人工智能工程服务

人工智能服务与能力

瞬联提供完整的 AI 与大语言模型（LLM）服务生态体系，帮助企业集成、部署并规模化应用生成式 AI、计算机视觉、机器学习、自然语言处理、大数据、物联网以及云计算等新兴技术。

人工智能服务

人工智能服务： 提供定制化的 AI 模型开发、训练与优化服务，并实现与业务流程的无缝集成。

计算机视觉： 图像识别、目标检测与跟踪、实例分割、人脸识别及高级视频分析。

自然语言处理： 光学字符识别（OCR）、文本分类、语义分析、语音生成与识别、自动补全及主题建模。

生成式人工智能： 智能内容与代码生成、基于大语言模型（LLM）的分析（如代码审查、数据库分析、性能调优），通过智能体工作流执行多步骤任务，以及先进的检索增强生成（RAG）。

智能体自动化：自主且以目标为导向的智能体，能够与企业系统集成，协同跨平台的工作流程，并做出自适应决策，以最少的人工干预实现业务流程的优化。

数据标注： 高精度计算机视觉、机器学习和自然语言处理标注服务，打造高质量、严格质控训练数据集。

DataOps

可扩展的数据管道与实时处理能力，依托优化的架构与数据治理，确保数据的高质量、可靠性，并可随时用于分析。其能力涵盖自动化 ETL/ELT 工作流、面向物联网和 AI 系统的流式数据采集，以及跨数据湖和数据仓库环境的持续数据质量监控。

MLOps

面向模型开发、部署、监控和全生命周期管理的流程经过精简优化，并由 AI 驱动的自动化（如智能内容校验）进一步增强。这样不仅能减少人工投入、提升系统可靠性，还能确保在实际生产环境中持续保持稳定一致的性能。

云计算服务：

为 AI 工作负载提供安全且可扩展的云端解决方案，涵盖云迁移、云原生集群、无服务器计算以及智能 DevOps。这些方案构建在可随时运行 AI 基础架构之上（人工智能即服务），并针对高性能的大语言模型（LLM）和先进的智能体（Agent）自动化系统进行了优化设计。

这些与 AI 相关的软件服务使企业能够无缝集成 AI 技术、提升运营效率并推动创新，而无需组建庞大的内部专业团队。

跨行业的成功实践

瞬联已在多个行业交付了高影响力的 AI 解决方案 - 包括高级智能体自动化系统，助力实现更智能的运营、更安全的系统以及变革性的数字化创新。

人工智能硬件( TPU/GPU )认证与机器学习技术栈优化

超大规模云服务提供商

该项目致力于解决下一代 AI 硬件( TPU / GPU )及机器学习框架在生产部署前，如何满足严格性能与稳定性要求的难题。

瞬联通过对先进 AI 硬件( TPU 和 GPU )进行全面的性能验证与稳定性测试，支持了下一代机器学习及高性能计算平台的研发。我们的工作包括：为 JAX、PyTorch、MaxText 等主流机器学习框架构建自动化基准测试流水线，同时设计验证工作流程及基于指标的门控机制，确保软硬件新版本始终满足生产级的可靠性与性能标准。

通过引入日志自动化分析工具、核心指标提取技术及可视化性能仪表板，瞬联将验证周期从约一周缩短至两天左右。这些改进不仅加快了新型 AI 计算能力的部署速度，还提升了流程的一致性，并显著降低了人工投入。

Code Assist, NL2SQL (自然语言生成 SQL )

全球领先的云与 AI 技术提供商

这两项解决方案有效解决了代码审查缓慢、AI 生成代码质量参差不齐以及 SQL 查询生成效率低下等问题。

瞬联构建了代码助手（ Code Assist ），通过对 Claude.ai、ChatGPT、Copilot、Gemini 等多款助手进行基准测试，实现更快速、更高质量的代码生成，帮助客户明确改进方向。相关工作内容包括不同基础模型的比较、代码生成质量评估、AI 引擎能力验证、问题分类，以及缺陷修复与功能开发。

瞬联还开发了 NL2SQL 方案，能够根据自然语言指令生成准确的 SQL 查询。该项目内容包括构建全面的测试用例，用于评估 SQL 生成的质量与效率，开展跨模型性能对比，以及创建高质量的 NL-to-SQL 数据集，用于模型训练与优化。数据集覆盖多种数据仓库与数据库环境，如 BigQuery、Redshift、Databricks、Snowflake、MySQL 和 PostgreSQL。

这些解决方案由瞬联的 GAINS（生成式人工智能基准系统）框架支持，用于评估大语言模型的准确性与可靠性。

智能驾驶安全

美国车队安全服务提供商

车队运营商长期面临驾驶行为不安全的问题，而相关排查通常成本高昂、人工投入大且测试周期较长。瞬联构建了一套由 AI 驱动的驾驶安全系统，涵盖实时警报、分心检测及车队行为分析等功能。

