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Cases / 案例中心

Route / 03

真实项目，真实业务现场

从基层治理、酒店运营到智能巡检，呈现智能系统如何连接业务入口、运行信息与决策链路。

Project statement

以下案例均来自真实业务项目，并仅在当前可公开的信息范围内呈现； 不补充未经确认的客户身份、量化成效或交付细节。

01

真实业务项目

潮鸣街道“小浪潮”数字治理项目

基层治理场景下，通过数字人、小程序和数据驾驶舱，帮助街道提升信息采集与协同处理能力。

背景

项目面向基层数字治理，将信息采集、服务触达与协同处理纳入同一数字化工作链路。

挑战

  • 如何让信息采集入口更便捷，并让业务信息得到集中呈现
  • 如何让事项状态在协同处理过程中保持清晰可见
  • 如何连接面向使用者的交互入口与街道侧的治理视图

解决方案

以数字人承担交互与信息触达，小程序承载移动端服务和信息采集，数据驾驶舱汇总业务信息与处理状态，为街道协同工作提供统一视图。

技术架构

Architecture sequence

  1. 数字人

  2. 小程序

  3. 数据汇聚

  4. 数据驾驶舱

业务价值

帮助街道提升信息采集和协同处理能力。

02

真实业务项目

酒店数字化运营系统

围绕酒店会员、小程序和房态管理，建设连接服务触点与日常运营的数字化系统。

背景

项目围绕酒店会员运营、移动服务入口与房态管理，支持酒店日常运营信息的数字化协同。

挑战

  • 如何连接会员服务、小程序触点与房态管理
  • 如何让运营过程及时掌握房态与相关服务状态
  • 如何减少不同运营环节之间的信息割裂

解决方案

以小程序作为移动服务入口，连接会员运营与房态管理能力，使相关业务信息在同一运营链路中协同。

技术架构

Architecture sequence

  1. 小程序触点

  2. 会员体系

  3. 房态管理

  4. 运营信息协同

业务价值

帮助酒店提升运营效率。

03

真实业务项目

AI 视觉巡检系统

利用视觉模型、大语言模型和规则引擎，实现业务场景智能巡检。

背景

项目面向需要持续巡检的业务场景，将视觉识别、语言理解与业务规则组合为智能巡检链路。

挑战

  • 如何从场景图像或视频中识别与巡检任务相关的信息
  • 如何让视觉结果结合业务语义得到进一步理解
  • 如何让巡检判断服从明确的业务规则

解决方案

视觉模型识别场景信息，大语言模型完成语义理解，规则引擎执行规则判断，形成可供业务处理的巡检结果。

技术架构

Architecture sequence

  1. 场景图像 / 视频

  2. 视觉模型

  3. 大语言模型

  4. 规则引擎

  5. 巡检结果

业务价值

实现业务场景智能巡检，让视觉、语义与规则协同工作。

让智能体进入业务，而不只是停留在演示里。

从一条边界清晰的业务流程开始，梳理数据、工具、权限与人工控制点。

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