行业洞察 | Palantir 公司 AI 情报领域专利布局与技术壁垒分析

帕兰提尔科技公司（Palantir Technologies，以下简称 Palantir）成立于 2003 年，业务涉及数据整合、本体论驱动分析和政府级安全解决方案^[1]。该公司作为美国国防与情报领域核心科技企业，自2003 年成立起便深度绑定美国军方与情报机构，2005 年获得美国中央情报局（Central Intelligence Agency，CIA）首轮投资^[1-3]。在业务结构上，该公司 50% ～55% 的收入源于政府及国防合同^[4-5]，使其技术能力与战略意图成为学术界与产业界关注的焦点。

Palantir 构建 Gotham、Foundry、Apollo 和人工智能平台（Artificial Intelligence Platform，AIP） 四大平台^[1,6]，分别面向政府与商业领域，提供数据整合、人工智能（Artificial Intelligence，AI）驱动的决策支持及部署管理能力。在国防领域，Palantir介入美 Maven 智能系统，支撑美军联合全域指挥控制体系（Joint All-Domain Command and Control，JADC2）、情报分析与目标打击等关键场景。凭借深度嵌入美军情报分析、战场目标识别，国防领域已成为支撑其高增长与高客单价的关键基石^[7-8]。Palantir 相关产品在俄乌冲突、美以对伊联合军事行动中发挥重要作用^[9-10]。然而，外部对 Palantir 的了解受限于其高度保密商业文化，专利文献作为一种法定公开文本，提供了分析该公司技术布局的有力窗口。

现有关于 Palantir 专利的研究主要集中在技术层面的描述性统计。本文通过定量分析 Palantir 全球公开专利数据，统计专利地域分布、国际专利分类号（International Patent Classification，IPC）分类技术占比，量化分析其技术集聚特征与布局战略，同时定性分析以本体论、AI 快速决策、目标识别跟踪、零信任安全四大核心领域代表性专利，总结其在 AI 情报领域的创新布局与战略框架，从专利文本角度分析其技术壁垒的形成逻辑，为理解 Palantir 的 AI 情报领域的技术护城河及其专利运行机制提供相关参考。

本节从专利数量与地域分布量化评估创新产出规模效应及市场覆盖范围，并进行技术集中度分析，了解其研发资源重点投向与核心赛道，以专利视角在规模、空间和深度揭示技术策略。

根据国内商用专利数据库检索结果，截至2026 年初，Palantir 全球专利数为 3186 件，其中有效专利 2093 件，尚未授权 544 件，失效 549 件（合并同族）。其专利布局集中在多源数据融合、全域态势感知、AI 驱动决策、边缘部署、安全协同等方向，构建了覆盖情报分析、战场指挥、目标打击全链路的技术壁垒。2007—2026 年 Palantir 专利申请数量如图 1 所示。

从 IPC 小类聚类分析来看，G06F 计算机数据处理 2 364 件，其次是 H04L 数字信息传输 514 件、G06Q 信息和通信技术 396 件、G06T 图像数据处理 222 件。IPC 大组聚类情况，如图 2 所示，其中专利聚焦 G06F16 信息检索 1174 件，G06F17 数据处理方法 708 件，G06F3 数据传输 570 件。从各子类情况来看，专利技术领域涉及语义网络本体论构建、基于本体的时间序列可视化、异构数据源映射、数据安全与访问控制、监控视频中的实体识别与跟踪等方面。

根据技术聚类分析，Palantir 以数据工程与信息管理为核心技术底座，主要类型：数据集成与融合，解决多源数据孤岛，涵盖异构数据对接、本体建模、分布式计算架构等；AI 决策与态势分析，服务战场决策，包括威胁识别、关联分析、可视化推演；安全与部署合规，涉及加密传输、权限管控、边缘适配等；指挥交互适配快速决策场景，服务关系图谱分析、战术边缘交互等。Palantir 采用核心技术专利化、场景应用保密化、盟友市场渗透化策略，以专利保护底层架构，如动态本体论、全源数据融合、密级数据安全，以商业秘密留存上层作战算法与战术模型，形成双重技术壁垒。同时，围绕 Gotham（情报）、Maven（指挥）、TITAN（战术终端）等核心产品，完成产品与专利深度绑定，直接服务军事场景。

