人工智能 云服务/云平台 软件定制 案例

系统集成 AI 知识助手、多模态助手、企业知识库三大核心能力，支持仪表板快速生成、拖拽式大屏搭建、智能报告生成与剧本化编辑，并提供 AI 机器人聊天及自定义指标配置，打造覆盖智能交互、数据分析与可视化应用的全链路企业级平台。

一、立项背景与目标 针对传统视频制作门槛高、流程繁、成本高的痛点，搭建AI视频制作平台，以“智能、高效、轻量化”为目标，打破专业壁垒，帮助普通用户及中小机构快速产出优质视频，降低制作成本、提升产出效率。 二、软件功能及核心模块 核心模块包括：AI智能生成（文本/图片转视频，自动匹配素材、字幕、背景音乐）；智能剪辑（一键剪辑、自动转场、多轨道编辑）；素材管理（海量模板素材，支持上传、分类、复用）；智能优化（画面修复、音色调节、字幕自动生成翻译）；导出分享（多格式导出，一键分享至社交平台）。 三、业务流程与功能路径 业务流程闭环：用户登录后选择模板、输入素材，AI自动生成视频初稿；用户通过智能剪辑模块微调优化；完成后选择格式导出，一键分享，全程无需专业操作，高效便捷。

面向消防应急场景打造无人机一体化智能平台，含集成倾斜摄影模型算法，实现三维模型高效拼接、精准裁剪、轻量化简化与快速加载优化；基于无人机视角 AI 视觉算法，完成现场人员行为智能识别、烟火自动检测与异常告警，构建集三维场景重建、空中智能巡查、火情实时监测于一体的消防应急智能感知体系。

本项目定位为企业知识问答与决策辅助的 RAG（检索增强生成）引擎，目标是在保证答案可追溯的前提下，让大模型基于企业私有知识输出更准确、更稳定、更可解释的结果。 降低幻觉风险：回答必须来自可检索证据，而不是仅依赖模型参数记忆。 缩短知识到答案路径：把 PDF/文档中的信息结构化为“可检索资产”，支持快速问答。 提升复杂问题处理能力：通过查询分解、多路召回和重排，提高召回率与答案覆盖度。 支撑后续平台化演进：多数据源、多路由策略、可观测可评估的企业级 RAG 平台。 典型业务场景： 企业知识库问答（制度、流程、技术文档、培训资料） 研发知识助手（架构规范、故障排查、技术决策对比） 运营/客服知识检索（FAQ、工单经验、产品说明） 管理汇报辅助（跨文档信息整合与来源可追溯说明） 功能介绍： 支持多轮对话 数据读取与切分 向量化与索引构建 混合检索 重排 查询分解与策略路由 路由平台化 Multi-Query 并行召回 + 跨查询融合 双阶段生成（证据抽取 + 最终回答） Step-Back 独立链路 路由模块基础能力 Token 级检索与优化 上下文压缩 检索与生成缓存体系 评估与观测体系 生产级治理能力

金谷子云科技是国内API×AI业务价值赋能的核心践行者，始终以技术创新为核心驱动力，深耕AI技术研发与行业落地领域，致力于通过技术突破打通数据与智能的壁垒，让AI技术真正服务业务、创造价值，全方位赋能各行业数字化转型，推动产业智能化升级。 公司核心团队拥有多年AI技术研发与行业落地实战经验，聚焦AI全场景落地需求，构建了覆盖多领域的完善技术服务体系，为产品研发、解决方案落地和客户服务提供了坚实的技术与团队支撑。2026年，公司打造了包含数字孪生、AI艺术创作、AI智能问答、元宇宙、AI教育、AI二次开发、AI智能体、AI企业、AI物理世界大模型在内的九大核心产品矩阵，推出数字孪生智慧园区综合管理平台、CompareGPT API-KEY、丽米AI艺术创作平台、中国启元AI教育与企业应用平台等核心产品，可针对产业园区、制造、教育、零售、金融、科研等不同行业、不同场景的需求，提供定制化、全流程的智能化解决方案，实现从技术到业务的深度赋能。 在技术与产品落地中，公司秉持高精度、高适配、可定制、易落地的研发与设计理念，凭借数字孪生、AI智能、数据协同等核心技术优势，帮助客户打破数据孤岛、实现智能化决策闭环，达成降本、提效、安全、增值的核心价值，助力客户实现“短期降本、中期提效、长期增值”的阶梯式价值提升。 公司始终以客户为中心，构建了全方位的服务体系，确保为客户提供稳定、高效的技术与服务支持；同时秉持开放合作、互利共赢的合作理念，搭建了金谷子云官网、中国启元官网、丽米官网、CompareGPT国际官网四大官方对接平台，精准链接不同领域合作伙伴需求。未来，金谷子云科技将持续投入研发、突破关键技术瓶颈，推动企业从简单的系统互联迈向真正的业务智能，以数据驱动决策实现客户价值最大化，与各界伙伴携手共创行业数字化转型的新篇章。

