企业真实场景
可验证的 AI 成果

某国内大型船舶制造企业的集配中心，基于多模态大模型视觉识别、边缘计算与跨系统语义交叉推理，落地AI+智能单据识别系统。该系统使入库效率提升 40% 以上，同时打通 WMS 仓储数据、ERP 物料数据与设计物料数据的交叉比对，显著减少集配现场作业中误录错误物料数据、误增冗余物料信息的问题。

某国际水务集团的城市公共水体水质监测场景中，我们从大语言模型 Transformer 架构本质出发，利用企业自有数据，将其转化为 AI 可学习的标准化数据，并自建时序预测模型，将水质异常告警从平均 30–120 分钟（人工巡检发现）提前到仅需 15–30 分钟（AI 预测识别并预警），为水质安全与人工干预争取关键处置窗口。全程处理本地化，数据不出域。

某全球领先的消费电子企业（TOP 2 无人机制造商），基于多模态大模型、自然语言处理与语义推理，落地 AI+ 全渠道客户之声 VoC 智能分析平台。该系统使 VoC 处理实现全量自动化分类、情感研判与跨部门分派，负面舆情发现时效可从天级缩短至分钟级，同时打通客服、产品研发、市场等部门的数据闭环。