关于我们 · ABOUT US

以本体知识驱动企业级 AI 数字大脑

星阳智能作为企业级 AI 数字大脑服务提供商,将行业专业经验、规则与流程转化为可计算、可解释、可复用的本体知识,构建可验证、可持续演进的智能体系,支撑企业关键业务决策。

40+ 论文与专利 国家级项目 100+ 客户
可信承诺

我们凭什么可信

从「能回答」到「可信赖」——每一次推理都可解释、可溯源、可验证,是星阳智能对每一位客户与伙伴的长期承诺。

为什么有答案
可解释
本体推理 + 本体图谱,决策链路语义化
结论可回追
可溯源
图谱血缘,从结果回溯原始数据与知识
关键结论可复现
可验证
独立评测 + 交叉校验,摆脱黑盒依赖
决策全程留痕
可审计
从请求到结论每次决策记录在案
认证有据可查
安全合规
ISO 27001 / 等保三级 / GDPR 数据主权
关键业务不断线
可靠稳定
毫秒级响应 + 高可用 SLA
40+
国际发表
学术论文
核心会议可复现
20+
自主可控
开源项目
独立评测可复现
100+
规模化落地
行业客户
关键业务高可用
定位 · 使命 · 愿景 · 价值观
知识可计算,决策有依据

我们相信,企业真正的智能源自对行业知识的沉淀与结构化。星阳智能以本体知识为底座,让知识与决策之间建立可验证、可演进的连接。

定位回答「我是谁」· 使命回答「为何前行」· 愿景回答「去往何方」· 价值观回答「如何抵达」
公司定位
01

企业级 AI 数字大脑服务提供商

以本体知识驱动,为企业提供从知识建模、图谱构建、语义推理到智能体编排的一站式能力与咨询实施服务,让行业知识成为可计算的 AI 生产力。

使命
02

以本体知识驱动企业智能决策

把行业专业经验、规则与流程转化为可计算、可解释、可复用的本体知识,帮助企业看清复杂系统的内在逻辑,做出更可信、更有据可依的决策。

愿景
03

让每家企业拥有可解释、可演进的 AI 数字大脑

当每家企业的知识都能被机器理解、被系统验证、随业务持续演进,AI 将成为真正可信赖的决策伙伴,而不是黑盒。知识的边界,就是企业成长的边界。

价值观
04

以知识为本,以可信为先

本体驱动 可信可解释 客户成功 长期演进 开放协作

以知识为本,以可信为先——这是星阳智能不变的信念。

让每一次决策都有出处、可验证、可演进,是我们对每一位客户与伙伴的长期承诺。

研究支柱

三大研究支柱

理论基础、工程实践、产业应用三位一体,研究成果直接转化为可交付的产品与服务能力。

理论基础

研究本体表示、语义推理、知识融合的理论基础,发表高水平学术论文,推动知识驱动的 AI 理论发展。

描述逻辑与本体推理复杂性分析
知识图谱表示学习与嵌入理论
不确定性推理与因果推断
关键产出
ACL / AAAI / ISWC 论文 20+ OntoLLM 理论框架

工程实践

将研究成果转化为可落地的技术平台,包括本体建模工具、知识图谱引擎、推理中间件等核心基础设施

10亿+三元组图谱存储与查询引擎(生产环境实测)
毫秒级语义推理中间件
本体驱动的 RAG 检索增强框架
关联产品
OntoBuilder OntoGraph OntoReason

产业赋能

与行业伙伴深度合作,在医疗、金融、制造等关键领域构建领域本体并部署智能应用

医疗 CDSS 临床决策支持落地
金融风控可解释推理系统
制造设备故障预测与质量追溯
落地规模
7 家标杆客户 3 大高价值行业 50+ 场景
RESEARCH AREAS

