AI全栈优化 · 智能化落地

从模型优化、算子优化到软硬件与信息系统集成——为您打通AI落地的每一层

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公司简介

// 我们是谁

专注AI全栈优化与智能化落地的技术公司。

从底层算子到上层应用,提供端到端定制化方案,为AI在各行业的落地扫清障碍。

01

团队构成

核心技术人员为理工科与人工智能交叉方向的博士,具备深厚科研与底层技术实力。

02

技术纵深

从算子级优化到模型级重构,再到软硬件与信息系统的整体集成,深耕整条技术栈。

03

交付形态

可按客户需求灵活选择:单独交付模型或算子、也可交付完整软硬件系统或信息平台。

核心能力

LAYER 01
模型优化
网络结构原创 · 硬件-算法协同
LAYER 02
算子优化
硬件专属算子 · 跨平台移植
LAYER 03
系统集成
软硬件协同 · 信息系统交付

模型优化层 —— 从根源挖潜

依赖开源:局限明显

  • ✗
    过度依赖开源框架和预训练模型,缺乏自主创新
  • ✗
    调参式开发,难以触及模型性能天花板
  • ✗
    传统量化/剪枝牺牲精度换有限加速

底层原创:根源优化

  • ✓
    原创网络设计:按业务目标和硬件环境,从零设计高效网络结构
  • ✓
    硬件-算法协同:针对 NPU/MCU/CPU/GPU 特性设计专属网络
  • ✓
    效果与效率双优:从根源保证精度和速度,突破传统瓶颈

算子优化层 —— 让每一次计算都高效

硬件专属算子开发

针对特定芯片(华为昇腾、寒武纪、高通NPU等),手写高效算子,比通用框架自动生成的快数倍。

算子融合与调度优化

通过算子融合减少内存读写开销,自定义调度策略最大化硬件并行度。

跨平台算子移植

将算子从一个平台移植到另一个(GPU→NPU、CUDA→RISC-V),保证跨硬件高效运行。

系统集成层 —— 从算法到产品的最后一公里

01

软硬件协同设计

根据算法需求推荐硬件方案(或定制加速板卡),从一开始就让软件和硬件协同优化。

02

端到端AI系统交付

从模型训练、算子开发、推理部署到前端交互,交付可直接上线的完整AI产品。

03

行业信息系统定制

面向具体行业(工业检测、智慧零售、安防监控等),将AI嵌入业务流程,打造智能化信息系统。

核心适用场景

模型优化场景

云端推理降本

算力租赁成本高、高峰期排队——优化后提升并发处理效率

端侧硬件部署

手机/嵌入式设备算力有限——模型极致压缩,实现本地实时推理

精度定向提升

精度未达业务指标——定向优化,在不显著增算力下提升精度

低功耗设备

智能穿戴、物联网设备——算法级功耗优化,延长续航

算子优化场景

特定芯片加速

昇腾、寒武纪、GPU 等芯片上通用算子太慢——手写专属算子提速数倍

算子级瓶颈突破

模型整体已优化但个别算子成为瓶颈——定向优化瓶颈算子获得整体提速

跨平台移植

一套算法要部署到多种硬件——移植核心算子,保证跨平台高效运行

系统集成场景

从算法到产品

只有算法原型,缺前端、缺部署、缺运维——交付可直接上线的完整AI产品

软硬件协同设计

硬件选型和算法适配割裂——从一开始协同优化,让硬件和算法天生匹配

行业信息系统

AI能力需要嵌入业务流程——打造从数据采集到决策输出的完整智能化系统

效果与交付承诺

模型优化

  • · 速度与精度平衡:显著提速,精度损失可控
  • · 参数冗余消除:加速同时精度同步提升

算子优化

  • · 硬件级性能承诺:算子性能达到芯片理论上限的合理比例
  • · 精度无损:算子优化不引入额外精度损失

系统集成

  • · 端到端交付:从算法到可上线产品,一站搞定
  • · 文档齐全:提供完整技术文档和源代码

前置评估保障机制

合作前为客户提供专业可行性评估:常规模型免费初步评估;复杂项目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。

合作保障

01 / 05

效果刚性保障

合同明确目标,交付效果达标

02 / 05

硬件深度适配

确保模型在指定硬件上无缝运行

03 / 05

完整成果交付

代码、ONNX、SDK、文档一应俱全

04 / 05

灵活交付形态

可单独交付组件,也可交付完整系统

05 / 05

正规合规合作

签订正规合同,开具合规发票

典型成功案例

模型优化 · 端侧部署

智能戒指内置算法加速

挑战:PC端识别算法移植至智能戒指MCU,算力/内存极度有限

要求:参数压缩至1/10、速度加速10倍、识别率下降≤1%

交付:参数优化至1/11,速度加速10倍(22ms/45fps),精度一致

实现本地实时识别,降低设备功耗

模型优化 · 算子优化

游戏自动捏脸算法端侧移植

挑战:云端GPU推理延迟高、成本高,用户体验差

要求:移植至手机端、低端安卓机处理时间<2秒

交付:低端红米<1秒,精度降0.3%,年省GPU租赁约20万

用户体验大幅提升,实现降本增效

模型优化 · 云端算子

云端推荐系统模型优化降本

挑战:电商推荐用户量激增,GPU集群成本高昂

要求:保精度提效率、显著降本、零中断

交付:计算量降30%,吞吐量提40%,年省约200万(减3台GPU)

大幅降低算力成本,保障高并发稳定运行

模型优化 · 精度提升

工业视觉检测精度提升

挑战:零部件AI视觉检测对微小缺陷误判漏检

要求:提升微小缺陷识别精度、推理时间不显著增加

交付:裂纹准确率相对提升5%,色差提升3%,推理增<10%

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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