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。

聊聊你的设备 →
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也可以直接找我们。

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打电话或扫码加微信都行。说清设备类型和想实现的能力,我们直接给方案,不合适也会直说。

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