，隨著AI智能體的加速普及，楓清科技必將成為推動中國企業智能化轉型的中堅力量。