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【央视新闻客户端】

　　“我们试过用通用 AI 写产品文案，但它连我们行业的‘公差范围’‘表面处理工艺’都不懂，写出来的内容全是外行话；找外包定制模型，不仅要投入几十万，还得等三个月，最后交付的系统跟我们内部数据对接不上……”这是很多企业在 AI 转型中都会遇到的困境 —— 通用工具“水土不服”，定制开发“门槛太高”，数据安全“悬在半空”。而 Innatech（蕴元科技）用五年 AI 深耕给出的答案是：企业需要的不是“万能 AI 工具”，而是能适配自身业务的 AI Agent（智能体）与智能系统，而这一切的核心，在于专业的工业级模型定制与科学的训练体系。

　　一、先搞懂：企业要的 AI，到底是什么？

　　在聊 Innatech 之前，我们得先理清一个关键问题：为什么通用 AI 在企业场景里总“掉链子”？比如用 ChatGPT 写制造业的设备维护手册，它可能会把“轴承润滑周期”写错；用 Midjourney 生成电商产品图，它分不清“纯棉”和“涤棉”的面料纹理差异。原因很简单 —— 通用 AI 是为“大众场景”设计的，它的知识库里没有某一行业的“专属密码”，更无法对接企业内部的生产数据、客户档案、业务流程。

　　而企业真正需要的 AI，应该是一个“懂业务、能执行、守安全”的“数字员工”—— 这正是 AI Agent 的核心定义。它不是单一的聊天机器人或绘图工具，而是融合了“大脑（定制化模型）+ 记忆（知识库）+ 手脚（执行流程）”的智能系统：既能通过训练好的模型理解行业术语，又能调用内部数据回答问题，还能自动完成“生成报表-同步系统-推送通知”这类连贯任务。

　　但要打造这样的“数字员工”，绝不是简单把通用模型改改参数就行。它需要从“需求拆解”到“落地运维”的全流程把控 —— 这正是 Innatech 的擅长领域。作为一家深耕 AI 领域 5 年的科技公司，Innatech 从成立之初就没跟风做“通用 AI 工具”，而是聚焦“企业级 AIGC 应用开发”，把核心精力放在工业级模型定制与智能体平台搭建上，目标只有一个：让每个企业都能用上“量身定制”的 AI。

　　二、核心竞争力：工业级模型定制，不止是“改参数”

　　如果把 AI Agent 比作一辆“智能汽车”，那么“定制化模型”就是它的“发动机”—— 发动机的性能、适配性，直接决定了这辆车能不能在企业的“业务道路”上跑起来。而 Innatech 的工业级模型定制，远不止“给通用模型改改参数”这么简单，它是一套经过千行百业验证的“需求-数据-训练-落地”闭环体系。

　　首先是“需求精准拆解”，这是模型定制的“第一步也是最关键一步”。Innatech 的技术团队不会上来就谈“算法”“算力”，而是先扎进企业的业务场景里：给汽车零部件厂商做模型，他们会跟着工程师去车间看“产品检测流程”，搞清楚“哪些尺寸偏差是合格的”“客户最关心哪些性能指标”；给连锁餐饮做智能体，他们会和店长聊“高峰时段的订单处理逻辑”“会员积分规则”，甚至尝一尝不同门店的“标准化口味”—— 因为只有这样，后续的模型训练才有“明确方向”。

　　接下来是“数据合规与清洗”。模型的质量，取决于训练数据的“纯度”和“相关性”。Innatech 会帮助企业筛选两类核心数据：一类是“公开合规数据”，比如行业标准、政策文件；另一类是“企业私有数据”，比如历史订单、客户反馈、生产日志。但这些数据往往是“杂乱的”—— 有的是 Excel 表格里的零散记录，有的是 PDF 手册里的图片，还有的是车间传感器的实时数据。Innatech 的团队会用专业工具把这些数据“梳理干净”：给文本数据标注行业术语，给图片数据标记产品特征，给数值数据去除异常值，确保每一条数据都能“喂饱”模型。

　　然后是“模型训练与迭代”，这是最考验技术实力的环节。Innatech 不会用“一刀切”的算法，而是根据企业需求选择适配的技术路径：做“设备故障预警”模型，就用深度学习算法分析传感器的振动、温度数据；做“客户需求预测”模型，就用机器学习算法挖掘历史订单的规律；做“产品图生成”模型，就用 GANs（生成对抗网络）算法优化细节纹理。更重要的是，他们会采用“小步快跑”的训练模式 —— 先搭建一个“基础版模型”，让企业试用，根据反馈调整参数，再进行下一轮训练。比如给某家电企业做 AIGC 产品图模型时，第一次训练的模型生成的“冰箱门铰链”不够逼真，技术团队就补充了 2000 张不同角度的铰链细节图，再训练后，模型生成的图片精度达到了“可直接用于电商详情页”的标准。

　　最后是“安全部署”。很多企业担心“把数据交给 AI 公司，会不会泄露？”Innatech 的解法是“私有化部署”—— 所有训练好的模型和企业数据，都存储在企业自己的服务器或私有云里，不上传任何第三方云端。同时，他们会给系统加上“权限管理”“操作日志”“数据加密”三重保障，比如只有生产部门的经理能查看设备故障数据，每个员工的操作都会留下记录，完全符合《数据安全法》《个人信息保护法》的要求。

