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关于我们

流辰人工智能科技
流辰人工智能科技有限公司成立于2016年10月,系一家专注于数字化转型与智能开发工具研发的国家高新技术企业。公司设立研发与服务中心,形成了辐射全国的技术服务网络。作为一家纯软件科技企业,流辰信息构建了以低代码开发平台、数据治理平台、BI可视化分析平台及AI大模型全流程开发一体化工具为核心的四大自研产品矩阵。
在技术研发与团队建设方面,公司实行内部核心团队统筹研发与外部协作团队辅助实施的协同模式,整体项目服务团队规模近百人。其中,技术研发人员占比逾80%,核心骨干均具备丰富的大数据、低代码引擎及AI大模型软件工程一线实操经验。公司内部按业务方向科学划分为低代码、大数据、BI可视化及AI大模型四大研发板块,有效兼顾了产品的自主迭代升级与定制化项目的落地交付能力。
在产品生态与技术架构上,流辰信息坚持全链路软件自主研发,依托底层核心引擎打造一体化产品生态体系。该体系全面覆盖数据采集治理、业务系统敏捷搭建、自定义报表配置、BI可视化展示,以及涵盖AI需求解析、辅助开发、自动化测试至部署上线的全生命周期管理流程。同时,公司产品高度适配国内信创环境,可无缝兼容主流国产软硬件设施,并根据客户现有IT架构提供灵活的调试与集成方案。目前,全部自研产品均已取得计算机软件著作权登记,从法律层面严格保护核心技术资产。此外,公司积极深化产教融合,与本地高等院校开展技术交流与实习合作,持续为技术创新注入活力。
在市场拓展与服务保障方面,公司业务全面聚焦国内市场,深耕医疗、电力、高校及轨道交通四大核心领域,依托行业渠道优势推动数字化项目的精准落地。供应链端重点强化外协技术团队的标准化考核与云资源配套选型,并借助内部项目管理系统实施严格的进度管控,确保定制化项目按期高质量交付。公司已通过ISO9001质量管理体系认证,建立了7×24小时线上技术服务机制,为客户提供包括产品培训、系统运维、个性化二次开发在内的全周期技术支持,致力于依托一体化智能软件工具,全方位助力各行业客户实现数字化提质降本与可持续发展。
在技术研发与团队建设方面,公司实行内部核心团队统筹研发与外部协作团队辅助实施的协同模式,整体项目服务团队规模近百人。其中,技术研发人员占比逾80%,核心骨干均具备丰富的大数据、低代码引擎及AI大模型软件工程一线实操经验。公司内部按业务方向科学划分为低代码、大数据、BI可视化及AI大模型四大研发板块,有效兼顾了产品的自主迭代升级与定制化项目的落地交付能力。
在产品生态与技术架构上,流辰信息坚持全链路软件自主研发,依托底层核心引擎打造一体化产品生态体系。该体系全面覆盖数据采集治理、业务系统敏捷搭建、自定义报表配置、BI可视化展示,以及涵盖AI需求解析、辅助开发、自动化测试至部署上线的全生命周期管理流程。同时,公司产品高度适配国内信创环境,可无缝兼容主流国产软硬件设施,并根据客户现有IT架构提供灵活的调试与集成方案。目前,全部自研产品均已取得计算机软件著作权登记,从法律层面严格保护核心技术资产。此外,公司积极深化产教融合,与本地高等院校开展技术交流与实习合作,持续为技术创新注入活力。
在市场拓展与服务保障方面,公司业务全面聚焦国内市场,深耕医疗、电力、高校及轨道交通四大核心领域,依托行业渠道优势推动数字化项目的精准落地。供应链端重点强化外协技术团队的标准化考核与云资源配套选型,并借助内部项目管理系统实施严格的进度管控,确保定制化项目按期高质量交付。公司已通过ISO9001质量管理体系认证,建立了7×24小时线上技术服务机制,为客户提供包括产品培训、系统运维、个性化二次开发在内的全周期技术支持,致力于依托一体化智能软件工具,全方位助力各行业客户实现数字化提质降本与可持续发展。
流辰人工智能科技全系自研软件产品严格遵循国家软件工程标准、行业信息系统建设规范及信创产业技术标准进行研发与交付。全过程依托ISO9001质量管理体系实施闭环管控,标准化落实需求分析、架构设计、代码开发、单元与集成测试、压力测试及版本发布等核心环节,全面保障产品质量的标准化、性能的稳定性及交付的规范化。
一、 产品合规与信创适配标准
