服务项目

以下九个方向是我们实际交付过的工作类型，而不是概念清单。每个方向都从现场调研开始，以书面指标验收结束。选择哪个方向，取决于你的问题是"看不清""算不准"还是"跑不动"——拿不准的话，可以先从方案咨询入手，我们会坦率告诉你哪些环节不值得上算法。

表面缺陷视觉检测

面向机加工件、纺织面料等表面的瑕疵自动识别。我们与产线质检员一起把缺陷判定写成量化标准表，训练模型接入现有工控相机，替代人工目检的第一道筛选，减少漏检与标准不一致带来的质量争议。

把分散在各台设备、各个表格里的生产数据统一汇入一块实时看板，异常读数自动标红并可推送提醒。做法是先用两周梳理数据字典与统计口径，避免"同一指标两个算法"造成的口径混乱，再逐块搭建展示层。

针对报销单、出入库单、质检记录等格式相对固定的纸质单据，做结构化识别与自动录入。识别结果保留人工复核界面与修改留痕，避免静默错误混入业务系统，同时支持扫描件与手机拍照件两种来源。

基于振动、温度、电流等运行数据建立异常趋势判断，把"坏了再修"变成"提前安排检修"。项目成立的前提是客户已有三个月以上的历史运行数据，我们会先用数据回测验证趋势信号是否可靠，再决定是否继续。

把企业内部规程、产品手册、常见问题整理成结构化知识库，员工与客户通过对话接口直接提问。每条回答都标注来源章节，方便使用者核对原文；知识库由客户自行增补维护，我们不绑定内容更新服务。

对审批、通知、归档等重复环节做自动化编排。实施前先与业务方共同画出当前流程图，明确哪些节点可自动化、哪些必须保留人工复核；上线后新旧流程并行运行一个月，任何一单的处理状态都可以回查。

为自建算法能力的团队提供图像框选、缺陷分类、文本标注等支持。先共同确认标注规范并做小批量试标对齐理解，再批量执行，交付时附抽检质检记录，成果以主流训练框架可直接使用的格式输出。

把客户自研或第三方提供的模型移植到工控机、服务器等目标环境，处理依赖、算力与接口对接问题。上线后按运维协议持续监控推理耗时与指标波动，来料或工况变化时可安排增量训练迭代。

在立项前帮你判断哪些环节值得用算法替代、哪些环节投入产出不划算。评估报告会写清所需样本与数据前提、可能的技术风险与替代做法，即使结论是"暂不建议上算法"，这份报告本身也值回时间。

把你的场景写下来发给我们，或先读一读人工智能选型与采购指南。