AI Fusion · AI 融合
我们不造大模型。
我们把它接进你的设备。
千问、DeepSeek、Kimi 这些模型,接进 FloatCode 控制系统——这件事本身免费。模型要花的钱,你直接付给模型厂商,我们不代收、不加价,也不会把别人的能力说成我们自己的。
Scope First
先把话说清楚:我们做什么,不做什么。
AI 这件事最怕供应商含糊。所以我们列成两栏——你甚至可以拿这一页去问下一家。
我们做的
对接、部署、落地
- 控制系统按标准接口对接各大厂大模型,开通即用
- 换模型不用改设备、不用改应用
- 支持把开源模型私有化部署到你自己的服务器
- 模型给出的结论,回到控制系统变成指令和告警
我们不做的
不训练、不转卖、不吹效果
- 没有自己的基础大模型,也不装作有
- 不转卖 token:模型费用你直接付给厂商
- 不承诺「接上就智能」——效果取决于你的数据质量和场景
- 不把模型厂商的能力,写成我们的能力
把边界写在前头,不是示弱。
—— 你要的是一个三年后还能换模型、还能自己接手的系统,不是一个只会讲 AI 故事的供应商。
Models
千问、DeepSeek、Kimi,走同一套接口。
我们不是给每个模型做一套定制开发。控制系统对接的是标准接口,所以接一家和接五家,成本差不多;哪天你想换,也不用动设备。
通义千问DeepSeekKimi
豆包文心一言智谱 GLM
混元开源模型私有化
名单会一直加。你有指定要用的模型,给一份接口文档就能接。
—— 对接这件事我们不收钱,也不按调用量抽成。这一点可以写进合同。
Two Ways
用云上的模型,还是自己部署一套?
两条路控制系统都支持,区别只在钱花在哪、数据出不出去。
云上调用
开通即用,按量付费
用千问、DeepSeek、Kimi 这些厂商的在线服务。不用买硬件,接通只要几分钟;花多少取决于调用量。
适合先跑起来、验证到底有没有用,再决定要不要加大投入。
私有化部署
数据一步不出内网
把开源模型装在你自己的服务器或盒子上。要显卡、要调优,前期投入大一些;换来的是数据不出厂,之后没有调用费。
医院、工业现场这类对数据敏感的,走这条。
Who Pays
这笔钱花在谁身上,一次说清。
AI 这块一共三笔费用,一笔是我们的,两笔不是我们的。
大模型对接功能(控制系统内)免费
模型调用费(云上)你直接付给模型厂商,我们不代收、不加价
私有化部署(模型 + 算力)你出服务器和显卡,之后没有调用费
FloatCode 的收费还是模组费 + 联网年费,跟用不用 AI 无关
说白了:我们不靠 AI 赚钱。
—— 你多用 AI,我们不多收一分钱;你不想用,系统照样正常跑。
What AI Can Do
接上之后,能往这几个方向做。
方向是清楚的,能做到什么程度取决于你的数据——这一点我们不夸大。
分析
分析数据
从海量运行数据里看出规律、找出问题。哪些工况最费电,哪些参数容易出故障。
决策
决策控制
不只是执行指令。根据实时数据自己判断怎么调,让人少干预。
习惯
记住用户习惯
记住每个用户怎么用,越用越顺手。同一台设备,对不同的人有不同的脾气。
安全
安全预警
异常提前发现,在出事之前提醒。少停机、少事故、少损失。
What You Provide
我们只要你出两样东西。
选模型、接接口、把结果落回设备,都是我们的活。你要出的,只有这两样。
一
设备数据
哪些参数值得采、采多密。数据越干净、越连续,模型越能给出有用的结论——这一层没人能替你做。
二
场景判断
你的客户到底想解决什么。是省电、是少停机,还是少用人。目标越具体,AI 越容易落地。
你的设备,接 AI 能做什么?
说说什么设备、现在采了哪些数据、客户最想解决什么。我们判断能不能做、走云上还是私有化,再给你一个实在的说法。