公司动态
挺对科技荣获「2026 年度最佳企业 AI 平台服务商」奖项
在年度行业评选中,挺对科技凭借 ModelForge 平台的工程化能力与客户落地成果,从 80 余家参评企业中脱颖而出。
挺对 CMS
新闻中心,挺对 CMS围绕真实业务场景的方法、产品与交付案例,条目清晰、可持续更新。
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在年度行业评选中,挺对科技凭借 ModelForge 平台的工程化能力与客户落地成果,从 80 余家参评企业中脱颖而出。
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报告基于 1,200 份企业 CIO/CTO 问卷与深度访谈,揭示企业数字化预算结构、AI 采用阶段与供应商选择标准的最新变化。
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KnowHub 完成等保三级测评备案,在身份鉴别、访问控制、数据安全与审计溯源等层面均符合等级保护要求。
公司动态
新办公区启用后,成都交付中心团队规模将扩充至 200 人,重点支撑西南地区制造与能源行业客户的本地化交付与运维。
公司动态
新版本引入意图引擎升级与全量会话质检能力,坐席推荐采纳率显著提升,同时上线不满意会话的自动聚类分析。
公司动态
峰会汇聚 200 余位客户高管,围绕「AI 落地与数据资产」两大议题展开研讨,并发布《2026 企业 AI 落地现状与趋势》白皮书。
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联合实验室将围绕大模型评测、工业视觉小样本学习与数据治理标准三个方向开展产学研合作,并设立研究生联合培养基地。
公司动态
新版本接入大模型语义层,业务人员用自然语言即可完成取数与归因分析,首批客户试用反馈:取数门槛大幅降低。
行业洞察
全球灯塔工厂数量已超 150 家,但其经验常被误读为「大投入、黑科技」。拆解灯塔工厂的共性方法论,找到普通企业可复用的三件事。
公司动态
挺对科技携 ModelForge、VisionQC 与 KnowHub 三款产品亮相 WAIC,现场演示「从知识问答到视觉质检」的制造业 AI 落地路径。
行业洞察
地缘政治与突发事件让供应链韧性成为董事会议题。本文讨论多级供应商可视化、风险预警与替代策略三大数据能力如何落地。
行业洞察
建群拉人容易,持续运营很难。私域运营失败的根因,往往在于企业把它当作流量渠道,而忽视了内容、数据与组织三方面的能力建设。
公司动态
双认证覆盖公司产品研发、实施交付与运营支持全流程,标志着挺对科技的信息安全与隐私保护管理体系达到国际标准。
行业洞察
传统软件的测试逻辑无法直接套用 AI 应用:没有确定性输出,怎么判断对错?本文介绍 AI 应用评测集的构建方法与自动化评测实践。
行业洞察
传统质量管理依赖终检把关,成本高且被动。本文介绍质量数字化的三层架构——数据采集、过程控制与预防分析,以及各层的落地要点。
行业洞察
监管要求数据分类分级已有数年,但金融机构的落地普遍卡在「分类靠手工、分级无标准、结果没人用」。本文给出可操作的破局方法。
行业洞察
智能选品、动态定价、销量预测……零售 AI 场景令人眼花缭乱,但多数项目失败于商品数据基础薄弱。本文解释为什么商品主数据是 AI 落地的前提。
行业洞察
云厂商故障的接连发生,让「单云依赖」成为董事会追问的话题。容灾架构从两地三中心走向多云多活的背后,是成本、复杂度与可用性的再平衡。
行业洞察
「我们的数据质量还不错」——如何用数据证明这句话?本文介绍数据质量六维度量模型与质量评分卡在企业中的落地方法。
公司动态
新套件覆盖数据资源登记、成本归集与价值评估三大环节,帮助企业把数据资产的财务价值「算得清、说得明」。
行业洞察
数据采集是工业数字化的第一公里,也是最容易被低估的一公里。协议碎片化、网络安全、边云协同,本文给出 OT 数据上行的工程化建议。
行业洞察
随着模型能力提升,简单提示词确实不再需要精细调教,但企业级提示词管理的难度反而上升了:版本、评测、权限与安全成为新课题。
行业洞察
证券行业信创已走过「有没有」阶段,进入「好不好」阶段。先行券商的实践表明,信创改造可以与系统重构、成本优化同频发生。
公司动态
凭借在云原生与数据智能领域的完整产品矩阵和 300 余个大型项目实践,挺对科技入选行业年度服务商榜单。
行业洞察
实时数仓、流批一体、数据湖仓——架构概念层出不穷,选错架构的代价是三五年后推倒重来。本文给出按业务场景匹配架构的决策框架。
行业洞察
会员体系泛滥的今天,折扣已无法换来忠诚。本文从识别、权益、互动三个层面,讨论会员运营从交易关系到价值关系的升级路径。
行业洞察
安全左移的口号喊了多年,落地却常流于「加个扫描步骤」。本文给出镜像、依赖、配置、权限与运行时五个具体抓手,让左移真正生效。
行业洞察
从智能理赔、核保辅助到代理人赋能,保险业是大模型的高价值场景行业。但金融监管的合规红线要求每个场景先回答「责任归谁」的问题。
行业洞察
API 调用便宜但数据出境?私有化部署安全但 GPU 昂贵?大模型选型的成本账远比表面复杂。本文给出包含隐性成本的决策框架。
行业洞察
很多 APS 项目失败于「用软件复刻 Excel 排产的逻辑」。本文讨论排产数字化的正确打开方式:先建立规则共识,再谈算法优化。