通过缩短测试时间、自动化手动任务并提升整体车队安全性，瞬联打造了更稳定、更成熟的解决方案，从而有效减少了高风险驾驶事件的发生。

人工智能巡检平台

全球领先的通信设备提供商

大多数通信基站的巡检仍以人工方式完成，过程缓慢且容易出错，尤其在跨国或大规模网络中问题更为突出。瞬联开发了一套由 AI 驱动的巡检平台，能够自动检测基站的防护失效、腐蚀（包括锈蚀）及更广泛的结构性缺陷。为确保全球覆盖与本地合规性，该平台在海外部署于 AWS 云服务，在中国则部署于 InSuite 平台。

该平台显著提升了巡检速度与一致性，减少了人工工作量与人为错误，降低了维护成本，同时提高了基础设施的可靠性与人员的安全性。

管道修复系统、智能泳池测绘仪、智慧洗衣房、无人机自动巡检系统、飞虫识别系统

美国某人工智能公司

瞬联为一家提供商业化产品与服务的美国 AI 公司开发了一系列智能物联网（IoT）解决方案。这些方案旨在应对多项挑战：如在管道、电线杆、泳池底部等难以触及的位置进行人工巡检时，流程耗时且结果不一致；以及在昆虫等实体资产上缺乏实时可视性的问题。同时，社区洗衣房中设备故障、异常行为或停机未被及时发现，导致运营效率低下的问题也得到了有效改善。

通过应用计算机视觉、嵌入式 AI 及持续感知技术，这些解决方案实现了更高的测绘与检测精度（泳池测绘与昆虫检测准确率均超过90%），巡检时间缩短至原来的四分之一，有效降低了人工成本（如无人机巡检、管道维修），并显著提升了设备监控能力及智能洗衣系统的自动化故障检测水平。

RC-AI 平台

瞬联智能体驱动招聘解决方案

RC‑AI 平台是一套端到端的智能体驱动的招聘解决方案，旨在全面优化整个招聘生命周期。从简历获取到技术面试，该平台能够将多样化的简历格式标准化为统一结构，利用内部知识库实现基于职位描述（JD）的候选人智能搜索，并通过匹配度评分机制，自动完成简历与岗位需求的精准匹配。此外，该平台还配置了 AI 面试官智能体，可生成针对特定岗位的面试问题，自动开展面试流程，对候选人的回答进行转写，并对其技术能力进行评估。

RC‑AI 基于融合大语言模型（LLM）、结构化数据库以及特定领域智能体模块的分层架构构建，有效降低人工筛选工作量，缩短招聘周期，并显著提升了从溯源、评估到决策全过程的评价一致性。

C‑GTS、AFA、SCV、Soak BOT

人工智能 / 智能体驱动自动化套件

这些解决方案针对汽车行业以及其他依赖复杂软件系统的行业中，工程与验证团队所面临的核心挑战：手动测试、调试与内容验证速度缓慢、结果不一致，且难以在复杂系统中实现规模化执行。瞬联的 AI 与智能体驱动技术贯穿整个验证生命周期，有效提升软件质量和工程效率。

C ‑ GTS – 自动化测试用例生成

软件测试团队通常需要耗费大量时间来解读冗长的需求文档。C - GTS 采用智能体驱动的自动化技术，从结构化和非结构化文档中生成测试用例。该方案可将测试用例编写时间缩短 30–50%，在确保需求覆盖一致性的同时，最大限度地降低人为理解偏差导致的错误。

AFA – 自动化故障分析器
传统调试依赖工程师逐条查看日志和追踪文件，导致根因定位缓慢。AFA 能自动解析日志、执行相似度搜索并检索历史解决方案，可将调试周期缩短 30–50%，减少对已知问题的重复分析，并生成适用于认证流程的标准化故障报告。

SCV – 智能内容验证
UI/HMI/UX 数字内容的验证往往重复性高且容易遗漏缺陷。SCV 通过 AI 模式识别自动执行 UI 与内容验证，使团队的手动验证工作量减少 40–60%，提升视觉不一致的检测率，并增强回归测试的可靠性。

Soak BOT – 基于智能体的稳定性与耐久性测试
长时间运行的测试通常需要持续监控并反复执行。Soak BOT 通过智能体机制实现自然语言任务解析、执行调度、结果验证以及报告生成的自动化，将人工耐久性测试工作量减少 40–60%，提高了长时间运行场景的可重复性，并确保实时监控与结构化报告以满足审计需求。

这些解决方案协同作用，帮助工程团队更早发现缺陷、缩短发布周期、提升产品整体可靠性，从而加快验证速度、降低人工成本，并显著提升复杂软件系统的测试覆盖率。