中国没有一家公司完全复刻 Palantir。这是讨论的起点：Palantir 的产品形态与收费方式，由特定市场的预算周期塑造。更有用的问题是"像哪一部分"：有的公司只在本体化建模上接近，有的只在政企客户结构上接近。国内可比的公司分成四条路径：自主可控与政企底座、经营与增长决策、数据与知识智能、产业与国防决策。
以下路径与公司顺序为文章展开顺序，不是排名或相似度评分。每条路径先说明这类公司为什么被拿来对标，再按同一组字段逐家展开：对标切口、对应能力、客户结构、商业化验证指标、与中国市场的差距。
先定义 Palantir 可比较的四个要素
把 Palantir 的做法拆开，可以落到四个要素上，这也是后面判断国内公司的尺子。
要素一是业务对象本体化：把分散的数据、规则和动作组织成统一语义层，让系统理解"客户、订单、设备"之间的关系，而不是只知道表结构。国内常缺的一环，是数据接了、报表也有了，但业务对象之间的关系与可执行动作没有被写成定义。
要素二是跨场景复用：同一套底层能力被不同应用和工作流重复调用，第二个场景不必从零建设。国内常缺的一环是第二个场景重新立项、重新建模。
要素三是交付结果而非工具：不按软件授权收钱，而是和客户一起把问题解决，付费与结果绑定。国内多数交付仍是软件授权或项目验收，客户买到的是一份功能清单。
要素四是客户侧决策体系沉淀：客户专属的业务语义、决策规则、执行记录和反馈长期留在客户侧，形成迁移成本。国内常缺的一环是客户侧只留下交付文档，没有留下可持续运行的规则与反馈，替换成本因此不高。
路径一：自主可控与政企底座——先解决能不能进场
这一路径的客户与 Palantir 的政府与国防业务相似：资质、信创适配、数据不出域把竞争者挡在外面。好处在这里，问题也在这里——底座越完整，越容易被当成基础设施供应商。
中国电子云（深桑达A，000032.SZ）。对标切口是合规壁垒加全栈信创。对应能力是全栈信创底座与决策智能系统，云、数据、模型与上层应用在同一条技术栈上。客户结构集中在国防、军工、央企与政务部门。商业化验证指标可以看 AI 与数字业务收入能否从工程类主业中分离并形成规模，如果长期混在工程收入里，说明产品化程度不够。与中国市场的差距在于：云与底座的标签容易掩盖决策智能层的价值，客户更容易把中国电子云当成机房承包方；其 AI 业务仍在早期，本体化建模与跨场景复用的公开证据还不充分。
国投智能（300188.SZ）。对标切口是技术架构同频。对应能力可概括为知识本体、大数据操作系统，以及公共安全领域的大模型与智能体，这三层结构与 Palantir 的公开表述有较大重合。客户结构以公安、政务等强合规部门为主，采购决策链条长，验收标准明确，多为跨年度项目。商业化验证指标是项目制向平台化交付的转型进度，以及平台化收入在总收入中的占比。与中国市场的差距在于：业务集中在公共安全与政法领域，跨行业广度有限，离开熟悉的数据环境之后，本体层和智能体层能否复用，目前缺少公开案例支撑。
路径二：经营与增长决策——从单个业务问题走向多个增长任务
这一路径的公司面对的是企业经营部门。这类公司要回答"这个动作带来什么结果"，结果口径更难统一：军事与公共安全的成败有标准，营销与增长的效果被渠道、价格与竞争影响。能否跨场景复用，是分化的关键。
深演智能（02723.HK）。对标切口是跨场景经营决策：AI 从单个业务问题进入同一客户的多个增长任务。对应能力是企业决策 AI 智能体，覆盖消费者洞察、新品、渠道、广告与销售客服等环节，业务形态分智能体软件与智能体服务两类。客户结构以大客户为主，覆盖快消、零售、汽车、金融、医药行业。商业化验证指标是新增客户数量、同一客户采购第二个和第三个智能体的比例，以及智能体产品收入占整体收入的比例。与中国市场的差距在于：智能体产品占整体收入的比重仍很低，绝大部分收入来自智能体营销服务；与 Palantir 相比，深演智能在跨行业复制广度、产品标准化程度与客户侧数据基础上都还处在早期。
第四范式（06682.HK）。对标切口是企业级AI平台。对应能力是企业级 AI 平台与行业方案，把建模、特征、部署等环节做成相对标准的工具链，再叠加金融、零售、制造方案。客户结构以大型企业与金融机构为主，采购决策由技术部门与业务部门共同完成，落地周期通常跨年度。商业化验证指标是平台化收入占比与客户续约，续约率反映的是客户是否愿意把更多场景放到同一套平台上。与中国市场的差距在于：平台能力与企业经营结果之间的链路更长、归因更难，客户往往只看得到模型指标改善，看不到收入变化。
路径三：数据与知识智能——先解决数据能不能被理解
这一路径的公司处理的是四要素的前半段：把文档、线索、图谱整理成机器能理解的东西。被拿来对标，是因为 Palantir 的本体层同样始于知识组织；这类公司离决策动作还有距离。
