未必然 · 十余年专业算法建模能力
覆盖时序预测、设备诊断、视觉识别、数理优化与机理建模。提供专业模型产品、行业大模型微调，以及云端、私有化和边缘部署。
01 / 模型体系
按任务与数据选择建模方法。各类模型可独立使用，也可结合时序、视觉、知识和工程机理完成联合分析。
时序分析与机器学习
面向状态识别、异常检测和趋势预测，使用设备测点与历史事件训练专用模型，输出数值、类别和告警事件。
02 / 模型架构
底层接入时序、视觉与知识数据，中间组合专业模型，上层通过统一服务接口接入行业应用。训练、评测与版本管理贯穿模型研发和运行。
数据接入与对齐 / 清洗与标注 / 特征处理 / 知识整理
同一任务可组合多类模型，例如设备诊断结合时序分析、机理校准与大模型知识解释。
03 / 模型产品
按设备和业务任务查看模型功能、输入数据、分析结果及部署适配要求。
工业诊断
面向电厂燃气轮机，结合运行工况、设备测点与历史记录，识别状态异常、分析故障线索，为运行和检修提供依据。
以电潜泵为重点应用，融合振动、压力、电流、温度等设备数据，进行工况分析、异常识别与故障诊断，支持油气生产与泵组运维。
时序预测
分析设备连续运行数据，预测状态变化与故障发展，并结合历史故障和寿命标签估计剩余使用时间，辅助预警与检修计划。
信号分析
将设备震动信号转化为频谱与时频特征，观察主频、谐波和异常频段，并结合转速与工况辅助设备状态分析。
视觉模型
融合高斯泼溅重建与 3D 点云，进行物体还原、姿态分析和对象分割，感知空间距离与关系，并支持三维场景实时渲染。
视觉模型 / 拍不烂
基于自研视觉模型「拍不烂」，支持以文搜图、以文搜人，以及语音转文字后的检索入口，面向大规模人员搜索、跨场景查找与人员追踪。
04 / 训练与评测
从数据与标签检查开始，分别验证模型效果和部署表现，每个阶段保留对应的模型、配置与评测记录。
核对数据来源、采样频率与标签，明确模型输入、输出和验收指标。
完成特征处理、模型训练或领域微调；涉及设备机理时进行参数校准。
在独立测试数据上比较基线，检查误差、漏报、误报及不同工况下的表现。
对接业务接口，验证现场时延与资源占用，记录运行反馈并管理后续版本。
预测误差 · 预测跨度 · 工况覆盖
事件召回 · 误报频次 · 诊断提前量
检出与漏检 · 定位精度 · 检索效果
任务完成率 · 回答依据 · 推理时延
具体指标与验收阈值依据数据质量、业务目标及运行环境约定。
05 / 部署与交付
模型可通过服务接口接入业务系统，也可与阿拉丁 AI Stack、业务 Kit 和移动智算站组合使用。
统一部署推理服务，供业务应用和智能体按接口调用。
在企业自有环境运行模型，对接内部数据、权限和业务系统。
在现场节点接入摄像头与传感器，结合算力条件配置本地推理。
在已有模型产品上完成数据对接、参数校准和场景验证。
针对行业语料、专业术语和业务任务完成模型适配。
针对新的设备、数据类型或业务约束设计和验证模型。
提供数据类型、设备或业务任务与部署环境，我们协助确定模型组合及验证方案。
