“玉衡”AI平臺是驅動企業智能升級的核心引擎，提供從模型訓練到部署應用的一站式全鏈路服務。平臺內置豐富領先算法和開發工具，大幅降低AI開發門檻，幫助企業快速將前沿人工智能技術落地于多業務場景，構建可持續迭代的AI能力。
行業痛點
算力資源利用率極低
企業內部CPU、GPU、NPU等異構算力缺乏統一調度管理，資源分配不均，導致任務排隊與算力閑置并存，造成昂貴的計算資源浪費，難以支撐大規模AI開發需求。
模型開發門檻高（作坊式開發）
算法工程師大量時間耗費在環境配置、數據清洗、模型調試等重復性工作上，缺乏標準化開發流程與協作機制，項目周期長、成果難以復用，AI應用落地效率低下。
大模型微調與落地困難
開源大模型技術棧復雜，企業缺乏高效的微調工具和私有化部署方案，難以將通用大模型與企業私有數據結合，無法充分發揮大模型在垂直場景的商業價值。
核心價值
統管企業內部CPU、GPU、NPU等多種算力資源，支持資源池化、彈性擴縮容和多租戶隔離，實現算力按需分配，提升資源利用率，降低硬件采購與運維成本。
覆蓋從數據標注、模型訓練、模型評估到推理上線的全生命周期管理，提供標準化、自動化的AI開發流水線，加速模型迭代與上線，保障AI應用的穩定可靠。
內置豐富的主流基礎大模型，提供可視化界面配置指令微調（SFT）和檢索增強生成（RAG），業務人員無需編寫代碼即可快速構建專屬模型，降低大模型應用門檻。
方案架構
應用場景
工業智能質檢
在生產線上部署計算機視覺與機器學習模型，實時識別產品表面劃痕、缺損、臟污、尺寸偏差等各類瑕疵，實現高精度自動化檢測，替代傳統人工目檢，大幅提升質檢效率與檢測一致性，降低人力成本，有效保障出廠產品質量。
企業私有知識庫引擎
結合向量數據庫與大模型技術，基于企業內部規章制度、研發文檔等私有數據進行深度訓練，構建充分理解企業特定知識體系的專屬大語言模型，實現對內部專業術語、管理規范及項目經驗的精準編碼與結構化表達。
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