重点研究领域

AI 的价值在于对行业语境的深度理解,这建立在扎实的底层技术之上。以下研究领域,正是我们持续投入的方向。

大模型知识注入

研究如何将领域知识本体的结构化知识注入大语言模型,包括参数高效微调、知识增强的提示工程,以及基于本体约束的检索增强生成(RAG)技术,使大模型具备专业领域的深度理解与精准推理能力。

关键技术
参数高效微调 检索增强生成 本体约束提示 知识图谱嵌入

多模态知识融合

探索跨模态知识的对齐与融合方法,将文本、图像、结构化数据及传感器数据整合为统一的知识表示,构建支持多模态推理的本体知识图谱,实现更全面的领域知识建模。

关键技术
跨模态对齐 多模态推理 统一知识表示 视觉语言模型

自适应本体演化

研究本体演化机制,使领域知识模型能够在新知识不断涌现时自动适应与扩展。通过增量学习与版本管理,确保本体体系在动态变化的环境中保持一致性和时效性。

关键技术
增量学习 本体版本管理 演化一致性校验 动态知识更新

可信 AI 推理

研究可信赖的 AI 推理技术,包括不确定性感知推理、矛盾检测与消解,以及可解释的推理链生成。通过本体约束保障推理过程的逻辑一致性,为关键决策场景提供可靠的智能支撑。

关键技术
不确定性推理 可解释推理链 矛盾检测消解 因果推断

世界模型

研究基于本体知识驱动的世界模型构建,通过对物理规律、社会规则与领域知识的统一形式化表示,实现复杂场景的深层理解、因果推理与未来状态预测,为自主决策与智能规划提供世界级认知基座。

关键技术
形式化世界表示 因果推理 未来状态预测 智能规划 物理规律建模
AI-NATIVE ARCHITECTURE

AI 原生架构

九大能力按需组合、灵活装配,为企业构建专属的数字大脑,能力可随业务需求按模块扩展。

L1 · 知识底座层
领域知识资产
可计算 · 可追溯 · 可复用
OntoBuilder 本体建模
领域知识标准化为 OWL 本体,定义概念、关系与业务规则
OntoGraph 知识图谱
多源数据自动抽取融合,构建可推理的语义网络
OntoHub 本体知识中枢
统一纳管本体、图谱与组件等知识资产,提供语义化编目与治理能力
L2 · 能力组件层
可解释智能能力
可验证 · 高可靠 · 低幻觉
OntoNLP 语义理解
本体约束的实体识别、关系抽取与语义解析
OntoReason 语义推理
描述逻辑与规则推理,结论可溯源
OntoVision 多模态理解
文本、图像、视频跨模态语义对齐
OntoWorld 世界模型
场景理解、因果推理与状态预测
L3 · 智能应用层
自主闭环执行
规划 · 协同 · 行动
OntoAgent 智能体编排
本体驱动的多智能体任务分解、协同编排与工具调用,让 AI 从"回答问题"迈向"闭环执行"
OntoFlow 流程编排
流程编排引擎,支持条件分支与人工审批,业务流转可视、可控、可追溯
大模型协同层 · LLM COLLABORATION

