企业名称：天津市勇志科技发展有限公司

联系人：史勇

职务：总经理

手机：13502108830

产品应用领域：人工智能化工作流管理、加密即时通讯、硬件嵌入式控制、虚拟现实技术

产品类型：系统软件、应用软件、嵌入式软件、工业软件、其他软件

企业简介:

天津市勇志科技发展有限公司以天津大学、仁爱大学、天津铁塔公司、天津市汽车研究所、蓟州林业局等多家高等院校、机构及科研单位的业务为依托，开发制作创新型大数据信息化展示产品、模块化信息流程框架、物联网信息化、三维图形引擎、区块链数据与加密平台，并开发了多款互联网系统自主知识产权技术框架，且基于信息化产品提供平台类业务及云服务业务。公司团队立足于本地化建设和发展，产品多数满足信创和国产操作系统运行标准，目前团队正在制作大数据信息化展示产品、信息流程框架、物联网信息化、三维图形引擎、网端图形引擎，和多款互联网系统自主知识产权的框架，并基于这款发虚拟现实应用网络功能化平台及服务器端与云服务。涵盖电脑端、移动终端和各类电子及物联网设备。项目团队创始人为英国归国留学人员，精通图形技术、网络系统、电子设计和体感及移动技术开发，且有六年以上团队管理经验，并建立了公司可持续人才发展机制；团队目前规模二十余人，多为开发人员，除了自身人员还和多个资源合作团队进行海外项目的开发合作，公司重视团队的可持续发展和人力资源的稳定性，及团队专项技术方向的定向培养工作。团队在项目商业合作上广泛引入外部合作，团队自身则更专注于核心技术的研发，其技术人员占比为九成，基础架构上专注研发和技术创新的复合型技术开发应用企业。

软件产品/解决方案名称：多模态人工智能应用框架及图形化编程平台

软件产品/解决方案简介：

多模态人工智能应用框架及图形化编程平台

（平台版本+私有化部署版本+云端服务版本）

勇志科技团队通过持续的自主研发和创新，开发了这套完整的人工智能应用开发平台与嵌入式配套接口体系。作为行业内综合全栈信息化解决方案提供商，我们始终致力于将前沿AI技术转化为切实可用的产品和服务，和多种信息平台融合。团队汇集了来自国内外顶尖高校和科技企业的技术专家参与开发，在深度学习、计算机视觉、自然语言处理等领域拥有深厚的技术积累。通过与各行业头部企业的深度合作，我们的解决方案已在教育、企管、电力、金融、医疗、能源等多个领域实现规模化应用。特别是我们自主研发的AI图形化编程工具，创造性地降低AI应用开发门槛，使得更多领域工程人员能够便捷地构建智能化应用。

我们的人工智能产品平台是以Transformer架构为基础的大规模语言模型(Large Language Models, LLMs)、以扩散模型为代表的生成式AI(Generative AI)技术，正在深刻改变各行业的生产方式和业务流程。在此技术浪潮中，基于开源人工智能引擎进行深度优化和再创新，已成为人工智能产业发展的重要路径。本研究立足于开源人工智能技术体系，通过对核心算法的优化改进和领域知识的深度融合，结合业务流程管理系统(BPM)，构建了一套完整的自主可控AI应用平台。该平台实现了从模型训练、推理部署到应用集成的全链路国产化方案，并在高校、通信、能源等多个领域取得了显著的应用成果。

