企业名称：天大智图（天津）科技有限公司

联系人：王腾歌

职务：BD总监

手机：15822737130

产品应用领域：人工智能

产品类型：应用软件

企业简介：

天大智图（天津）科技有限公司成立于 2023 年 6 月，坐落于天津天开高教园，是一家专注于本体论指导的可信 AI 技术研发与产业落地的高新技术企业。公司研发团队由留学归国博士领衔，以天津大学人工智能专家为首席科学家，在人工智能、图数据库、知识图谱等领域拥有深厚的技术积累与自主创新能力。

公司坚持核心技术自主可控，成功研发信创图数据库 OGGDB和KAgentic Platform 企业级知识智能体核心平台两大核心产品。其中，KAgentic Platform 以本体与图谱为骨架，打通了数据、规则、经验与场景之间的壁垒，为行业人工智能应用提供了坚实的技术底座，真正实现了 AI 技术的可信、可解释与可落地。

基于核心技术平台，天大智图构建了面向企业可信 AI 应用的全栈能力矩阵，涵盖 GraphIntell 企业级知识库、领域本体建模、知识图谱构建、GraphRAG 检索增强以及智能体编排等关键技术环节。这些能力能够有效解决垂直领域大模型落地过程中普遍存在的数据污染、模型幻觉、知识更新滞后等行业痛点，支撑企业在知识治理、智能问答、业务辅助决策和自动化流程执行等多个核心场景的 AI 应用落地。

未来，天大智图将继续深耕本体论驱动的可信 AI 技术，加速 "产业 + 大模型" 的深度融合，助力企业实现从数字化到智能化的转型升级，打造可解释、可信赖、可落地的行业 AI 新范式。

软件产品/解决方案名称：

KAgentic Plantform企业级知识智能体核心平台

软件产品/解决方案简介：

在企业数字化转型深水区，海量异构知识资产的沉淀与激活、AI 能力与复杂业务流程的深度融合，已成为企业构建核心竞争力的关键命题。天大智图重磅推出 KAgentic Platform 企业级知识智能体核心平台，为企业打造全栈式可信 AI 应用构建底座，赋能企业实现从知识管理到智能执行的跨越式升级。

平台深度重构企业 AI 应用的底层逻辑，构建以 "业务对象" 为中心的知识智能运行层。依托业界领先的领域本体建模技术，对企业核心业务对象、全链路关系网络、多维属性约束、行业业务规则及标准化任务动作进行精细化、结构化建模，从根源上解决了传统 AI 应用 "语义割裂、知识断层、业务脱节" 的痛点。通过整合GraphIntell企业级知识库管理、知识抽取、图谱构建、混合检索及全链路证据溯源等核心技术，平台能够将企业分散在文档、标准规范、业务系统及专家经验中的隐性知识，系统性转化为可统一治理、可逻辑推理、可灵活调用的结构化知识资产，为企业 AI 应用提供坚实可信的知识基石。

在应用落地层面，平台深度融合智能体编排能力与企业现有业务流程，构建了从任务拆解、知识调用、工具调用、规则校验，到结构化结果输出、流程流转、执行全链路追踪的完整闭环体系。能够全面支撑企业合规审查、标准研判、研发辅助、智能问答、自动报告生成及业务流程辅助等多元化复杂场景，真正实现 AI 能力从 "辅助决策" 向 "驱动执行" 的转变。

1、某核电项目

背景介绍：

本项目主要内容是以物料主数据为核心、其他相关数据为重点，挖掘新旧信息系统中物资数据价值，将核电领域知识图谱、语义库、上层试点应用功能、标准化文档等内容作为重点交付物。

2、某水利项目

背景介绍：

1)建立水系与站点、防洪预案等拓扑关系图谱，当上游某站点水位超警时，自动识别下游关联的河道、闸坝及城市低洼片区，提前预警连带淹没风险与需启闭的防洪设施。

2)将历史上成功应对超标洪水、溃堤风险、城市内涝的处置措施拆解为标准化的“防御动作库”，当相似雨洪过程出现时，智能匹配并推送对应的排涝步序与抢险方案。

3)基于实时降雨与潮位预报，动态推演未来24小时城市河道水位与地面积水过程，提前锁定需启闭的闸泵与需封控的低洼路段。

效果展示：

1)水系-站点关系图谱 → 解决“关系认知不完整”的成效

成效：上游水位变化不再是孤立观测值，而是作为本体网络中的节点触发沿程影响传播计算——系统能够显式回答“影响哪些下游实体、传播时间几何、应操作哪个控制设施”。防洪调度从依赖个体经验的隐性判断，转变为基于共享本体的显式推演，实现精准响应。

2)历史经验结构化 → 解决“经验知识不可计算”的成效

成效：当新的暴雨过程出现，系统不是基于关键词检索历史案例，而是依据本体规则进行情境相似性匹配，智能推演出适用的动作序列（预泄量级、转移范围、封控点位）。历史经验从离散的文档记录，升维为可计算、可迁移的结构化知识体，使无经验人员也能复用老水利的决策逻辑。

3)未来推演调度 → 解决“决策响应滞后于物理过程”的成效

成效： 防洪行动从“事后响应”跃迁为“事前推演”——系统能够在未来72小时情景中，明确推演出“哪座水库需预泄、哪座闸门需关闭、哪个片区需疏散”，且推演结论与实体工程（闸泵、管网、路网）的操作参数直接绑定。决策依据从经验判断，升级为本体约束下的确定性推演证据。

3、某消防项目

背景介绍：

1)建立化工园区内储罐、生产装置、管线、消防水源、消防站点等实体及其危险品关联关系的拓扑图谱。当某储罐发生泄漏或火警时，自动识别下游受影响的装置、周边消防力量覆盖范围及邻近敏感区域，提前预警连带燃爆风险与需调用的消防救援力量。

2)将消防总队的案例库，如火灾、有毒气体扩散、储罐爆炸等事故的成功处置经验，按危化品种类、事故类型、气象条件等维度拆解为标准化的战术动作库。当类似事故发生时，智能匹配推送对应的灭火药剂选型、人员疏散范围、防护等级要求与现场洗消方案。

3)基于实时气象数据（风向、风速、温度、湿度）与泄漏源参数，动态推演有毒或可燃气体在未来扩散路径、浓度分布及爆炸危险边界。提前锁定需紧急疏散的区域边界、需调用的重型防化装备与需关闭的厂区关键阀门。

效果展示：

1)化工园区与消防力量拓扑关系图谱 → 解决“风险连锁响应认知不完整”的成效

成效： 当某储罐发生泄漏或火警时，不再是孤立的告警事件，而是作为本体网络中的风险源节点触发沿程连锁影响计算——系统能够显式回答“威胁哪些相邻装置、消防力量到达需时几何、应调用哪些灭火与抑爆资源”。

2)历史事故处置经验结构化 → 解决“战例经验不可计算”的成效

成效：当类似事故特征（危化品种类、泄漏状态、气象条件、周边环境）出现时，系统不是基于关键词检索历史案例，而是依据本体规则进行情境相似性匹配，智能推演出适用的战术动作序列（灭火药剂选型、警戒范围划定、洗消方案选择、疏散路径规划）。历史战例从离散的文档记录，升维为可计算、可迁移的结构化知识体，使年轻指挥员也能复用老消防专家的决策逻辑。

3)未来推演调度 → 解决“决策响应滞后于物理过程”的成效

成效：推演结论与消防力量编成、防护装备配置、交通管控方案直接绑定。决策依据从经验直觉，升级为本体约束下的确定性推演证据。