智能问数热潮下，大量企业上线后却遭遇“问不准、不敢信”的尴尬——口径混乱、字段错位、跨域失效、结果不可溯源，演示惊艳而实战拉胯。调研显示，未达预期的传统智能问数项目中，仅20%问题出在大模型准确率，80%卡在数据口径不一、业务语义失配、场景匹配错位等前置环节。行业普遍误以为智能问数核心是生成SQL。事实上，SQL只是末端执行，决定准确率与权威性的，是系统对企业业务逻辑、口径、资产关系的理解能力。传统NL2SQL仅基于裸表结构解析，剥离业务语境，必然导致——字段释义偏差、指标口径不一、跨域查询失效、结果无审计链路、无法随业务迭代、多域语义互扰。“同名不同义、同义不同名”的乱象，让业务人员每次用数...