在大规模语言模型核心架构方面，本平台深度整合了目前业界最新的预训练语言模型技术成果。通过采用改进的Transformer架构，实现了超大规模参数的高效训练和推理。在传统Multi-Head Self-Attention机制基础上，引入了Sparse Attention和Linear Attention等优化算法，显著提升了模型处理长文本的能力。同时，通过设计高效的Position-wise Feed-Forward Networks结构，增强了模型的特征提取和表达能力。在模型训练范式上，创新性地采用了混合式训练策略，将GPT风格的自回归生成能力与BERT风格的双向编码能力有机结合，使模型在理解和生成任务上都能获得优异表现。特别值得一提的是，平台还实现了基于Few-shot Learning和Zero-shot Learning的快速适应机制，通过少量样本就能快速适应新的应用场景。为了进一步提升模型的专业领域理解能力，平台创新性地集成了领域知识图谱增强机制，通过实体链接和关系推理，显著提升了模型在专业领域的语义理解准确度。

公司的可定制表单和工作流平台是一个主要的和人工智能融合的平台框架，工作流引擎作为平台的核心支撑组件，采用了最新的微服务架构设计理念。基于开源工作流引擎进行深度定制开发，实现了与语言模型的无缝融合。系统严格遵循BPMN 2.0标准规范实现流程建模，支持复杂业务场景的灵活定义。在表单处理方面，创新性地实现了基于AI的动态表单生成与智能填报机制，能够根据业务上下文自动推荐和填充相关字段。通过集成强大的规则引擎，系统可以处理极其复杂的业务逻辑判断和数据处理需求。同时，平台提供了全面的REST API接口，支持与各类外部系统的深度集成。为了保证系统的可靠性和可维护性，平台还实现了完整的流程监控和性能分析功能，能够实时掌握系统运行状态和性能瓶颈。

在智能表单流程系统的具体实现中，我们采用了多层次的技术架构来保证系统的智能化水平和处理效率。该系统的核心是一个深度定制的神经网络模型，它通过预训练和持续学习来不断适应业务场景的变化。在数据预处理层面，系统实现了复杂的多模态信息提取机制，能够从文本、表格、图像等不同类型的输入中准确识别和提取关键信息。通过实现细粒度的命名实体识别（NER）和关系抽取（RE）模型，系统可以精确理解专业文档中的核心要素和其间关系。特别值得一提的是，系统创新性地引入了基于知识图谱的验证机制，通过构建领域本体模型和推理规则，实现了数据的实时验证和错误修正。在处理流程中，系统还集成了基于注意力机制的异常检测算法，能够自动识别出可能存在问题的数据项，并给出相应的修正建议。同时其包含一个随时可以调用的AI助手模块（与即时通讯平台融合）。

而在人工智能的传统图形识别领域，我们同样具有丰富的经验，无论是物体识别还是对GIS类系统的卫星识别或无人机、机器人体系中的快速动态视觉识别应用。我们一个重要的AI图像识别技术实践，就是针对铁塔公司站址巡检的AI智能服务，在智能巡检系统的落地实践中，我们开创性地将计算机视觉技术与360度全景图像分析相结合，在天津铁塔的站址机房巡查项目中取得了突破性进展。系统核心采用了改进的Vision Transformer（ViT）架构，通过设计专门的球面注意力机制（Spherical Attention Mechanism），实现了对全景图像的无缝分析。在目标检测层面，我们创新性地实现了基于多尺度特征金字塔网络（Feature Pyramid Network, FPN）的检测框架，并结合改进的DETR（Detection Transformer）模型，能够在扭曲变形的球面投影图像中精确定位设备位置。特别是在处理全景图像的视角畸变问题时，我们开发了基于等距圆柱投影（Equirectangular Projection）的自适应校正算法，确保在不同视角下都能保持稳定的检测性能。

在实际应用中，系统通过深度学习模型准确识别机房内的各类设备，包括服务器、交换机、配电设备、空调系统等关键设施。通过实现实例分割（Instance Segmentation）技术，系统不仅能够检测设备位置，还能精确勾勒出设备的轮廓和空间位置关系。特别在标记生成方面，我们实现了基于深度估计的三维空间重建技术，能够准确计算设备在真实空间中的位置和尺寸，为巡检人员提供精确的空间定位参考。同时，通过集成光线追踪（Ray Tracing）技术，系统能够模拟不同光照条件下的设备外观，提高识别的鲁棒性。为了应对机房环境中的复杂场景，我们还实现了基于注意力机制的遮挡处理算法，即使在设备部分被遮挡的情况下，也能准确完成识别和标记任务。系统通过增量学习机制持续优化模型性能，能够适应新增设备类型和变化的环境条件，为铁塔公司的智能化运维管理提供了强有力的技术支撑。

