2025年8月20日与22日，衡石科技“HENGSHI SENSE 6.0 为 AI 而生”产品发布分享会在深圳市和广州市圆满落幕。这场聚焦“Data + AI Agent开启数据智能新范式”的活动，不仅带来了业界首个Agentic BI的重磅发布，更有衡石科技创始人&CEO刘诚忠、首席数据科学家陈家耀，以及云玖科技CEO张雷三位行业大咖，从技术演进、产品功能、行业落地三大维度深度分享，为数据智能领域注入了新思考。现场座无虚席，行业伙伴、技术专家、企业代表齐聚一堂，既有对前沿技术的期待，也有对行业落地的探讨，交流声、记录声交织，气氛从开场便持续升温，共同见证这场重塑数据智能格局的重要发布时刻。

HENGSHI

刘诚忠：BI行业全面拥抱AI Agent，Agentic BI的崛起重构数据智能底层逻辑

作为发布会开场嘉宾，衡石科技创始人&CEO刘诚忠以“BI is Dead! Long Live Agentic BI”为核心观点，直击当前数据智能领域的痛点与变革方向。

他首先点出行业现状：2025年的Data+AI赛道火爆而混乱，大量ChatBI的POC难以落地，新玩家与新概念的涌入反而加剧了客户的焦虑 ——“亮眼的表面工作都被AI接管，不可缺失的脏活累活仍需人工，数据基建比之前更加重要！”BI工具作为数据和业务的桥梁更加拥堵，其高价值但低效率的困境亟需改变。作为重度人力实施的BI工程，其过于依赖专业素养的高门槛和实施落地的高风险，早已难以适配快速变化的业务需求。

More Than ChatBI

“目前ChatBI的问题，不在Chat这侧，主要在BI侧。BI工作对应了数据工程的重要性，这是业务问数准确性的底层保障。”刘诚忠指出，主流BI（不管是Power BI的数据建模优先、还是Tableau的可视化优先）还是始终需要对数据端到端的全生命周期负责，这是能够落地ChatBI或者Data Agent的前提，甚至数据中台的重要性都是在相应增加的。因为对数据进行整合、清理、建模的脏活累活，这部分工作不会消失，只会转移。另外刘诚忠也提到，对大模型在结构化数据上的处理能力，需要大家降低不切实际的期望，目前技术落地的目标共识都是在90%以上，大家的工作是针对如何校验结果、如何确认意图、如何形成Eval的正反馈，而不会去追求100%的准确率。

在此背景下，Agentic BI的崛起是技术演进的必然结果。AI Agent对整个BI行业来说是很应景的，其价值也很朴实，就是要把BI平台落地的各个环节中耗时耗人的重复低效环节， 尽可能通过 AI 自主驱动方式提升效率，这是实实在在的赋能。刘诚忠强调，衡石产品今年在AI能力上重构，从Workflow模式（如5.x版本）转向 Agent 模式，核心是借大模型能力在 AI Agent 方向上的快速成熟，让 AI 自主规划计算流程成为可能。相比Workflow的预设流程、应对单一任务，Agent 模式更灵活，能适配多轮对话、复杂场景，本质是“降低BI使用门槛，普及数据分析的价值，让更多的企业用户群体能够用上这样的数据洞见探索能力。”。

Build for Builders

他还分享了衡石今年的进展：AI功能全面助力产品研发部门提效，人效提升至60万，产品集成嵌入的合作伙伴收入占比已经超过80%，续约率长期保持在90%以上，更加明确“以企业应用软件厂商伙伴为中心”的长期定位。对于未来，他表示“Data+AI是确定性的大机会”，而Agentic BI也将推动BI行业蓬勃发展，从“小规模专家工具”成为“企业级通用能力”，真正实现数据智能普惠。

陈家耀：More Than ChatBI！Agentic BI如何赋能全角色、重构计算框架

衡石科技首席数据科学家陈家耀，则聚焦HENGSHI SENSE 6.0 Agentic BI功能，用“单一任务执行者VS系统性全能助手”的生动对比，拆解Agentic BI与ChatBI的本质差异。

从ChatBI到Agentic BI：全流程AI能力覆盖

陈家耀指出，ChatBI仅能实现“问答交互”的单一功能，而Agentic BI是“覆盖数据管理-看板创作-数据消费全链路的系统性助手”。在衡石6.0中，AI Agent层被细分为建模Agent、ETL Agent、问数Agent，分别对应数据建模、数据加工、数据分析三大核心环节，真正实现“全流程AI能力加持”，无论是数据开发人员的模型构建，还是业务人员的临时问数，都能通过AI大幅提升效率。

计算框架变革：从“人工预设”到“大模型主导”

