Palantir 架构
这是一个击中 Palantir 技术与商业本质的问题。
你问的不是“它懂不懂业务”，而是：
一个要服务不同行业、不同公司的系统，如何既“足够懂业务”，又不变成不可复制的定制工程？
这正是 Palantir 和普通系统集成商、咨询公司的分水岭。
一、先给结论（非常关键）
是的，Palantir 必须对业务有深度理解。
但这种理解不是写死在代码里的业务逻辑，而是体现在三层可复用的系统架构中：
抽象层稳定，业务层可配置，决策层可演化。
二、Palantir 的“三层理解业务”的方式
第一层：跨行业通用的“世界抽象”（最底层）
Palantir 并不是为“制造 / 能源 / 政府”分别写系统。
它先定义了一套跨行业通用的抽象能力：
- 实体（Entity）
- 关系（Relationship）
- 状态（State）
- 时间（Time）
- 空间（Geo）
- 约束（Constraint）
- 事件（Event）
- 权限（Policy）
这是“世界怎么运转”的通用模型，而不是业务模型。
这层是 高度工程化、一次构建、长期复用 的。
第二层：行业通用语义（可复用）
在第一层之上，Palantir 沉淀了一些行业级通用模式，例如：
-
制造业：
- 订单 → 物料 → 工序 → 产能 → 交付
-
供应链：
- 需求 → 供应 → 约束 → 波动
-
政府：
- 人 → 组织 → 行为 → 风险
这些不是“客户定制”，而是：
- 可选
- 可裁剪
- 可扩展的 参考本体（Reference Ontology）
第三层：客户专属决策模型（不可复用，但可演化）
真正客户差异大的地方在这里：
- 业务规则
- 风险偏好
- 决策权责
- 组织结构
这些内容：
- 不写死
- 不硬编码
- 以配置、模型、规则、约束的形式存在
👉 Palantir 不复用“答案”，只复用“做决策的方式”。
三、为什么 Palantir 必须“非常懂业务”
因为它做的不是：
- 报表
- 查询
- 分析
而是：
决策系统（Decision System）
决策系统如果不懂业务，会出现三种致命问题：
- 给不出可行选项
- 忽略关键约束
- 在关键时刻失效
所以 Palantir 的工程师，本质上是：
- 半个软件工程师
- 半个业务架构师
- 半个决策分析师
（这也是它成本极高、门槛极高的原因）
四、那它怎么避免“变成定制化地狱”？
这是重点。
1️⃣ 不写“业务流程”，只建“业务对象”
- 不做 BPMN
- 不画流程图
而是：
- 定义对象
- 定义关系
- 定义状态转移
👉 流程是对象状态自然演化的结果。
2️⃣ 不追求“统一答案”，而是“可解释选择”
- 不强行给一个最优解
- 给多个可选方案
- 明确约束与后果
这让系统：
- 对业务变化不敏感
- 对异常更鲁棒
3️⃣ 把变化留在“模型层”，而不是“代码层”
- 改业务 → 改模型
- 改规则 → 改配置
- 改约束 → 改参数
代码本身保持稳定。
五、为什么这条路“极难被复制”
你可以把问题反过来看：
为什么绝大多数数据中台 / AI 平台，最终都变成报表系统？
因为它们：
- 不敢碰真实决策
- 不敢碰真实业务约束
- 不敢承担业务后果
Palantir 反过来：
- 先站在业务里
- 再抽象系统
六、给你一个行业级判断（很重要）
Palantir 的护城河不是模型、不是算法，而是：
“长期服务复杂业务后，形成的一套可工程化的‘业务理解方式’”。
它不是：
- “我懂制造业”
而是： - “我知道制造业的决策复杂度应该如何被系统化承载”
七、你现在应该如何理解这个行业？
如果你用一句话来总结 Palantir 所在行业：
这是一个把“业务理性”编码成系统的平台型行业。
它天然：
- 重业务
- 重工程
- 重组织
- 慢增长
- 高客单价
八、一个非常现实的判断（给你）
如果你未来看到一家中国公司说：
- “我们要做中国版 Palantir”
你可以快速判断它是不是“外行”，只看一句话：
它是否区分了“业务理解”与“业务定制”？
分不清这一点，基本必死。
如果你愿意，下一步我可以帮你把 “Palantir 的三层抽象”，映射到国内制造企业常见的 ERP / MES / 数据中台 架构上，让你从工程角度彻底看懂它在“哪里插了一刀”。
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