AI 看到的不是表格，
是你的客户、合同和订单本身。
客户、订单、合同、库存、工单、风险——在 S0 里不是散落的表格和字段，而是 AI 可读取、更新、关联、追踪和解释的业务对象。
对象之间的关系，
本身就是业务。
业务从来不是一张张孤立的表，而是客户、合同、订单、风险组成的一张网。把对象和关系一起建成模型，AI 才答得出「这个客户的风险来自哪几份合同」。这套建模思路，业界称为本体（Ontology）——S0 的业务对象层，就是企业自己的本体。
把企业的真实世界——人、事、物以及它们之间的关系——建成 AI 能理解的模型。客户关联合同，合同关联风险，工单关联设备。AI 不再面对孤立的数字，而是面对有上下文的业务事实。
以前同一个客户的信息散在系统、表格、邮件和某个人的脑子里。建成业务对象后，客户、合同、风险、工单连成一张网，只有一处真相——AI 和人查的、改的是同一份。
一份业务现实，三个层次说清楚
它们分别回答三个问题：这是哪一类业务实体、这是哪一条具体数据、用哪种方式看。
业务世界的词汇表
定义一类业务实体长什么样：有哪些字段，和谁关联，遵守什么规则，从开始到结束会经过哪几个状态。
「客户」这张表：名称、等级、负责人、年度合同额、关联的合同与工单。
真实的业务状态
每一个具体的客户、每一份具体的合同、每一张具体的工单。它是真实业务里那个看得见、摸得着的实体。
客户表里的一条：A 类客户 · 合作中 · 年度合同额 820 万。
按角色和场景组织的呈现
同一份数据，不同角色看到不同的样子。销售看到的客户和财务看到的客户不一样，但底下是同一条记录。
销售看跟进看板 · 财务看回款列表 · 老板看 A 类客户驾驶舱。
业务对象，不是换了个名字的数据库表
表格是孤立的行和列，谁用谁自己理解。业务对象带着关系、证据链和权限边界——这是本体和表格的本质差别。
关系靠一串编号硬对，含义靠人脑记住，换个人就看不懂。
可解释的业务关系：「这份合同属于这个客户」「这个风险来自这份合同」，AI 和人都看得懂。
谁改的这个字段、为什么改，多半查不到，出了问题靠回忆。
每次变更进运行溯源：谁发起、在哪个任务里、谁确认、改了什么，证据链一直都在。
数据躺着等人来查，查完的结论又散落在汇报和聊天记录里。
AI 主动读取、更新、关联：发现异常就推进状态、建立关系，产出落回对象，可被下一个任务复用。
权限只到整张表，一开全开：能看这张表，就能看表里的一切。
权限到对象与动作：谁能看、谁能改、AI 能触发什么，读取、变更、触发分开管。
AI 沿着关系走，
而不是在表格间猜
客户持有合同，合同产生订单，订单引出工单，合同暴露风险——这些关系是显式建好的，不是靠人脑记住的。AI 顺着这张网，就能回答跨表追问。
「这个客户的风险来自哪几份合同？」
AI 从客户出发，沿关系找到名下合同，再找到每份合同挂着的风险，一句话答出来——散落的表格做不到这种追问。
对象是底座，和其它机制咬合在一起
任务围绕对象推进，材料规定怎么处理对象，每次变更都留下证据链——业务对象不是孤立的一层。