本节以 Palantir 国防领域的两大核心产品Gotham、Maven 为主要抓手，选取解决“看清战场”与“快速出击”问题的代表性重点专利进行解读，识别其在 AI 情报领域技术迭代过程中的创新突破。根据分析，Palantir 的技术优势源自多项底层技术支撑。其中，跨域数据融合与本体论架构解决异构信息整合问题，是“看清战场”的基础；AI 驱动杀伤链是将数据优势转化为时间优势的核心，构成“快速出击”的关键；多传感器目标识别与跟踪在感知层承上启下；零信任与深度防御安全体系则提供全流程安全保障。这 4 项技术分别对应架构设计、智能决策、感知协同与安全防护 4 个维度，系统揭示 Palantir 国防产品的技术内核与演进趋势^[12-13]。

跨域数据融合的本体论架构作为 Palantir 贯穿始终的核心技术理念，通过开放架构整合多域数据，打破军种与系统间的壁垒。内置的本体Ontology 模型将雷达、指挥控制系统等异构数据转换为统一格式，支持跨系统互操作，将数据库行与列转化为现实世界的具体对象，实现系统与现实世界完全对应的“数字孪生”业务语义网络，并通过应用程序接口（Application Programming Interface，API）与数据流技术确保战场情报每秒更新。该技术可解决国防领域“数据孤岛”问题，是实现情报关联分析的底层基石，能满足美军JADC2 全域数据融合需求^[14-15]。

根据检索，公开号US12111843B2、US10198515B1、US9348880B1、US11714792B2 等相关专利可解决跨平台、跨组织联合作战中的数据一致性难题。一是架构弹性，在业务需求变更时，无须重新设计底层数据库架构，实现灵活扩展。二是异构互通，消除不同军种或盟军指挥所因采用各自独立的本体结构而导致的数据互通障碍。三是消解分歧，当多个数据源对同一实体（如舰船）提供冲突信息时，通过统一本体实现跨平台、跨组织的数据唯一性与一致性^[16-19]。

传统观察、定向、决策、行动（Observe Orient Decide Act，OODA）环可能因信息滞后而错失战机。Gotham 和 Maven 通过 AI 驱动的杀伤链整合等一系列专利技术实现快速精准决策。在数据融合层面，整合卫星、无人机、雷达、信号情报等结构化与非结构化数据，通过 AI 自动分析全源数据并生成实时战场态势图。在目标识别层面，系统采用监督学习模型训练图像识别算法，自动标记敌方车辆、指挥所等目标。在决策优化层面，将目标信息、可用资产（无人机、战机、特种部队）、交战规则等整合在一个界面中，自动推荐最优攻击路径和可用武器，并生成任务清单，从而将决策时间压缩至秒级^[20]。

根据检索，公开号US2023394334A1、US2023394335A1、US10482097B2 的专利提出 AI 推理平台和传感器提示、关联的系统和方法，将本体与关系转化为可视化模型。传感器数据输入计算模型后，模型进行实时推断，推断结果与目标对象关联，并据此生成对应的传感器控制指令。这些指令通过传感器API 传输至传感器，实现动态控制。与此同时，边缘设备负责执行传感器关联与目标检测任务，使得 AI 系统能够协同调度多个传感器、自动分配计算模型，最终形成从目标发现、识别到确认的完整闭环^[21-23]。

Maven 系统采用多传感器数据融合技术，整合雷达、光电、卫星、无人机等多源信号特征，依托深度学习算法批量识别各类军事目标，识别精度与处理速度得到大幅提升。Maven 系统搭载动态优先级评估模型，结合战场态势自动划分威胁等级，识别结果直接对接指挥打击链路，实现识别、研判、火力调度无缝衔接，降低人工判读效率低、主观误差大的局限性^[12,24]。