所有产品研发均严格参照国家及行业规范执行,深度适配政务、医疗、电力、教育及轨道交通等领域的信息化建设要求。在架构设计、接口规范及系统兼容性方面,全面符合国内政企信息化建设的准入标准,能够充分满足各类项目在合规验收、国产化替代及信创环境落地等方面的严苛要求。
二、 核心性能与技术指标体系
公司旗下低代码平台、大数据处理工具、BI可视化系统等核心产品均经过深度的压力优化与性能调优:一是运行高效性显著,支持大数据批量清洗、统计计算及大屏渲染的秒级响应,低代码引擎拖拽搭建极速加载;二是具备高并发承载能力,可稳定支撑政企单位大规模用户同时在线操作,确保高负载场景下系统平稳运行且无数据错乱;三是强兼容性与扩展性兼备,全面适配主流国产操作系统、数据库及中间件等信创环境,采用模块化架构支持按需扩展与二次开发;四是数据精准可靠,建立全链路数据校验机制,杜绝数据偏差与丢失,保障业务台账与决策数据的精准一致。
三、 全维度质量检测与测试体系
公司建立了专属的软件质量管控机制与独立测试环境,覆盖功能、兼容性、压力、性能及场景化模拟五大测试维度。产品上线前均须经历多轮迭代测试、缺陷修复与回归验证,形成完整的测试台账与版本记录。通过持续接受行业通用技术检测并严格把控软件缺陷率,确保交付产品实现零重大缺陷,保障系统运行的稳定合规。
四、 自主可控的研发架构与工艺
产品基于自主可控的底层引擎架构,核心代码、底层框架及算法逻辑均为全栈自研,拥有完整软件著作权,彻底规避开源风险与版权隐患。研发过程采用标准化编码规范、分层架构设计及模块化开发工艺,代码结构清晰且可维护性强。同时,通过常态化的技术复盘与架构优化,持续精简程序冗余、提升运行效率,形成了成熟稳定的软件研发工艺体系。
五、 系统可靠性与长生命周期保障
全系自研软件具备高可靠性、长生命周期及低故障率的特征,系统平均无故障运行时间(MTBF)达到行业优秀水平,支持7×24小时不间断稳定运行,高度契合核心业务场景的运维需求。产品支持长期的版本迭代、补丁更新与功能升级,无强制生命周期限制,能够伴随客户业务的长期发展持续复用。
六、 安全合规与绿色运维认证
公司全部软件产品均已完成计算机软件著作权登记,知识产权完全自主可控。产品严格遵守国家网络与数据安全法规,杜绝违规插件与安全后门,并内置完善权限管控、日志追溯机制,全方位保障数据与访问安全。此外,软件系统轻量化运行,资源占用低、能耗消耗小,系高效节能、绿色合规的现代化信息化软件产品。
七、 市场规模与行业影响力
公司市场业务全面聚焦国内政企数字化领域,深耕医疗、电力、高校教育、轨道交通四大垂直赛道,专注打造精细化、专业化的行业数字化解决方案。依托广州总部及南宁、天津研发服务中心的全域布局,业务辐射重点区域,形成“技术研发本地化、项目交付全国化”的成熟格局。作为国家级高新技术企业,公司在政企信创数字化、数据治理及智能开发工具细分领域积累了稳定的市场份额,品牌专业度与市场认可度持续提升。
八、 标杆客户案例与合作成效
凭借卓越的产品质量与全周期服务能力,公司赢得了众多头部政企客户的认可,打造了多个高含金量的行业标杆案例:
顶尖高校单位:依托自研低代码与数据治理平台,打破跨部门数据孤岛,构建智慧校园一体化底座与可视化驾驶舱,全面提升校务管理效能与科研态势感知能力。
大型电力国企:提供涵盖电力运维、能耗监测、调度管理及数据统计分析的低代码与大数据可视化全套解决方案,支撑电力行业的精细化、智慧化运营。
医疗机构:落地医疗数据治理、智能报表统计、运营可视化大屏及业务系统快速搭建等项目,助力医疗行业数字化提质增效。
轨道交通政企平台:提供覆盖运维数据管控、调度可视化、业务流程数字化及智能辅助开发的综合解决方案,全面适配轨道交通高稳定、高安全的行业标准。
九、 客户服务与品牌赋能
公司坚持以客户价值为导向,依托产品的高适配性与7×24小时全周期服务体系,保持了极高的客户复购与续服率。通过持续提供版本迭代、二次开发及技术培训等增值服务,形成了“落地一个、标杆一片”的良好市场口碑。同时,公司常态化参与行业技术交流,积极深化校企产学研融合,与院校建立人才实训与项目共建合作,持续输出技术价值,进一步扩大了行业品牌影响力。
客户案例与应用领域
流辰人工智能科技深耕政企数字化软件研发与落地,核心应用领域覆盖电力能源、医疗健康、高校科研及轨道交通四大高可靠性、高合规性行业。依托全栈自研的低代码平台、大数据治理工具、BI可视化系统及AI智能开发工具,公司为各行业提供标准化解决方案与定制化软件开发服务。业务涵盖小型功能升级、中型系统建设至大型全域数字化平台搭建,项目交付质量高、周期稳定且落地成功率高,在业内积累了良好的市场口碑。
