满世界的人都在和ChatGPT撩骚

但不少专业人士，开始了灵魂拷问

看热闹、虚火旺没有用，关键要落地

巧的是，最近有一款新上市的软件平台

它与ChatGPT并无任何关系

但其机器智能、数据驱动的思路

却有着异曲同工的妙处

这个软件平台，有个神秘的名字

「雅典娜」

雅典娜就像企业的数字大脑

它用真实落地场景给我们打了一个样~

展示了机器智能、数据驱动的必然趋势

一起来看，企业中那些鲜活的应用场景

才是传统企业决策和驱动的底层逻辑

但是有人说：不对，那是老黄历

这个逻辑没错

这也就是我们常常痛恨的“流程”

所以，时至今日，绝大多数企业

依然采用着「流程驱动」的工作模式

这都不算什么

「流程驱动」最大的挑战来自于趋势

↓

数字世界和物理世界

正在加速融合，彼此衔接，彼此映射

两个世界，咔嚓一合并

局面就复杂了

▼

有真人，有虚拟人，有机器人

有物理设备，有虚拟设备

有爷爷辈的集中系统，也有孙子辈的云原生系统

不仅要“看的见”，还得能“派对活”

做出精准、正确、及时的决策

驱动各种人、机、物、料不掉链子

决策的颗粒度，要求越来越精细

驱动反应的速度，要求越来越高

这活，人绝对干不了

「雅典娜」的出现

就是把企业的人肉驱动、流程驱动

转换成“数智驱动”

相当于企业每时每刻产生的各种数据

给出完成任务目标的最正确指令

这里面，有个非常关键的概念叫

这套DTD逻辑，是雅典娜运作的精髓

我们再来完整的回放一下

所谓「数智驱动」，究竟如何运转

这就像是一场“剧本杀”

「雅典娜」相当于是总导演

首先，她会感知到各种数据

新产生的数据、或者发生变化的数据

如同一批小伙伴进入游戏，触发新剧情

接下来，挑战来了

「雅典娜」需要判断下一步怎么发展剧情

凭啥做出正确判断呢？企业知识图谱

这个图谱是雅典娜根据企业实际情况

（行业知识经验、企业规章流程、数据&模型）

早早做好的知识封装

接下来就是“发牌”啦

做决策、发攻略、派任务

给剧本里参与游戏的各种角色里派发

（真人丨机器丨系统丨数字人）

游戏玩家们领到任务后

根据要求执行各自的剧情即可

任务完成后，会有新的数据产生

新数据进而触发新一轮剧情

所以企业的剧本杀会一直演下去

如此D→T→D循环往复

各种生产、管理任务有序执行

各种角色各司其职

企业数智化转型的剧情被推向高潮

这剧本是不是看起来很完美？

但「DTD」实践起来却没那么简单

你看，首尾都是D，特别强调数据驱动

市面上大部分方案，张口就要”大数据“

很多企业，一看到数据二字就慌

这些年，他们被大数据快忽悠瘸了

但「雅典娜」这个导演不一般

她的“DTD剧本”都是

小数据、大驱动

不仅仅支持大数据建模

只需要少量的数据，或者数据变化

也能驱动任务下发和管理决策

这在很多生产制造环境，尤其适用

哪怕就是开关从0到1、仪表读数改变

简单举几个「小数据驱动」的例子

智能制造场景下

雅典娜可以根据机床模具使用记录

结合已有的知识图谱经验

自动发起模具保养任务

再比如在常见的进销存环节

雅典娜会根据当前和历史采购信息

智能判断并向供应商发出采购任务

（包含明确的需求数量和采购任务）

同时，在“剧情”推进过程中

「雅典娜」的做法是“发任务卡”

通过任务卡，提高灵活性、降低执行难度

根据不同业务场景，人、时、事、地

任务卡系统自动生成，千人千面

➊目标非常明确，告你要做什么事

➋任务难易程度，与目标能力和资源完全匹配

小数据驱动、任务卡模式

再结合强大的企业知识图谱

雅典娜就能帮助客户在复杂、难判断的场景下

通过数据→任务→ 新数据

高效产出最优决策并持续迭代

形成完整决策环

对长期大规模连续需精准解决的问题

对每个节点做出最优决策和派出任务

讲了这么多好处

这个「雅典娜」到底从哪儿来的

嘿嘿，是时候揭开她的神秘面纱了

来自著名的数字转型服务提供商作为一套智慧企业赋能平台

「雅典娜」基于数智驱动+任务领航

实现企业未来新运行

「雅典娜」平台的整体架构长这样

鼎捷雅典娜采用了

化繁为简·以简驭繁”的设计理念

接下来我们带大家看看她的”脑回路“

到底如何自学习、自成长、越用越聪明