在视觉AI领域，我们也在构建文生图和图像融合平台，平台整合了当前最先进的生成模型技术。以Stable Diffusion为基础，通过优化模型架构和训练策略，实现了高质量的图像生成能力。通过集成ControlNet技术，系统能够精确控制生成图像的构图和细节特征。特别是在人像处理方面，通过引入CLIP模型优化文本-图像对齐效果，显著提升了生成图像的质量和相关性。同时，平台还支持LoRA等低秩适应技术，能快速实现模型在特定领域定制化训练。在实际应用中，系统实现实时风格迁移和图像编辑等高级功能，为用户提供丰富的创作工具。

另一方面，我制作了独立的图像生成型AI应用平台，并通过云端化技术使其可在移动互联网应用上流畅使用，也就是AI换装魔镜系统。我们在AI换装魔镜系统的具体实现中，我们深度整合了最新的计算机视觉技术。系统采用改进的Stable Diffusion XL模型作为核心生成引擎构造的BITAXD人工智能图融框架，通过优化模型架构和训练策略，显著提升了图像生成的质量和效率。在人像处理方面，我们创新性地实现了多级特征提取和融合机制，能够准确捕捉和保持用户的面部特征和身体特征。通过集成改进的ControlNet模型，系统实现了精确的姿态控制和服装映射，确保生成图像的自然性和真实感。特别在服装生成方面，我们开发了基于语义理解的服装描述系统，能够将用户的文本描述准确转换为相应的视觉特征，实现精确的服装风格生成和调整。

因为我们进行多种AI产品的开发和实践，包括大语言模型、人工智能图像识别和智能图像融合与生成，为了高效的管理这些框架和让第三方可以有效的应用，在AI平台图形化编程、脚步化低代码应用工具技术实现路径上，我们采用了"双轨并行"的创新方案，即同时运用Fine-tuning和Prompt Engineering两种技术路线。通过精细的模型微调，系统能够很好地适应特定领域的专业术语和表达方式；而通过精心设计的ProMPT模板，又能确保模型在面对新场景时保持良好的泛化能力。为了提升系统在小样本场景下的表现，我们实现了基于原型网络的Few-shot Learning机制，使得系统能够快速学习新的表单类型和填报规则。同时，通过引入Retrieval-Augmented Generation（RAG）技术，系统能够动态检索和利用相关的历史数据和知识库信息，显著提升了输出结果的准确性和可靠性。

其平台最具特色的创新之一是ProMPT图形化工具的开发。这是一个革新性的可视化AI编程环境，采用了类似于虚幻引擎蓝图系统的节点式编程范式。在这个环境中，各种AI能力被抽象为可视化的功能节点，用户可以通过简单的拖拽和连线操作，构建复杂的AI处理流程。系统提供了丰富的预置节点库，包括文本处理、图像生成、逻辑控制、数据转换等多种功能模块。每个节点都可以进行详细的参数配置，支持条件分支、循环结构等高级编程概念。通过节点之间的数据流动可视化，用户能够直观地理解和调试AI处理流程。特别值得一提的是，系统还实现了节点模板机制，用户可以将常用的节点组合保存为模板，实现代码的复用和共享。为了支持团队协作，平台还提供了版本控制和协同编辑功能，多个开发者可以同时在同一个项目中工作。这种图形化的编程方式大大降低了AI应用开发的门槛，使得领域专家无需深入理解编程细节，就能构建复杂的AI应用。

