企业数智化转型面临的技术难题

数据分散割裂，服务难成

数据来源多、格式杂、标准不一，缺乏统一治理与资产化管理，难以高效支撑模型训练与智能应用的按需调用

模型泛化有余，专精不足

通用大模型缺乏企业专属知识注入，对业务语境理解偏差，输出结果专业性弱、可信度低，需持续微调与场景适配

智能体开发面向个人，难入企业

主流平台聚焦个人开发者，缺乏企业级权限管控、数据隔离与审计能力，智能体调用敏感数据时存在泄露风险，难以满足企业安全合规要求

应用开发僵化难组，响应滞后

传统低代码平台基于表单流程固化搭建，缺乏颗粒化、可复用的业务能力组件（PBC），新需求仍需大量定制开发，难以实现“拖拉拽式”敏捷组装与跨场景灵活复用

企业数智底座解决方案

数据一键入湖

行业模型精调

智能体合规

应用可视组装

数据一键入湖

通过数据平台实现多源系统（ERP、CRM、IoT）数据自动接入、清洗与标签化，构建统一可信的数据底座，支撑全域智能应用高效调用。

行业模型精调

基于模型平台，利用企业私有数据对通用大模型进行低代码微调，快速生成具备业务语义理解能力的专属模型，提升输出准确性与专业性。

智能体合规

在智能体开发平台中，开发者可基于企业权限体系构建AI Agent，实现敏感数据隔离、操作留痕与审批管控，保障开发过程合规可控。

应用可视组装

通过PBC组装式应用平台，业务人员拖拽可复用的功能部件（如工单、审批、报表），快速搭建定制化应用，实现IT与业务高效协同交付。