01
数据分析与核算自动化
把多个系统的记录统一起来，按确认的业务规则出报表，异常可复核、数字可回查。
数据清洗与商品匹配：统一名称、规格、单位和时间口径
出入库与结存核对，积压商品和异常记录单独列出
渠道核算、费用分摊和毛利报表，按团队确认的规则计算
先与人工基准核对，再安排定期更新，交付口径与操作说明
图为识别效果示意，非线上系统截图。
02
算法工程与模型训练
从数据质量和任务样本开始，比较现有方法；有明确收益再调整或训练模型。
业务数据集的构建、清洗与标注体系设计
开源模型的微调与蒸馏，在效果和推理成本之间找平衡点
视觉识别、检测、分类等专用模型的训练与调优
离线评测集加线上监测，让"变好了"能拿数字说话
03
AI 硬件与互动体验终端
不只是写软件：设备选型、软硬件联调、现场装机和后续运维一并做完。
互动体验终端、展陈装置的方案设计与硬件选型
触屏交互、视觉识别与实时反馈的软硬件联调
面向商业空间、展馆、活动现场的整机集成与现场部署
设备联网、远程监控、内容更新与现场运维
04
系统集成与 AI Agent 开发
连接现有业务工具，处理文档和多步任务，权限、审批与异常处理一起设计。
AI Agent 与流程自动化：按权限调用工具，关键操作先审批，每一步能回查
Web 应用、管理后台与小程序开发
数据库设计、接口开发与第三方系统对接
用真实样本做限定范围试点，明确验收标准，再部署与交接
起步方式
三种起步方式
不确定从哪开始，就从技术评估开始。
技术评估
1–2 周
判断一个场景值不值得做，给技术路线、成本区间和风险清单。
项目制交付
按项目
固定范围、固定交付物、明确验收标准。需求清晰时最省事。
长期技术合作
按月/按季
持续参与产品迭代，承担开发、运维与技术决策支持。