场景示意大模型落地
污染源溯源智能体平台
让异构资料、GIS 研判与报告编制进入同一条证据链。
需求背景
政策、空间数据与现场资料分散，排查结论难以追溯。
解决方案
RAG 汇集证据，GIS 工具执行空间计算，Agent 组织研判。
价值效果
减少重复整理，让每个结论都能回到原始证据。
9.5GB / 1200+资料规模
7阶段业务阶段
27个样本单元研判单元
知其然、知其所以然、知其应然，使之然。
企业 AI 落地，不是再加一个聊天框，而是重新设计工作如何被理解、判断与执行。
白泽智能位于重庆，为企业提供AI落地、大模型应用开发、RAG知识库、AI Agent、工业视觉及私有化部署服务，并面向重庆及西南地区提供从咨询、研发到系统集成的完整交付。
AI 只有进入真实流程、产生可验证结果，才算真正落地。
白泽既做大模型 / RAG / Agent，也做工业视觉、边缘计算、机器人和 IoT。
我们更关心的是：技术怎样与客户现有的人、数据、系统和现场约束一起工作。
减少检索、整理、重复判断与跨系统操作。
把事后发现转为过程预警与提前决策。
让个人经验沉淀为组织可调用的能力。
从数据洞察继续进入任务、审批和行动。
用真实结果反馈模型、规则和流程。
识别问题、数据基础与组织准备度。
规划企业级 AI 能力与治理方式。
价值 × 可行性 × 风险排序。
用最小闭环验证真实业务价值。
连接 ERP/MES/OA/飞书/设备。
Golden Set、回归、现场验收。
部署、培训、权限、审计与运维。
持续看效果、失败案例与采纳率。
AI咨询工程师、AI开发工程师、FDE、算法工程师、提示词/上下文工程师。
数据接入、知识、Agent、视觉算法、编排与部署能力，快速拖拉拽搭建业务系统。
从工业信息化、机器视觉到大模型与智能体，理解“算法之外”的现场工程。
面向重庆大学、西南大学、重庆交通大学等高校持续共创与技术探索。
精益治理方法 + 深厚工程能力，先理解业务机制，再选择模型和工具。
面向重庆及西南地区，从业务诊断、研发到系统集成与持续运营。
从知识到行动，从感知到控制。每一个案例，都回到具体的业务问题。
场景示意大模型落地
让异构资料、GIS 研判与报告编制进入同一条证据链。
政策、空间数据与现场资料分散，排查结论难以追溯。
RAG 汇集证据，GIS 工具执行空间计算，Agent 组织研判。
减少重复整理，让每个结论都能回到原始证据。
场景示意大模型落地
从热点研究到多平台表达，让内容生产形成持续闭环。
选题依赖灵感，平台口径分散，发布后缺少复盘。
统一事实底稿，分工研究、创作、审核与多平台表达。
内容有来源、观点有依据、审核有记录、效果可复盘。
场景示意大模型落地
让每一次客户沟通，都从具体问题与有效假设开始。
客户研究耗时，机会难判断，会前准备难以复用。
整理公开资料与 CRM，形成客户画像和沟通作战卡。
区分事实、推断与待验证项，让会谈推进真实诊断。
场景示意大模型落地
以“我要办什么事”为入口，连接知识、流程与系统。
制度、表单和审批入口分散，员工反复查找与填报。
权限知识库结合流程 Agent，辅助查询、填表和催办。
保留原审批体系，关键提交人工确认，操作可以追溯。
场景示意工业视觉
让视觉在远距离、运动中读取标签并关联业务记录。
钢材标签远、运动快，人工靠近吊装区扫码风险高。
长焦成像结合目标跟踪、透视校正与识别结果去重。
减少人工靠近作业区，实现连续识别与出入库关联。
场景示意工业视觉
在异常扩散之前，把连续生产中的细微变化看清楚。
人工巡检难以及时发现早期拥堵，异常会扩大损失。
防爆相机持续采集，边缘模型结合时间窗口判断异常。
及时预警并保留事件截图，为现场处理和复盘提供依据。
场景示意工业视觉
把巡检影像转化为线径、线制和构件的结构化信息。
人工登杆风险高，线路参数分散在记录和历史系统中。
无人机采集，视觉分割结合几何标定识别与测量。
关联位置、杆塔和线路对象，让巡检成果进入业务台账。
场景示意工业视觉
从施工到运维，让不同算法共用一套接入与处置链路。
施工与运营任务不同，独立系统导致设备和数据碎片化。
统一视频接入与算法调度，按阶段组合检测任务。
告警通过标准接口推送，截图、坐标和处置状态可追溯。
场景示意工业视觉
从正常样本学习，让长尾缺陷也有被发现的机会。
透明反光材质难成像，新缺陷又难以预先收集样本。
多视角光学采集结合异常检测、热力图和瓶型模板。
降低负样本依赖，覆盖瓶口、瓶内、瓶底与瓶身。
场景示意工业视觉
在树木与建筑之间，完成连续感知、定位与覆盖作业。
遮挡环境定位不稳，重复路线依赖人工持续操作。
融合激光点云、IMU 与视觉，持续估计位姿并规划路线。
减少定位基站依赖，支持复杂园区的自主覆盖作业。
场景示意工业视觉
把顺序、动作和材料状态，变成设备动作前的检查点。
漏序、倒序或材料错放，往往在后续质检才被发现。
视觉识别关键状态，状态机推进工序并与 PLC 联锁。
在设备执行前拦截工序异常，减少返工和材料浪费。
场景示意工业视觉
精细对齐标准图，在现有工控机上发现微观差异。
线路缺陷细小，生产现场希望兼顾低延迟与硬件成本。
密集特征匹配、精细配准，再比较局部结构差异。
采用纯 CPU 推理，便于集成到既有工业检测工位。
场景示意工业视觉
让机器人进入危险区域，让操作员留在安全的位置。
人工破碎存在直接接触、粉尘与设备运动等多重风险。
履带平台集成破碎、收集和输送，配合多路视频远控。
降低人员暴露，让作业感知、控制与异常停机可协同。
场景示意工业视觉
综合驾驶员状态、车辆信号与盲区环境进行本地判断。
驾驶员行为和车外盲区风险并存，单点识别难以覆盖。
DMS、BSD 与车身信号融合，边缘端联动声光和画面。
关键预警在车端闭环，后台留存告警与车辆运行记录。
把技术前沿，转化成企业真正能用的方法与判断。
工业智能体真正要连接的，不只是一个大模型，而是工业视觉、IoT、企业知识、权限网关与确定性控制。本文用质量异常处置拆解可感知、可解释、可授权、可回退、可验收的最小闭环。
Agent先进入机器人开发工具链，实时控制和安全联锁仍需保持确定性边界。
规模化阶段的关键不只是模型，而是数据、边缘、流程、评测和复制运营能力。
权限、工具、审批点、审计和失败回退，是企业 Agent 进入生产之前必须先设计清楚的系统边界。
AI 落地的终点，不是一个模型。
而是让企业形成一套持续创造价值的工作方式。