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智能节点与数据链路连接服务器集群的智能基础设施
  1. 应用层
  2. 智能体层
  3. 模型层
  4. 数据层
  5. 基础设施层

技术能力

技术能力

以技术驱动智能，用创新定义未来

构建从算力、数据、模型到智能体与应用的一体化技术体系，为政企客户提供安全、稳定、可持续演进的智能基础设施。

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端到端能力总览

让数据、模型与应用在统一架构中协同

从数据生产、模型构建到智能体编排、业务应用与安全治理，趣开科技以统一技术体系连接每一层能力，让企业智能基础设施能够持续建设、稳定运行并按需扩展。

从数据与模型延伸至智能体、应用、空间与安全治理的端到端技术体系
  1. AI应用生态企业智能应用
  2. 智能体平台智能体开发与运营平台
  3. 模型能力层大模型训练/管理
  4. 数据智能层标注 + 数据中台
  5. 数字空间层3D可视化引擎

核心技术能力

四类能力，共同支撑智能应用全生命周期

围绕模型、数据、空间与工程构建可组合的技术模块，并以安全治理和企业级交付贯穿始终。
模型评测图表、数据波形与计算通道组成的大模型能力封面

大模型能力

让模型从研发验证走向稳定、可控的业务服务

  • 模型训练
  • 模型微调
  • 推理服务
  • 评测与对齐
  • 工具调用
  • 知识增强

让模型从研发验证走向稳定、可控的业务服务

覆盖模型训练、适配、评测、发布和运行的完整链路，兼容通用大模型与行业模型。通过统一的模型资产、推理服务和知识增强机制，让不同业务团队能够在安全边界内复用智能能力。

能力矩阵

  1. 模型训练

    支持数据准备、分布式训练、版本记录与训练过程观测，沉淀可复用的模型资产。

  2. 模型微调

    面向行业语料和具体任务进行参数高效适配，使通用模型理解组织知识与业务规则。

  3. 推理服务

    统一模型接入、弹性调度、限流与服务监测，在不同负载下保持稳定响应。

  4. 评测与对齐

    围绕准确性、安全性和任务完成度建立评测集与对比流程，让模型表现可验证。

  5. 工具调用

    通过标准接口连接检索、业务系统和执行工具，让模型能够完成可追踪的真实任务。

  6. 知识增强

    结合检索增强、知识库与上下文编排，为回答和决策提供可信的组织知识依据。

PATH

建设链路

  1. 数据与任务定义

    明确业务目标、样本边界、知识来源和评测标准。

  2. 训练与适配

    选择合适模型，通过训练或微调形成场景能力。

  3. 评测与发布

    完成质量、安全和性能验证后，以统一服务发布。

  4. 运行与迭代

    持续观测调用效果，将反馈转化为新版本和新知识。

VALUE

能力价值

  • 统一管理多来源模型与行业模型资产
  • 缩短从能力验证到业务服务的工程路径
  • 形成可评测、可追踪、可持续优化的模型闭环
数据波形覆盖数字空间底座的数据智能能力封面

数据智能能力

把分散数据转化为可治理、可复用的智能生产资料

  • 数据治理
  • 多模态标注
  • 数据资产管理
  • 数据质量
  • 数据血缘
  • 知识构建

把分散数据转化为可治理、可复用的智能生产资料

面向结构化数据、文档、图像、音视频与空间数据建立统一生产和治理链路。通过标准、质量、血缘与资产目录，让数据从项目输入升级为可以持续运营的组织资产。

能力矩阵

  1. 数据治理

    统一数据标准、目录、权限与生命周期规则，让跨系统数据能够被发现和规范使用。

  2. 多模态标注

    覆盖文本、图像、音视频与点云数据的生产、复核和版本管理，支撑模型训练与评测。

  3. 数据资产管理

    通过资产目录、标签与使用记录沉淀数据成果，提升共享效率并明确管理责任。

  4. 数据质量

    在采集、加工和交付环节执行规则校验、抽样复核与问题闭环，保持数据可信。

  5. 数据血缘

    记录数据来源、加工关系与消费去向，为影响分析、审计和问题定位提供依据。

  6. 知识构建

    从文档和业务数据中抽取实体、关系与主题，形成可检索、可更新的知识基础。

PATH

建设链路

  1. 接入与盘点

    识别数据来源、责任边界和可用范围。

  2. 加工与生产

    完成清洗、标注、转换和知识抽取。

  3. 治理与发布

    执行质量、权限和版本规则后形成数据资产。

  4. 服务与反馈

    面向模型和应用提供服务，并从使用中持续优化。

VALUE

能力价值

  • 建立跨来源、多模态数据的统一生产规范
  • 让数据质量、权限和流转过程清晰可见
  • 为模型训练、知识检索与业务分析提供稳定底座
连接模型、数据、文档与工具节点的数字空间计算能力封面

