实时流
创建、启停实时流,管理租约并接收事件,承载视频及其他连续输入。
三项解决方案、五个平台产品、七项基础设施产品,帮助您在只有云基础设施、机房或设备上私有部署并自主接管 AI 能力。
在自有环境中运行多模态算法,以标准化算法制品和输入输出约定,统一承载实时 Streams、异步 Jobs 与同步 Services。
一套统一运行模式
按场景选用三类工作负载,同时保持算法制品、输入输出约定和结果管理的一致性。
创建、启停实时流,管理租约并接收事件,承载视频及其他连续输入。
排队、领取、重试或取消任务,为图像、文件和视频批处理收集产物。
通过面向服务的调用,为业务 API 同步返回推理结果。
产品架构总览
可按需选择单层能力,也可组合为团队能够运行和自主接管的私有 AI 交付。
按组织阶段选择起点
从组织角色、已有资源和首个合作场景出发,选择适合的起点。每类对象都会进一步对应相关的交付方案或 Sovereign 平台范围,而不是预设一套通用平台。
希望建立可信的共享技术服务,同时避免将园区统一采购与入驻企业独立采购混为一谈。
先明确园区服务边界:优先服务的入驻场景、公共与私有资源的划分、入驻引导和支持职责。
再按入驻企业分别界定项目范围,或扩展为区域 AI 服务、设备与数据场景。
希望把可控的算力与模型供给转化为有品牌、可治理且具备商业路径的服务。
围绕模型供给、容量、目标客户、商品设计与验收方式,开展 Token 工厂的首次梳理。
按需要加入 Engine、gateway-core、算力运营和算法商品能力。
希望让一个优先级明确的 AI 工作负载更贴近自身业务、数据与部署控制权。
从一个边界明确的内部工作流、数据边界、使用人群和验收结果开始;可先采用自主可控基础设施,也可直接选择适合的平台。
在已验收工作负载基础上,扩展至共享算力、模型服务、设备数据或算法交付。
希望将数据资产转化为受控的模型或算法结果,同时保持对数据权利、评估和发布的清晰控制。
以明确的数据集、应用场景、处理约束、评估方法和发布责任为基础,启动模型工厂的首次梳理。
将已验收的模型迭代通过 Engine、Inference 或获批准的商业渠道进一步产品化。
希望将非视频设备或装备数据与运营 AI 结合,同时保留站点、协议与支持边界。
从一个站点、一类协议、一项数据或告警工作流及明确的现场责任人开始;只有在输入与结果达成一致时再引入算法工作流。
按现场与运行验证结果,扩展 IoT、Inference、边缘组件或模型服务。
希望在不承担全平台建设的前提下,缩短从产品设想到可控 AI 能力的路径。
明确第一个客户工作流、模型或算法依赖、部署选择、商品设想与预算。
数据导向的模型工作可进入模型工厂,商业运营可进入 Token 工厂,需求稳定后再选择相应平台。
希望交付清晰的本地方案,同时保留软件、环境与接管环节的责任边界。
共同界定一个交付项目:各方角色、既有系统集成、运维接管和验收方式。
围绕自主可控基础设施、IoT、Inference、Engine 或 gateway-core 建立可重复的组合交付。
希望为投资组合或孵化业务判断并支持技术能力建设,又不将通用共享平台包装为必然可交付的服务。
选择一个被投或孵化场景,并分清业务发起方、签约主体、数据、预算与成功条件。
为条件成熟的企业分别界定模型工厂、Token 工厂或基础设施相关工作。
明确首次合作
首次合作不是抽象的路线图,而是明确业务结果、可提供资源、责任人以及值得进入下一阶段的条件。
一个明确的业务目标、已知使用者和可见的结果。
能够实际提供的环境、数据、设备、算力或模型。
明确业务、技术、运行和验收责任人。
适合首次范围的决策区间与采购路径。
交付、集成、排除项、运行假设与验收标准。
后续推广前需要满足的文档、许可、版本与可移交条件。