中科闻歌在 WAIC2026 发布“基、枢、核、脑、端”全系 AI 决策产品体系

据 36 氪消息，近日，在 2026 世界人工智能大会（WAIC2026）期间，中科闻歌发布了“基、枢、核、脑、端”完整 AI 决策产品体系。来源显示，该体系以 DOMA 架构为技术底座，覆盖数据治理、业务建模、模型推理与智能体执行等环节，目标是打通从企业生产经营决策到科学发现的 AI 决策闭环。这意味着，AI 在组织中的角色正在从“辅助生成内容”进一步走向“参与决策流程”。

从公开摘要看，中科闻歌此次强调的是“全系决策智能产品”，而非单一模型或单一工具。对于企业和科研机构而言，决策智能的难点往往不只在模型能力本身，还在于数据是否可用、业务规则能否被建模、推理结果能否落到可执行动作，以及智能体能否在合规边界内完成任务。“基、枢、核、脑、端”这一体系化表达，指向的是从底层数据到终端执行的完整链条。

从数据治理到智能体执行：决策 AI 的链路被拉长

过去一年多，企业对大模型的应用探索多集中在问答、写作、检索、客服、办公自动化等场景。但在更复杂的经营管理、产业运营和科研任务中，仅靠通用对话能力往往不够。来源提到，中科闻歌的新体系覆盖“数据治理、业务建模、模型推理与智能体执行全链路”，这几个关键词对应了决策 AI 落地中的关键步骤。

• 数据治理：解决数据来源、质量、结构化与可追溯问题，是后续推理与分析的基础。
• 业务建模：将企业经营、产业运行或科研问题转化为可计算、可推演的模型框架。
• 模型推理：利用 AI 模型对复杂信息进行分析、判断和生成建议。
• 智能体执行：让系统不止给出答案，还能在设定流程中推动任务完成。

这类产品体系的核心价值，在于把 AI 从“单点能力”连接到“流程能力”。例如，在企业生产经营中，决策往往涉及市场、供应链、财务、资源配置等多类信息；在科学发现中，决策也可能涉及数据筛选、假设生成、实验设计与结果分析。来源摘要提到该体系可打通企业生产经营决策到科学发现的 AI 决策闭环，反映出中科闻歌希望将决策智能扩展到更广泛的复杂场景。

影响解读：AI 应用竞争从模型参数转向系统工程

此次发布值得关注的地方，不在于某一个模型指标，而在于“产品体系”和“技术底座”的组合。随着大模型能力逐步普及，产业竞争正在从单纯比拼模型能力，转向比拼谁能把模型嵌入真实业务系统。决策智能的门槛，更多来自数据、场景、流程和组织协同。

对于中文科技行业来说，这一趋势具有代表性。许多企业已经完成了对大模型工具的初步试用，但要进入核心业务决策环节，还需要解决可信度、可解释性、权限控制、任务闭环等问题。DOMA 架构作为此次产品体系的技术底座，来源并未披露更多细节，但其被放在发布信息中的核心位置，说明中科闻歌将架构能力视为连接多类产品和多类场景的基础。

从应用视角看，决策智能不是简单把大模型接入企业知识库，而是要让 AI 理解业务目标、约束条件和执行路径。尤其在生产经营和科研发现这类高价值场景中，AI 给出的建议如果无法被验证、追踪和执行，就很难形成真正的闭环。因此，未来企业采购 AI 能力时，可能会更关注端到端方案，而不是单个模型接口。

WAIC 场景下的产业信号

WAIC 一直是国内 AI 企业展示技术路线和产业化成果的重要窗口。中科闻歌在 WAIC2026 发布全系 AI 决策产品体系，说明决策智能正在成为 AI 应用落地的一条重要分支。相较于面向个人用户的生成式工具，决策智能更强调组织级部署、行业知识沉淀和流程改造，落地周期可能更长，但一旦形成闭环，也更容易进入企业核心系统。

总体来看，这次发布释放出的信号是：AI 产品正在从“能生成什么”转向“能帮助组织决定什么、执行什么”。对关注 AI 工具和产业趋势的中文读者而言，后续值得继续观察的是，中科闻歌这一“基、枢、核、脑、端”体系将如何在具体行业中展开，以及其 DOMA 架构能否支撑跨场景、跨业务的稳定决策闭环。