算力与基础设施
AI 服务器、GPU 工作站、边缘计算与私有化算力方案，满足数据不出厂的安全要求。
我们以业务问题为起点，沿着「算力 → 模型 → 知识 → 智能体 → 场景 → 治理」六层能力路径，帮助企业把 AI 真正用起来，并持续评估效果。
从底层算力到场景应用与运营治理，每一层都可独立建设，也可整体规划。我们不绑定单一厂商，以企业实际需求为准选配。
AI 服务器、GPU 工作站、边缘计算与私有化算力方案，满足数据不出厂的安全要求。
开源与商用大模型选型、本地化部署、API 接入与版本管理，不绑定单一厂商。
把分散在文档、表格与业务系统中的知识结构化，建设企业专属知识库。
面向具体岗位搭建智能体，打通飞书、企业微信、钉钉等协同平台，让 AI 自动干活。
视觉质检、预测性维护、智能排产、智能报表、智能客服等场景化落地。
建立 AI 应用的效果评估、权限安全与持续优化机制，让 AI 用得久、用得稳。
每个场景标注当前落地成熟度，帮助企业在「可落地」场景先做出成果，再向纵深扩展。
替代人工目检，识别产品表面缺陷、装配错漏，降低漏检率。
基于设备运行数据预测故障窗口，减少非计划停机。
在交期、产能与物料约束下自动生成排程建议。
分析产线能耗构成，识别浪费点并给出节电建议。
自动汇总多系统数据，用自然语言生成经营分析报告。
自动应答常见问题、识别工单分类并推送给对应工程师。
把制度、标准、手册变成可问答的企业知识库。
结合历史工艺数据探索最优参数组合，提升良率与效率。
这是我们的方案思考方法，也是与客户共创的工作方式：先描述业务问题，再拆解能力与系统链路，最终形成可执行的落地清单。
如：质检漏检率高、报表靠人工整理、设备故障频繁。以现场目标为输入，而非关键词搜索。
识别问题背后需要的数据、模型、知识与系统能力，逐层映射到六层能力图谱。
明确与 ERP / MES / 采集设备 / 协同平台的接口链路，评估数据可得性。
输出分期实施计划、试点范围、预算与验收指标，先小步验证再规模化。
先让团队会用 AI 工具（限时免费培训），再逐步建设企业知识库与专属智能体，形成可复用的 AI 资产。