数据分散，模型无处发力
配方、质检、ERP、现场设备与人工记录分散在不同系统，AI无法直接进入真实业务链路。
江南大学商学院产学研转化项目
把 AI 接入食安、质检与经营决策现场 让模型真正变成业务结果
群策智能以大语言模型、计算机视觉、深度学习与数据智能为底座，为食品安全、智慧农业、工业质检和企业经营决策提供可诊断、可部署、可追踪的端到端数智化方案。
- 技术底座
- LLM + CV + 数据智能
- 重点场景
- 食安 农业 质检 决策
- 学研背景
- 江南大学商学院
- 算法荣誉
- 长三角算力算法大赛季军
ICP备案
皖ICP备2026019323号
服务方式
诊断到部署的全链路
团队构成
专家教授 + 硕博梯队
交付目标
指标可见 结果可验收
AI落地卡点
企业需要的不是演示，而是能进入流程的系统
很多AI项目停在概念验证。群策智能从业务流程、数据质量、现场约束和验收指标一起切入，先找到值得做、能落地、能持续迭代的场景。
算法可行，现场难用
模型指标看起来不错，但缺少人员流程、边缘设备、权限和异常处理设计，难以长期运行。
效果不可量化，投入难决策
没有明确的审查时效、漏检率、库存周转、合规风险等验收指标，项目很难获得管理层支持。
解决方案矩阵
从关键场景切入，做能被业务验收的AI系统
每个方案都围绕业务指标设计：先诊断场景和数据，再构建模型与流程，最后用可视化指标追踪效率、质量、风险与经营结果。
食品安全
食安智能 · AI多模态中枢
把大模型审查、视觉识别和合规知识库接入配方、加工、流通与餐饮场景。
- 配方与添加剂合规审查流程化
- 图像、文本、规则多模态风险识别
- 适合监管、园区、企业内控场景
乡村产业
万家田园 · 智慧农业运营系统
打通家庭农场、环境数据、生产计划、资金流转和销售端，形成乡村产业数字底座。
- 生产、环境、财务一体化管理
- 作物生长预测与生产要素调配
- 统筹支付与资金流转可追踪
工业质检
群智精工 · AI视觉质检系统
面向制造企业的表面缺陷、尺寸测量、分拣复核和质量追溯，降低人工质检不稳定性。
- 小样本学习降低换线成本
- 边缘计算适配生产线现场
- 围绕漏检率、误检率、良率建立验收
企业决策
策算星盘 · 经营辅助决策平台
融合商学院管理模型与数据挖掘能力，支持需求预测、库存优化、动态定价和经营看板。
- 打通ERP、市场数据与业务报表
- 输出预测、预警、归因和建议
- 把经验决策升级为数据驱动决策
交付流程
用四步把AI项目从想法推进到上线
我们会先确认业务价值和验收指标，再决定模型路线、系统集成和现场部署节奏，避免先做技术再找场景。
场景诊断
访谈业务负责人和一线人员，梳理流程、数据、痛点和可量化指标。
方案设计
明确模型路线、系统边界、部署方式、验收标准和阶段性交付物。
原型验证
用真实数据完成小范围验证，评估准确率、稳定性、流程适配和成本。
上线迭代
接入业务系统和现场流程，用看板持续追踪指标并迭代模型。
信任背书
学术能力、算法奖项与合规备案共同支撑交付可信度
群策智能不是单点工具供应商，而是企业跨越式发展的数智合伙人。我们把算法、管理咨询、数据工程和系统集成放在同一张交付图里，帮助企业降低AI落地不确定性。
江南大学商学院重点产学研转化项目
依托高校科研矩阵与管理学方法，兼顾技术前瞻性和商业落地可行性。
长三角算力算法大赛季军
食安智能项目的算法领先性与应用价值获得行业专家认可。
皖ICP备2026019323号
备案审核通过日期：2026-06-25。企业网站主体信息可在工信部备案系统查询。
顶尖智库赋能
产学研深度融合的学术高地
群策智能系江南大学商学院重点产学研转化孵化项目，构建了“学术 + 商业”双引擎驱动模式。
多位深耕人工智能与商业管理领域的江南大学资深专家教授参与指导，核心技术骨干与咨询团队来自江南大学硕博精英梯队，确保技术路线、业务价值与交付边界能够闭环。
江南大学商学院
硕博精英梯队
专家教授指导
产学研转化孵化
常见问题
开始沟通前，先把关键问题说清楚
如果你不确定企业当前是否适合做AI项目，可以先预约一次场景诊断。我们会从数据基础、流程复杂度、收益空间和实施难度做初步判断。
没有完整数据，能不能启动？
可以先做数据盘点和流程诊断。很多项目第一阶段不是训练模型，而是把关键数据、规则和业务节点整理成可用资产。
项目通常从哪里切入？
优先选择高频、可验收、有明确负责人和数据闭环的场景，例如质检复核、配方审查、库存预测和经营预警。
能否和现有系统集成？
可以。方案会评估ERP、MES、财务系统、摄像头、边缘设备和报表系统的接入方式，尽量减少对现有流程的冲击。
如何判断项目是否成功？
在立项阶段就定义验收指标，比如审查时效、漏检率、误检率、库存周转、异常发现时间和人工复核成本。
预约诊断
把你的业务场景发来，我们判断是否值得做AI落地
建议提供行业、当前流程、数据来源、希望改善的指标和预算周期。我们会优先判断是否适合做小范围验证，再给出下一步方案。