根据检索，公开号US2025110753A1、US2024338830A1、US2024404085A1 通过状态机和大语言模型协同架构、图像分析机器学习助手、图像帧序列中的多目标追踪、人工辅助设定追踪目标等方法，可在视频流中持续识别并追踪多个移动目标，并输出其在画面中的位置，是持续锁定目标的火控基础。同时，系统提供特定传感器与特定目标实体进行人机交互式绑定接口，弥补 AI 完全自主识别的不可靠性^[25-27]。

Palantir的零信任与深度防御安全体系贯彻“假设失陷”理念，默认攻击者可能已潜伏于内部，将安全控制内化到每一次访问中，通过无密码强认证、全隧道加密和持续验证，确保访问人与设备始终可信。在此基础上，依托权限管理实现防篡改的数据来源追踪，通过平台对不同密级数据进行严格分段隔离，以及仅可追加、不可删除的防篡改活动日志，构建权限隔离、全程管控的安全架构^[28]。

根据检索，公开号US12572678B2、US20260017391A1、US10873603B2 提供高完整性、防篡改的权限验证机制，确保复杂数据管道中数据血缘的安全可信。在此基础上，系统允许在数据平台内部定义“安全分段”并强制实施相应的安全约束，实现细粒度的隔离与跨域访问控制。同时，该机制能够根据风险得分动态生成警报，并对共享数据的敏感信息访问及安全规则执行灵活的配置管理^[29-31]。

本节在代表性核心专利方案、任务痛点等解读基础上，从整体论视角剖析 Palantir 独特的技术创新范式，并探究其构筑多层壁垒的形成机理。

一是本体论重构数据价值逻辑，实现底层范式革新。Palantir 以本体论建模为底层核心，重构复杂场景的数据组织与价值挖掘范式。其核心在于将静态数据资源转化为动态、关联、可计算的数字实体，打通数据与业务、感知与决策、技术与场景的壁垒，为上层智能决策、目标感知、安全防护提供了统一的数据底座。该路径区别于通用 AI企业以模型算法为核心的创新逻辑，形成差异化底层壁垒。

二是多领域技术深度耦合，实现技术协同闭环。Palantir 本体建模为智能决策、目标跟踪提供标准化数据基础，AI 快速决策实现数据价值的实时落地，多模态感知为决策系统提供全域场景数据输入，零信任安全贯穿数据建模、模型训练、决策输出、数据流转全流程，形成单点技术难以被模仿、整体体系难以被突破的协同闭环。

三是技术与特定场景深度绑定，实现场景原生创新。Palantir 的专利创新围绕国防情报等高复杂度、高可靠性要求的垂直场景展开，形成场景需求驱动技术研发、技术迭代赋能场景落地、场景数据反哺技术优化的正向循环。经过实战场景验证的落地性技术具备极强的场景适配性与不可替代性，提高了行业准入门槛。

文章深入分析了牙点云局部与全局特征，提出了融合牙间序列关系的 PointNet-s+Bi-LSTM 自动排牙模型。该模型能有效捕捉牙齿点云的精细几何特征，通过 Bi-LSTM 层理解牙齿间复杂序列依赖关系。同时，研究应用牙点云数据增强策略，显著提升了模型的泛化能力和健壮性。为解决自动排牙中变换矩阵旋转量与平移量耦合干扰难题，文章提出了损失交替训练策略。该策略可有效应对参数耦合带来的训练挑战，改善自动排牙的效果。未来，计划基于其他模态的样本生成技术，深入研究正畸数据的原点云、变换矩阵、目标点云这 3 个维度的数据生成算法，从根本上解决正畸数据不足的问题，为模型训练提供更丰富、多样化的样本，推动自动排牙技术向更高水平发展。

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