让产业系统,
拥有持续进化的智能。
无锡天之衍人工智能科技有限公司,专注于企业智能体、产业软件、 可信执行与边缘智能。我们让 AI 进入真实业务,在规则、证据与权限内完成闭环。
服从事实。
领域微调模型不是业务事实本身。它先理解钢贸语言,再通过受控工具读取、行动与验收。
不是给旧系统加一个聊天框。
而是重写智能进入产业的方式。
我们选择最难、也最有价值的交叉地带:让模型理解复杂业务,让软件承接长期记忆, 让工具在权限内执行,让设备端数据成为可信事实。
可演化智能体运行时
把经验转化为可追踪、可召回、可巩固、可遗忘、可评测的结构记忆。任务通过契约、计划沙箱与角色协作进入受控执行,而不是依赖一次性对话。
- 结构记忆
- 事件账本
- Planner Sandbox
产业业务操作系统
销售、采购、仓储、加工、票款与财务共享同一事实源。业务单据自动投影财务事实,使复杂产业链在强事务约束下保持一致。
- 260+ 数据实体
- 影子总账
- 事务一致性
可信智能执行
模型不能直接越过边界。工具调用经过结构化参数、权限上下文、任务契约、幂等控制与全程审计,高风险动作必须明确授权。
- 最小权限
- 证据链
- 默认只读
边缘智能与现场连接
从电子秤、PDA、移动作业到实时网关,把物理世界的信号转化为可校验的业务候选事实,并与业务审核边界严格分离。
- CRC 校验
- 断点续传
- 故障隔离
多模态人机协同
让文本、语音、图像与业务文件进入同一工作流;在微信、企业应用、Web、桌面与移动端之间维持稳定身份、授权范围和人工接管机制。
- 稳定身份
- 多端协同
- 隐私隔离
多模型认知编排
兼容本地与云端模型。复杂任务可由多个候选模型提出计划,再由本地策略统一校验、比较分歧并选择可执行路径。
- 模型无关
- 计划融合
- 本地优先
数据来自当前在研工程库,体现长期复杂系统建设的真实规模,而非演示性原型。
管理者怕错过下一轮。
员工怕自己成为上一轮。
人们被反复告知“必须懂 AI、必须马上用 AI,否则就会落后甚至被淘汰”。 这种紧迫感并不虚假,但当变化的速度远快于组织建立判断的速度,期待就会变成焦虑,转型也很容易变成一场集体自证。
管理者
“同行都在谈智能体,我再不动,会不会错过下一轮?”
战略窗口、董事会压力和层出不穷的新概念,把“尽快有一个 AI”变成了必须完成的动作。
一线员工
“人人都要会 AI,我过去积累的经验还值不值钱?”
一边完成原有工作,一边追赶不断变化的工具;既怕学不会,又怕学会之后自己被替代。
技术团队
“模型每个月都在变,今天接入的方案明天会不会作废?”
既要快速交付,又要承担数据、权限、稳定性和安全责任,最后被困在无休止的接口与试点里。
真正的落后,不是晚用了某一个模型。
而是把企业的事实、流程与经验交给一轮又一轮短命工具,最后什么都没有留在自己手里。
AI 不应该把新的学习负担、核对工作和失败责任重新甩给人。它应当接住重复、断裂与不可追责的部分, 让人保留目标、判断、授权与责任——这才是技术对人的增强,而不是以“进步”为名制造新的失控。
你不是排斥 AI。
你只是厌倦了为没有闭环的演示付费。
很多企业已经经历过一轮“AI 兴奋—工具采购—试点堆积—员工抵触—项目搁置”。 不是团队不拥抱变化,而是他们被要求一次次相信一个不能访问真实事实、不能承担执行后果、也不会沉淀组织经验的系统。
AI 项目越上越多,员工复制粘贴得越勤。
知识库、机器人、工作流各自能演示,真正办事仍要人在多个系统之间搬运、核对和兜底。
每个部门都有“智能体”,出了问题却找不到责任边界。
模型能回答,却不知道谁有权看、谁有权改,也无法证明它依据了哪一条业务事实。
智能体说“已完成”,ERP、库存和财务里什么都没发生。
对话结束被误当成任务结束;没有真实写入、事务结果、验收证据和异常恢复。
模型、平台和课程不断续费,组织能力却没有沉淀。
