中数睿智 清华女博士做出“中国版Palantir”

中数睿智创始团队脱胎于清华大学，由董事长韩涵博士带队，扎根海淀中关村。

她是清华大学电子工程系博士、哥伦比亚大学高级访问学者，清华期间就深耕数据工程与AI算法，毕业后进入中国信息通信研究院（信通院）。期间，韩涵曾深度参与国家大数据、人工智能顶层设计，是多项国家级政策的核心起草成员；同时手握数十项发明专利，长期跟踪全球AI技术与产业趋势。

2019年底，大模型技术在全球初露锋芒，韩涵察觉到了新的机会，毅然投身产业，于2020年4月正式创立中数睿智——以“让AI从数字世界走向物理世界”为使命，深耕高可靠、强决策型工业AI赛道，聚焦企业级AI Agent全栈基础设施。

彼时，这个团队要解决世界级难题：中国拥有全球最复杂、规模最大的能源与工业体系，积累了海量却难以被有效利用的数据，现有的数据基础设施是为人类分析师设计的，无法满足AI Agent进行复杂决策的需求，甚至海外也无成熟的技术模式可借鉴。

因此中数睿智要在没有先例的情况下，通过自主创新，为这些关键产业构建全新的智能化操作系统。

创办至今，中数睿智汇集了一大批深耕复杂系统建模、工业能源AI领域的硕博人才，同时拥有模型底层技术原始创新、前沿理论研究与大型工业场景实战的复合能力——这支队伍最鲜明的标签不仅是"顶尖学霸"，更是"最懂行业的AI工匠"。

技术突围是真正的杀手锏。依托原创的元因果认知理论、因果模型、动态本体引擎三大自主底层技术，中数睿智直击生成式大模型长期难以破解的行业痛点：AI幻觉、推演能力不足、时序逻辑缺失、决策不可验证、多源规则冲突，真正为工业场景提供可信、可解释、可闭环执行的智能决策能力。

具体来看，通用大模型学的是海量文本里的关联，像是记住了无数张现场照片，通过现象来猜规律；而因果模型掌握的是设备与工艺之间的作用关系，像是拿到了装置的原理图。照片能让你认出见过的场景，原理图能让你判断没见过的情况会怎样。在能源调度、安全生产、高端制造这类容错率极低的场景，它能够预判变化、推演后果，让每一次AI决策有据可依、可控可溯源。

技术之外，中数睿智也在主动参与行业顶层建设。公司原创的元因果认知理论，填补了国内复杂工业可信AI底层理论的空白；2026年WAIC世界人工智能大会上，中数睿智正式发布《因果世界模型技术体系蓝皮书》，推动建立产业可信AI评价共识，在下一代物理AI赛道拥有行业话语权。

网页链接