能源电力
2025
某省级电网公司
输电通道智能巡检,故障识别准确率 96.8%
融合无人机影像与边缘算力巡检终端,实现线路缺陷自动识别与隐患闭环管理。
- 96.8%识别准确率
- 83%人力投入下降
- 5.2天闭环时长缩短
我们只把可量化的结果写进案例:良率、时效、成本、准确率。 每一个数字背后,都是客户业务团队的长期协作。
某省级电网公司
融合无人机影像与边缘算力巡检终端,实现线路缺陷自动识别与隐患闭环管理。
某股份制银行
私有化部署行业大模型与风控智能体,实现尽调材料自动核验与风险线索追踪。
某头部汽车零部件集团
在 32 条产线部署边缘智能盒,缺陷检测单帧 18ms,AOI 复检率由 6.4% 降至 1.8%。
某新材料科技企业
融合文献、工艺与实验数据的知识增强模型,辅助配方设计与实验方案生成。
某新零售连锁品牌
以视觉大模型完成门店陈列合规巡检,融合销售流水的智能选品模型优化补货策略。
来自一线业务与 IT 团队的直接反馈。
星澜团队不是来卖模型的,而是先帮我们把良率和人力账算清楚,再决定怎么用 AI。这种交付方式在供应商里很少见。
私有化部署四周上线,数据完全不出厂区,安全与合规评审一次通过,这在我们之前的供应商合作中从未实现。
边缘一体机让我们的巡检从"每月一次"变成"每分钟一次",真正的价值在于决策时效,而不是省了多少人力。