整体项目规模与交付概况
公司常年承接各类信息化建设项目,单项目建设周期集中在1至6个月,可根据客户需求实现快速部署、迭代上线与长期运维升级。交付场景涵盖软件产品采购、定制化开发、数据治理、可视化平台建设及AI智能化改造等,全面适配中小型信息化改造及大型全域数字化升级需求。整体项目交付标准化程度高,效率处于行业领先水平。
整体应用优势与客户评价
公司产品长期服务于上述四大重点行业,具备极强的信创环境适配性与系统稳定性,充分满足政企高标准的安全与运行要求。所有项目均采用标准化管控流程,确保进度透明、交付规范,并提供按需定制、环境适配、现场调试及人员培训等全流程服务。相较传统开发模式,依托自研底座可大幅缩短建设周期并降低成本。凭借卓越的项目验收通过率与完善的售后服务体系,公司保持了极高的客户复购率与续服率,形成了“落地一个、标杆一片”的良好品牌效应,持续赋能各行业数字化转型。
政府与行业认可
公司长期深耕信创数字化建设与行业软件开发领域,在政策落地执行、政企采购准入及行业生态共建等核心层面,获得了相关主管部门与各行业的高度认可。作为国家级高新技术企业,公司已成功入围多地政府采购供应商名录,并先后承接了教育、电力、轨道交通等领域的政府数字化基础设施建设项目,充分彰显了公司在政企数字化服务领域的专业实力与市场公信力。
售后服务
一、 属地化服务网络布局
通过就近配置实施与技术工程师,实现全国项目的本地化对接与技术支持,有效规避异地长途调配资源的效率损耗。
二、 全天候响应时效机制
建立7×24小时线上技术服务体系:常规问题即时受理,一般故障1小时内远程响应并于8小时内提供处置方案;重大疑难问题24小时内安排高级工程师进行远程深度排查。针对需现场支持的项目,将根据地域条件统筹调度工程师上门服务。
三、 质保与维保政策
项目正式验收交付后,提供限定期限的免费质保服务。质保期内,因非人为操作失误引发的系统缺陷或程序故障,均提供免费修复与版本补丁升级服务。若因底层产品缺陷导致无法满足合同约定需求,将按约定提供整改优化。质保期满后,客户可按需签订年度运维服务协议以延续维保保障。
四、 常态化技术支持体系
远程运维:提供在线故障排查、问题修复等技术支持。
适配优化:配合客户软硬件环境的迭代更新,免费提供小版本环境兼容调试服务。
五、 全维度培训赋能服务
在项目上线前后分阶段开展落地培训,涵盖管理员运维、终端人员实操及二次开发入门指导。并配套标准化操作手册与视频教程,确保客户团队具备独立运维与使用能力。
六、 核心技术资源保障
采用云端部署资源与本地化技术资源双重储备机制。自研底层引擎、配套插件及组件源码均实现全量归档留存。在面临新增模块或功能拓展需求时,可快速调取底层核心资源进行开发配置,确保资源调配高效、交付周期可控。
客户评价
一、 客户满意度调研数据
项目交付后,公司常态化开展满意度回访与调研工作。综合客户使用反馈,整体客户满意度持续保持在95%以上,净推荐值表现优异,众多客户愿向同行业单位推荐我司产品与数字化解决方案。在产品稳定性、落地适配度、售后响应效率及项目交付时效四大核心维度中,客户综合评分均处于行业领先水平。
二、 各行业合作评价摘要
电力行业:平台高度贴合电力业务管控规范,信创环境适配完善;数据统计与可视化大屏功能落地效果显著,售后服务高效专业。
医疗行业:有效打破多系统数据壁垒,自动化报表大幅降低人工统计工作量;系统运行平稳可靠,有力支撑了医院的精细化运营决策。
教育行业:科研数据治理平台架构科学合理,支持按需灵活迭代,切实解决了科研数据分散、统计分析困难等业务痛点。
轨道交通行业:基于低代码平台搭建的运维管理系统部署周期短、运行稳定性强,全面契合轨道交通高可靠性的运行管理标准。
三、 长期战略合作与客户忠诚度
公司在四大核心行业积累了大量复购与续约的优质客户。超过60%的合作客户在一期项目完工后,陆续开展了系统扩容、模块升级、二期数字化扩建及年度运维续签等深度合作。依托稳定的产品底座与全周期服务体系,公司与客户建立了稳固的长期战略合作关系,展现出极高的客户粘性与品牌忠诚度。

常见问题

客户最关心的实际问答
  • 我们想把客服流程做成AI智能体,实际落地大概要多久?成本一般多少钱?
