深度合作与落地验证
构建懂行业、能执行的智能系统
北京多谱智联科技有限公司是一家专注于 AI 垂类场景落地与软硬协同系统研发 的硬核科技企业。
我们致力于打破通用大模型与真实物理世界之间的壁垒。依托「大模型 / RAG+Agent 认知大脑 + 边缘感知控制 + 极致数据工程」的全栈技术能力，我们在工业控制、医疗健康、教育科研及特种场景中，为客户打造高可靠、低时延、具备行业深度认知能力的自主智能系统。
基于 LlamaIndex、CrewAI、RAGFlow 等前沿开源与自研框架，深度整合 Qdrant 向量数据库与 Neo4j 知识图谱，构建具备混合检索与多步推理能力的自主智能体（Multi-Agent）系统，实现领域专家知识的结构化激活与零幻觉闭环决策。
具备从云端中控、SCADA / Modbus 工业遥测协议集成，到 NVIDIA Jetson / 树莓派等嵌入式边缘平台的全栈开发能力。实现多源传感器信号的高并发融合与端侧微秒级自主闭环控制，让 AI 从「云端对话」真正走向「物理世界感知与执行」。
深耕 YOLO、U-Net 及多模态视觉大模型的工程化应用。建立严格的数据清洗与像素级标注质控体系，在临床医学影像分析、课堂多模态行为追踪以及工业缺陷检测中，提供毫秒级、高精度的感知与特征提取能力。
具备完善的项目研发管理体系与技术验证交付能力，深度服务于顶尖科研院所与垂直行业龙头企业。我们不仅提供算法模型，更交付符合企业级与学术级高标准的工业落地方案。
从多源感知到认知决策，再到边缘执行的全链路闭环
在 AI 的前沿方向上，构建行业落地的技术底座
以通用大模型为基座，通过领域微调、知识注入与对齐优化，在医疗、工业与教育场景中沉淀可部署的专家级理解力与结构化输出能力。
基于 LlamaIndex、CrewAI 等前沿框架，结合 Qdrant / Neo4j 混合检索，构建高可用多智能体系统，突破复杂业务流的推理瓶颈。
从云端中控到边缘计算，支持 SCADA 系统集成与 Jetson / 树莓派端侧软硬协同，实现设备自律与闭环控制。
探索多模态感知与环境建模，让 AI 具备对物理世界的因果推理与预测能力——从感知走向认知的前瞻方向。
真实场景 · 可核验合作 · 量化交付成果
眼底是全身唯一无创微血管窗口，需在基层与门诊快速完成眼病识别与心血管风险提示。
人工阅片耗时长、主观性强；多数系统偏单病种，缺少视网膜标志物到心血管风险的闭环。
RETFound 特征编码 + 9 路模型并行推理 + 规则引擎 + 本地 LLM 报告；飞书上传即分析归档。
全流程 <30s；9 模型 GPU 并行；5 维 23 条可解释心血管规则；数据本地化部署。
慢阻肺患者依从性低、吸入操作复杂，纸质 CRF 难追溯，社区随访易断裂。
用药依从性普遍仅 40%–60%；随访数据分散，难以及时预警依从骤降与症状恶化。
电子化 CRF + 5 类文档多智能体 OCR 填表 + RAG 用药助手 + 打卡/教育视频 + 医生工作台。
覆盖 6 月纵向随访；两阶段临床设计（AI 终端研究 → 前瞻 RCT）；依从与 CAT 异常自动预警。
低空安防需在复杂电磁与受限算力环境下，完成多源探测、态势呈现与快速反制。
目标机动快、虚警与漏检并存；探测—研判—打击链路若割裂，难以及时闭环处置。
多源传感器融合 + 雷达态势窗 + 自动/手动反制模式，支撑发现—压制—驱离全流程。
统一管控台呈现探测、打击与日志；边缘侧可部署，适配实战演训与重点区域防护。
医患双端闭环：OCR 报告提取、VCSS / CIVIQ-20 / CEAP 评分、DTx 处方化康复与行为干预，降低纸质随访断裂与依从流失。
在最需要智能化的行业，把工程能力落到真实场景
基于自动化遥测与 SCADA 系统的数据集成，在 Jetson 等边缘平台完成实时控制与故障预判，推动产线从经验驱动走向数据智能闭环。
深耕临床数据结构化提取与医学影像流程优化，覆盖慢病随访、眼底辅助分析等可落地链路，让 AI 成为医生的知识伙伴。
融合视觉与语言大模型，构建多模态课堂观察流水线；为高校与科研院所提供课题技术底层与学术级验证交付。
面向受限算力环境，研发便携式智能装备与多源传感器融合方案，构建高可靠的态势理解与反制辅助能力。
明确第一步，降低首次沟通门槛
对齐业务目标与约束，小范围验证可行性与价值。
架构选型、数据工程与算法落地，形成可交付系统。
云端到边缘联调，完成现场部署、压测与验收。
监控告警、模型与规则迭代，保障长期稳定运行。
AI 不应止步于对话与生成。它应当理解行业的语言，感知物理世界的规律，并在真实场景中持续进化。
让分散、隐性的行业经验通过 AI 被结构化、被激活、被传递。
只有理解行业上下文与约束，AI 才能从「看起来聪明」走向「真正可靠」。
当物联网感知与 AI 认知相遇，物理世界与数字世界的边界将逐渐消融。
当 AI 真正理解行业的语境、逻辑与约束，它将不再只是工具，而是推动行业进化的智能伙伴。
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