信息来源：数据工程与知识工程教育部重点实验室网站 发布日期：2026-04-15

4月13日下午，华东师范大学周傲英教授在中国人民大学信息楼学术报告厅作题为“从Palantir现象看数据工程和知识工程的发展”的讲座。本次讲座是数据工程与知识工程教育部重点实验室德科讲坛系列第五期，吸引信息学院、重点实验室的众多师生到场聆听。

周傲英教授从Palantir的起源切入，指出这家诞生于9·11反恐背景下的硅谷企业，并非主动“创造”需求，而是被选定填补国家安全的数据难题。他剖析了关键人物：创始人Peter Thiel凭借政治资源与“垄断而非竞争”策略，在军工采购圈建立品牌壁垒；CEO Alex Karp以哲学博士背景，将Palantir从“监控工具”塑造为“正义机器”，并带领公司撤出硅谷，赢得五角大楼的信任。他强调，Palantir早期长达20年的亏损实为美国国防部支撑的国家级研发投入，使其完成了对全球最复杂数据场景的原始积累。

随后，周傲英教授剥开Palantir的“黑科技”外衣。他指出，“Ontology”（本体）本质上是结构化全局统一建模的数据仓库，通过面向对象实体建模替代传统关系表。“FDE”（前端部署工程师）则是另一基石—公司派出最高水平的工程师长期驻场，承担数据清洗与业务逻辑梳理，建立“一旦部署就无法拔除”的深度寄生关系。正是20年的FDE驻场，将国防、金融等行业逻辑沉淀为可复用模块，使Palantir在2023年实现盈利，完成从项目制向产品化的跃迁。

在大模型时代，周傲英教授重点介绍了AIP（人工智能平台）。他指出，AIP是基于Ontology的推理闭环，将大语言模型作为“调度员”，把自然语言翻译为对Ontology对象的操作，让AI进化为具备业务逻辑的决策代理。结合Gotham、Apollo等产品，Palantir构建了从数据洞察到决策执行的全闭环系统，实现高风险场景下AI效率与人类决策权的人机协同。

最后，周傲英教授探讨了Palantir现象对我国数据要素发展的启示。他指出，成立国家数据局表明我们对数据的重要性有了充分的认识。但如果我们的数据工程项目仍以定制化开发为主，缺乏基于自主知识体系和技术体系的产品化平台，很难实现数据作为生产要素的价值释放。打造中国版Palantir需要三大先决条件：足够的信息化基础、长期耐心资本、高水平且甘于长期投入的核心团队。他建议利用大模型Agent实现自动化数据治理，借力开源生态与国产化替代，将20年沉淀周期压缩至10年左右。他强调，数字化浪潮必将催生中国版Palantir，首要任务是深化数据主权认知，构建自主知识/技术体系，将各领域行业专家的Know-how代码化。

讲座由数据工程与知识工程教育部重点实验室主任杜小勇教授主持。

周傲英教授的报告既有对Palantir现象的深刻解剖，又有对我国数据事业发展的务实思考，为师生理解数据工程与知识工程的时代价值提供了全新视角，也为我国自主数据平台的研发与落地注入了信心与动力