服务能力
数据与场景
数据接入与清洗
把散在 ERP 台账、设备数据、图纸工艺、老师傅经验里的离散信息，整理成结构化、可检索的资产。缺失、重复、口径不一致、明显错误在入口处处理掉，不让脏数据进模型。
非结构化数据转结构化
用私域大模型处理 PDF 等语言类格式，把关键要素提取出来转成结构化数据，让过去只能靠人翻的文件变成可查询、可统计的表。
训练数据集工程
从原始数据做出能训的数据集：标注口径统一、样本量够用、标签质量可控。数据集是模型效果的上限，这一步做实，后面才谈得上调优。
行业算法
地震资料处理解释类算法
以波形、时深数据为主线，覆盖处理与解释两个环节。处理环节：噪音去除、初至拾取，压制面波、多次波等干扰，提升资料信噪比，自动判读初至，为近地表建模与静校正提供输入。解释环节：断层与层位识别、地震相识别，从三维地震数据体识别断层并提取断层面，追踪层位并输出构造模型，划分地震相类型，输出作为解释人员的初稿，判断与收口仍由人负责。
智能制造场景算法
面向制造企业数字化转型，做企业计划管理、数据清洗与统计分析、以及非结构化文档的关键要素提取等定制算法。
模型与本体
垂直模型训练与微调
按场景做监督微调与偏好对齐，让模型说这一行的话、按这家企业的偏好判断。选型不追大，本地中小模型够用就好。
私域大模型部署与训练
数据敏感、网络受限的企业，模型部署在内网，训练与推理都在企业自己的环境里跑通。先问数据出不出得去，再谈用哪个模型。
企业本体建模
把台账、工艺、规则与经验组织成企业自己的语义结构，让"厂里谁连着谁"变成确定的、可查询的判断，而不是靠模型猜。
系统与交付
智能体工程
把模型装进能干活的壳：稳定的执行循环、跨会话的记忆沉淀、可组装的轻量能力单元。交付的是能稳定出结果的系统，不是演示。
软件定制与平台搭建
按客户现场做软件定制、前后端开发与平台搭建，与既有系统对接，交付可运维、可维护的系统。
评测与选型建议
能力好不好，用独立评测说了算，不用自说自话。给客户的选型建议都带可复算的口径。
服务方式
三种合作方式，按客户现场的情况选。
企业 FDE 服务
工程师进到客户现场，和业务一起把问题定义清楚：看数据、看流程、看真实工况，再决定用什么技术、值不值得做。适合知道哪里最痛、但还没想清技术路线的客户。
产品交付
按标准产品交付：工厂本体知识库、本体决策、舆情监控、获客飞轮、企业内训，内网私有化部署，按约定范围上线，并培训到客户自己能操作。
定制化开发
按现场需求做软件定制、前后端开发、平台搭建、行业算法研发与私域大模型的训练部署，交付可运维、可维护的系统。