逸迅科技凭借iDATA平台成功入选《2024中国AI大模型产业图谱1.0版》中的AI智能体板块。

【交通运输方面】

交通运输行业作为重要的经济支柱行业，更需要加快科技创新。数据作为驱动经济运行的新质生产要素，打破了传统生产要素的质态。而‘数据要素×’能提高全要素生产率，创造新产业新模式，实现对经济发展的倍增效应，最终达到提升产业竞争力和发展生产力的目标。

逸迅轨道交通行业解决方案，专注于为轨道交通行业数字化转型提供重要支撑。通过对轨道交通行业数据的全生命周期管理方法，以及多年来累积的行业能力沉淀，帮助企业快速提升数据资产质量，加速进入到应用数据资产的阶段。

【典型性客户】

某一线城市轨道交通设备发展有限公司、某一线城市地铁集团有限公司技术中心、某省轨道交通系统工程有限公司、某一线城市地铁维护保障有限公司、江苏某城市运维车辆设备有限公司、某北方城市2号线地铁业主等。

以某北方城市地铁2号线的轨道交通线网控制及应急救援指挥中心项目为例，

该中心因为专业设备多且繁杂，数据统一管理难度大。安全来源于设备的高可靠性。因此需要专业维修人员对相关的机电设备进行定期巡检。但随着客流量和规模不断扩大，在日常的检修场景中，具有丰富经验的专业维修人员严重不足，很难满足对设备的有效维护。对应应急救援抢修场景，传统方式存在设备评估精确性差，故障定位时间久，修复效率较低等痛点。

针对客户需求，逸迅制定了从底层数据治理到上层应用的“1+3”智能运维IT系统，“1”为智能运维平台，“3”为监测中心、告警中心和分析中心三个应用中心。通过这一架构，企业实现了设备设施的跨专业数据统一采集、动态整合共享，根据设备健康度情况进行自动化监测和预警。而在故障的紧急场景下，数据管理系统能够帮助维修人员从海量关联性数据中精准定位故障原因，并生成针对性的智能维修方案，辅助维修人员快速“清障”。

【数据管理/治理方面】

随着数字化转型深入，企业愈发认识到数据价值的释放，需要从组织、制度、标准、工具及技术等多个维度协同发力，提升数据管理水平，才能实现数据赋能业务。

逸迅数据管理解决方案通过为企业和政府提供兼具诊断规划、产品导入和应用落地的“三位一体”数据管理解决方案，提升数据管理能力，实现数据赋能。在产品诊断规划阶段，依据DCMM数据管理成熟度模型为客户提供全面对标诊断，评估企业数据管理能力成熟度，并以行业领先实践企业为参考，帮助企业发现数据管理问题和能力短板。在产品导入阶段，逸迅科技完善的数据管理产品栈可满足企业水平或垂直建设数据管理平台需求，并融合知识图谱、NLP、机器学习、大模型等AI能力，为用户实现智能、高效的数据治理。在项目落地上，逸迅科技一体化组织管理及运营能力，能快速反馈企业需求，缩短项目周期。逸迅数据管理解决方案已在电力、轨交、金融、制造等多个行业项目成功落地。

【典型性客户】

某头部矿业集团、某国有电力企业、国网某省电力公司、某信托公司、某钢铁行业装备智能科技公司、某航空公司、某头部汽车制造企业等

以某国有电力企业为例，

拥有如下客户痛点：缺乏统一的数据平台化管理，导致数据使用有滞后和延时；过去的烟囱式系统建设，导致资源使用重复和浪费；数据质量层次不齐，数据价值得不到释放。

按照DCMM量化管理级的要求，逸迅科技通过分析该电力公司的数据管理问题，理清数据管理需求，规划了项目实施方案，决定通过“标准产品+定制开发+应用落地”的服务体系来推动产品的有效落地应用。

建设完成后的该电力公司数据资产管理平台，主要实现如下功能：

1、数据资产管理平台的建设过程中，对标国家标准DCMM《数据管理能力成熟度评估模型》8个能力域，28个能力项的相关要求，理清平台建设的目标及方向。

2、根据数据资产管理平台的核心目标，结合该电力公司数据资产管理的业务实际，平台的功能设计及实现深度对标DCMM各能力项第三等级--稳健级要求，为后续该电力公司的数据治理评估工作夯实基础。

【AI智能体方面】

逸迅科技的iDATA平台是一个基于人工智能大模型的企业级AI Agent平台，旨在为企业提供高度定制化、可控性强的模型服务。以“科技引领未来，创新改善生活”为核心，构建“AI+业务”技术架构，通过实施“一站式MaaS平台，多元化应用场景”的战略，致力于打造一个深受客户信赖的认知智能平台。

数据问答：通过微调人工智能大模型调用企业内部系统数据的能力，我们能够满足复杂、灵活且多变的业务数据查询需求。同时，我们确保企业内部数据的安全性，防止任何数据泄露到外网。这种方法不仅提升了数据查询的效率和灵活性，也强化了数据保护措施。

知识问答：采用大模型技术，为企业提供高效的知识管理解决方案。它整合企业及行业信息，支持即时检索复杂查询，包括国家标准、企业规章和操作手册等。利用自然语言处理技术，应用能精准解析并提供详尽答案，提高决策效率和信息准确性，优化业务执行力。

【典型性客户】

某微电子股份公司、某钢铁行业装备智能科技公司、某航空公司、国网某省电力公司、某生命科技股份公司

以某微电子股份公司为例，

数据问答助手：鉴于IT部门开发资源有限，现有工单系统未能提供足够的统计报表，难以满足部门的数据查询与分析需求。为此，我们推出了【数据问答助手】。该助手基于开源大模型开发，支持企业私有化部署，具备出色的意图理解、数据检索与整合、复杂查询处理、预测分析和机器学习、报表生成和数据可视化、自然语言生成以及智能推荐等多项能力。它能够高效应对复杂且多变的数据查询需求，挖掘数据价值，并提供洞察分析与行动指导。

知识问答助手：鉴于公司员工众多且内部规章制度复杂多样，管理上的不全面导致员工难以及时掌握相关规定。针对此现状，我们推出了【知识问答助手】。该助手融合了AI大模型的文本提炼与总结功能，并采用先进的自然语言处理技术，能够理解复杂的查询并精准导航至相关规章内容。无论是查询假期政策、报销流程还是工作安全标准，知识问答助手都能提供明确而详尽的指导。这使员工能随时向系统提问，迅速获得准确的规章制度信息。