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一站式企業(yè)AI賦能解決方案

支持公有云/私有化/混合云架構(gòu)部署

滿足信創(chuàng)等保要求

低代碼工作流編排，降本增效

支持LLM/多模態(tài)大模型定制

預(yù)約演示

場景解決方案

企業(yè)私有知識庫

整合企業(yè)分散知識，通過AI智能處理，為員工、客戶及伙伴提供高效知識服務(wù)和決策支持。

AIGC智能創(chuàng)作

AI技術(shù)自動生成文字、圖像、音頻等內(nèi)容，通過機(jī)器學(xué)習(xí)模仿人類創(chuàng)作，實現(xiàn)數(shù)據(jù)到內(nèi)容的自動化生產(chǎn)。

智能工作流編排

AI智能工作流深度融合傳統(tǒng)流程與AI能力，自動化執(zhí)行任務(wù)鏈，實現(xiàn)自主決策與持續(xù)優(yōu)化。

智能問數(shù)

AI賦能數(shù)據(jù)分析，通過智能算法高效處理復(fù)雜數(shù)據(jù)，挖掘潛在規(guī)律，并以可視化形式輔助決策。

應(yīng)急指揮

AI賦能應(yīng)急管理，提升預(yù)測精度與響應(yīng)效率，科學(xué)應(yīng)對突發(fā)事件，保障生命財產(chǎn)安全與社會穩(wěn)定。

智能運維

運用機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)實時分析數(shù)據(jù)，實現(xiàn)自動化運維，提升系統(tǒng)穩(wěn)定性和性能。

數(shù)據(jù)治理

AI數(shù)據(jù)治理通過自動清洗、標(biāo)準(zhǔn)化處理缺失噪聲數(shù)據(jù)，生成規(guī)范字典，確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確完整一致，支撐企業(yè)智能決策。

適用行業(yè)

智能制造

智能家居

智慧金融

物流

建筑

教育

農(nóng)業(yè)

零售

智能醫(yī)療

能源

環(huán)保

城市規(guī)劃

旅游

交通

企業(yè)可以用AI做什么？

AI專屬機(jī)器人

基于企業(yè)私有知識庫訓(xùn)練，定制專屬AI客服/顧問全年無休，7x24小時在線，降低企業(yè)用工成本AI自動化學(xué)習(xí),
提供更加精準(zhǔn)和更高質(zhì)量的服務(wù)支持多平臺接入，輕松響應(yīng)業(yè)務(wù)辦公系統(tǒng)

企業(yè)AI數(shù)字員工平臺

低成本搭建企業(yè)專屬的內(nèi)部AI數(shù)字員工平臺根據(jù)業(yè)務(wù)場景，深度定制不同部門的AI應(yīng)用推動企業(yè)向自動化、智能化運營，實現(xiàn)降本增效讓AI深度賦能員工，抓住人工智能時代新機(jī)遇

為什么選擇我們？

全棧技術(shù)自主性

覆蓋數(shù)據(jù)治理→算法研發(fā)→系統(tǒng)部署的全鏈條能力,支持從開源模型調(diào)優(yōu)到完全自研架構(gòu)的靈活選擇

數(shù)據(jù)與安全優(yōu)勢

1.隱私保護(hù)體系

數(shù)據(jù)"三零原則"：零傳輸/零存儲/零泄露

2.合規(guī)保障能力

通過等保三級/ISO27001等權(quán)威認(rèn)證全流程審計追蹤（滿足監(jiān)管溯源要求）

架構(gòu)擴(kuò)展優(yōu)勢

1.靈活適配能力

支持混合云/邊緣計算/本地化部署兼容主流國產(chǎn)化硬件生態(tài)

2.生態(tài)連接性

標(biāo)準(zhǔn)API接口（快速對接ERP/CRM等系統(tǒng)）低代碼擴(kuò)展開發(fā)平臺

服務(wù)實施優(yōu)勢

1.敏捷交付能力

標(biāo)準(zhǔn)化POC驗證流程（2天出demo）模塊化部署（支持功能按需裁剪）

2.專家護(hù)航體系

頂級算法團(tuán)隊+行業(yè)顧問雙支撐 7×24小時分級響應(yīng)機(jī)制

AI應(yīng)用開發(fā)服務(wù)流程

01需求分析與規(guī)劃

明確需求：和業(yè)務(wù)方溝通，了解應(yīng)用要解決的問題、預(yù)期目標(biāo)、使用場景等。 ??

可行性評估：從技術(shù)、數(shù)據(jù)、成本等方面判斷需求能否實現(xiàn)。 ??

制定規(guī)劃：確定項目范圍、時間節(jié)點、資源分配等，制定詳細(xì)開發(fā)計劃。 ??

02數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理

數(shù)據(jù)收集：根據(jù)需求收集相關(guān)數(shù)據(jù)，來源有公網(wǎng)絡(luò)爬蟲、企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)庫等。 ??

數(shù)據(jù)清洗：處理收集數(shù)據(jù)中的缺失值、重復(fù)值、錯誤值等，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。 ??

數(shù)據(jù)標(biāo)注：對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、標(biāo)記，讓模型學(xué)習(xí)特征和規(guī)律。

數(shù)據(jù)劃分：將處理好的數(shù)據(jù)按一定比例劃分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集。

03模型選擇與開發(fā)

選擇算法和模型架構(gòu)

模型訓(xùn)練：用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練，調(diào)整模型參數(shù)以最小化預(yù)測誤差。

模型評估：模型評估：用驗證集評估模型性能，若不達(dá)標(biāo)則調(diào)整模型或數(shù)據(jù)

04應(yīng)用開發(fā)與集成

選擇開發(fā)框架和工具

開發(fā)應(yīng)用接口?

集成模型到應(yīng)用

05測試與優(yōu)化

功能測試：檢查應(yīng)用各項功能是否正常，如輸入輸出是否符合預(yù)期、界面操作是否流暢。

性能測試：評估應(yīng)用響應(yīng)時間、吞吐量、資源利用率等指標(biāo)，確保滿足性能要求。

模型優(yōu)化：若性能不達(dá)標(biāo)，可調(diào)整模型結(jié)構(gòu)、參數(shù)或采用更優(yōu)算法；也可增加數(shù)據(jù)或進(jìn)行數(shù)據(jù)增強。

06部署與維護(hù)

部署上線：將應(yīng)用部署到生產(chǎn)環(huán)境

監(jiān)控與維護(hù)：實時監(jiān)控應(yīng)用運行狀態(tài)，及時處理故障和異常；定期更新模型和應(yīng)用，適應(yīng)新數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)變化。

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