数字空间计算能力

连接现实世界、空间模型与业务运行

  • 3D 可视化引擎
  • 数字孪生
  • 空间计算
  • 高性能渲染
  • 多源融合
  • 仿真推演

连接现实世界、空间模型与业务运行

融合三维重建、时空数据、实时渲染与业务事件，把园区、城市和工业设施映射为可计算的数字空间。用户不仅能够看见场景，还可以在统一空间中分析关系、推演变化并协同处置。

能力矩阵

  1. 3D 可视化引擎

    统一加载建筑、地形、设备和业务图层，为复杂场景提供清晰的三维表达。

  2. 数字孪生

    将实体状态、空间关系与业务事件映射到数字场景，支持持续更新和联动分析。

  3. 空间计算

    提供坐标转换、空间查询、关系判断和路径分析，让空间成为业务计算维度。

  4. 高性能渲染

    通过分层加载、细节调度与多端适配，在大规模场景中兼顾画质和交互性能。

  5. 多源融合

    融合 GIS、BIM、倾斜摄影、物联网与业务数据，形成一致的时空数据视图。

  6. 仿真推演

    基于场景规则和实时状态模拟事件演化，为预案评估和辅助决策提供支持。

PATH

建设链路

  1. 空间感知

    接入地理、建筑、设备与实时状态数据。

  2. 场景重建

    统一坐标、模型和图层，构建数字空间。

  3. 分析推演

    计算空间关系并模拟事件、资源和流程变化。

  4. 业务联动

    将空间洞察连接到指挥、运营和现场处置。

VALUE

能力价值

  • 以统一空间视图连接分散系统和现场对象
  • 提升复杂场景的理解、分析与协同效率
  • 让数字孪生从展示工具进入日常业务流程
服务文档、接口节点与交付链路组成的平台工程能力封面

平台工程能力

把技术模块转化为稳定、可演进的企业级平台

  • 微服务架构
  • 云原生
  • 开放 API
  • 低代码开发
  • DevOps
  • 可观测与弹性治理

把技术模块转化为稳定、可演进的企业级平台

以云原生架构、开放接口、低代码和自动化交付连接技术研发与业务应用。平台工程关注的不只是快速上线，还包括服务治理、环境一致性、运行观测和长期迭代。

能力矩阵

  1. 微服务架构

    按业务边界拆分服务，通过统一治理、配置和通信机制支持独立演进与组合复用。

  2. 云原生

    以容器、编排和弹性资源管理适配私有云、混合云及多类基础设施环境。

  3. 开放 API

    通过标准接口、SDK 和鉴权策略开放平台能力，连接既有系统和生态应用。

  4. 低代码开发

    将页面、表单、流程和数据服务封装为可视化组件，提升业务应用的交付效率。

  5. DevOps

    贯通代码、测试、制品、环境与发布流程，让变更可重复、可审查并可回退。

  6. 可观测与弹性治理

    统一采集指标、日志和链路信息，结合容量与故障策略保障服务持续运行。

PATH

建设链路

  1. 架构设计

    明确服务边界、集成方式和非功能要求。

  2. 组件构建

    沉淀可复用服务、接口、页面与流程能力。

  3. 自动交付

    通过标准流水线完成测试、发布和环境配置。

  4. 运行治理

    持续观测性能、容量与故障并推动平台演进。

VALUE

能力价值

  • 降低跨项目重复建设和系统集成成本
  • 让应用交付、发布与回退过程更加稳定可控
  • 形成能够随业务增长持续扩展的平台基础

安全可信，合规可控

安全与合规

覆盖身份、数据、隐私、审计与国产化适配。
权限与访问控制
数据安全与隐私
国产化信创体系
审计与日志

部署与交付方式

灵活部署，快速落地

根据组织安全、网络和基础设施要求，选择适合的企业级交付方式。

携手趣开，共建AI时代数字智能基础设施

让智能从底层生长，驱动业务增长与社会进步

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