他重点解析了产品架构的核心变化：从传统Workflow模式转向Agent模式。Workflow模式需人工预设每一步流程（如“问题检查-数据集选择-字段筛选-HQL生成”），应对复杂场景时极易出现卡壳；而Agent模式由大模型自主规划流程，能根据用户问题动态调整步骤，例如面对多维度复杂分析问题时，AI可自动拆解问题、调用多接口工具。

“这种变革带来三大优势：更智能的多轮对话理解、更灵活的复杂问题应对、更准确的结果输出。”陈家耀补充道，尽管Agent模式存在“可控性差、优化难度大、对模型要求高”（需qwen-max、deepseek满血版级别）的挑战，但随着行业内各种先进大模型的不断涌现，让Agent模式有了落地的强大支撑。

功能创新：适配全球化与复杂业务场景

针对产品新功能，陈家耀详细介绍了HENGSHI SENSE 6.0的硬核升级：

多语言国际化：应用管理员可选【启用应用多语言配置】，即可对菜单、仪表盘名称、图表标题、字段名称、过滤器名称等报表元数据设置多语言展示，实现一份报表面向多个国家地区发布，解决出海企业重复开发报表的痛点；

环形数据模型：突破传统BI对星型/雪花模型之外的限制，支持“多事实表对应多维度表”的复杂关联，大幅提升建模灵活性；

仪表盘编辑增强：新增撤销/重做、图表部分刷新（适配大屏展示）、联动过滤多选、组合图表值域漫游等功能，让分析师操作更高效、体验更流畅。

张雷：AI+Data 双引擎，破解电商业财一体化痛点

云玖科技CEO张雷则从行业落地视角，为现场观众带来“AI+Data双引擎驱动电商业财一体化”的实战分享，用真实案例诠释Agentic BI如何解决企业实际难题。

他首先点出电商行业的四大核心痛点：数据孤岛严重（CRM、OA、WMS等系统数据难共享）、标准化缺失（数据标准与业务流程不统一）、财务效率瓶颈（传统流程繁琐、响应慢、需要依赖人工对账）、决策滞后（爆品周期短，传统分析难跟上）。并结合具体客户案例进行说明：该客户曾长期面临 “数据来源零散无序、核心指标体系缺乏统一标准” 的问题，直接导致每次业务复盘会议需耗时长达半天。这种低效的复盘模式不仅占用大量核心人力时间，更延缓了关键业务决策的制定与落地，对整体经营效率造成显著影响。

“每个企业都需要一个数据底座。”张雷提出，基于HENGSHI SENSE 6.0 “数仓+指标平台+AI智能问数助手”的产品能力，可实现电商业财全链路优化。于是云玖科技联合衡石科技打造的i-BOSS智能运营系统，为电商及泛零售行业数字化转型提供可复制路径。

数据采集层：通过API对接、RPA爬取（如电商平台账单、生意参谋数据），整合内仓、外仓、线下等多渠道数据；

数据治理层：从完整性、唯一性、及时性等6个维度治理数据，解决财务与运营口径不一的问题，例如通过规则引擎统一“主营业收入=全部金额-无效金额-种草金额-退款金额+邮费收入”的核算逻辑；

智能分析层：借助Agentic BI的自动拆解问题、实时钻取能力，从曝光、点击、加购，到下单后退款率、支付后退款率实现全链路指标追踪，让数据洞察更精准。

目前，云玖科技与衡石科技联合打造的「i-BOSS智能运营系统」已为众多客户带来显著价值：复盘会时间从半天缩短至1小时，订单精细化标签、物流费用精准核算等功能，让利润实时预估成为可能。张雷还透露，后期规划将打通 AI 采集机器人与 BI Agent ，实现“数据缺失自动采集、持续亏损店铺监控”的闭环，进一步释放数据价值。

HENSGHI

互动答疑：技术细节拆解，解决实际困惑

随着时间流逝，嘉宾分享过后，发布会进入互动答疑环节，现场氛围高涨，参会者纷纷举手提问，涵盖技术实现、场景适配、后续服务等多个维度，衡石科技的技术团队与现场演讲嘉宾逐一进行了耐心解答。

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结语：Agentic BI 开启数据智能新范式，邀您共赴未来

这场发布会不仅是衡石科技6.0的产品亮相，更是数据智能领域从“ChatBI探索”到“Agentic BI落地”的里程碑。从刘诚忠对行业变革的深刻洞察，到陈家耀对产品技术的详细拆解，再到张雷对行业落地的实战分享，三位大咖共同证明：Agentic BI不是概念，而是能解决“脏活累活”、赋能全角色、落地全场景的实用方案。

目前，衡石HENGSHI SENSE 6.0已开放试用，如需体验AI智能问数助手、多语言国际化、环形数据模型等新功能，可联系客户成功团队与商务团队申请试用。未来，衡石科技将继续以“Build for Builders”为理念，携手更多行业伙伴，让Agentic BI成为企业级应用的必备能力，真正实现“让数据更智能，让决策更简单”。