在数字化转型的深水区，企业数据分析正面临核心矛盾：业务部门渴望敏捷洞察支撑决策，而IT部门受困于复杂架构与冗长响应周期。传统BI工具在功能深度与部署效率之间的“不可能三角”，成为数据潜能释放的关键瓶颈。2025年8月，衡石科技正式发布HENGSHI SENSE 6.0，以突破性的“Data + AI Agent”技术架构，宣布业界首个Agentic BI（自主智能BI）的诞生，重新定义企业级BI的能力边界。

从ChatBI到Agentic BI：一场范式革命

传统ChatBI与Data Agent的局限性日益凸显。自然语言转SQL的准确率不足30%，复杂业务查询难以覆盖；Data Agent虽描绘智能愿景，但在多系统数据整合、指标动态计算等深层需求中仍显乏力。衡石科技通过Text2Metrics架构与AI Agent一级入口，实现三大创新：

1. 动态语义解析引擎 将自然语言直接映射至预定义的指标语义层（HQL），复杂查询准确率提升至80%以上。例如，用户询问“华东区Q1销售额Top 10品类”，系统自动关联时间、地域、指标及排序规则，生成结构化查询。

2. 三层架构技术实现

1. 指标语义层：通过HQL定义原子指标与衍生指标计算规则，屏蔽多系统数据差异，支持动态本体映射与向量化元数据，确保业务与技术语言对齐。

2. 计算逻辑层：采用JSON格式描述计算过程，支持函数嵌套与窗口计算，灵活定义同比、环比等复杂指标。

3. 执行引擎层：混合查询引擎实现流式处理与分布式计算，简单查询响应时间低于100ms，列式存储+向量化计算使CPU利用率从30%飙升至90%。

3. AI Agent深度集成 支持多智能体协同架构，用户可通过自然语言触发动态归因分析、决策闭环与权限沙箱审计。例如，某快消企业通过AI Agent将分析时效从72小时缩短至11分钟，库存周转率提升23%。

技术突破：破解“不可能三角”

HENGSHI SENSE 6.0通过三大技术创新实现轻量化革命：

• 云原生弹性解耦 基于Kubernetes的容器化部署，将BI平台拆解为20+个微服务模块，企业按需启用功能。某SaaS厂商通过此模式将部署时间从12周压缩至3天。

• AI驱动的智能加速层 通过动态知识蒸馏技术将大模型推理计算量减少50%，在同等硬件下支持并发用户数提升3倍。

• 低代码效率革命 可视化ETL工具与自然语言建模功能显著提升开发效率。某制造企业通过拖拽式操作，1周内完成传统需3人月开发量的供应链分析模型。

行业应用：从“分析支持”到“行动驱动”

Agentic BI的终极价值在于实现数据到决策的闭环。在零售行业，某知名家电企业通过自然语言问数生成可视化报表，动态归因分析销售额下滑原因，并触发自动调价或库存调整；在医疗行业，某三甲医院基于HIPAA合规要求，通过联邦学习实现跨组织数据价值共享，实时监控疫苗接种率与病床使用率；在ISV赋能方面，某零售ERP厂商基于衡石BI PaaS构建“智能商品管理模块”，预置200+核心指标，实施周期缩短70%。

市场反响：重构百亿BI生态

传统BI格局正在崩塌。BI 1.0（IT驱动型）与BI 2.0（自助分析型）因未能解决“业务-技术”认知断层而增速放缓。衡石科技通过“三环赋能模型”重构生态：

• 给ISV：开放指标市场，预置医疗、零售、制造等200+业务模型；

• 给开发者：提供SDK定制分析Agent，某物流公司开发“运费优化助手”；

• 给企业：开箱即用的智能决策工作台，某零售SaaS集成衡石引擎后ARPU值提升40%。

未来展望：Agentic BI的终局思考

随着HENGSHI SENSE 6.0中Agentic BI能力的融入，语义层建模将向两个方向进化：

• 动态本体学习：通过强化学习持续校准指标计算逻辑，自动识别异常波动并建议补充维度拆解；

• 语义层自动构建：利用大模型从自然语言描述中自动提取指标定义、维度关系等元数据，减少人工配置工作量。

衡石科技CTO指出：“真正的Agentic BI不是放任AI裸奔，而是在语义层构建‘自由与安全的平衡术’——动态下钻赋予它思考的深度，权限沙箱确保它行动的边界。”这场由衡石科技引领的轻量化革命，或许正是破解企业数据孤岛难题的终极答案。当传统BI系统还在解决“如何展示数据”时，HENGSHI SENSE 6.0已经通过AI Agent重新定义了“如何让数据主动服务业务”。在AI驱动的企业服务浪潮中，衡石科技以Agentic BI平台为支点，正撬动全球百亿级BI市场的格局重构。