为AI构建规范可运行的场域

让 AI 在业务场景中可信履职

专业评估场景 | 实验室操作场景 | 工业智控场景 | 应急管理场景

最新研究汇报： 行动中心本体 共情组织工程

能力矩阵
技术方向

交付开箱即用的 AI 信息场

伶悉为专业评估、实验室操作、工业智控、应急管理等场景预先配好业务上下文、规范与能力，让 AI 即刻可信履职，并与人类一起在真实场景中形成有边界、可审计的行动。

信息场域构建

以业务上下文、规范和能力共同刻画本体：角色与流程、义务与边界、对象与可用操作。AI 进入的不是散乱的业务环境，而是可查询、可对齐的真实场景意义空间。

AI 规范行动力

AI Agent 与人类 Agent 共享同一套规范语境：谁可感知什么、须履行什么、可调用哪些能力。行动力来自于规范的共识，而不是临时拼装的 Prompt。

规范协作治理

在协作入口中，人与 AI 在同一规范语境下共同推进任务：执行前合规、执行中协同、执行后可追溯。让智能的协作既有速度，也有边界与留痕。

更多信息 → 伶悉 AIF 技术架构与 Norm.Xin「诺·信」平台：

了解 AIF 技术架构 访问「诺·信」平台
应用场景

面向规范攸关的 AI 应用市场

到 2030 年，强合规企业级 AI 软件市场将达到 $1000 多亿，占总体 AI 软件市场 1/6。

当前我们的尝试

我们正在服务一些500强企业，例如跨国工业企业和中国国家电网等场景客户。

未来的目标场景

我们正在开发更多规范攸关的应用场景，例如实验室、工业智控、应急管理等场景。

服务于我们自己

另外我们自己也是自己的客户，我们是组织 Agent 的重度使用者，我们能看到未来。

实验室

NAICE.AI 实验室

伶悉 NAICE.AI 实验室与国内外院校和科研机构合作，面向可信人工智能理论、方法与技术框架，致力于构建人工智能的规范层基础设施。

50 年理论积淀

自 1970 年代起，依托国际组织符号学社群的原创科研积累，持续夯实组织信息学与系统工程的理论根基，为后续 AI 组织研究提供深厚学科支撑。

1970s

提出“组织通用智能 (AOI)”

2024 年提出并论证“组织通用智能”思想，强调 AI 须理解组织规范、角色与协作结构，成为可治理、可信任的组织成员，而非孤立智能计算。

2024

信息场理论到实践突破

2025 年坚持理论联系实践，推进信息场 (AIF) 技术栈与 AI Agent 研发，弥合组织理论与工程落地之间的鸿沟，让研究成果服务组织智能化。

2025

与各行业开放创新合作

2026 年起与高校、科研机构及各行业专家共建开放创新网络，共享知识、联合攻关，推动 AOI 在研究探索与产业应用中不断深化、持续进化。

2026

了解更多我们的研究和理论：

NAICE.AI Lab 理论基础 · Stamper 信息场 开放科研创新合作

知识工作者的含义：一个人的知识输出一定要成为另一个人的知识输入，不然人类智慧便毫无意义。很高兴有机会分享我们的知识，成为您可靠的开放创新伙伴。

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