经验留在供应商后台、聊天记录和个人脑中,换一次人、模型或平台,一切重新开始。
这通常不是模型不够聪明。
而是企业缺少一条从语义理解,到权威事实、权限、工具、验收与记忆的完整链路。
我们不再卖一个“万能答案”。
我们重建智能进入企业的路径。
- 01先定事实
明确哪个系统对库存、订单、客户和财务拥有最终解释权。
- 02再定边界
把身份、数据范围、工具权限和高风险确认写进系统骨架。
- 03让行动落地
通过受控工具执行,以事务结果验收,不接受模型自述成功。
- 04让经验归企
将过程、反馈与纠偏沉淀为企业自己的结构记忆和工作流。
企业不必追赶每一次模型更新。真正需要建设的,是无论底层模型怎样变化, 都不会失去的事实体系、权限边界、执行能力、组织记忆与人的判断。
天衍智能
面向钢材贸易与加工行业的企业级智能业务平台。它不是单点工具,而是贯穿营销、 采购、库存、加工、物流、票款、财务与智能员工的产业数字大脑。
2025
我们不只调用模型。
我们训练行业模型。
FYAI2025 是面向钢材贸易行业进行领域微调的专用模型。它理解品名、规格、材质、产地、 计重计价、订单、库存、加工、往来与财务之间的行业语义,作为天衍智能的认知底座。
智能必须与业务事实
在同一个闭环里。
智能体读取真实数据,通过工具网关执行受限动作;业务结果进入统一事实源, 再自动生成财务投影、审计记录与实时状态。每一步都能解释、复核与恢复。
交互与现场
Web · Electron · 微信 · 小程序 · PDA · Android · 电子秤
智能与工具
Agent Runtime · Model Router · Tool Gateway · A2UI
产业业务
销售 · 采购 · 库存 · 加工 · CRM · 票款 · 财务
权威事实
SQL Server · Event Ledger · Audit Trail · Structured Memory
影子总账引擎
业务即财务事实。销售、采购、盘点和费用在同一事务中自动投影,并保留关联、冲销与审计链路。
企业智能员工
从库存询价、客户背景到询价单协作,在明确授权、二次确认和数据范围内完成真实业务任务。
物理世界网关
连接电子秤与现场设备,处理半包、粘包、CRC、幂等、离线恢复和逐设备串行控制。
我们对企业 AI
有几条不妥协的判断。
没有权威事实源的智能,只是更流畅的猜测。
模型负责理解与推理,业务数据库负责事实;两者不能混为一谈。
能力不等于权限。
能做什么,与此刻被允许做什么,必须由两套独立机制约束。
企业智能不以回答结束。
它以事实落账、结果验收、异常纠偏和全过程可追溯结束。
行业模型决定语义精度,可信执行层决定能否进入生产。
通用模型提供上限,FYAI2025 理解钢贸语境,业务系统与工具网关守住边界。
安全不是附加功能。
它决定智能能走多远。
我们拒绝“模型说成功了就算成功”。系统以最小权限、权威事实、原子事务、 显式确认和不可抵赖审计为基本约束,把 AI 的不确定性隔离在可控范围内。
事实先于生成
真实状态来自权威数据源;证据不足时停止,而不是补全想象。
↗权限先于能力
每次执行都绑定身份、场景、数据范围与工具白名单。
↗落盘先于确认
关键事实完成原子提交后才确认,失败不制造“看似成功”。
↗恢复不等于重放
不确定动作不会自动重复,高风险恢复不会静默提权。
↗边界内生
客户内容、运营配置、运行时数据分区隔离,敏感值不进入前端。
↗全过程可追溯
输入、计划、工具调用、结果与冲销关系形成完整审计链。
↗OUR PRINCIPLE“真正先进的技术,不是炫耀模型有多聪明,
而是让复杂世界变得可理解、可执行、可负责。”
把最复杂的问题,
交给真正做过复杂系统的人。
产业智能化 · 企业智能体 · 业务系统重构 · 边缘设备接入 · 可信执行架构
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