企业级 AI 作业系统
把重复任务、交付标准、审批规则、工具调用和质量要求沉淀为可长期运行的 AI Workflow。
- 业务流程自动化
- AI 任务发布与监控
- 组织知识和经验复用
POSITIONING
不是聊天框，是面向真实作业的 AI 生产运行底座
Studio 面向三类客户提供同一个可靠底座：企业把 AI 流程资产化，学校和工厂把工业经验可训练化，央国企和政府把大模型纳入可信治理体系。
工业产教融合平台
把老师傅经验、工业 SOP、真实案例和学生实训整合为可演练、可评分、可上线的工业 AI 作业流。
- 高职院校和技师学院实训
- 工厂专家经验沉淀
- 现场辅助诊断与点检
可信 AI 治理控制台
面向央企、国企、政府和大型集团，提供权限、审批、审计、回放、回滚和私有化治理能力。
- 权限与审批链
- 全链路审计
- 安全合规和内网部署
CAPABILITIES
把模型能力封装为可治理的作业资产
大模型负责智能，Studio 负责生产关系：流程、权限、状态、证据、质量、版本和复盘。
任务驾驶舱
展示 TaskGraph、工具事件、Advisor、Recovery、Final Reviewer、记忆和权限请求，让业务人员能看懂、能干预、能复盘。
Workflow 资产
把一次成功执行沉淀为可编辑、可发布、可复用的流程资产，支持对话、API、Webhook、定时和人工触发。
行业本体
用 Domain、Concept、Relation、Constraint、Stage 和 Skill Binding 描述行业语义，让 AI 理解业务对象和流程边界。
质量与审计
通过 Release Manifest、Quality Gate、Eval Baseline、Trace、Human Review 和 Rollback 控制生产漂移。
SCENARIOS
优先服务工业产教融合，也适配高治理组织
Studio 的关键不是“让 AI 多说几句话”，而是让经验、流程和控制机制进入真实作业系统。
工业产教融合
把老师傅经验转化为教学案例、实训任务和现场辅助流程。
- CNC 异常诊断、注塑缺陷分析、设备点检、维修排故
- 学生演练全过程留痕，形成评分、复盘和能力画像
- 工厂现场运行数据回流为案例库和 SOP 更新
央国企 / 政府可信 AI 治理
把大模型纳入组织权限、审批、审计和安全治理体系。
- 敏感操作审批、多角色复核、部门级流程资产库
- 私有化部署、内网模型、多模型路由、数据不出域
- 任意执行可回放，任意异常版本可暂停和回滚
AI 作业系统 = 大模型 + 行业知识 + 工具连接 + 流程编排 + 权限审计 + 运行治理。
它不是单次问答工具，而是把 AI 纳入组织生产系统的方法：可设计、可发布、可运行、可监控、可复盘、可回滚。
FAQ
常见问题
什么是 AI 作业系统？
AI 作业系统是把大模型能力、行业知识、业务工具和流程治理整合起来的生产运行系统。它让 AI 任务像企业流程一样被设计、发布、监控、审计和回滚。
它和普通 AI 聊天工具有什么区别？
聊天工具主要解决一次性问答。Studio 解决的是长期运行的业务流程，包括版本冻结、质量门、权限审批、执行 trace、评测基线和失败回滚。
为什么适合工业产教融合？
工业经验高度依赖老师傅和现场案例。Studio 可以把经验抽取成工业本体、SOP、Workflow、质量门和教学实训任务，让学生可演练、老师可考核、工厂可上线。
央国企和政府为什么需要这类系统？
高治理组织更关心安全、权限、审计、合规、知识资产和内网部署。Studio 的价值是把大模型纳入可信生产体系，而不是让 AI 黑盒式地执行任务。