在ProMPT图形化工具的深层实现中，我们开创性地设计了一套完整的可视化编程范式。系统的底层架构采用了基于有向无环图（DAG）的计算引擎，每个节点既可以是独立的功能单元，也可以是封装了复杂逻辑的组合节点。节点之间的连线不仅表示数据流向，还包含了丰富的类型信息和转换规则。例如，系统支持智能类型推断和自动类型转换，大大简化了数据处理流程的构建。在节点的内部实现上，我们采用了组件化的设计理念，每个节点都是一个独立的容器，可以承载各种复杂的AI能力。特别是在参数配置方面，系统提供了丰富的可视化配置界面，包括滑块、颜色选择器、曲线编辑器等多种交互控件，使得复杂参数的调节变得直观易用。为了支持更复杂的业务逻辑，ProMPT工具实现了完整的流程控制机制。用户可以通过特殊的控制节点构建条件分支、循环结构、并行处理等复杂流程。系统还支持子图机制，允许将常用的节点组合封装为可重用的功能模块。在执行层面，系统实现了智能的调度算法，能够自动分析节点间的依赖关系，优化执行顺序，实现最大程度的并行处理。同时，我们还实现了完整的调试功能，包括断点设置、单步执行、数据监视等，帮助用户快速定位和解决问题。

在系统优化方面，我们采用了一系列创新性的技术方案。在模型部署层面，实现了高效的量化策略和模型压缩技术，显著降低了系统资源占用。通过实现动态批处理和计算图优化，系统能够充分利用硬件资源，提供流畅的实时交互体验。在数据处理方面，我们设计了多级缓存机制，能够智能缓存常用的生成结果和中间数据，大大提升了系统响应速度。同时，通过实现分布式计算框架，系统能够根据负载情况自动扩展计算资源，保证服务质量。

在安全技术防护体系方面，我们构建了多层次的纵深防御架构。首先在模型安全层面，通过实现完整的模型加密和签名机制，确保模型文件在传输和存储过程中的安全性。特别是在模型部署环节，我们创新性地实现了动态水印技术，能够在生成内容中嵌入不可见的身份标识，有效防止内容被盗用。在推理过程中，系统通过实现安全沙箱机制，严格控制模型的计算资源使用和外部访问权限，防止恶意代码注入和资源滥用。同时，我们还实现了基于联邦学习的分布式训练框架，支持在保护数据隐私的前提下进行模型优化和更新。

在数据治理方面，平台实现了全方位的数据安全保护机制。通过实现细粒度的访问控制和审计跟踪，系统能够精确管理不同用户对数据的访问权限，并记录所有关键操作。在数据传输层面，除了常规的TLS加密外，我们还实现了基于同态加密的安全计算框架，支持在加密状态下进行数据处理和模型训练。为了防止数据泄露，系统实现了智能脱敏机制，能够自动识别和保护敏感信息。特别是在多租户场景下，通过实现严格的数据隔离和资源隔离，确保不同租户之间的数据安全。

在生成式AI的伦理治理方面，我们建立了完整的内容审核机制。系统通过多模态的内容理解技术，能够实时检测和过滤不适当的生成内容。特别在模型训练阶段，我们实现了基于价值观对齐的训练方法，确保模型输出符合道德伦理标准。通过建立完整的人机协作审核流程，系统能够在保证生成效率的同时，有效控制输出质量。同时，我们还实现了可解释性分析工具，能够追踪和解释模型的决策过程，提高系统的透明度和可信度。

在人机交互设计方面，我们采用了创新的自适应界面技术。系统能够根据用户的使用习惯和专业水平，动态调整界面复杂度和操作流程。通过实现智能的上下文感知机制，系统能够预测用户可能的下一步操作，提供及时的辅助建议。在自然语言交互方面，我们实现了多轮对话理解和状态跟踪机制，支持更自然的人机沟通。特别是在专业领域应用中，通过集成领域知识图谱和专业术语库，系统能够准确理解和响应专业用户的需求。

