中科闻歌发布业界首个“基—枢—核—脑—端”决策AI体系，领跑企业级决策智能市场
撰文 | 雁 秋
编辑 | 李信马
题图 | 豆包AI
普通人使用AI，往往停留在聊天陪伴或文档整理等轻量级任务；而当AI深入企业运营，它必须应对海量异构数据、跨部门流程协同与刚性业务约束等复杂挑战。
管理者的需求也更为深层：他们不满足于AI“能说会道”，而是期待其成为可信赖的决策伙伴——比如产线如何排程、原材料该备多少、设备异常从哪一环节溯源？这些直击经营核心的问题，正是当前AI落地的关键分水岭。
若AI仅停留于沟通、推理与内容生成，却无法驱动真实业务提效，那么它的商业价值便难以兑现。技术演进已进入新阶段：比拼的不再是参数规模或对话流畅度，而是能否构建出好用、管用、可控的决策支撑框架。
中科闻歌率先实现了这一突破。
据灼识咨询（CIC）最新报告，中科闻歌在2024年中国企业级大模型驱动的决策智能市场占有率达11.4%，位居首位。在WAIC 2026期间，公司正式发布全球首个覆盖全链路的“基、枢、核、脑、端”AI决策产品体系，被形象喻为一棵向下扎根、向上生长的“决策AI树”——五个层级环环相扣，层层赋能认知、推理与最终决策。
CEO罗引指出：“AI的下一站，不是生成答案，而是参与决策——这本质上是一场组织能力的系统性重构。”SmartHey受邀与多家媒体共同对话罗引，深入探讨中科闻歌在决策智能领域的产业逻辑、创业路径与责任实践。
（以下内容基于WAIC论坛实录及现场交流整理）
01、决策，是AI进化的高阶形态
罗引将AI演进划分为三个关键阶段：
- 计算AI：聚焦数据处理与规律洞察，是基础效率工具；
- 生成AI：支持文本、图像、视频等内容创作，是智能内容助手；
- 决策AI：具备模拟推演、趋势预测与方案比选能力，真正辅助甚至前置影响关键判断——代表当前AI能力的最高层级。
三者并非简单替代或叠加，而是“调用关系”：生成AI可调用计算AI能力，而决策AI则统筹调度生成式与计算式AI，如同人类使用工具般逐级升级。
这一观点获得学界呼应。中国科学院自动化研究所副所长曾大军在WAIC学术报告中强调，决策范式正迈入以AI深度介入为特征的“智治”阶段：“过去被认为不可算、不可推、不可评的复杂管理问题，如今已被纳入可建模、可仿真、可评估、可决策的技术范畴。”
为何此时爆发？根源在于企业算账逻辑的根本转变。
早期AIGC多用于沟通场景，难产生直接生产效益。当企业投入大量算力成本后，管理层必然回归本质追问：ROI在哪里？罗引明确表示：企业管理终将回归流程本身。
他从产业需求侧阐释了决策AI兴起的必然性：上世纪管理学已指出“管理即决策”，但长期缺乏技术支撑；未来5–10年，随着制造业智能化深化、供应链复杂度攀升，决策AI将成为行业标配。“产线排程、原料调度、故障溯源等任务，将由系统自动整合市场、订单、设备状态等实时数据完成推演，人只需聚焦战略级判断。”
中科闻歌CEO罗引
该体系全面覆盖企业“研产供销服”全链条，官方以五字精炼概括：
基——海汇TokSea Token平台：
统一纳管算力、模型与智能资产，破解企业“GPU闲置与争抢并存”的资源调度难题；
枢——DIP本体数据平台：
打通订单、机台、工序等孤岛数据，构建AI可理解、可运算的工业级“数字孪生”底座；
核——磐石ScienceOne + 雅意YaYi双引擎：
科学引擎专注科研建模与机理融合，通用引擎支撑多样化业务场景，分工协同；
脑——决策机Decitron：
支持多情景推演、方案概率评估与最优路径选择。罗引强调：“通用大模型回答‘现在是什么’，Decitron则计算‘未来会怎样’。”
端——龙工Claworks：
将决策指令精准下达至一线岗位，实现AI能力与业务流程的“神经末梢级”融合。
中科闻歌“基—枢—核—脑—端”决策大模型产品体系
