企业级 AI 应用落地

为 AI 寻找
现实的落点

把大模型、智能体与计算机视觉,工程化为能长期运行、可观测、可交付的业务系统。

200万+ 注册用户 国家级 算法备案 全栈 自研闭环
qianyuan / system-status 运行中
图像生成引擎image-engine200万+ 用户
RAG 知识库retrieval引用溯源
Agent 调度orchestration7×24 运行
uptime 99.9%
200万+
累计注册用户
高并发与稳定性的真实验证
2022
AIGC 自研起点
持续迭代的工程化沉淀
6
全栈自研产品
从图像、视频到系统平台
国家级
网信办算法备案
企业合规审查无忧
关于乾元

不是按需求拼项目的外包
而是长期自研、产品化的沉淀。

大多数团队交付的是一次性 Demo。我们关心的是另一组问题:系统能否上线,能否在高并发下跑稳,能否被持续维护与演进。自 2022 年 7 月启动 AIGC 研发至今,我们把每一次实战都沉淀成可复用的工程能力。

合规基础

已通过国家网信办深度合成算法备案,便于企业侧的合规审查与内控流程对接,商用无后顾之忧。

规模验证

核心产品经历 200 万用户真实业务的高并发与稳定性挑战,沉淀了成熟的工程化部署与集群调度经验。

自主可控

从模型策略、RAG 知识库,到工作流引擎与 SaaS 平台化应用的完整实现,支持私有化部署或集成交付。

自研产品矩阵

完整的 AI 技术生态

从图像、视频到系统平台,每一款都源于真实业务的长期打磨。

A

图像与创意生成

公司最早的技术积淀
灵创 AI图像生成

200 万用户验证的高并发图像生成引擎,承载视觉模型微调与工程化落地的全部积淀,提供从创意发散到工业级出图的底层算力。

国家级合规高并发调度
艺马 AI艺术二维码

用 ControlNet 技术将品牌视觉与二维码功能完美融合,让每一个营销入口都成为艺术品,显著提升私域引流转化率。

ControlNet私域转化
B

视频与商业化应用

从生成到营销的工具化方案
埃客 AI文生视频

攻克视频生成的连贯性与物理逻辑难题,仅通过文字描述即可生成符合物理规律的高质量动态视频,极大降低视频素材获取门槛。

物理一致性零成本创作
Havo AIAIGC 可视化生产力平台

将复杂的 AIGC 技术封装为可视化工作流,支持企业建立专属素材库、分镜库与风格库,对接剪映助手并以 SaaS 模式规模化量产。

可视化工作流SaaS 量产
C

操作系统与自动化平台

面向大型企业与复杂业务流
Aurora AITwitter / X 智能 MCN 平台

引入 AI MCN 管理理念,以独创的“黑盒安全机制”让企业像管理固定资产一样管理流量资产,实现全自动化的内容生产、发布与互动。

十万级账号IP 隔离风控
InspoFlowAI 视频项目生产系统

首创“项目 → 分镜 → 资产 → 交付”的标准化作业主线,把零散的 AI 工具链串联为可管理、可协作、可追溯的生产管线,解决长视频角色漂移。

工业化闭环角色一致性
行业解决方案

把承诺,兑现成可交付的系统

金融 / 资讯

言必有据的专业问答

某知名财经资讯平台
场景挑战
海量研报与实时资讯下,对信息准确性与时效性有极致要求。通用大模型容易“幻觉”,人工客服必须高强度复核,服务成本居高不下。
解决方案
构建垂直领域 RAG 检索增强架构:对非结构化研报深度清洗与切片,让 AI 精准引用数据来源;辅以意图识别引擎,自动判断用户在“查行情”还是“问政策”。
交付点
垂直知识库构建 · 多路召回策略 · 引用溯源机制
业务价值
实现了“言必有据”的专业回答,大幅降低人工复核成本。
园区 / 地产

7×24 小时的 AI 物业管家

某知名大型产业园区
场景挑战
园区物业服务渠道割裂,咨询严重依赖人工翻阅手册,报修/投诉无法自动转化为工单,服务响应慢、被动滞后。
解决方案
基于企业微信 + 微信双端原生接入打造 AI 物业管家:多模态知识库 7×24 精准问答;MCP 自动工单识别意图并生成派单;实时监测敏感行为,变被动应对为主动服务。
交付点
源代码交付 · 私有化部署 · MCP 工单集成
业务价值
实现服务入口统一与流程自动化,确保数据自主可控
视觉检测 / 报告

从一张图,到一份可存档报告

某视觉检测合作项目 · 匿名脱敏
场景挑战
需要把图像检测结果转成结构化报告,并嵌入“提交—检测—出报告—存档/流转”的业务流程,全程保证可复核、可追溯。
解决方案
图像检测 / 评分 / 结构化输出(含结果解释字段);报告模板化、版本管理、记录可追溯;对接协作平台与审批存档链路。
交付点
计算机视觉检测 · 模板化报告 · 流程系统集成
业务价值
让 AI 检测结果直接成为可复核、可存档的业务资产。
交付方式

把项目,拆成可验收的阶段

每个阶段都有明确产物——不是模糊的“做着看”,而是可评估、可上线、可回退。

013–7 天

需求澄清

明确目标指标、数据来源、业务边界与风险清单,先把问题定义清楚。

021–3 周

POC 验证

交付可运行版本 + 效果评估 + 上线方案,用真实数据验证可行性。

032–6 周

工程化上线

权限、审计、监控、灰度、回滚与部署文档齐备,确保稳定上线。

04持续

持续迭代

效果复盘,策略、知识库与模型持续更新,稳定性长期优化。

技术底座

能上线,更能长期跑稳

01

全栈自研闭环

从模型策略、RAG 知识库,到工作流引擎与 SaaS 平台化应用,关键环节自主实现,不依赖单一外部黑盒。

02

多形态交付

支持私有化部署、集成交付与源代码交付,按企业的合规与内控要求灵活落地。

03

高并发稳定运行

经 200 万用户与十万级账号调度验证的集群能力,面向长期运行而非一次演示。

04

可观测可维护

系统设计之初即考虑可观测性与可维护性,确保上线后能被持续监控、迭代与演进。

自研闭环 · Lifecycle
模型策略MODEL STRATEGY
RAG 知识库RETRIEVAL
工作流引擎WORKFLOW ENGINE
SaaS 平台化PLATFORM
私有化交付DEPLOY & OBSERVE

为你的业务,
找到那个 AI 的落点

无论是合规审查、私有化部署,还是从 0 到 1 的 AI 系统落地,我们都愿与你聊聊真实的需求。

微信liuxiao0058
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