在系统工程化实现方面，运用了现代化的微服务架构设计。通过实现服务网格（Service Mesh）技术，系统实现了服务之间的智能路由和负载均衡。在部署方面，我们采用了容器化和Kubernetes编排技术，支持系统的弹性伸缩和故障自愈。通过实现完整的CI/CD流水线，系统支持快速的迭代更新和版本发布。在监控和运维方面，我们实现了基于AI的智能运维系统，能够自动检测和预警系统异常，提供故障诊断和优化建议。

在行业实践方面，我们的平台已经在多个领域取得了显著成果。在教育领域，系统通过智能辅导和个性化学习路径推荐，显著提升了教学效果。在金融领域，通过实现智能风控和自动化审核，大幅提高了业务处理效率。在医疗领域，系统通过辅助诊断和智能随访，有效提升了医疗服务质量。这些成功案例充分证明了平台的实用性和扩展性。

展望未来，我们将继续深化平台的技术创新，重点关注多模态大模型的协同和增强学习等前沿技术的应用。同时，我们也加强平台的生态建设，通过开放API和开发者社区，促进更多创新应用的涌现。以及增强我们对国产操作系统及算力硬件平台在运用这些人工智能产品的技术支持力度。在推进技术创新的同时，我们将始终坚持负责任的AI发展理念，确保技术发展与社会价值的和谐统一。

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市场认可度、相关案例或获奖情况：

本团队作为一家以技术创新为核心的科技公司，拥有独特的市场定位和显著的竞争优势。团队构成以技术人员为主体，占比高达90%，凸显了我们在高原创技术和创新研发方面的卓越实力。这种人才结构使我们能够持续推动技术前沿，不断突破行业壁垒。

我们的业务模式立足于为高等院校、科研机构及大型企业提供定制化的创新型大数据信息化展示产品。我们的客户群体包括但不限于天津大学、仁爱大学、天津铁塔公司、天津市汽车研究所、蓟州林业局等多家知名机构。这种以机构需求为导向的开发策略，不仅确保了产品的实用性和适用性，为我们积累丰富的行业经验和深厚的客户信任。

作为一家规模相对较小的公司，我们成功地与多家大型企业和机构建立了长期稳定的合作关系。这种合作模式的成功，充分证明了我们产品的高质量和不可替代性。我们开发的系统普遍被客户采用为主要业务系统，且长期保持稳定运行，维护成本低，可持续运营周期长达5-7年。这不仅体现了我们产品的可靠性，更彰显了其卓越的前瞻设计。

在技术创新方面，我们的产品普遍满足信创（信息技术应用创新）要求，并在某些领域填补了局部技术空白。特别是在三维图形引擎和科学计算产品等前沿技术领域，我们展现出了强大的研发能力和创新实力。这种技术优势使我们在华为信创竞赛等重要赛事中斩获奖项，获得了业界的广泛认可。

我们与天津仁爱学院在区块链项目上的深度合作，进一步彰显了我们的技术实力。作为主要技术实现合作方，我们协助该项目成为天津市唯一入围的大学代表，与清华大学、北京大学等顶尖学府并列一档，取得了优异的成绩。这一成就不仅提升了我们的行业地位，还吸引了天津市网信办的高度重视，我们因此参与了一系列针对性的技术推广和路演活动（“Web3.0挑战与机遇”）。也拓展了区块链非货币类专业型应用模式拓展。

在国际化发展方面，我们正与新加坡等地的海外企业展开合作，计划将部分软件平台化产品和图形引擎技术产品推向国际市场。这一战略不仅有助于扩大我们的市场份额，更为原创国产独立软件的海外营销探索了可行的实践方案。我们相信，这种国际化运营将为公司带来新增长点，同时也将为国产软件技术在全球舞台上赢得更多认可。