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神州問學——企業級Agent中臺
打通GenAI落地企業的算力、模型、知識、應用四大要素,綜合解決GenAI工程在選、練、用、管四大環節的問題,旨在為企業的數智化轉型提供全套的GenAI智能應用工程流水線。神州問學包括模型算力管理平臺、企業私域知識管理平臺、AI應用工程平臺三大模塊,為企業提供更先進、更匹配的大模型,解決了算力上信創適配、融合調度、企業私域大模型高效推理訓練問題,同時解決了數據到知識的向量化以及場景應用的輕量化組裝問題。
多類型應用構建
支持增強型、智能體、數據型、寫作型等多種應用形態,靈活接入業務系統,快速實現場景落地。
可視化工作流編排
低代碼搭建,拖拽式操作,支持多節點編排與API集成,顯著提升流程自動化與部署效率。
企業知識智能治理
統一管理各類知識資產,內置治理模版,支持多源接入與內容清洗優化,增強大模型理解效果。
企業數據資產治理與商業智能決策
構建統一數據治理體系,實現流程自動化降本增效;以數據洞察驅動精準預測,以智能決策賦能業務增長,助力企業釋放數據的真實價值。
企業大模型管理
60+主流大模型甄選,支持快速部署與微調。內置多維模型測評體系,助力企業精準選型、按需定制業務專屬模型。
算力統一調度管理
支持信創與非信創環境,統一管理異構多端算力,智能調度CPU/GPU資源,突破算力瓶頸,全面提升大模型運行效率與資源利用率。
企業級權限與運營體系
系統—組織—應用多層級管理,支持用戶權限配置、調用配額監控與使用行為分析,保障數據安全與資源可控。
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適用場景
智能陪練
超級員工
智能招采
AI for BI
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智能陪練
智能陪練解決方案依托神州問學平臺,構建AI驅動的培訓體系。通過對企業知識庫治理來完成培訓題目的生成,用于員工的日常培訓及場景陪練,培訓結束后支持基于不同維度完成AI評分與分析,幫助企業員工識別短板、持續改進,極大程度上解決企業培訓面臨的培訓成本高、效率低且效果難統一的問題。除此之外可量身定制專屬集成方案,將相關能力快速融入客戶原有業務體系及終端設備滿足企業業務需求。
超級員工
員工辦公常遇查信息耗時、跨系統操作雜、重復事務多等困境,拖累核心工作效能,為此,神州問學超級員工解決方案應運而生。基于 AI,通過問答等形式,提供知識高效問答、業務深度賦能、流程事務提效等支持,助力企業突破增長瓶頸,提升管理效率和員工效能。神州問學超級員工解決方案預置了多高頻場景Agent,開箱即用,可快速完成業務系統集成及上線試點,大程度降低企業復雜場景落地門檻。
智能招采
企業在面對大量的招采需求時,涉及大量的撰寫、審查、審批工作。針對招采文檔撰寫及審查過程中面臨的痛點,神州問學智能招采解決方案應運而生。該方案通過文檔智能生成、審查及知識庫管理,提高企業流程自動化水平,提高工作效率,降低人力成本,增強合規性,確保文檔符合法律法規和行業標準,降低違規風險,助力企業智能化轉型。
AI for BI
從 Excel到固定報表系統,再到自助式BI,商業智能不斷演進。當數據進入AI時代,AI4BI應運而生。神州問學 AI4BI解決方案,支持自然語言提問,自動生成所需答案,結合多維圖表展示、深度分析與智能預測,幫助企業實現更快、更準的決策。讓商業智能觸手可及,讓以數據為中心、指標驅動的企業管理成為常態。
神州問學——智能流程工作臺
以流程驅動為核心,緊密貼合企業業務場景,為業務人員提供清晰任務指引;無縫集成全量業務應用能力,實現數據高效整合與共享;深度融合 AI Agent 能力,全方位賦能業務場景,助力企業提效、提質、降本,推動業務流程智能化升級。
業務流程管理
避免流程設計和實際執行差異
? 將業務流程以作戰地圖的形式進行可視化呈現,清晰展示流程的各個環節、節點之間的關系以及當前流程所處階段
? AI 分析任務處理時間、資源消耗等指標數據,定位瓶頸并提供流程優化建議
? 流程管理者無需代碼,通過拖拽、參數設置等方式即可快速定義業務流程
業務應用能力集成
實現數據資產累積和數據洞察
? 通過標準化接口協議對接 CRM、ERP、OA 等業務系統,實現數據實時傳輸共享,保障業務數據一致性
? 構建統一數據模型,通過數據分析工具深度挖掘整合后數據,生成業務報表與分析報告,為企業經營決策提供數據支撐
? 根據用戶角色與職責分配數據訪問權限,保障數據安全,防止敏感信息泄露
AI Agent 快速接入
賦能業務 快速迭代
? 快速編排適配的 AI 能力進行集成,為業務處理提供AI 輔助
? 將 AI 能力與業務流程深度結合,在客戶服務、銷售預測、風險評估等場景中發揮作用
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愛問學
愛問學致力于“Bring AI to Data, not Data to AI”,通過本地化、輕量化設計,將企業級AI能力下沉至個人PC端,無論是開發者、企業員工,還是普通用戶,均可通過低成本部署、多模型自由切換、私密知識庫構建,在本地構建專屬大模型。
一鍵部署本地大模型
技術民主第一步
愛問學通過模型蒸餾與優化,將參數壓縮至可本地運行的輕量化版本,用戶僅需一鍵部署,即可在個人PC上完成本地化模型安裝。
本地多模型自由切換
靈活應對多元需求
通過本地多模型自由切換,用戶可以按需調用最適合的模型,而不受限于單一模型的能力。同時,所有模型均可離線運行,無需依賴云端算力。
個人私密AI知識庫
數據安全與智能管理兼得
平臺支持一鍵導入個人文檔、筆記、圖片等文件,通過Embedding模型自動完成內容解析、標簽分類與向量化存儲,形成結構化知識網絡。無論是個人文檔、知識筆記,還是企業敏感信息,用戶均可通過本地私密存儲與智能文件管理功能,構建專屬AI知識庫。
開箱即用
解鎖本地大模型各種玩法
愛問學集成國內外主流AI工具與應用模板,用戶無需代碼基礎即可開箱即用,涵蓋從創作到管理的全流程:AI幫寫、智能同步、靈活調用、精準潤色、詢問AI隨時解答用戶疑問。
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資料下載
“AI for Process 企業級流程數智化變革”藍皮書
從規劃到落地! 企業AI價值釋放全周期方法論

