工业 AI 底层平台 · 本地部署
为工业制造业等公司，建立完整的本地 AI 生态，综合降低各方面成本、提升工作效率。
韦恩智核是面向工业、制造业等大型企业的 AI 底层平台开发商。我们不仅在本地私有部署、模型开发与微调、链路逻辑治理上进行复用型脱敏开发，同时在企业数据库端全方面升级至与人工智能平台契合的未来数据库，有效解决数据主权、数据资产维护与数据成本等问题。
本地部署
数据主权建立
更强的合规隐私
产品能力
从企业痛点出发，而不是做通用型 Agent 或聊天工具。
大模型为基底，融入先进的治理链路和底层路由群逻辑，让通用级大模型更加契合企业自身业务需求。
本地部署
系统潜入集团最深处，由内到外最大化理解企业需求，数据不出工厂，在受控环境运行。
保护企业数据主权与数据资产
每年因为数据流失、人员流动造成的数千万计损失，我们将最大化降低企业流失成本。
开放性的操作平台
企业可在数据基底上衍生拓展应用，如办公、财务、人力资源、秘书等。
我们的不同
比起大规模依赖 AI，我们更在意它真正读懂企业。
比起大规模依赖 AI，我们更在意让 AI 模型更加理解透彻企业业务需求。再强的模型，没有根据企业需求出发，仍然是通用型 AI。
我们不希望全部押注模型本身，而是在此之外，构建了一套经过海量串流实验验证后的治理链路、路由层与输出机制，最大化降低模型随意输出带来的安全风险以及繁琐的沟通流程。
平台
一套数据底座，承载企业众多应用场景。
研发过程
已在实验验证可行性，目前正在落地验证阶段，服务于一家深圳龙头精密制造业厂商。
首个场景
从售服开始，重做一次端到端。
我们希望降低企业沟通的成本，因此第一个场景试点采取对售服的开发。我们期望打造一种新型的售服模式——客户与后方工程师端到端直接对接。相较于传统模式，更加高效，且成本更低。
本地模型 · 端到端售服能力对比
| 指标 | 8B | 40B | 70B | 120B | 400B |
|---|---|---|---|---|---|
| 问答精准性 | 31%54% | 48%70% | 57%82% | 63%94% | 71%90% |
| 错误回答率 | 44%6% | 31%3.4% | 24%2.1% | 19%1.4% | 13%1.0% |
| 首字延迟 | 0.9s0.4s | 1.6s0.7s | 2.4s1.0s | 3.5s1.3s | 8.2s2.1s |
| 复杂问题首字延迟 | 2.1s0.8s | 3.8s1.4s | 5.7s2.0s | 8.4s2.6s | 17.5s4.2s |
| 简单问题完整耗时 | 3.2s1.4s | 5.0s2.1s | 7.6s2.9s | 11.2s3.6s | 24.8s5.8s |
| 复杂问题完整耗时 | 8.4s3.6s | 13.5s5.4s | 19.8s7.2s | 28.6s9.1s | 62.5s14.4s |
| 流式总时长 † | 2s5s | 8s14s | 15s22s | 20s27s | 25s35s |
| 平均阻断时长 | 无法预计3.2h | 4h2h | 3.2h1h | 2.5h37min | 2h58min |
| 二次沟通造成阻断 | 无法预计1h | 无法预计58min | 1.3h40min | 1h27min | 58min25min |
| 客户–工程师沟通轮次 | 5.21.4 | 4.61.2 | 4.11.1 | 3.71.0 | 3.21.0 |
| 单工单工程师介入时长 | 38min9min | 32min7min | 28min5min | 24min4min | 20min3min |
原生本地模型
重开发后模型
* 仅为实验数据，具体真实数据依照实际情况而定。
† 流式总时长含 RAG 检索耗时；以准确性优先于响应速度的设计选择。
† 流式总时长含 RAG 检索耗时；以准确性优先于响应速度的设计选择。
治理链路价值
同样的 120B 模型，三个阶段的差别。
原生模型、加入 RAG、加入治理链路——三个阶段叠加在同一个 120B 上。前两步行业都在做，真正把错误率压到接近零的，是第三步。
错误回答率
120B
0%
5%
10%
15%
20%
* 仅为实验数据，具体真实数据依照实际情况而定。
人员流失成本
数据主权的建立，有效降低人员流动所造成的损失以及经验流失。
工业企业最贵的资产从来不是设备，是人脑里的经验。一个干了二十年的老师傅离开，带走的是上千次维修判断和无法言传的工艺直觉。韦恩智核把这些判断沉淀为结构化的数据资产，留在企业内部——人会流动，经验不再随人走。
人员流失率 × 企业年度损失
以一家约 100 名核心售服工程师的中型制造企业为例
不使用 AI · 纯靠人
传统本地 AI 模型
韦恩智核 重训练 + 治理链路
* 仅为示意数据。损失成本含培养接班、客户响应延迟、知识重建等。具体真实数据依照实际情况而定。