企业 AI,落地即交付。

从前沿研究到生产部署,不做试点做部署。

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客户总营收 $150 亿+ · 覆盖 150+ 国家 · NASDAQ 上市企业 · 团队退出业绩 $18.4B · Stanford · Berkeley · MIT · Duke · CMU
01

企业工作流自动化

打通分散数据源——ERP、邮件、SharePoint、Slack、历史文档,让信息自动流转,不再靠人工搬运和整理。

02

AI 驱动的决策工作流

将企业积累的决策数据转化为生产级 AI 工作流——可追溯、可控制、可部署,直接嵌入现有业务系统。

不需要大规模系统改造。在现有资产上释放价值。

物流
某全球供应链企业 · 年营收 $7.5 亿 · 业务覆盖 50+ 国家
痛点
每天数百封客户邮件——订舱确认、延误通知、目的港变更——全靠人工逐条读、逐条录入系统
方案
AI 自动解析邮件,提取关键信息,常规变更自动执行,异常自动标记待人工审核;网络优化引擎计算最优运输路径
效果
邮件处理从人工小时级降到 AI 秒级响应,人工只处理真正需要判断的异常件
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采购
某美国上市制造商 · 年营收 $4.4 亿 · NASDAQ 上市
痛点
采购团队需逐一比对供应商报价与历史价格,不同编号和产品改版让人工比价既慢又容易遗漏
方案
AI 自动索引历史报价,通过产品特征反向匹配,发现隐藏价格差异
效果
采购决策从"凭经验猜"变成"有数据撑",价格异常一目了然
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制造
某跨国工业设备制造商 · 产品销往 150+ 国家
痛点
RFQ 处理需手动匹配产品、查历史项目;制造成本月月波动,靠 Excel 挖不动
方案
AI 四场景自动报价——标准/配置/历史参考/升级;三层穿透式成本分析定位偏差来源
效果
RFQ 响应从小时级降到分钟级,制造成本偏差一个月内降低 27%
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零售
某全球零售集团 · 年营收超 $150 亿 · 全球数千家门店
痛点
海量 SKU、多渠道数据、供应链协调,决策链长且依赖经验
方案
针对零售场景定制 AI 工作流,连接分散数据源,运营决策从经验驱动转向数据驱动
效果
运营效率系统性提升,数据驱动决策贯穿采购到门店运营全链路
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技术纵深

依托 Stanford、UC Berkeley、MIT、Duke、Carnegie Mellon 前沿研究生态。自研 RAG + LLM 基础设施,准确率领先同类方案 70%。

商业实感

团队拥有 $300M 至 $15B+ 规模的并购实操经验。理解业务如何建立、扩张和整合——不只是技术。

部署灵活

云端或完全私有化部署。数据可以不出企业。全流程可追溯、可控。

响应快速

中美双团队覆盖,快速启动,持续迭代。

合作模式开放

Fixed Fee / 软件授权 / Gainshare——根据项目灵活商定,不设门槛。

已验证的交付

已为多家美国大型企业交付并投入生产运行。覆盖物流、制造、采购、零售,客户包括 NASDAQ 上市公司及年营收超百亿美元的零售集团。

David Xue
David Xue
CEO & CTO
Duke University,连续创业者,AI 方案营收超 2 亿 RMB
Ti Wu
Ti Wu
CPO
摩拜单车 1 号员工($2.7B 退出)
Zefeng Ying
Zefeng Ying
首席音视频图像处理科学家
中国传媒大学教授
Jinming Yang
Jinming Yang
AI 医疗
Duke 博士,癌症治疗方向研究
Jiarong Xing
Jiarong Xing
AI 推理基础设施
KV-Cached 创始人,与 Databricks 创始人 Ion Stoica 合作
Jacky Kwok
Jacky Kwok
机器人与具身智能
Stanford Scaling Intelligence Lab 博士,研究视觉-语言-动作模型
Jian Pei
Jian Pei
顾问
Duke 计算机系主任,ACM/IEEE Fellow
Damon Fletcher
Damon Fletcher
工业界顾问
前 Tableau CFO($15.7B 被收购)、前 DataRobot CFO
Adam Kuta
Adam Kuta
工业界顾问
前 Bob's Discount Furniture、Coach、Avon CIO,UC Berkeley Haas

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