•联通在线APP等核心业务AI智能体全流程开发，完成业务需求拆解、场景设计及Agent/工作流/工具的串联集成，优化Prompt工程迭代效率，保障智能查号业务的高效运转。 •负责AI业务接口体系搭建，开发业务Mock接口，完成总控落域大模型服务接口联调，保障上下游系统数据交互顺畅，支撑日均万级请求的AI业务场景稳定运行。

面向城市公共交通行业，主要服务对象包括： 交通运输主管部门：掌握全市公交、地铁等运营整体情况 公交/地铁运营企业：支撑日常运营与调度决策 城市规划部门：为线网规划、设施建设提供数据支撑 本方案通过配套的智能终端采集客流量等出行大数据，构建出行大数据分析平台，利用大数据AI模型分析车辆、站点、线路数据，同时支持对线路进行智能运能匹配分析，数据赋能公交相关业务，用于制定更加合理的排班计划，提高公交业务的运行效率。

以 AI 为手段，面向电梯安全、运维、救援等场景提供监测、预警和决策支持。 平台面向政府监管、物业、维保、应急救援等环节，支撑电梯全生命周期管理。 1. 电梯安全监控 风险预警：按电梯运行与维保数据划分风险等级（如 I / III / IV 级），支撑分级管控 报警管理：统计困人、设备故障、电动车违规、维保超时等，支持报警类型 TOP5 排行 重点治理：突出困人报警、设备故障、电动车相关风险，便于制定治理措施 2. 运营与维保管理 检验维保管理：覆盖年检、金检、保养、维修等，保障按时维保与检验 维保超时预警：对超期未维保、未检验的电梯进行提醒 运营统计：按月展示运营趋势，支撑资源配置和维保计划 3. 应急救援与处置 实时救援：SOS 事件集中展示，支持快速响应与调度 处置流程：按「去处理 / 待处理 / 已处理」跟踪事件状态 绩效统计：展示平均响应时间、平均救援时间、累计救援次数等指标 4. 智慧社区 / 楼宇 电动车管理：电动车禁止搬运、禁停提醒、限域告警，降低电动车入梯等消防风险 行为识别：通过 AI 识别异常行为，辅助安全管理 5. 数据决策支撑 为监管部门、物业、维保单位提供报警、故障、困人、救援等汇总数据 支撑政策制定、资源调配和运营优化

1. 项目背景：满足公司语音识别业务需求 2.功能介绍：语音识别引擎覆盖流式和非流式识别，支持多语言，高并发，以及说活人识别，热词注入等辅助功能。 3.项目亮点：开发了多种引擎搭建方案，覆盖了在线部署和离线部署，多硬件适配，依据硬件配置可调整引擎版本

核心负责华为AI智能语音音箱的时间/日程/闹钟核心模块全流程开发： 时间算法：攻克自然语言时间解析难点，设计多场景时间提取算法，精准解析用户语音输入中的时间信息（含多日期、多时间节点），适配中文多样化时间表述（如 “明天下午3点”“下周二上午10点到12点” 等），保障时间解析准确率； 高并发性能优化：重构闹钟服务多线程调度逻辑，针对百万级用户并发触发闹钟的场景做性能调优，通过线程池复用、任务分片、锁粒度优化等手段，将系统响应时间缩短 20%，支撑高并发场景下的服务稳定性。

基于大模型理解用户语音并准确控制智能设备基于大模型理解用户语音并准确控制智能设备基于大模型理解用户语音并准确控制智能设备基于大模型理解用户语音并准确控制智能设备

基于人工智能技术的教师专业能力评价系统 ，使用大模型对开放数据与多模态私有数据进行分析 ，构建精确的教师数字画像， 提供智能评价与精准培训方案 。基于Llama.cpp框架进行大模型微调 ，并集成RAG进行实时数据查询。

