智能员工
承担单项业务任务
企业AI产品架构
复用已有知识、系统与设备,由中枢组织任务,让数据与算法协同工作。
企业现有资产
两大核心能力
任务判断 · 编排调度 · 人工确认 · 受控执行
企业AI应用的统一入口与运行核心。把一次请求变成可执行的任务,组织人与AI协同,保留进度与过程记录。超序视觉 · 超序听觉
面向具体业务的算法模型能力,可为企业定制专属模型,并支持私有化部署。企业AI落地
企业AI落地形态
可以从一项工作开始,也可以进入整个岗位或原有系统;不同形态按业务需要组合。
承担单项业务任务
覆盖岗位完整工作面
指标监控与异常定位
嵌入现有系统使用
在原系统上扩展AI能力
任务判断 · 编排调度 · 人工确认 · 受控执行
企业AI应用的统一入口与运行核心。把一次请求变成可执行的任务,组织人与AI协同,保留进度与过程记录。
任务拆解、分派、执行与结果回收;长任务可中断续跑。
应用、技能与配置统一管理,支持发布、灰度与回滚。
提示词、记忆和规则可查看、可调整。
连接终端、服务器与设备,在约定边界内受控执行。
接收多入口消息与事件,先行准备,等待确认后执行。
关键节点交由人确认,AI与人员在同一任务中协同。
超序中枢100%自主研发,关键技术自主可控。
查看中枢运行与治理能力每个人有自己的入口,按岗位看到不同应用
账号权限、版本、审计、用量费用统一管
任务调度、等人签字再走、断了接着跑、全程记录
接系统、读资料、调模型,在指定机器上干活
黑字是得到什么,灰字是技术上怎么做。
整套中枢可以装在企业内网;敏感任务走内网模型,合同先脱敏再分析。
技术上 · 私有化部署:服务、数据库、文件存储、账号体系、模型接入和执行环境,都可在企业环境内运行。
不换 OA、不换 ERP。业务系统里直接调 AI,AI 要办的事也能交回业务系统办。
技术上 · 运行接口:业务系统通过统一接口发起任务、拿回结果,也能替 AI 办具体的事;按接口条件或插件方式嵌入既有系统。
可用哪些应用、可见哪些数据、可做哪些动作,按岗位划定。
技术上 · 统一身份 · 角色授权:企业域账号或单点登录,按角色授权;登录身份一路带到最后调用的业务系统。
一审完成,意见自动进入二审,不靠人工转交;要人确认的一步,停下来等人点头再往下走。
技术上 · 审批 · 人工确认:审批和“停下等人确认”是流程规则里自带的;每个工具都标了风险等级和超时。
每一次修改意见、审核结论记为规则,下一次按规则执行。人员变动,标准不变。
技术上 · 技能沉淀 · 版本管理:技能 = 做事方法 + 能查的资料 + 行为边界;Agent、技能、工具、模型统一登记,发布后版本不可改、可回滚。
长任务、等审批、等外部系统回话,刷新页面或服务重启后,从断点接着跑;每一步谁做的、何时做的,有记录可回放。
技术上 · 可恢复运行 · 审计:每次提交、每个运行事件全部存档,历史只追加、不修改。
用量和费用按人员、部门、应用记账;可设额度上限,到线提醒。
技术上 · 用量计量 · 额度:逐次记录模型用量,缓存命中单独计;到额度预警或拦下,按当时单价结算。
模型经真实任务评测后接入;一个出故障,自动切到下一个。换模型,不换系统。
技术上 · 模型路由 · 故障切换:模型统一登记、兼容接入,按顺序选用;出故障的自动停用,转到下一个。
企业知识 · 系统连接
把企业已有的知识与系统接进业务任务。资料保留在原处,按现有权限查询,结果能够回溯原文。
连接制度、合同、图纸、病例、报表与标书,让AI按任务读取需要的资料,保留来源。
通过插件、接口与受控自动化接入现有系统,沿用员工账号与权限。
优先复用现有系统,按业务需要扩展AI能力,不强制替换或迁移。
超序视觉 · 超序听觉
面向具体业务的算法模型能力,可为企业定制专属模型,并支持私有化部署。
以图像为输入,结合业务样本与判定标准设计检测和识别方案;初筛结果交由人复核。
面向企业听觉相关任务提供算法模型能力,结合业务目标和样本确定专属方案。
按具体任务评估样本、质量要求与部署条件,约定定制范围和验收方式。
模型能力按具体场景配置。现场设备接入与质量责任需单独确认。
看制造业视觉质检方案 →接入与专属部署
先明确业务目标、可接入条件与人工责任,再确定需要组合哪些能力。
优先使用现有接口、插件与授权能力,按业务需要扩展,不强制替换或迁移。
知识来源、业务规则、系统连接和执行记录持续沉淀,后续场景可以复用。
依据数据边界、模型调用、算力和维护条件,选择适合企业的部署方案。
优先复用现有系统