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qiaokangqi（乔总监）
期待与您携手，共同推动AI技术落地，共创AI新价值
清华系AI创企，由清华大学创业团队创立，专注于深度学习模型优化的AI技术公司。
博士级研发力量，核心技术人员均为理工科与人工智能交叉方向的博士，具备深厚科研与技术实力。
聚焦深度学习模型轻量化、网络结构优化及模型精度定向提升，深耕底层技术。
凭借底层算法设计提供定制化方案，从根源解决行业痛点，实现降本增效提质。
痛点：算力租赁成本高，高峰期排队，推理效率低
方案：减少算力开销，提升并发处理与推理效率
痛点：手机/嵌入式设备算力内存有限，无法运行大型模型
方案：模型极致压缩优化，适配端侧硬件，实现本地实时推理
痛点：推理速度慢、显存占用高，无法满足高并发/实时性要求
方案：底层优化模型结构，显著提升运行效率，释放业务潜力
痛点：智能穿戴、物联网设备功耗敏感，续航压力大
方案：算法级功耗优化，降低设备能耗，延长续航时间
痛点：推理速度达标但精度未满足业务指标，直接影响效果
方案：定向提升模型精度，解决核心业务痛点
痛点：业务发展要求更高精度，需在不显著增加算力下优化性能
方案：在效率与性能之间找到最佳平衡点
痛点：金融风控、安防监控、工业质检等领域对精准度要求极高
方案：有效满足高要求场景，降低风险提升价值
合作开始前为客户模型提供专业优化可行性评估，常规模型提供免费初步评估；复杂模型按实际资源消耗收取少量成本费用，评估后提供详细技术报告和预期效果分析，从源头上保障交付与客户预期一致。
以合同明确优化目标，确保交付效果达标，让投入有明确回报
确保优化后模型完美运行在指定硬件环境，实现无缝部署
提供完整代码或ONNX、SDK等标准化模型文件，方便快速集成
从硬件采购到模型部署的全流程服务，解决后顾之忧
签订正规合同，开具合规发票，保障合作权益与财务合规
业务挑战：PC端识别算法移植至智能戒指MCU，算力/内存极度有限，无法本地实时识别
客户要求：模型参数压缩至1/10以上、推理速度加速10倍、识别率下降≤1%
交付成果：参数优化至1/11，推理速度加速10倍（单次22ms/45fps），精度与原模型一致
业务价值：成功实现本地实时识别，降低设备功耗
业务挑战：云端GPU推理有网络延迟/排队问题，成本高，用户体验差
客户要求：移植至手机端、低端安卓机处理时间<2秒、精度损失可接受
交付成果：低端红米手机识别<1秒，精度仅下降0.3%，年省GPU租赁成本约20万元
业务价值：用户体验大幅提升，实现降本增效
业务挑战：电商平台推荐系统用户量激增，GPU集群扩容导致算力租赁成本高昂
客户要求：保精度提效率、显著降本、线上服务零中断
交付成果：单次推理计算量降30%，吞吐量提40%，年省服务器租赁约200万元（减3台GPU，月省15万+）
业务价值：大幅降低算力成本，保障业务高并发稳定运行
业务挑战：零部件AI视觉检测对微小裂纹/色差识别误判漏检，影响品质并增加售后风险
客户要求：定向提升微小缺陷识别精度、不显著增加推理时间
交付成果：裂纹识别准确率相对提升5%，色差提升3%，推理时间增加<10%
业务价值：降低不良品流出风险，提升产品良率
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qiaokangqi（乔总监）
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