    结论:先做场景试点,别一次性铺开。一个简单FAQ问答型智能体,用现成平台搭建,约2-4周可上线;涉及多轮对话、对接订单系统时,建议预留6-8周。成本按“工具订阅+开发人力+接口调用”估算,小范围试点每月几千元到数万元不等;本地部署会更高。注意:先梳理20-30个高频问题,明确转人工规则,并准备测试数据集,否则效果难保证。具体费用以实际方案为准。
  • 用AI智能体生成工具做的智能体,靠不靠谱?怎么判断能不能直接上线?
    结论:工具生成的是初稿,必须经过完整验证才能上线。先检查生成内容是否有幻觉,对专业知识是否答非所问;接着用100条以上真实用户问题做回归测试,记录正确率、未识别率和转人工率。若正确率低于90%,建议增加知识库和人工调优。还要确认工具的权限管控和日志留存是否符合公司安全要求。上线后持续追踪用户反馈,每周迭代优化。不含绝对保障,实际效果以测试数据为准。
  • AI本地部署和用API有什么区别?我们公司适合本地部署吗?大概需要什么配置?
    结论:API适合快速验证和中小流量,本地部署适合数据敏感或长期高频使用场景。本地部署需考虑显卡、内存、存储和运维成本。以7B参数模型为例,推理需要约16GB显存,微调建议使用48GB以上显卡;若运行70B模型,建议至少4张A100或同等配置,还需配套散热和电力。如果数据必须留在内网、或月调用量超过10万次,本地部署更有优势;否则优先用API。具体配置以实际模型和并发量为准。
  • 企业部署大模型选开源还是商用?要考虑哪些维度?
    结论:没有通用答案,先列需求再选型。核心维度包括:数据合规(能否传出内网)、推理成本、效果精度、二次开发能力、生态与支持。开源模型如Llama、Qwen等可本地化,数据安全好,但需要算法工程师调优;商用API效果稳定、接入快,但长期成本高,且数据可能受服务条款限制。建议先用少量业务数据做性能测试,对比同一批问题的输出质量和延迟。注意开源有许可证约束,商用前请法务审阅。
  • 我们业务数据越来越多,什么时候该建数据仓库?自建还是用云?
    结论:当跨系统取数耗时超过半天、报表口径常冲突时,就该建仓库。建议先盘点现有数据源和核心指标。若数据量在TB级以下、团队小于5人,优先买云数仓(如按量付费),避免自建运维;若已有大数据平台且有专门团队,可考虑自建。建设步骤:先定主题域和指标口径,再做ETL规范,最后搭分层模型。注意数据仓库不是存原始数据的垃圾场,必须设计分层和元数据管理。规模以实际为准。
  • 做数据可视化大屏,领导最看重什么?怎么避免做出来没人看?
    结论:大屏靠“决策价值”不靠酷炫。领导关注三个点:关键指标是否一眼可见、数据是否实时准确、异常能否及时预警。落地建议:1)先确认3-5个核心业务指标和预警阀值;2)设计时按“总分总”布局,重要指标放在左上或中央;3)数据刷新频率按业务定,实时大屏至少保证按时推送;4)不要堆砌图表,一张图表只表达一个结论。验收标准请用户代表试用,观察能否在10秒内找到问题。
  • 数据质量差,脏数据太多,怎么系统性地治理?从哪里开始?
    结论:先治理核心业务实体,再做全量监控。第一步盘点用户、订单等关键数据,找出重复、缺失、格式不一致的具体比例;第二制定规则,如手机号11位数字、日期格式统一;第三用清洗工具或脚本处理存量数据,并建立增量校验机制。建议上线数据质量监控看板,设置“完整率、唯一率、及时率”三个指标,目标可设为关键字段完整率达95%以上。治理要落实到责任人,避免只清洗不管理。具体指标以业务需求为准。

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