产品体系

芯化和云产品体系

芯化和云从化工行业实践中沉淀出一套通用的 AI 产品体系:以语义层与产业数据为核心壁垒,以模型网关与端侧算力为驱动引擎,以 Agent 平台承载数字员工,让数据真正参与管理、经营与资产化。

行业挑战

AI 在企业落地的四道坎

数据未就绪、价值无法量化,是 AI 在化工企业落地的核心难题。

01

数据孤岛

企业内部数据割裂,业务系统、文件与报告难以形成统一视图。

02

通用 AI 水土不服

缺少行业知识,容易产生幻觉,难以理解工艺术语与业务逻辑。

03

不可控不安全

敏感配方与工艺上云顾虑大,Agent 越权操作的风险难以接受。

04

价值链断裂

从洞察到交易缺少闭环,技术难以转化为可量化的经营收益。

产品架构

语义 · 模型 · 平台 · 基础设施 · 应用

自下而上分层建设,一次建设、全域复用。

应用层业绩飞轮
  • 开箱即用的 SaaS
  • 产业研究 Agent
  • 商机挖掘 Agent
  • 营销拓客 Agent
  • 客服 Agent
  • 报告撰写 Agent
平台层协同中心
  • AgentSpace
  • SRE Agent
  • 用户中台
  • Agent 基础套件
模型与算力驱动引擎 · 成本卫士
语义与数据层核心壁垒
交易生态数据飞轮
核心壁垒

语义层:数据就绪是 AI 落地的前提

语义层自动将产业专有公共数据与企业私有数据、业务逻辑和操作组件整合到可供人和 AI 访问的计算环境中,支撑商业智能分析、数据对外订阅变现与人机协作。

  • 没有业务本体 → 产品、企业、工艺、指标使用统一语言
  • 双源割裂 → 行业视野与组织资产进入同一目录
  • 有表没有关系 → 知识图谱、证据链、多跳查询
  • 有数调不出 → 通过 API 与 MCP Tool 即插即用
  • 数据只是成本 → 盘点、确权、估值、入表与流通
  1. 双源汇入

    行业数据 + 组织自有数据

  2. 业务本体

    统一概念、关系与口径

  3. 治理溯源

    分层加工、证据链、审计

  4. 服务出口

    API / MCP 供人与 Agent 调用

常见问题

芯化和云的产品可以单独购买吗?

可以。芯化智数、产业 MCP、ApiHub 等产品均可独立使用;也可以组合为“数据 + 算力 + Agent”的完整产业智能底座。

什么是语义层,为什么它重要?

语义层把行业公共数据与企业私有数据、业务逻辑统一到同一套业务本体与口径中,并通过 API 与 MCP 供人和 AI 访问。没有语义层,AI 难以理解产品、企业、工艺与指标之间的关系,也无法给出有证据支撑的回答。

哪些产品已经有独立站点?

芯化智数(data.chem-cloud.cn)、产业 MCP(mcp.chem-cloud.cn)与 ApiHub(apihub.chem-cloud.cn)已上线独立站点;DAMS、CoreBox 与 AgentSpace 请通过演示预约了解。

不确定从哪个产品开始?

描述您的业务目标与数据现状,我们为您推荐合适的产品组合并安排演示。