系统每日在指定时间段内随机触发，自动抓取知乎等平台的当日头条内容，结合AI文生图技术生成高质量配图，并将图文消息自动推送至微信群。整个流程无需人工干预，实现从热点发现、内容创作到社群分发的全链路自动化，提升信息传播效率与运营智能化水平。 1、定时触发机制：每天在指定时间段内自动启动任务流程。 2、随机时间执行：在设定的时间段内，系统随机选择一个具体执行时刻，避免固定时间点的可预测性。 3、头部内容抓取：自动获取主流平台（如知乎）当日的“头条”或热门帖子内容（标题+正文）。 4、AI图文生成：基于抓取的文本内容，调用文生图AI模型自动生成匹配的图像。 5、自动推送至微信群：将生成的图文内容（文字+图片）自动发送到指定微信群，完成信息分发。 6、端到端自动化运营：无需人工干预，实现从内容采集 → 图像生成 → 社群发布的一体化流程。

通过多模态数据（视觉、激光雷达、GNSS、里程计等），通过以深度学习为核心的综合技术创新进行物理世界理解和构建，建设完善情报体系产线（车道线、指示牌、车道结构等），最快可达分钟级别对物理世界的更新、端侧小时级更新（考虑到功能安全）。

MyScale是一个AI数据库，专门针对 生成式AI 应用和AI 解决方案进行了优化，MyScale建立在开源的 ClickHouse 数据库上，有效地管理大量的结构化、向量、JSON、文本和时序数据，以开发强大的 AI 应用。使用 MyScale 的一些最显著优势包括： 为AI应用而建立： 在单一平台上管理和支持结构化、文本和向量化数据的分析处理。 为性能而建立： 先进的OLAP数据库架构，以惊人的速度对向量化数据进行操作。 为普遍可访问性而建立： SQL是与MyScale交互所需的唯一编程语言，通过SQL的扩展，用户可以调用大模型、可执行程序、脚本等。 与其他产品/平台的定制API相比，MyScale更易于使用，因此适合庞大的程序员社区。MyScale通过其成本效益高的数据管理支持、出色的线性可扩展性和标准SQL支持，消除了需要使用多种昂贵的数据仓库产品的必要性，这些产品需要不同的查询语言。在单一界面中，SQL查询可以同时快速利用不同的数据模式，以处理复杂的AI需求，而这些需求通常需要更多的步骤和时间。 MyScale的专有MSTG向量引擎利用NVMe SSD将数据密度提高了10倍。这一进步使MyScale在性能和成本效益方面均能超越最专业的向量数据库4到10倍。包含的全文搜索（FTS）索引无缝集成了高性能文本搜索功能，使MyScale在某些方面可高效替代ElasticSearch。此外，MyScale Telemetry为LLM系统提供了全面的可观测性，确保了无缝的监控和高效的调试。 通过将SQL数据库/数据仓库、向量数据库和全文搜索引擎的功能集成到一个高效的系统中，MyScale显著降低了基础设施和维护成本。这种统一不仅促进了联合数据查询和分析，还建立了一个对所有AI应用至关重要的强大而多功能的数据基础

项目描述：AIOT管理后台。该平台集成酷旗所有业务、内容、技能、工具、监控等模块。 技术栈：nest.js+vue(vue-element-admin)+docker+gitlab ci/cd 责任描述： 1、负责云平台技术选型。负责平台迁移。 2、负责云平台前后端开发。负责账号中心、应用中心、客户中心、技能中心、工具中心、能力中心、文档中心、内容中心等模块的需求设计及前后端开发测试。 3、负责项目部署及项目维护迭代。负责项目需求确认及任务分配。 4、配合公众号/小程序/APP输出内容接口。

主打肺部结节辅助诊断相关的AI产品。术安宝是着眼于肺科手术场景的医学影像产品。与体检场景不同，针对肺部结节的性质，如良恶性、浸润分型、实性占比等有更高的要求，属于公司战略目标筛诊访疗中“诊”的环节。整个产品组成包含订单支付、CT影像管理、结节检出、三维重建、和CT/三维影像阅片等功能。

