AI研发工具

覆盖数据标注、模型训练到部署全流程。例如自动化标注工具通过弱监督学习标记图像数据，效率较人工提升 10 倍。分布式训练框架支持千亿参数大模型在多 GPU 集群上运行，训练时间缩短 60%。模型压缩工具通过知识蒸馏与量化技术，将模型体积减少 90%，推理速度提升 3 倍。边缘计算部署工具支持模型在终端设备上实时运行。

模型训练套件

为机器学习任务提供全流程支持，涵盖数据清洗、特征工程、算法适配（如监督 / 无监督 / 强化学习）及模型评估功能。支持多类型数据输入，内置常用算法库与可视化训练面板，可自动调优参数，帮助开发者快速构建从数据到模型的完整链路，适用于预测分析、分类识别等多种场景。
策略优化模拟器

构建虚拟环境模拟智能体交互场景，通过 “试错 - 反馈” 机制迭代优化行为策略。支持设置动态环境参数与奖励机制，可视化策略学习过程，可快速验证不同场景下的策略有效性，适用于机器人控制、游戏 AI、路径规划等需要自主决策的领域。
机器人控制中枢

整合传感器数据处理（如视觉、力觉）、运动规划与执行控制功能，支持同步定位与建图（SLAM），可根据环境动态调整运动轨迹。适配多类型机器人硬件，提供标准化控制接口，能实现避障、协作操作等复杂任务，适用于工业装配、服务机器人等场景。
自动驾驶感知套件

整合激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多传感器数据，通过传感器融合算法实现环境感知（障碍物识别、车道线检测、交通信号识别）。支持实时定位与路径规划，可处理雨雪、强光等复杂路况，为自动驾驶决策系统提供精准环境信息，保障行车安全。
规则推理引擎

基于预设领域规则库，通过逻辑演绎与匹配算法模拟专家决策过程。支持规则可视化编辑与动态更新，可解释推理路径与结论依据，适用于医疗诊断、法律咨询等对可解释性要求高的场景，辅助人工快速定位问题并生成解决方案。
数据模式挖掘工具

从海量结构化 / 非结构化数据中挖掘隐含关联规则、异常模式与趋势特征，支持聚类分析、关联规则挖掘、时序模式识别。内置统计模型与可视化结果展示，可处理高维度数据，应用于客户分群、风险预警等，将原始数据转化为可行动的业务洞察。
智能优化求解器

基于遗传算法、粒子群优化等启发式算法，针对资源调度、路径规划、参数优化等复杂问题寻找最优解。支持自定义目标函数与约束条件，平衡计算效率与解的质量，可快速迭代优化方案，适用于物流配送、生产排程等场景，提升资源利用效率。
多智能体协作平台

为多个自主智能体提供通信协议、任务分配与协同决策框架，支持智能体间信息共享与冲突协调。可模拟群体竞争与合作行为，可视化群体动态演化过程，适用于分布式机器人协作、智能交通管控等场景，通过个体交互实现群体效能最大化。
边缘 AI 部署工具

将训练好的 AI 模型进行轻量化转换（模型压缩、量化），适配终端设备或边缘节点硬件（如嵌入式芯片），支持本地化数据处理与实时推理。提供部署流程自动化与性能监控功能，降低数据传输延迟并保护隐私，适用于工业物联网、智能家居等实时性场景。
生物启发算法框架

模拟生物神经系统（如神经网络）、进化过程（如遗传算法）等生物机制，提供多样化启发式算法模块（如深度学习架构、蚁群算法）。支持算法参数调优与跨场景适配，为复杂模式识别、优化问题提供创新解法，推动 AI 算法从模仿自然到超越自然的演进。