项目案例

项目目标

将高校科研团队的实验性算法和模型（包括 PyTorch / TensorFlow / MATLAB 原型）转化为可落地的工程化代码和系统，实现科研成果在实际项目中的应用，并帮助科研团队完成成果转化、数据可视化管理和标准化工程流程建设

技术方案

• 代码工程化：将科研原型代码（Python / PyTorch / MATLAB / Jupyter Notebook）重构为模块化、可复现的工程化框架，提供统一接口与模块调用
• 算法优化：PyTorch 模型优化与量化，提升推理性能；支持 CPU / GPU / 嵌入式部署，减少内存占用
• 多模态数据支持：支持图像、传感器数据、实验数据、CSV / JSON 等多种输入格式，提供统一数据预处理与清洗管道
• 可视化与接口：前端数据可视化、后台 API 和接口文档，自动化生成实验报告
• 成果转化支持：建立测试、验证、部署流程，提供标准化工程化流程模板，确保科研成果落地

落地情况

• 科研算法从实验室原型转变为可部署系统，支持实际项目落地
• PyTorch 模型推理速度提升约 3～5 倍
• 系统支持多种数据输入与可视化展示，方便科研人员分析与验证
• 科研成果成功应用于试点项目，实现知识沉淀与复用
• 为科研团队建立标准化工程化流程，降低未来开发成本

技术亮点

• 科研到工程化：快速将学术原型转化为工业可用系统
• PyTorch 模型优化：提高推理速度，降低硬件成本
• 多模态数据处理：统一处理图像、传感器和实验数据
• 自动化报告生成：减少人工分析与整理工作量
• 知识沉淀与复用：科研成果可在多个项目间复用，提高团队效率

项目目标

为大型工业园区提供全天候无人巡检解决方案，实现安全巡逻自动化、异常事件智能告警、巡检路线可视化管理，降低人力成本，提高园区安全管理效率

技术方案

• 机器人控制系统：基于 ROS2 框架，搭建自主巡检无人车系统，支持路径规划与动态避障
• 多传感器融合：激光雷达、深度相机、温度传感器融合，实现环境感知、障碍物检测及巡检数据采集
• AI 智能告警：部署图像识别模型，检测异常情况（人员入侵、烟火、危险物品），实现自动报警
• 巡检管理平台：可视化巡检路线编辑器、事件记录系统、巡检报告自动生成
• 系统集成：与园区中控平台对接，实现视频流回传、告警推送及历史数据存储分析

落地情况

• 两台巡检车覆盖原 4 名夜班安保人员的巡视范围
• 巡检路线实现 100% 可视化管理，巡检数据自动记录归档
• 异常事件响应时间缩短至 10 秒内推送管理端
• 工业园区巡检效率提升约 60%，误报率降低 40%
• 系统可扩展到更多机器人与园区场景，实现模块化升级

技术亮点

• 全自主巡检：动态环境下自主导航与避障，无需人工干预
• 多传感器数据融合：提高巡检精度与异常识别能力
• 智能告警与可视化：图像识别与事件管理结合，实现高效、安全巡检
• 模块化与可扩展：巡检路线、机器人数量、传感器类型可灵活扩展
• 降低人工成本：原 4 人夜班巡逻，现 2 台机器人即可覆盖

项目目标

为律师事务所提供全流程法律智能体系统，提升合同审查、案例检索、文书生成及客户沟通效率，降低重复劳动，实现知识沉淀与标准化管理

技术方案

• 智能体（Agent）构建：角色化 Agent 覆盖合同审查、案件研判、法律检索、出庭准备等功能
• AIGC 文书生成：自动生成合同修改建议、起诉状、答辩状、代理词、会议纪要等文书，保持可追溯、格式标准化
• 知识管理：建立私有化法律知识库与案例图谱，支持多模态输入（PDF、扫描件、语音、图片）
• 工作流自动化：智能工单分配、案件进度跟踪、客户沟通摘要、法规/判例推送
• 系统集成：对接律所 OA、档案管理、案件管理系统，提供审计日志、访问权限与安全控制

落地情况

• 合同审查效率提升 3–5 倍，文书初稿 80% 可直接使用
• 年度案件检索耗时下降 70% 以上
• 律所新人律师快速上手，业务流程标准化
• 系统实现私有化部署，保障数据与客户信息安全
• 律所内部知识沉淀持续更新，支持组织能力扩展

技术亮点

• 自动化与智能化结合：重复劳动由 Agent 与 AIGC 执行，律师专注高价值环节
• 多模态知识处理：支持文档、图片、语音多种输入类型
• 可解释与可追溯：文书与分析结果均可审计
• 私有化安全部署：符合律师行业保密要求，权限细粒度可控
• 知识沉淀与标准化：资深律师经验可复用，新人快速上手