　　这套“工业级模型定制”流程，让 Innatech 的模型有了区别于通用 AI 的核心优势：比如给某机械制造企业做的“故障诊断模型”，能在设备出现微小异常时就发出预警，比人工巡检提前 2-3 天发现问题；给某电商平台做的“商品图生成模型”，生成速度比人工设计快 5 倍，成本却降低了 60%—— 这些不是“实验室数据”，而是企业真实使用后的反馈。

　　三、降低门槛：AI Pro 智能体平台，让业务人员也能搭 AI

　　有了定制化模型这个“好发动机”，还需要一个“好驾驶舱”—— 否则技术再先进，企业员工不会用，也是“白搭”。这就是 Innatech 推出 AI Pro 智能体平台的初衷：把复杂的 AI 技术“封装”成可视化模块，让不懂编程的业务人员，也能通过“拖拽点击”完成智能体定制。

　　打开 AI Pro 平台，你会发现它更像一个“智能体积木乐园”：左边是“能力模块”，包含了“模型库”“知识库”“插件库”“工作流”四大类；中间是“画布区”，可以把不同模块拖进来组合；右边是“设置区”，能调整参数、测试效果。比如客服部门想搭建一个“售后智能体”，只需要三步：第一步，从模型库选择“客服专用模型”（这个模型已经过行业数据训练，懂常见售后问题）；第二步，上传企业的“产品手册”“售后流程规范”到知识库，让智能体“记住”这些信息；第三步，用工作流模块搭建“客户提问 → 智能体回答 → 无法解答转人工 → 人工回复后同步知识库”的流程 —— 整个过程不用写一行代码，1-2 小时就能完成。

　　这个平台的灵活性，还体现在对“多场景需求”的适配：

　　对中小企业来说，不需要投入大量资金定制复杂系统，直接用平台的“模板库”就能快速搭建基础智能体，比如“订单查询智能体”“考勤统计智能体”，每月成本仅相当于一名兼职员工的工资；

　　对大型企业来说，平台支持“深度定制”：可以接入企业自己的 ERP、CRM 系统，让智能体实现“查询客户订单 → 生成发货单 → 同步物流系统”的全自动化；还能开放 API 接口，把智能体嵌入到现有业务流程里，比如在生产系统中加入“质量检测智能体”，实时分析产品图片判断是否合格。

　　更贴心的是，平台还内置了“多模型切换”功能。比如做“市场分析报告”时，先用“数据分析专用模型”处理销售数据，生成可视化图表；再用“文案生成模型”把图表解读成文字；最后用“PPT 生成模型”自动排版成报告 —— 不同模型各司其职，却能在同一个平台里协同工作。这种“一站式”体验，解决了企业之前“用 A 工具分析数据、用 B 工具写文案、用 C 工具做 PPT”的碎片化痛点。

　　四、看得见的效果：这些案例，证明 AI 真的能帮上忙

　　光说技术不够，得看实际效果。Innatech 的 AI Agent 与智能系统，已经在多个行业落地，解决了企业的真实难题。

　　在消费电子领域，SONY 的电商团队曾被“首页焦点图”的制作效率拖累 —— 每次大促前，都需要设计团队加班一周，制作上百张不同产品的焦点图，还得根据用户点击数据反复修改。Innatech 为其搭建的“电商运营智能体”，完美解决了这个问题：一方面，用 BI 系统抓取历史点击数据，分析出“高点击图片”的特征（比如深色背景、产品特写角度）；另一方面，通过训练让 AIGC 模型掌握这些特征，自动生成符合风格的焦点图；最后，智能体还能实时监控点击数据，自动优化图片细节。上线后，SONY 的焦点图制作时间缩短了 80%，点击转化率却提升了 35%，大大减轻了设计团队的负担。

　　在美妆领域，美妆品牌 Curology 的达人带货团队，曾面临“素材制作效率低”的问题 —— 每个达人需要适配不同平台的风格（小红书偏生活化、抖音偏场景化），传统方式需要设计师为每个达人单独制作素材，周期长、成本高。Innatech 为其定制的“达人带货智能体”，支持达人直接在平台上输入“产品卖点 + 平台风格”，智能体就能自动生成符合要求的素材图；同时，智能体还能分析不同达人的粉丝偏好，推荐最优的素材风格。最终，Curology 的达人素材制作周期从“3 天”缩短到“1 小时”，素材投放后的转化率提升了 28%。

　　五、Innatech 的初心：让 AI 不再是“奢侈品”

　　从高端医疗设备到消费电子，从美妆到制造业，Innatech 的案例覆盖了多个行业，但背后的逻辑始终一致：不追求“最先进的技术”，只做“最有用的 AI”。这家公司用五年时间证明，企业 AI 转型不需要“一步到位”，也不需要“投入天价”—— 关键是找到能理解业务、适配需求的合作伙伴。

　　如今，Innatech 的智能系统已经形成了“模型定制 + 平台赋能 + 场景落地”的完整生态：通过工业级模型定制，为企业打造“合身”的 AI 核心；通过 AI Pro 智能体平台，降低企业使用 AI 的门槛；通过智能体定制，让 AI 适配不同业务场景。而这一切的最终目标，就是让 AI Agent 从“概念”走向“实用”，让每个企业都能用上“用得起、用得好、用得安全”的 AI。

　　对于还在 AI 转型路上犹豫的企业来说，Innatech 的故事或许能带来一点启发：AI 不是“高高在上的技术”，而是能解决实际问题的“工具”。当一家公司愿意花五年时间，沉下心来研究“如何让模型更懂行业”“如何让平台更易用”“如何让数据更安全”，它所打造的 AI，自然能从“用不了”变成“很好用”—— 这正是 Innatech（蕴元科技）最珍贵的价值所在。

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