本体知识注入大模型:以知识本体约束推理边界、控制幻觉,以大模型增强语言表达与生成能力,两者协同构成完整的 AI 数字大脑。

知识内生

领域知识以本体形式内生于架构,不依赖外部黑盒,决策全程可解释、可审计、可追溯。

按需组合

九大产品即插即用、按需组合,从单一组件到全栈数字大脑,匹配企业不同阶段的智能化需求。

持续演进

知识资产独立于模型持续沉淀,能力随业务增长迭代升级,数字大脑行业理解深度持续增强。

PUBLICATIONS

代表性学术成果

全部成果均公开模型、数据与评测脚本,结论可复现、可交叉验证,并对外披露评测口径与实验设置。

可验证 · 论文与实验可复现 可复现 · 评测口径公开
2024

OntoLLM: 基于知识本体约束的大语言模型推理增强

索取全文

ACL 2024 · Chen, L., Wang, J., Zhao, M., et al. · 引用 48

提出将 OWL 本体推理规则嵌入 LLM 推理过程的方法

2024

多模态知识图谱的自动化构建与对齐

索取全文

AAAI 2024 · Liu, Y., Chen, L., Zhang, K., et al. · 引用 32

实现文本、图像、结构化数据的统一知识图谱构建

2023

自适应领域本体演化框架

索取全文

ISWC 2023 · Chen, L., Wang, J., Zhao, M. · 引用 25

提出基于增量学习的本体自动扩展与版本管理方法

2023

基于知识图谱的金融风控推理系统

索取全文

K-CAP 2023 · Zhao, M., Lin, H., Chen, L. · 引用 18

将金融监管本体与知识图谱结合实现智能合规

2022

本体增强的命名实体识别与关系抽取

索取全文

WWW 2022 · Lin, H., Chen, L., Liu, Y. · 引用 40

利用领域本体约束提升信息抽取准确率

2021

知识驱动的对话系统语义理解

索取全文

EMNLP 2021 · Lin, H., Zhao, M., Wang, J. · 引用 22

将知识本体嵌入对话理解模块提升多轮对话质量

OPEN SOURCE & OPEN DATA

开源贡献与开放数据集

核心技术成果通过开源方式开放,供行业同行使用、改进与共建,共同推动知识驱动 AI 的工程化发展。

可验证 · 开源产物可复现 可复现 · 独立评测透明
12+

开源仓库

8.5k+

GitHub Stars

4

开放数据集

300+

社区贡献者

开源项目

OntoKit

Apache-2.0

本体建模、编辑与一致性检查工具包,支持 OWL/RDF 标准与可视化建模

TypeScript 2.1k 320

KG-Engine

Apache-2.0

面向十亿级三元组的高性能知识图谱存储与查询引擎,支持 SPARQL 与图模式检索

Rust 3.4k 510

OntoBench

MIT

本体推理与知识图谱补全的标准化基准测试框架,覆盖推理、对齐与问答任务

Python 880 156

NeuroSymbolic-Lab

Apache-2.0

神经符号计算研究框架,融合深度学习与本体推理,支持可微知识图谱推理实验

Python 1.5k 240

OntoRAG

MIT

本体约束的检索增强生成库,为 LLM 提供结构化知识检索与可溯源回答能力

Python 1.2k 198

OntoVision-Models

Apache-2.0

多模态知识引擎预训练模型与推理代码,支持图文对齐与本体引导的视觉理解

Python 960 142

开放数据集

OntoCrawl-1B

通用领域

10 亿级中文本体知识三元组大规模语料,覆盖实体、关系与本体层次结构

RDF / N-Triples·3.2 GB·CC BY 4.0

MedOnto

医疗健康

医疗领域本体与临床术语标注数据集,对齐 SNOMED-CT 与 ICD-11 标准

OWL / JSON·680 MB·CC BY-NC 4.0

FinanceKG

金融

金融实体关系知识图谱,涵盖公司、产品、事件及风险传导链路的结构化关联

JSON-LD·1.1 GB·CC BY 4.0

MfgOnto

智能制造

制造业工艺本体库与设备故障标注数据,支持工艺推理与预测性维护建模

OWL·420 MB·CC BY 4.0
PARTNERS

合作伙伴生态

合作共建,方能成就真正可落地的智能。我们与高校联合攻关前沿理论,与行业龙头共创应用实践,将学术成果转化为可持续的生产力。

高校合作

清华大学 北京大学 浙江大学 上海交通大学

科研机构

中国科学院计算所 中科院自动化所 微软亚洲研究院

行业伙伴

国家电网 招商银行 华为技术 中国医学科学院

加入我们的研究旅程

如果您认同 AI 的价值在于深度理解行业,并希望参与打造可落地的行业智能技术,欢迎加入星阳智能。

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