解决方案

我们聚焦三类目标客户，以“治理底座 + 数据集工程 + 运营与可信流通”三大能力，帮助客户构建自主可控的可信AI数据基础设施。

Trusted

Operable

Scalable

From Sources to Datasets

方案一：集团型央国企总部（主战场）

典型痛点

多子公司/多系统孤岛；数据口径不一；治理难持续；AI试点多但难规模化；合规压力高。

交付目标

形成集团级统一底座：数据可控、可管、可证、可用；支撑多场景AI可复用与可迭代。

治理底座

元数据/主数据/标准口径/血缘/质量规则/权限体系

数据集工程

数据到数据集流水线：多模态融合、版本、评估、验证

运营与可信流通

目录化、授权审计、生命周期运营、数据产品化与复用机制

建议商业形态：平台许可（订阅）+ 数据集工程（按需）+ 运营服务（年度）。

典型痛点

平台“建而不用/用而不活”；数据质量难持续；共享交换可用性不足；缺少面向AI的数据集能力与运营体系。

交付目标

从“建平台”升级为“可运营的AI数据基础设施”，面向政务大模型与城市治理AI提供持续数据供给能力。

平台升级

治理框架完善、质量体系、统一目录与接口、跨部门协同机制

可信流通能力

授权管理、审计留痕、分级分类、数据产品目录（不做经营权假设）

AI数据集能力

面向城市治理场景的数据集生产、评估、迭代与运营闭环

对外口径：我们提供“能力与平台”，不暗示以资本投资方式“包运营权/包收益”。

典型痛点

设备/视觉/传感器数据体量大、噪声高；标注成本高；数据集不可复用；物理AI场景落地难。

交付目标

建立可迭代的数据集工程与运营体系，支撑工业大模型、视觉质检、预测性维护、产线优化等场景规模化。

多模态接入

设备时序、图像视频、工艺参数、质量检测数据统一接入与对齐

数据集流水线

标注/合成/抽样、版本管理、质量评估、闭环迭代

持续运营

按场景运营数据资产：质量提升、可复用、可扩展与成本下降