智能运营平台

决策·调度·执行,
AI 贯通
每一环。

从异常感知到任务结案,奇点智研将分散的数据、团队与现场资源串联为完整的 AI 运营闭环。让每一个决策可追溯、每一次调度可复盘。

申请体验
智能决策支持
调度编排
执行全程追踪
数据接入中
实时同步
IoT 设备 · 活跃业务系统 · 同步中历史数据 · 已加载
IoT设备遥测12:03:21
系统管网压力12:03:22
IoT人员定位12:03:24
历史故障图谱12:03:25
可信中间产物就绪2,847 个知识实体
政府机构与大型企业的首选,驱动高复杂度运营管理
STATE GRID
SINOPEC
MINISTRY OF IND.
HUAWEI CLOUD
CHINA MOBILE
CNPC
行业挑战

运营闭环最难的,不是技术,是贯通。

01
数据孤岛,决策靠人工汇总
业务系统、IoT 设备与团队数据分散,汇总严重滞后,异常往往发现时已错过响应窗口。
01
02
异常到协同,中间断链
感知到问题后,调度、派单与执行之间没有自动化桥梁,每次响应都依赖人工接力传递。
02
03
执行全程不可追溯
任务派发后缺乏状态跟踪与责任存证,出了问题难以定位节点,合规审计无据可查。
03
产品矩阵

核心产品,一体贯通。

DataHub 提供可信数据资产与 AI-ready 中间产物,Canvas 编排执行流程,Agent 连接本地安全与云端同步,Console 统筹全局视角——各产品模块协同运转,构成完整的 AI 运营闭环。

DataHub
数据枢纽
治理结构化与非结构化数据,形成可信中间数据库、证据包与 AI-ready 中间产物。
了解产品
Canvas
执行引擎
可视化编排业务流程,调度 AI Agent 与人工节点,让任务在真实工作流中流转。
了解产品
Agent
端云协同
在本地安全环境中理解业务数据,联动云端服务完成计划同步、快捷控制与任务执行。
了解产品
Console
运营驾舱
全局态势看板与资源配置中心,让管理层实时掌握运营状态与异常处置进度。
了解产品
落地模式

从一个模块开始,到完整闭环。

TechteriaOne 支持按阶段落地:可以先治理数据,也可以先搭建执行层;当 DataHub、Console、Canvas 与 Agent 组合运行时,平台才形成最完整的可审计 AI 决策与调度执行系统。

治理先行

Techteria DataHub

DGaaS 数据枢纽

面向已经拥有执行系统,但需要把结构化与非结构化数据治理为可信中间库和 AI-ready 产物的组织。

Trusted Data Store
Evidence Packet
AI-ready Context
执行先行

Console + Canvas

执行层套件

接入客户自有数据源,快速建立工作流编排、资源配置与跨角色执行协同。

Workflow Orchestration
Resource Console
Operational Handoff
FULL SUITE
全栈闭环

TechteriaOne

推荐政企完整方案

把可信数据、AI 辅助决策、调度编排与交互触达连接成可审计的运营闭环。

DaaS + DGaaS + AaaS
DataHub + Console + Canvas
Agent Copilot
完整 TechteriaOne 强化价值
数据层可追溯
执行层可编排
决策过程可解释
结果反馈可优化
运营闭环

从感知到结果,贯通完整运营链路。

奇点智研以运营闭环为核心:先由 AI 决策路由判断异常与协同对象,再通过调度编排组织资源,最终用工作流协同推进责任、回执、验收与存证。

感知
整合多源运营信号
从业务系统、IoT 设备、现场团队、指挥中心及历史平台实时接入事件,构建统一的决策上下文。
01
路由
判断异常并号召对象
群体数据模型形成异常表征,AI 决策路由选择现场同事、Agent、IoT 与系统共同参与处置。
02
编排
把任务放入业务流
按业务关键点调整 Agent 介入顺序、感知资源与协同对象,让调度不止派单,而是可执行的流程编排。
03
协同
推进责任、回执与验收
将任务组织成跨角色工作流,串联审批、现场执行、证据回传、主管验收与审计归档。
04
监控
实时追踪全程执行进度
跨整条运营闭环监控任务状态、SLA 风险、异常情况、资源利用率与决策可追溯性。
05
优化
从每次结果中持续学习
将执行结果反馈至规则、模型与调度策略,让每个场景的响应速度与韧性持续提升。
06
平台架构

三层架构,一个 AI 运营闭环。

顶层承载业务场景,中层把决策路由、调度编排与工作流协同组织成连续链路,底层连接数据与资源基础设施。每一项行动都可追溯至触发信号、协同对象和执行回执。

  • 整合运营数据、业务规则、团队与资产资源
  • 通过决策路由判断异常并号召协同对象
  • 用调度编排把任务放入真实业务流
  • 以工作流协同推进责任、回执、验收与存证
  • 持续收集反馈,驱动 AI 闭环自我优化
决策与执行场景
真实运营业务
L3
城市运营能源应急公共安全工业运维物流港口医疗运营
AI 运营执行中枢
决策路由 · 调度编排 · 工作流协同
L2
决策路由层调度编排层执行协同层回执学习层
数据·规则·资源·系统
互联基础设施
L1
业务数据运营规则团队与资产历史系统
应用场景

为时效、资源与责任链高要求的运营场景而生。

城市运营
交通管理、公共服务与跨部门联合调度
探索场景
能源应急
巡检排程、故障研判与抢修队伍协调
探索场景
公共安全
事件指挥、风险预警与 7×24 处置执行
探索场景
工业运维
生产异常、预防性维护与资源统筹管理
探索场景
600+
已落地部署数量
42
激活场景覆盖地区
3.8M
每日信号分析量
99.99%
执行可追溯 SLA
客户声音

真实运营场景中的实际成果

盐湖采选作业点多线长,设备告警、人员调度和安全巡检过去全靠人工接力。引入奇点智研后,异常从感知到派单全程自动流转,响应时效缩短了 60%,每一条处置记录都有完整存证。

王 **已脱敏
西北某盐湖集团 · 运营总监

我们管辖超过 800 个路口和 12 条主干道,过去跨部门协调靠电话,信息经常断层。现在所有调度指令和回执都在平台上留痕,指挥效率大幅提升,漏单率基本降到零。

李 **已脱敏
某直辖市交通管理局 · 信息化处长

引入预测性维护模块后,非计划停机次数下降近 40%。最大的变化是运维人员从"救火"变成了"预防",管理层也第一次能实时看到全厂设备的健康状态。

张 **已脱敏
华东某能源集团 · 数字化总监
携手共建

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