基于RAG的企业级AI应用 1.数字员工：搭建知识库，回答相关问题，通过工作流编排，实现不同场景的AI对话的分类。 2.行政制度场景：提供一站式制度问答/办事服务。对于大企业，规章制度会分子公司、部门有所不同、需要有权限隔离。支持对接客户的权限系统对权限进行隔离。规章制度通常有较多跟规则相关的复杂表格，对复杂的表格的解析有专项优化。针对规章制度相关问答专项优化（例如问一个具体案例，差旅标准）。从文档中自动提取及配置办事入口，为用户推荐。 3.智能审批：AI助力企业审批工作流优化革新。自动纠错，提升审批通过率，用户提交审批后AI第一时间分析并反馈不合规事项，基于预审结果用户可快速进行调整，提高填写质量。重复工作自动化、提高审批效率，自动处理和审核审批流程中的文件和数据，减少人工审核成本，大大提高审批速度和效率。决策支持，降低经营风险，避免人工审核中的遗漏错判风险，提高审批的准确性和可靠性，帮助审批者做出更明智的决策。 4.产品顾问场景： 让每一个销售都成为“产品专家”。构建企业产品库，产品知识图谱，对产品名称、产品编号识别专项忧化；构建产品分英、产品特性、竞品关系相关的产品知识图谱，在产品关系推理上增强。产品特性，型号对比，竞品对比，对于产品特性的提取《阴如在复杂表格中)提取更精准；对于型号对比，竞品对比等高频问圆专项优化。销售建议生成，优秀案例自学习，基于产品手册推荐销售话术，优秀的人工回复可以沉淀自学习。 5.数据分析场景：每位客户都配备一个智能BI分析师。经营数据分析，快速问数：财务同学可自由问询各商品的收入情况，无需等待报表开发。业绩预测：通过对历史数据及增长曲线的分析，可预测企业未来的收入情况。经营建议：通过对销售数据进行多维度的分析，帮助企业寻找新的业务增长点。 6.商机挖掘。通过AI分析服务内容，从问题中挖掘新的商机，让售后变先机。

公司推出AI眼镜等边缘设备，需要为设备提供实时语音交互能力。市面上存在多家AI服务提供商（OpenAI、阿里云、火山引擎等），但各家API协议不统一，且单一厂商存在可用性风险。目标是构建统一的AI能力聚合平台，屏蔽底层厂商差异，实现端到端低延迟（首句响应小于500ms）的多模态对话体验，支持千级并发设备连接，并为边缘设备赋能MCP工具调用能力，使AI具备文件系统、IoT设备、传感器等外部能力扩展。 多协议AI Provider统一抽象层：封装7种TTS提供商、3种ASR提供商、多种LLM提供商，通过统一接口加工厂模式实现业务层无感知厂商切换。 全链路流式处理架构：智能分句引擎按标点符号实时切割LLM输出，每个完整句子立即送TTS合成无需等待完整响应；Context级联取消机制确保用户打断时20ms内停止所有任务；定速音频发送避免设备缓冲区溢出。 MCP工具协议集成层：基于Eino框架实现MCP Host，支持全局工具（SSE协议）与设备专属工具（WebSocket协议）动态注册，打通LLM的Function Calling能力，使大模型可调用文件系统、IoT设备控制等外部工具，支持工具调用结果自动回注LLM实现多轮交互。 多传输层适配：支持WebSocket（控制与文本）、MQTT（信令通道）、UDP（低延迟音频流）混合协议，UDP音频传输采用AES-GCM加密加Nonce防重放，确保弱网环境下低延迟（小于50ms）与安全性。 对话状态机与会话管理：为每个设备创建独立ChatManager实例，封装ASRManager、LLMManager、TTSManager三大管理器，状态机驱动任务切换，资源池复用VAD检测、ASR连接、TTS连接。

业务：实现一体化智能垃圾识别系统+云平台监管模式，实现远程监管控制智能垃圾分类设备，通过AI识别算法，分拣标记生活小区居民是否按规定进行垃圾分类，运用运营策略+科学数据支持决策，引导居民提高生活垃圾分类的能力。 功能介绍： 1.硬件部分：不同类型的智能垃圾分类设备，支持按项目定制硬件功能，主要包含：易腐垃圾AI识别能力、自动报警能力、自动称重能力、满桶预警、定时开关、远程操控、设备自检等。 2.软件部分：一个平台，主要分为：权限管理系统、设备管理系统、运营管理系统、统计分析系统、数智驾驶舱系统。 2.1 权限管理，实现RABC权限控制，实现数据隔离，支持为不同租户设定权限分组。 2.2 设备管理系统，管理所有的智能垃圾分类设备，实现IOT远程控制（远程开机、配置下发、桶配置、人脸下发、卡号下发）、监控设置（绑定定位摄像头、在线观看、识别区域在线绘制）。 2.3 运营管理系统，主要有基础设置（小区、点位、IC卡、居民人脸信息、房号）,运营设置（项目管理、员工管理、投票管理）、宣传管理（任务分配、宣传记录）、投放数据（投放记录、投放记录审核、违规记录、回收记录）、积分管理（自定义积分规则、积分记录、兑换物品管理）、考核管理、监控管理、运营工具。 2.4 统计分析系统：主要有数据统计、数据分析、运营考核、运营分析报告。 2.5 驾驶舱：户数统计、四分类分布、减碳量、参与率排行、易腐垃圾准确率排行。