拓尔思（300229.SZ）。对标切口是非结构化数据与情报研判。对应能力是自然语言处理、开源情报与舆情研判、知识图谱，处理的是文本、报告、线索这类难以结构化的材料。客户结构覆盖部委、媒体与金融机构等，使用者集中在情报、宣传与风控等部门。商业化验证指标是公共安全与特种业务的收入规模能否支撑平台级投入，如果收入分散在大量小项目中，平台迭代就没有稳定来源。与中国市场的差距在于：产品偏工具型，缺少平台级能力与更高层级的合规资质，难以承接需要整体决策体系的客户群体。
星环科技（688031.SH）。对标切口是数据底座。对应能力是大数据基础软件、分布式数据库与数据治理。客户结构覆盖金融、政府与能源，落地方式以替换国外基础软件、建设统一数据平台为主，买家以数据体量大的机构为主。商业化验证指标是上层 AI 应用能否真正跑在星环科技的数据底座上，而不是被客户替换成别家的引擎，这个比例决定星环科技在技术栈内的位置是否稳固。与中国市场的差距在于：星环科技位于应用层之下，收费方式与 Palantir 差异较大，本体与决策动作不在其交付范围内，客户替换上层应用的代价因此不高。
海致科技（02706.HK）。对标切口是图模融合的知识组织。对应能力是知识图谱与大模型结合，用图结构承载实体关系，再用大模型做问答与推理。客户结构偏政企与行业客户，项目多从某个具体知识场景切入，例如线索梳理与设备归因。商业化验证指标上，公开可查的信息有限，主要可观察的是场景复制速度与平台交付在收入中的比例。与中国市场的差距在于：知识工程与决策闭环之间还有距离，图谱建起来之后能否驱动一个可执行的动作，取决于客户自身的流程改造，而这类改造通常不在海致科技的交付范围里。
路径四：产业与国防决策——把模型放进推演与生产现场
这一路径的客户与 Palantir 的国防业务在场景性质上接近：决策错误代价高、数据敏感。这类公司把模型放进推演、调度、生产等具体环节；客户集中，收入依赖少数大项目。
中科星图（688568.SH）。对标切口是空天与国防决策。对应能力是数字地球、空天数据融合与态势认知，把卫星、遥感、地理信息整合成可供决策使用的时空底座。客户结构以国防军工、应急与城市治理为主，订单多来自体系内单位。商业化验证指标是特种领域收入与新兴业务收入的结构变化，前者代表基本盘，后者决定中科星图能否走向更宽的产业场景。与中国市场的差距在于：业务高度集中在中国市场，缺少跨国政府客户的收入分散度，单一市场的预算节奏会直接传导到业绩；上游数据的采集与授权也有周期。
华如科技（301302.SZ）。对标切口是军事仿真与作战决策。对应能力是军事仿真与态势推演，用模型复现战场条件并推演不同方案的结果，交付物以推演结论与方案对比为主。客户结构以军方为主，需求明确但采购周期长，验收与保密要求使交付节奏不易压缩。商业化验证指标是仿真业务之外决策类产品的占比，这个比例上升，才说明华如科技从仿真工具走向了决策系统。与中国市场的差距在于：业务范围窄、以项目制为主，跨场景复用的空间受客户数量限制；从军方仿真走向其他行业的决策系统，缺少公开路径。
中数睿智（未上市）。对标切口是产业级因果智能与高可靠决策。对应能力是因果模型与动态本体引擎，强调在电力、石油、航天这类生产场景里做可解释、可追溯的决策。客户结构是上述行业的央国企，对可靠性与可解释性的要求高于对模型参数的要求，采购多为集团级立项。商业化验证指标是大客户数量与复购，以及千万级纯软件合同的交付能力，纯软件比例越高，越接近产品化而非人力外包。与中国市场的差距在于：所处行业决策周期长，规模化复制仍在早期，公开可查的商业化信息有限。
这四个要素在国内的集体差距
把十家公司放在一起看，差距不在模型能力。国内大模型在中文理解与行业问答上已经可用，真正拉开距离的是三项：交付复用度、跨行业复制能力、客户侧数据基础。交付复用度低，每个项目都像第一次做；跨行业复制能力弱，在一个行业验证过的方法，换到相邻行业要重建语义层；客户侧数据基础薄，客户内部对"客户""订单""设备"的定义并不统一。三项互相牵制，单独改善一项难以奏效。
结论：把"中国版Palantir"当成框架，而不是称号
按四个要素衡量，国内公司多数只覆盖其中一到两项：政企底座类覆盖了合规门槛与交付，本体化与跨场景复用的证据不足；数据与知识智能类覆盖了本体化的一部分，离决策动作和结果付费还有距离；产业与国防决策类覆盖了结果交付，复制半径受客户数量限制；经营与增长决策类有跨场景复用的意图，产品标准化与客户侧沉淀仍在早期。四要素齐备的公司在国内很少见。
"中国版Palantir"更适合作为一个分析框架，而不是套在某家公司头上的称号。要判断一家公司是否在这条路上，可以看两个问题：客户是否会重复采购，第二个场景是否还愿意交给同一家做；交付是否能复用，第二个项目是否需要把第一个项目重做一遍。这两个答案，比公司自己的定位表述更能说明问题。
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