实测成效显著：企业从发现异常到输出分析报告的平均耗时，由32小时压缩至10分钟，响应速度最高提升192倍；系统建设与运维成本降低超90%。
Decitron在国际权威基准PolyBench三项核心指标上达到SOTA（State-of-the-Art），跨领域稳定性超越GPT-5.5与Claude-4.7。
02、谁为AI决策负责？中科闻歌的三层责任观
决策系统最敏感的命题在于：结果无唯一解，涉及风险权衡与时效判断，一旦偏差，责任归属何在？
全球学界正密集探讨AI权责框架：有主张“开发者—操作方—用户”三级共担，亦有坚持“工具论”——责任主体始终是人；更有警示指出，若以“算法自治”为由规避问责，受害者将独自承担后果。
图灵奖得主约书亚·本吉奥在WAIC 2026前沿论坛直言：“当前安全机制已明显滞后于AI能力跃迁，所有高风险系统上线前，必须完成可验证的安全证明。”
中科闻歌对此提出微观、中观、宏观三维责任边界：
• 微观层面（日常执行）：允许极低概率容错，如类比自动驾驶——若系统事故率仅为人工的1/10，企业普遍可接受；
• 中观层面（经营决策）：依托标准化SOP与可验证计算工具，系统可靠性已达工程级要求；
• 宏观层面（战略研判）：AI不替代拍板，而是穷举最大概率路径、中间情景与极端风险，并可视化呈现，助领导者“看见原本看不见的变量”。最终决策权，永远保留在人手中。
中科闻歌CEO罗引
公司坚持“决策可验证、过程可追溯、结果可问责”原则，拒绝“大模型即答案”的简化叙事。“AI若参与关键决策，就必须真正懂行业、守边界、控风险——这不是技术保守，而是对决策责任最基础的敬畏。”
差异化战略也带来扎实增长：中科闻歌营收从2023年2.497亿元增至2025年4.053亿元，毛利率升至51.2%，净收入留存率达139.5%，交付周期缩短至80.2天。目前已服务超1000家政企客户，覆盖数据智能、运营智能、工业智能与战略智能四大核心领域。
03、科研派创业者的“踩坑”与进化
“闻歌”之名，取自“闻弦歌而知雅意”，既寄寓技术人文之美，更强调AI不止于计算，更重在“理解”——为企业构建真正适配业务逻辑的智能决策系统。
在发布会与媒体交流中，中科闻歌详述了为何做决策AI、以及凭什么能做好。而SmartHey将视角拉回起点，探寻其九年创业路上的真实轨迹。
2017年，在国家鼓励科研人员离岗创业政策支持下，中科闻歌诞生。联合创始人包括中科院自动化所王磊（董事长）、罗引（CEO）与曾大军（联合创始人）。2026年6月，公司以“决策大模型第一股”身份登陆港交所（股票代码：1956），开盘涨幅超80%，市值一度突破190亿港元。
尽管背靠中科院，其上市之路仍充满挑战。罗引坦言：“踩过的坑太多了。”其中最具代表性的，是初期“拿着算法找场景”的典型误区。“算法团队能力很强，但一开始总问‘你有什么场景让我落地？’——这其实很难成功。”
转折点在于思维转向：“别先说我们有什么，而要问市场需要什么、客户痛点在哪，再反向提炼技术问题，匹配算法解法。”这一转变，得益于稳定的创始团队与中科院成果转化机制的支持——同期成立的约30家科技企业中，中科闻歌是最早跑通商业化闭环的代表之一。
创业初期，团队甚至没有客户、没有销售、无人听懂技术语言。罗引笑称：“我们在经营、法务、融资、品牌上几乎都是小白。”补课成为必修课：“科研能力是起点，但经营能力决定天花板——必须主动学习，打开认知边界。”
被问及“当下非做不可的事”，罗引回答斩钉截铁：“继续死磕‘决策’这个锚点。我们要在效率转化率上拉开身位——别人刚意识到方向，我们必须已跑出实质性领先。”
尾声
从实验室研究到产业落地，从单点算法到场景闭环，从生成式能力到决策级跃迁，中科闻歌用九年完成三次关键跨越。这条融合科研严谨性与商业务实性的路径，未必可完全复制，但在2026年的今天，它已为中国AI下一程——“决策智能时代”——提供了首个经得起检验的落地范本。