视频理解与 CV 智能分析
面向交通、园区、工业和安全生产等视频场景，提供目标检测、多目标跟踪、区域计数、行为识别、时序事件分析与多路视频流处理。
目标检测多目标跟踪区域计数行为识别时序事件分析
服务方向 - 模型能力与工程落地并重。
我们不只封装已有模型，也不只做系统集成。我们从业务目标出发，完成数据处理、模型方案设计、训练与评估、推理服务、系统集成、私有化部署与持续优化，让 AI 能在真实业务流程中稳定运行。
文本与语音理解系统
语音转写、说话人分离、热词增强、长音频处理、文本抽取、会议纪要生成与业务系统集成。
语音转写文本抽取热词增强会议纪要系统集成
机器学习、游戏 AI 与优化算法
预测建模、智能决策、强化学习、游戏 AI、路径规划、排程调度与约束优化。
预测建模智能决策强化学习路径规划约束优化
AI 工程化、私有化与国产算力适配
模型服务封装、异步任务队列、API 接口、监控告警、Docker 部署，以及 GPU / 华为昇腾等国产算力适配。
模型服务任务队列API 接口私有化部署国产算力
项目案例 - 用模型方案和工程系统解决真实业务问题。
以下案例已进行必要脱敏，重点展示我们在算法设计、工程系统和科研创新上的综合交付能力。
交通视频分析
城市公交客流智能分析系统
为公交车载视频场景构建 AI 分析服务，支持乘客检测、门区稳定建模、多目标跟踪、上下车时序事件识别、OD 关联与国产算力适配。
时序事件识别门区稳定建模DTW 轨迹匹配BoTSORT + ReIDTripBank ODAscend 300i
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游戏 AI / 强化学习
癞子斗地主 AI 决策系统
为游戏 AI 初创公司在 DouZero 等已有研究基础上，将标准斗地主 AI 扩展到癞子模式，重构复杂动作空间、状态编码、合法牌型生成与策略评估。
不完全信息博弈复杂动作空间癞子牌型扩展自博弈训练策略评估科研落地
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为什么选择我们 - 从开放问题到生产系统。
我们不是只按功能清单做外包，也不是只交付一个模型 Demo。我们的差异在于把业务目标、模型方案、工程系统和部署环境一起考虑，把不确定的 AI 问题推进到可验收、可运行、可维护的系统。
- 开放性问题拆解. 很多 AI 项目开始时只有业务目标、样本数据或一个尚未定义清楚的问题。我们会先判断数据可用性、技术边界、模型路线和交付路径，把开放问题拆成可验证、可实施的方案。
- 业务目标优先. 我们以客户业务目标和最终可用效果为第一优先。我们不只是机械完成需求清单，也不只追求离线指标。AI 项目在数据评估、模型验证和系统联调中经常会出现新发现，我们会围绕最终可用效果持续校准技术路线、优先级和验收标准。
- 领域专家小团队 + AI 工具链. 我们采用小而强的领域专家团队与 AI 工具链协同研发，减少传统外包模式中的层层沟通和重复开发。核心成员直接参与需求评估、模型方案、关键实现和交付验收，让预算更多投入到核心问题攻坚、模型效果优化和系统工程建设上。正式合作前，可根据项目需要了解核心研发人员的相关经历与项目背景。
- 国产化算力与私有化部署. 我们熟悉 GPU、CPU 与华为昇腾 Ascend 等部署环境，能够处理模型转换、推理适配、性能优化、Docker 化部署、内网交付和生产环境运行问题，适合政企、交通、能源等私有化场景。
- 从 PoC 到生产系统. 我们既可以快速完成可行性验证，也可以在效果明确后继续推进产品化和上线交付：梳理业务流程，打通现有系统，完善稳定性、部署和运维支持，让 AI 项目不止停留在 Demo，而是进入真实业务并持续发挥作用。
参考预算 - 按阶段评估投入，把预算用在关键问题上。
AI 工程化项目的投入通常取决于业务目标、数据质量、模型难度、部署环境和系统集成深度。以下区间用于帮助您初步判断项目规模。我们采用领域专家小团队 + AI 工具链协同研发，减少沟通层级和重复开发，把投入更多集中在模型效果、算法攻坚、系统工程和交付质量上。
项目投入参考
以下为常见合作阶段的参考预算，便于您快速判断项目量级。实际报价会根据数据规模、模型复杂度、部署环境、交付周期和维护要求进一步确认。
- 可行性验证 / PoC
- 快速判断 AI 是否可行
- 3 万 - 10 万
- 原型系统 / Demo
- 可演示、可内部试用
- 10 万 - 30 万
- 生产级系统交付
- 接入真实业务流程
- 30 万 - 100 万+
- 模型部署与工程优化
- 已有模型的工程化落地
- 5 万 - 30 万
- 长期技术顾问
- 持续 AI 项目支持
- 2 万 - 10 万 / 月
合作流程 - 阶段化推进，先验证模型效果，再进入系统交付。
我们采用阶段化方式推进 AI 项目，先确认数据质量、模型方案和核心效果，再进入系统开发与生产部署，帮助客户降低试错成本和交付风险。
从评估到交付
每个阶段都对应明确的交付物，例如技术方案、PoC 结果、原型系统、接口文档、部署文档、测试报告或正式上线系统。
- 1
需求沟通
明确业务目标、数据类型、使用场景、部署环境、预算范围和验收预期。
- 2
样本评估
基于脱敏样本数据进行初步分析，判断模型效果、数据质量、工程难点和项目风险。
- 3
方案与报价
输出技术路线、项目范围、交付内容、周期计划、验收方式和报价区间。
- 4
PoC / 原型验证
在小范围数据上验证核心算法效果和业务流程可行性，形成可演示或可测试的原型结果。
- 5
系统开发与部署
完成模型优化、服务封装、API 接口、异步任务、结果回调、监控日志、私有化部署和联调测试。
- 6
验收与维护
根据约定指标完成初验和终验，交付部署文档、接口文档和运行说明，并提供后续维护与优化支持。
付款与验收
为了降低双方项目风险，我们通常采用阶段化交付与阶段化付款方式。
PoC 或周期较短的小型项目，通常采用 50% 启动款 + 50% 交付款的方式。
中大型系统交付项目，可参考 30% 启动款、30% 初验款、30% 终验款、10% 维护款的付款节奏。具体比例会根据项目规模、客户采购流程、部署环境和维护周期协商确定。
开始评估前，建议准备
为了更快完成项目评估，建议在初步沟通时准备以下信息。样本数据可以先进行脱敏处理。
业务目标样本数据当前处理流程期望输出格式部署环境预算范围