数据智能技术体系
以 ONN 本体神经网络支撑数据智能引擎与智能问数
UINO 数据智能技术体系通过本体神经网络（ONN）和智能体网格（Agent Mesh）构建企业级对象关系图谱，将现实世界中的业务对象、关系、属性和事件组织为可计算、可查询、可推理的数据智能基础。
这套技术体系包含三层核心架构：底层是本体神经网络（ONN），负责组织和管理企业中的对象关系图谱；
中间层是智能体网格（Agent Mesh），由多个专业智能体组成协作网络；
上层是应用表达层，通过数据智能引擎、智能问数、AI应用画布和多模态渲染能力，将业务知识转化为可交互、可审计的业务应用。
企业CTO/技术负责人、数据架构师、企业架构师、数字化转型决策者
企业信息化建设中，业务系统各自独立，对象口径和指标定义不统一，跨系统协作需要大量人工翻译和对接。
ONN 通过建立企业级对象关系图谱，将分散在不同系统中的业务对象、关系和指标纳入一个可计算的数据框架中，使智能问数能够理解企业业务语境，而不是只处理数据库字段。
对象建模
关系编织
属性映射
事件接入
权限治理
智能体协作
本体论与数据智能 FAQ
这些问答说明 UINO 本体神经网络、数据智能引擎和行业本体论应用之间的关系。
UINO的本体神经网络与Palantir的Ontology有什么异同？
UINO 和 Palantir 都强调用本体论描述现实世界，把业务对象、关系、属性和动作连接起来，让企业数据能服务数字孪生、业务分析和决策执行。但两者的产品侧重、行业选择、部署与服务模式并不相同：UINO 更聚焦中国行业客户的数据智能引擎、智能问数、数字孪生可视化和本地化应用场景，强调在授权数据范围内完成对象建模、指标口径、权限审计、结果复核和业务闭环。
为什么大模型时代更需要本体论？
大模型擅长理解语言，但企业数据分散在系统、数据库、报表和流程中。如果没有对象、关系、指标、事件和权限等业务语义，大模型很容易只停留在文档回答或一次性SQL生成。ONN 本体神经网络的价值，是让问题先落到企业真实业务对象和可审计执行链路上。
ONN与传统知识图谱或数据字典有什么区别？
传统知识图谱和数据字典通常偏知识描述或字段说明。UINO ONN 更强调把对象关系、指标口径、权限边界、事件和智能体协同结合起来，服务智能问数、数字孪生应用、数据分析和运营动作。