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AI 解决方案AI Solutions
面向质检、风控、预测、知识与服务场景的大模型应用，从场景诊断到规模化复制全链路交付。
- 行业垂类模型
- 知识大脑与问数
- 办公与业务智能体
Boldblue · 企业级 AI 与具身智能
把 AI 与机器人
真正交付到业务现场
Boldblue 为制造、零售、金融与通用行业的客户创造可量化的业务价值：自研大模型基座、Agent Harness 与工作流引擎，兼容腾讯 ADP、阿里百炼，支持全私有化部署。
- 0+ 客户覆盖量 家企业客户在用
- 0+ AI 部署量 个智能体与场景上线
- 0% AI 满意率 客户验收满意度
Boldblue 业务价值面板
零售连锁客户 · 上线 12 个月实测
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业务处理效率 0%
门店日常事务处理提速
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单店人力成本 0%
同等业务量下人工投入下降
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一线人员满意度 0%
重复性工作交给智能体
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组织业务增长率 0%
新增门店与线上单量拉动
数据来自 Boldblue 已交付客户的验收报告口径，不同行业与规模存在差异。
方案矩阵
两条方案线，一套技术底座
AI 负责决策与生成，机器人负责执行与作业。Boldblue 让两者共用同一套模型、知识与编排体系。
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机器人解决方案Robotics Solutions
具身智能驱动的上下料、装配、拣选、巡检与服务机器人，统一调度、快速换型、数据回流。
- VLA 具身模型
- 多品牌统一调度
- 仿真先行部署
行业覆盖
按行业落地，而不是按技术堆功能
Boldblue 为每个行业单独准备场景清单、方案架构与验收指标。
离散制造 · 流程制造 · 电子装配
制造业Manufacturing
从质检、工艺到排产与设备运维，把模型能力压进产线节拍。
连锁门店 · 商超 · 电商履约
零售业Retail
需求预测、门店执行与履约自动化，一条数据链贯穿前后场。
银行 · 保险 · 证券 · 消金
金融业Financial Services
在强监管边界内，把风控、合规与服务效率同时做上去。
集团型 · 园区 · 职能中台
通用行业Cross-Industry
不分行业的企业知识底座、办公智能体与楼宇机器人服务。
技术基座
模型之上，还差一层工程能力
Boldblue 自研大模型矩阵、Agent Harness、工作流引擎与智能体构建平台，兼容腾讯 ADP 与阿里百炼，支持全私有化部署。
Model Matrix
自研大模型矩阵
通用语言 / 多模态视觉 / 行业垂类 / 具身 VLA / 语音 / 检索排序，按任务选模型。
- BlueCore-LM
- BlueVision-MM
- BlueDomain-Series
- BlueEmbodied-VLA
Harness
Agent Harness
路由、上下文、工具、护栏、评测、可观测与成本治理。
Workflow
工作流引擎
Dify 可视化编排 + 自研长事务引擎，业务与工程各取所需。
Agent Studio
智能体构建
从角色定义、工具挂载到评测发布与治理的全流程平台。
Compatibility
开放兼容 · 私有化可选
腾讯 ADP · 阿里百炼 · 自建模型 · 国产算力 · 混合部署
查看兼容矩阵交付方法论
交付方法论
Boldblue 不卖软件许可，我们对结果负责。
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场景诊断
走访现场、盘点数据与系统，输出可量化的价值优先级清单与预算区间。
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样板验证
用你的真实数据做 POC，指标达标再谈推广，避免"演示很好、上线不行"。
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工程化交付
模型、接口、权限、审计与运维体系一次性建好，接入既有系统。
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规模化与迭代
沉淀为可复制的场景包，跨工厂、跨门店、跨分行推广并持续进化。
Why Us
为什么客户选择 Boldblue
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既懂模型，也懂现场
Boldblue 交付团队包含工艺、质量、运营与风控背景的行业专家，方案从业务口径开始谈。
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不绑定，可迁移
模型、编排与云平台解耦，自建模型与腾讯 ADP、阿里百炼等可混用，随时替换。
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数据可控
支持全私有化与信创环境部署，权限与密级继承企业既有体系，操作全程留痕。
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对结果负责
核心指标写入验收条款，POC 达标再规模化，Boldblue 支持按效果付费的合作模式。
客户案例
他们已经在用 Boldblue
Boldblue 在制造、零售、金融与通用行业创造的真实落地结果。
制造业
AI 视觉质检
多品种小批量下，人工目检漏检率高，客诉 PPM 长期居高不下。
- -78%漏检率
- -52%客诉 PPM
- -4 人/线质检人力
零售业
需求预测 + 门店巡检
畅销品断货与长尾积压并存，门店陈列执行无法被有效监督。
- -31%缺货率
- +24%库存周转
- 100%巡店覆盖
金融业
智能风控 + 合规审查
反欺诈规则库臃肿，尽调报告撰写耗时，结论难以解释。
- -24%欺诈损失率
- -33%误杀率
- -2.6 人/万件审查人力