AI Native架构体系解决方案
分层全栈架构全景，打造企业自主进化的 AI 原生技术底座
江苏新希望科
new hope technology Co., Ltd.
行业痛点深度分析
剖析 AI 转型痛点，探寻智能制造规模化落地阻碍
缺乏模型调度、安全管控、持续优化的完整运营机制
痛点3
模型、数据、工具分散，缺少统一承载底座，多智能体协同困难
痛点2
AI 能力割裂，无法贯穿制造全业务流程
痛点4
AI 单点试点居多，难以规模化复制扩展
痛点1
构建制造业 AI‑Native 原生架构，实现全业务链路 AI 嵌入
以生产经营场景为核心，将 AI 深度融入研发设计、生产制造、设备运维、质量管理、供应链协同、经营决策全流程，打通业务壁垒
AI原生架构解决方案
构筑企业 AI 原生技术体系，破解 AI 转型四大核心痛点
搭建统一能力底座，聚合多类 AI 资源服务
统一承载行业模型、知识服务、数据服务、工具调用，实现多智能体协同工作，解决资源分散孤岛问题
配套完整平台管控机制，保障 AI 可运营
内置模型调度、安全治理、运行监控模块，建立持续迭代优化机制，保障 AI 系统稳定运行
推动 AI 由单点试验向规模化智能制造演进
支撑能力可复制、可扩展、可运营，把零散 AI 试点转化为体系化智能制造能力
模型全生命周期管理与 AI 开发能力
提供模型仓库、评估微调、Prompt 工程、流程编排、标注训练工具链，实现模型从开发、调试、部署到迭代的全流程管理，降低 AI 应用开发门槛。
六大核心能力，支撑企业 AI 体系完整构建与持续进化
核心能力矩阵
多层级 AI 全栈架构构建能力
覆盖基础设施层、基础平台层、数据与知识层、AI 平台层、智能中枢层、智能应用层，搭建完整企业级 AI 技术底座，兼容公有云、私有云、混合云、边缘计算多部署形态。
数据与知识资产治理能力
具备完整数据资产管理、知识管理、向量数据库能力，完成数据采集、治理、知识构建检索，为大模型、智能体提供高质量数据与知识支撑。
智能体与能力中枢协同调度能力
依托 AI Agent 智能体与 AI Service 能力中枢，实现任务规划、记忆管理、工具调用、多智能体协同，统一封装模型、知识、数据、业务服务，支撑上层各类智能业务应用。
AI 全生命周期闭环运营进化能力
实现需求定义、数据治理、模型开发、应用部署、运行监控、反馈迭代闭环，支撑 AI 系统自主进化、持续优化；配套安全管控，保障系统可信可控。
全流程架构落地实施方法论
从业务场景洞察、架构设计、平台规划、知识体系建设、开发实现、测试优化到上线运营，输出标准化实施步骤，保障架构可落地。
多场景能力输出，赋能企业全业务域智能化升级
核心应用场景
企业通用智能办公场景
依托 AI 能力中枢与智能体，落地智能办公、智能营销、智能客服，赋能企业内部办公与对外客户服务智能化。
研发设计智能化场景
调用模型、知识、工具服务，实现智能研发，辅助方案设计、仿真分析、文档处理，提升研发产出效率。
智能制造生产业务场景
面向工厂生产环节，打造智能生产业务，将 AI 深度融入生产制造、设备运维、质量管控，支撑智慧工厂业务。
企业 AI 能力中台建设场景
搭建统一 AI 能力中台，沉淀模型、知识、数据、工具资产，为内部各类业务系统提供标准化 AI 能力调用。
全行业 AI 原生数字化转型场景
遵循完整架构实施方法论，面向制造、园区等行业，完成从需求洞察、平台建设到持续运营的 AI 原生体系落地。
多智能体协同业务场景
基于 AI Agent 智能体能力，实现任务规划、工具调用、多智能体协同，处理复杂综合性业务任务。
实施后效果
能力提升收益
指标
实施前现状
实施价值与ROI
AI 零散试点，重复开发，烟囱式应用
AI 应用建设
统一 AI‑Native 底座，能力中台复用
AI 应用开发周期缩短 55%
多维指标量化，充分展现 AI 原生底座建设投资回报
数据知识资产
数据分散，知识无法沉淀，模型复用难
数据资产管理 + 知识图谱 + 向量库统一治理
模型、知识复用率提升 60%
多智能体协同
各 AI 能力独立，无法联动协同作业
智能体 + 能力中枢，实现多 Agent 协同调度
复杂业务处理效率提升 70%
系统迭代进化
上线后缺少闭环，优化迭代成本高
全生命周期闭环运营，持续反馈进化
后期迭代运维成本下降 45%
业务运营决策
业务决策依赖人工，AI 融入业务浅
AI 深度嵌入业务流程，辅助智能决策
业务运营效率提升 50%
安全合规管控
AI 系统安全分散，风险难以统一管控
统一安全治理、权限审计，可信可控
AI 安全合规达标率 100%