引子：实际业务决策中，如果能模拟各种条件，得出推演，是非常有价值的功能。这也是 Palantir 的核心功能之一。本文简单介绍这些能力在 Palantir 怎么实现的，供大家参考。
Palantir的决策模拟功能并非一个孤立的模块，而是其核心平台Foundry深度集成能力的体现。它将数据、模型和业务操作无缝融合，让“如果……将会怎样”的分析成为可能。其具体实现依赖于一套紧密协作的工具和概念，其中 Vertex 工具集和 Scenarios 功能是核心。
以下是模拟功能在Palantir产品中从底层到前端的具体实现步骤：
1. 基石：在本体（Ontology）中定义“世界规则”
模拟的先决条件是拥有一个能够反映真实世界的数字孪生。这一步在Foundry的本体（Ontology）中完成。
- 定义对象与关系 (Objects & Links): 首先，开发者和业务分析师需要将组织的资产（如工厂、卡车、产品、员工）定义为“对象”，并将它们之间的业务关系（如“卡车”运输“产品”到“仓库”）定义为“链接”。这构建了模拟的静态结构。
- 定义模型与函数 (Models & Functions):接着，需要将业务逻辑、物理规则、机器学习模型或优化算法等封装成可在本体中调用的“模型”或“函数”。
- 示例：一个“供应链成本模型”可以接受“运输距离”、“燃油价格”、“货物重量”等输入，然后输出“总运输成本”。一个“生产线效率函数”可以根据“设备年龄”和“维护记录”计算出“预计故障率”。这些模型被发布并绑定到本体上，使其能理解特定对象的动态行为。
- 定义操作 (Actions):这是实现“可写回”的关键。Actions定义了用户可以对本体中的对象执行哪些变更操作，并内置了权限控制和业务规则。
- 示例：一个“调整供应商配额”的Action，允许用户修改“供应商”对象的“订单比例”属性，但规则可能限制总比例必须为100%。
2. 环境：在Vertex中搭建和可视化“数字孪生”
Vertex是Foundry中的一个强大的工具包，它将本体中的对象和关系可视化成一个交互式的图表（系统图），成为模拟发生的主要场所。
- 系统图 (System Graph): 用户可以在Vertex中选择他们关心的对象（如一条特定的供应链、一个地区的电网），Vertex会自动将这些对象及其关联对象和关系渲染成一个网络图。
- 实时监控: 这个图表是实时连接到后端数据的。用户可以点击任何一个对象节点（如一个仓库），查看其当前的实时状态（如库存水平、进出货量）。
3. 核心功能：使用Scenarios进行“假如”推演
Scenarios是Vertex内部的核心模拟功能。当用户想要进行一次“what-if”分析时，他们会创建一个新的Scenario。
- 创建“分支” (Forking the Ontology): 创建一个Scenario，本质上是创建了当前本体状态的一个“分支”或“沙盒副本”。这意味着接下来的所有修改都将在这个虚拟环境中进行，不会影响到真实的生产数据。
- 覆盖输入值 (Overrides): 在Scenario中，用户可以直接修改参数。例如，在“场景表格”界面中，用户可以找到“燃油价格”这个输入参数，并将其当前值从$2.0/升手动覆盖为$2.5/升，以模拟油价上涨的影响。
- 执行操作 (Actions): 用户也可以执行预先在本体中定义的Actions。例如，点击一个“工厂”对象，选择“临时关闭”这个Action，并设定关闭时间为48小时。
4. 计算与分析：运行模拟并对比结果
当用户在Scenario中设定好假设条件后，便可以点击“运行 (Run)”按钮。
- 模型执行与链式反应:Palantir平台会获取Scenario中的所有修改（Overrides和Actions），并将它们作为输入送入在本体中绑定的相关模型。
- 链式模型 (Chained Models): Vertex的强大之处在于它可以处理模型的级联效应。例如，“临时关闭工厂”的Action会触发“生产线效率模型”计算出产量下降，产量的下降又会成为“库存预测模型”的输入，导致预测库存水平降低，接着又可能触发“订单满足率模型”计算出交付延迟的风险。一个简单的输入改变会沿着系统图的连接，自动地、端到端地传播影响。
- 基线对比 (Baseline Comparison): 在运行模拟时，系统通常会自动运行一个“基线场景”（即没有任何修改的当前真实情况），并将模拟结果与基线结果并排展示。这使得决策者能以量化的方式清晰地看到其决策带来的增量影响。例如，表格会显示“油价上涨25%”这个场景将导致“总运输成本”比基线增加$150,000。
- 多场景对比: 用户可以创建多个并行的Scenarios（例如，“方案A：使用B供应商”、“方案B：空运部分货物”），同时运行它们，并在同一个视图中比较各个方案对关键绩效指标（KPIs）的影响，如成本、时效、碳排放等。
5. 人工智能增强：AIP的介入
Palantir的人工智能平台（AIP）将大型语言模型（LLM）的能力融入了上述流程，使其更加自动化和易用。
- 自然语言驱动: 用户不再需要手动点击和修改参数，而是可以用自然语言与AIP对话。例如，输入：“如果我们将A工厂的产能降低20%并把订单转移给C工厂，模拟对我们下个季度的OTIF（准时交付率）和利润率的影响。”
- 自动创建与运行: AIP能够理解这段话，并自动在后台完成创建Scenario、设置Overrides、运行模拟和对比分析的全过程，然后将结果以图表和自然语言摘要的形式呈现给用户。
- 智能建议与自动化: AIP甚至可以主动发现问题（如“AIP检测到2号供应商存在高度交付延迟风险”），并自动运行多个模拟方案，然后向用户提议：“建议将2号供应商15%的订单转移给4号供应商，此举可将OTIF风险降低30%，预计成本仅增加2%。是否批准？” 如果用户批准，AIP可以直接执行相应的Action。
6. 应用决策：将模拟变为现实
当决策者通过模拟确定了最优方案后，可以选择“应用场景 (Apply Scenario)”或通过AIP批准建议。
- 事务性写回: 平台会将该Scenario中包含的“Actions”（例如，“调整供应商配额”）以事务性的方式应用到真实的本体中。这意味着操作要么完全成功，要么完全失败，保证了生产系统的数据一致性和完整性。这个写回操作会触发后端系统更新，例如向ERP系统发送一个新的采购订单。
通过这种从本体定义、Vertex可视化、Scenarios推演到AIP增强的层层递进的实现方式，Palantir将复杂的决策模拟过程产品化、流程化，让身处复杂环境中的决策者能够真正看清选择，预见未来。
附录
一、Palantir 概念
Palantir Ontology：从数据治理到决策闭环的智能引擎——业务流程数字孪生的实践与边界
Palantir Ontology：本体怎么建设以及什么是有效本体
二、商业模式和适合的客户
Palantir的黄金客户画像：哪些企业最适合落地数据智能平台？
三、产品实现
Palantir 产品体系深度解构：Ontology 驱动下的分层架构与模块
Palantir Foundry：简单四步将您组织的数据平台扩展到运营领域
四、加作者讨论Palantir和本体
