摘要：周末有个挺懂技术的投资人跟我聊天，讨论到智用开物和Palantir的异同的时候说到Palantir的Ontology在决策辅助上的应用，然后想起来微软以前也开源过一套Azure Digital Twins架构，里面对实体的描述就是用的Ontology，那下一个
周末有个挺懂技术的投资人跟我聊天，讨论到智用开物和Palantir的异同的时候说到Palantir的Ontology在决策辅助上的应用，然后想起来微软以前也开源过一套Azure Digital Twins架构，里面对实体的描述就是用的Ontology，那下一个问题就是，这俩Ontology是近亲么？
一句话先答：
微软的 Azure Digital Twins（ADT）Ontology 与 Palantir Ontology 在“数字孪生”这个大帽子下是两条完全不同的技术-商业路线——前者是“IoT-First 的开放建模语言 + 云原生 PaaS”，后者是“对象即 API、封闭一体化、面向实时运营”；二者没有血缘关系，也互不兼容，选型时几乎不存在“混合部署”的中间地带，只能“场景二选一”。
下面把“关系”拆成 4 张对照表，一眼就能看出来它们到底“像不像”。
维度
微软 ADT Ontology
Palantir Ontology
产品形态 公有云 PaaS 服务（Azure 订阅即用） 黑盒商业平台（Foundry 模块，必须落地私有化或专属云） 商业模式 按孪生体-消息量计费，零 license 门槛 百万美金级 License + 实施费，项目制 目标用户 IoT/OT 工程师、建筑/工厂集成商 业务分析师、运营高管、数据科学家 生态策略 开源 DTDL 模型库，欢迎第三方扩写 完全封闭，仅 Palantir 与客户共创维度
Palantir
本体语言 DTDL（JSON-LD 子集，可转 RDF） 私有对象元模型（Java 类 + Groovy 函数） 关系定义 静态“关系边”，无行为 对象自带 CRUD 函数、事件、权限、工作流 实时绑定 靠 IoT Hub/Event Hub 单向灌数据 双向：SQL/REST/Kafka 都能读&写；对象=行级记录 拓扑规模 百万级孪生体已需分片 实测 10 亿级节点、毫秒查询（索引+内存） 查询语言 类 SQL 的“Twin Query”，仅支持只读 图遍历+SQL 混合，读写一体，函数可下沉到库 可视化 ADT Explorer 只能看图和属性 Object Explorer + Quiver + Workshop 可拖拽分析、可回写 事件响应 需外挂 Azure Function/Logic Apps 函数可直写回源系统，零代码“审批-执行”闭环 AI/LLM 结合 要自己调 Azure OpenAI API AIP Logic 内置自然语言→Ontology Query，官方 10 秒演示微软 ADT 更划算
Palantir Ontology 更划算
智慧楼宇能耗、会议室占用、电梯监控 航空换机决策、电网故障定位、半导体排产 城市级 IoT 传感网，需要开放标准对接第三方 跨 ERP/MES/SCM 的统一运营沙盘，需要秒级重排产 大学/科研机构做算法验证，预算有限 世界 500 强运营中枢，预算充足且需“对象即 API”技术血缘：零交集；一个走“W3C 兼容、开放语言”路线，一个走“封闭对象-函数”路线。
商业关系：竞对+互补——在客户 POV 里通常二选一；极少数巨型企业会“ADT 管设备层、Palantir 管业务层”，但中间要做一次昂贵的 ETL 对拷。
所以回到一开始的问题，我的回答是智用Agent Foundry和Palantir Foundry在企业级应用场景上有很类似的地方，不过我们还没有做到Palantir那么牛，我们对实体的理解相对较基础，刚刚跨过三元组，也就是山脚下，虽然通用，但其实只适合静态的应用和交换数据，而不是企业应用中更多的决策场景，需要的是把领域知识做数学化表达。所以我觉得如果你正好是一个数学专业的毕业生，欢迎投递简历给我们，我们需要新鲜血液和不同的想法。
来源：opendotnet