行業客戶案例
智算基礎設施
神州鯤泰AI服務器
KunTai A722推理型AI服務器
基于華為鯤鵬920處理器和昇騰 Atlas AI 加速卡推出的新一代 ARM 人工智能計算服務器 ,具有超強算力、全場景 AI 和開放生態等特點,主要為圖像識別、視頻處理、推理計算及機器學習等場景提供解決方案,廣泛應用于平安城市、智慧交通、智慧醫療和 AI 推理等領域。
  • 2
    鯤鵬920處理器
  • 16個或32
    DDR4 RDIMM
  • 2933MT/s
    最高速率
  • 最大支持8
    Atlas300V視頻解析卡
    Atlas 300I Pro 推理卡
    Atlas 300V Pro 視頻解析卡
  • 1120TOPS INT8
    最大AI算力
神州鯤泰問學一體機
神州鯤泰問學一體機——您身邊的企業級一站式GenAI平臺
將神州問學軟件集成于自有品牌神州鯤泰信創服務器硬件底座,為客戶提供私域生成式AI敏捷落地的軟硬一體式解決方案。兼顧企業級客戶對生成式AI的敏捷落地和私域部署的安全性需求,以強大算力支持多個大模型推理、支持豐富的AI模型應用,助力客戶用自己的數據定制專屬AI模型,實現業務創新。
  • 澎湃性能
    最大支持200B參量的大模型應用
  • 開箱即用
    軟硬一體交付私域算力開箱即用
  • 專屬定制
    企業私域知識庫支持企業專屬大模型定制
  • 一鍵部署
    內置平臺集成豐富功能
  • 一站式構建
    完整配套全棧AI服務,算力、模型、應用統一納管


神州鯤泰問學一體機DeepSeek版
神州鯤泰問學一體機DeepSeek版,通過深度優化的私有化部署方案,為企業提供了高效、穩定的AI服務;通過專業訓練套組,幫助企業打造專屬R1模型,確保模型效果與企業需求高度匹配;提供八大行業解決方案,幫助企業快速找到AI落地的切入點,助力企業將AI技術深度融入核心業務,真正實現降本增效。
  • 安全部署
    簡化部署流程、降低技術門檻
  • 全棧服務
    全棧私有化部署方案+全棧信創服務適配
  • 深度集成
    軟硬件深度集成,提供一體化解決方案
  • 深耕行業
    覆蓋行業場景的私有化部署能力
AI算力調度與加速平臺
異構智算調度運營平臺——HISO
神州問學異構智算調度運營平臺-HISO是銀河yh8858com基于多年行業實踐和技術積累,專為解決企業智能算力管理痛點而研發的智算資源管理與調度平臺,是神州問學AI產品線的核心組件,為企業提供從資源池化、智能調度到生命全周期管理的一站式解決方案。
為智算中心提供算力和服務
  • 沈陽人工智能計算中心
    神州鯤泰基于先進算力產品和領先的部署、運維、服務,為沈陽人工智能計算中心打造高可靠、低能耗、高性能、高效能的面向全場景的智算中心;助力沈陽AICC成為東北專業的人工智能訓練集群,為企業、科研院校、政府等多領域提供普惠人工智能算力;
    助力客戶降低算力成本,吸引人工智能企業向渾南區聚集,支持人工智能企業發展。
  • 廈門鯤鵬超算中心
    為政府、企業、高校、科研院所提供面向數字政務、智慧醫療、智慧工業、智慧教育、智能制造等領域的高可靠算力與存力;以超級計算、人工智能算力、數據中心、大數據等技術賦能新時代智能基礎設施創新迭代需求;基于異構融合,為客戶提供“存算運一體化”無差體驗。
  • 深圳人工智能計算中心
    基于國家A級標準、國際Uptime Tier III標準建設的機房,以人工智能計算平臺方式為高端計算需求提供一站式解決方案,適用于科學研究、深度學習、數據分析和企業資源規劃等多種應用場景。為用戶提供可靠、高效和安全的計算服務。
倒計時 5

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