合肥恒宝天择智能科技有限公司以 FDE（Forward Deployed Engineer，前置部署工程师）实施模式为核心， 让工程师深入客户现场，与业务团队并肩工作，将数据平台、知识图谱与大模型应用 从"方案"变成"可运转的生产力"。
恒宝天择是一家以工程落地能力见长的智能科技公司。我们不只交付软件，
更交付"在客户真实业务场景中持续运转的系统"。
已服务 50+ 家企业客户，覆盖 12 个行业领域——把 AI 与数据能力从蓝图推进到生产环境，平均 8–12 周交付首个可用版本。
"好的系统不是在会议室里设计出来的，而是在业务现场一点点长出来的。"
深耕 12+ 个行业领域 · 每个行业都有驻场深耕过的 FDE 工程师
做了一年 PoC，业务部门看完 demo 鼓掌，但模型从未走出试点屋 — 不进生产、不被日常使用、不产生收入。
按人天派工，项目一结束工程师就走，代码与经验留不下；下一个项目从零再来。预算烧完，组织能力没增长。
系统上线即终点，没有评估闭环、没有持续优化、没有数据回流。AI 应用越用越旧，越用越笨。
网络安全、数据安全、伦理治理、业务合规外挂式补丁，被动应对。等出事才补救，就已经晚了。
每一个数字背后，都是一次驻场深耕的价值交付。
融合气象、遥感与业务系统数据，构建统一指标与火险预警模型，配合智能监测平台，辅助实时掌握火险态势、精准定位高风险区域，推荐应急资源调度方案。
打通 POS、库存、会员数据，构建门店级销售预测与智能补货模型，配合经营驾驶舱，帮助区域经理实现从"凭经验"到"看数据"的转变。
构建设备故障知识图谱，融合检修规程与历史工单，配合大模型问答助手，辅助检修人员快速定位故障原因。
经过 50+ 项目打磨的标准化实施路径，确保每个项目节奏可控、风险可视、价值可衡量。
懂行业痛点、知技术机理。场景诊断、智能化规划、AI原生架构成熟度评估、数据飞轮设计 一 找到AI能产生最大价值的3-5个点。
懂技术机理、善交付运营。FDE团队扎根用户现场，从模型选型、Prompt工程、Agent编排到生产集成，全栈交付。不外包、不转包、不写PPT。
熟练运营，数据飞轮双循环:垂直场景小飞轮用 SOTA模型蒸馏行业专属模型;多Agent大飞轮用生产数据回流增强模型。让系统越用越智能。
知安全风险。全栈五层防护:应用安全、模型安全、数据安全、身份安全、系统与网络安全。变被动应对为主动防控，把合规内嵌到研发部署应用全过程。
不绑定单一厂商，依据客户现状选择最合适的技术组合，保证系统开放、可演进。
多源异构数据接入、ETL/ELT 管道、实时同步，数据仓库与数据中台建设。
本体建模、知识抽取、图谱存储与推理、图谱可视化应用开发。
决策驾驶舱、BI 报表、预警监控、大屏与移动端可视化。
RAG 知识库问答、Agent 工作流、私有化部署与领域模型微调。
数据分级分类、权限管控、脱敏加密、审计留痕与等保合规支持。
私有化 / 混合云部署、容器化交付、监控告警与运维体系建设。
模型、框架、提示词、RAG、记忆、工具、网关、运行时、可观测、评估、安全。云原生解决如何高效跑起来，AI 原生解决如何智能跑起来。
模型
框架
提示词
RAG知识库
记忆
工具
网关
运行时
可观测
评估
安全
不打卖 SaaS 的仗，也不打按人天结算的仗。派一个FDE进场既懂技术、又懂客户、还带着创始人心态。
不做 PPT 式的"AI 蓝图"，做可量化 ROI 的优先级排序。
FDE 驻场亲手搭，从模型选型到生产集成，全栈交付。
对业务结果负责让AI系统在生产环境长期稳定运行、被业务部门日常使用。
以业务指标为验收标准，从试点到推广全程量化跟踪，确保投入转化为真实收益与可持续的运营能力。
全行业通用方案 + 模块化、标准化、可独立交付的产品包。
智能风控、票据识别、客服助手
质检、预测性维护、供应链优化
智慧城市、应急指挥、公共安全
电网巡检、设备监测、能耗优化
辅助诊断、病历分析、药物研发
智能助教、个性化学习、内容生成
物种识别、湿地监测、入侵报警
北斗应急、火险预警、自组网指挥
