垂直解决方案，落地应用。
每个行业都有其自身的规律。我们的合作模式灵活适应 — 而工程严谨性始终如一。
六大垂直行业，一个实践。
制造业
生产线上的边缘推理。亚秒级缺陷分类、PLC流异常评分和数字孪生维护模型。
- 视觉缺陷检测（>99%召回率）
- 声学异常检测
- OEE提升建模
零售与快消品
跨SKU × 门店 × 周期的分层需求模型，与促销日历和天气特征相结合。
- SKU级预测
- 降价优化
- 客户心声自然语言处理
医疗保健与生命科学
可解释、可审计的AI系统，具备临床本体论、受监管的影像管线以及HL7/FHIR集成。
- 医学影像分诊
- 临床知识图谱
- 文档副驾驶
金融服务
流式欺诈检测、KYC文档理解以及通过模型风险审查的可解释信贷模型。
- 实时欺诈评分
- KYC / OCR管线
- 模型风险文档
物流业
概率性预计送达时间、动态路径规划和能经受住现实考验的库存定位模型。
- 概率性预计送达时间
- 最后一英里路径规划
- 网络优化
公共部门
符合AI法案的系统，具备透明的决策、完整的审计追踪和对采购友好的交付。
- 文档理解
- 决策支持
- 开放数据管线
不同领域。
同样的准则。
我们选择适合问题的模型和技术栈，而不是支付合作金的伙伴。
我们在真实数据上测试，而不是精选的演示数据。枯燥的数字才是关键。
从第一天起就内置了血缘、评估和监控 — 而不是后续附加。
每个系统交付时都附带您的团队所需的操作手册，以确保其自主运行。
为何行业形态决定模型选型。
各行业在三个方面存在差异，而这些差异是模型不能忽视的。第一是数据的形态——制造业产生高频率、低延迟的传感器数据流，零售业产生季节性显著的稀疏面板数据，医疗业产生受严格知情同意约束的纵向病例记录。第二是错误的成本——视觉质检中的一次误分类只是报废一个零件，但在临床分诊中同样的误分类会损害信任。第三是决策周期——反欺诈模型只有毫秒可用，规划模型则有一周。忽视这三点的实践，不是把同一个项目交付了六次，而是交付了六个不合身的项目。
真正需要适配的工作，并不会出现在新闻稿里。模型架构、标注协议、评估流程、部署拓扑、人工介入合同、再训练节奏、随系统交付的文档——每一项都因行业而异。选对它们，决定了一个系统能否通过首次监管审查、撑过第一次缺货事件。真正在不同行业之间保持一致的，是工程纪律：诚实的数据、诚实的基线、诚实地度量模型上线后究竟改变了什么。
您属于哪个行业？
告诉我们您所在的行业、数据和决策。我们将告诉您AI是否是正确的答案。