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IoT / ML
IoT · 大数据 · 机器学习
从传感器与业务数据的实时采集分析，到机器学习异常检测与需求预测。融合 VR/AR、数字孪生与生成式 AI，实现智能化决策支持。
从战略到落地。从 PoC 到量产。从人到 AI。
从传感器与业务数据的实时采集分析，到机器学习异常检测与需求预测。融合 VR/AR、数字孪生与生成式 AI，实现智能化决策支持。
基于 Azure / AWS / GCP 的可扩展架构，配合生成式 AI 聊天机器人、摘要、翻译、图像生成与业务自动化，覆盖 PoC 到生产的全流程。
业务系统优化重构，本地到云端迁移。借助生成式 AI 自动生成提案、会议纪要、手册与知识检索，实现生产力跃升。
零信任架构设计与实施（Azure Security Center / AWS Security Hub），审计与事件响应，涵盖生成式 AI 引入时的风险评估与提示词安全。
内建自我反思机制的 RAG 系统。管理员灵活维护向量数据库，AI 自行评估并再生成回答。越用越聪明的混合型 AI 平台。
面向 D365、Power Platform、企业内部数据、业务工作流、专业文档以及现场作业，提供可嵌入实际业务的 AI 服务。不仅是聊天机器人，更是与企业系统与可信数据打通、支持业务判断、申请审核、咨询应答、数据分析与现场改善的 AI 智能体。
以往的 AI 主要用于个人层面的文书撰写与信息检索。未来的 AI，将与 D365、Power Apps、SharePoint、Excel 台账、内部工作流深度联动，支撑真实的业务流程。我们将 AI 智能体嵌入现有业务系统，实现申请审核、数据查询、录入辅助、进度确认、咨询响应等的自动化与智能化。
业务手册、外部设计书、需求定义书、合同、规程、测试规范等专业文档，对准确性、结构、完备性与表达质量要求极高，而人工审阅需要专业知识与大量时间。我们基于文档目的与业务背景，让 AI 复核内容并提出改进建议。不仅是错别字检查，更是从业务视角、用户视角与一致性视角提升文档品质。
AI 在企业中真正发挥价值，前提是让 AI 能访问正确的信息。不仅是公开信息，更需要与 D365、SharePoint、内部数据库、主数据、申请记录、FAQ、业务手册等可信数据安全联动。我们借助 MCP、RAG 等技术，把内外部可信数据安全地接入 AI 智能体。
AI 的用武之地不止于办公室，也延伸到物流仓储、工厂、检品、搬运、维保等现场。通过摄像头、传感器、作业日志、库存与设备数据，能够实现现场可视化、自动化潜力量化、机器人导入效果验证。我们为物流与制造现场提供 AI 与机器人相关的 PoC 策划与现场验证支持。
通用 AI 聊天难以覆盖企业固有的业务规则与部门判断。我们围绕 IT、财务、MDM、D365、Power Platform、人事、采购、销售运营等领域，构建业务专用 AI 智能体，学习并参照业务手册、历史咨询、申请规则、系统信息与部门运营规程，打造现场真正好用的 AI 助手。
面向已在使用 D365、MDM、Power Apps、SharePoint 的企业，用 AI 支持业务咨询、申请审核与主数据核对的落地方案包。
AI 智能体的引入无需一开始就大规模铺开。可以先针对咨询量大、申请错误多、核对耗时长的业务，做一次小规模 PoC。我们从业务课题梳理、AI 主题选定、原型构建、效果验证到正式导入，全流程陪伴。
凭借各领域的专业知识与云技术，多元的成员协同提供最优解决方案。我们尊重多样性，以全球视角灵活而迅速地应对。
从嵌入式开发到咨询公司的大型项目交付。目前仍作为技术负责人参与项目，设计并开发RAG平台与AI聊天机器人。
在通信、金融、IT基础设施领域负责系统建设与交付管理，带领过在岸／离岸混合团队。
长期负责金融与保险这类不允许停机的系统架构设计。目前负责面向公司内部知识的RAG平台设计与开发。
从HSBC与SAP的核心系统开发，到生成式AI的Agent实现与图像、视频生成。也参与了JERA的CX项目。
负责过人寿保险、固定资产管理等不容出错的业务系统。目前负责公司内部RAG系统从设计到运维移交的全过程。
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