数据与智能化

数据与智能化事业部聚焦细分专业领域数据与人工智能服务，力促AI实用落地，以实现数据资产化、数据价值最大化、科研/生产/管理智能化为目标，致力于应用物联网、互联网、数字化、智能化、三维建模、虚拟现实、数字仿真与实景数字孪生技术实现企业生产制造和生产运营管理的数字化和智能化、以及数字孪生应用系统开发和人工智能应用软件开发，让企业的所有运营和管控工作现实数字化、可视化和智能化。

█ 数据基础服务｜ DATA FOUNDATION

高质量数据加速数据资源价值化应用

  • 数据采集与存储：收集和自动采集各类数据，构建安全存储架构，确保数据完整、随时可用。
  • 数据质量评价：检查数据是否完整、准确、一致，建立评估体系，量化数据质量，识别潜在质量问题。
  • 数据清洗与标准化：自动修正错误数据，处理缺失值和重复项，统一格式规范标准，让数据更规范好用。
  • 数据标定与分类：基于业务规则与机器学习，给数据打标签、分类，方便以后快速查找和使用。
  • 专业数据特征提取：运用专业领域算法深度挖掘数据核心特征，提炼关键指标，为AI建模和决策提供核心信息。

█ 数据治理服务｜ DATA GOVERNANCE

让数据"找得到、看得懂、信得过、管得住"

  • 政府数据治理：打通部门数据壁垒，整合各部门数据，构建统一政务数据体系，实现互通共享，支撑公共服务与科学决策，方便群众办事，保障数据安全合规。
  • 企业数据治理：建立企业级数据管理体系，帮企业管好数据，提升数据质量与利用效率，降低风险，让数据真正为业务服务，驱动业务增长。
  • 数据标准化建设：制定统一数据标准与规范，确保跨系统数据一致互通，让不同系统数据格式规范一致，方便互通和使用，夯实数据共享利用基础。
  • 数据资产全生命周期管理：管理数据覆盖数据从产生、使用到归档销毁全流程，系统化管理，确保安全合规，持续创造价值。

█ 数据挖掘与应用｜ DATA MINING & APPLICATIONS

深度挖掘数据价值，让复杂数据可视、可解

  • 数据统计分析与时序分析：统计历史数据，深度分析数据规律，精准预测未来趋势，帮助掌握发展动向，为科学决策提供支撑。
  • 数据相关性与因果分析：挖掘数据间的关联关系与因果关系，揭示现象背后的深层逻辑，为实际决策分析工作提供指导。
  • 复杂数据模糊与灰色分析：有效处理不确定、不完整信息，深度挖掘模糊数据中的潜在价值，辅助科学决策判断。
  • 复杂数据混沌、熵与小波分析：分析复杂非线性数据特征，提取关键信息，发现隐藏规律，洞察本质。
  • 数据可视化与数字孪生：将数据转化为直观可视化图表，构建真实世界的虚拟仿真模型（孪生体），实现虚实联动和实时监测。
  • 政务/生产/经营/安全/环保大数据平台：为各领域搭建统一数据云平台，整合数据资源，智能管理决策。

█ 数据资源开发｜ DATA RESOURCING

数据即资产，让数据从"成本"变"资本"

  • 企业数智化转型：帮助企业采用大数据和人工智能技术手段升级业务，提升生产和决策效率，降低经营成本，实现数字化和智能化经营。
  • 数据资源化规划：制定数据资源整体规划，为企业规划数据怎么变成资源，明确数据价值方向，构建数据资源化价值体系和利用蓝图。
  • 数据资源化开发：采集整合内外各类数据，加工处理成可用资源，为经营决策和各类应用提供数据基础。
  • 数据产品化开发：把数据打包封装成标准化产品，便于交易流通，让数据价值可度量可变现。
  • 数据资产化开发：让数据成为企业资产，完成价值评估，推动数据入表实现资产化，实现资本化运营增值。

█ 数据智能化应用（通用场景）｜ AI-DRIVEN SCENARIOS

数据驱动AI落地，AI彰显数据价值

  • 数据标注（数字、文本、图像和音视频等）：给数字、文本、图像、音视频等数据打标签，教会AI识别理解，让AI能看懂学会。
  • 智能数据训练集构建：为AI构建高质量、多样化的训练数据集，让AI学习更精准，学习效果更好。
  • 知识图谱构建与专用知识库开发：梳理知识关联，构建知识图谱和专业知识库，把信息连起来，让AI更懂行、更专业。
  • 数字人开发（2D和3D）：开发2D/3D虚拟数字人，实现智能交互，提升用户体验，让品牌服务更生动。
  • 智能体/多智能体开发：开发AI智能体或多智能体系统，能自主思考，自主决策，自动进化，协同完成复杂任务。

█ 数据智能化应用（专业场景）｜ AI-DRIVEN SCENARIOS

数据驱动AI实用落地，AI彰显专业数据价值

  • 行业/专业基础大模型预训练：用行业海量数据训练行业/专业专属基础大模型，打造懂行话、懂规则的专业AI大脑和专业领域基础底座。
  • 专业/业务场景模型微调：在通用大模型基础上，针对具体业务需求调整模型，用专业数据精调优化，让AI更懂具体业务场景。
  • 专业/业务场景模型强化学习：通过业务反馈持续优化模型，让AI在真实业务中持续学习试错，根据反馈不断改进，越用越精准智能。
  • 专业/业务场景数据集构建：收集专业场景真实数据，进行清洗标注加工，构建专业场景高质量数据集，为AI训练提供精准弹药。
  • 专业/业务场景智能化实用系统开发：将AI模型深度融入业务流程，开发专业场景真正能用、好用的智能系统，解决实际业务问题，提升业务效率。