数据中心级AI一体机 - 天津云尚智动公司官网

功能类型

数据中心级AI一体机

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AI All-in-One Machine for Data Center

超级算力

DeepSeek满血版模型，支持千万级文档实时检索
生态融合

对接政务云、金融风控平台，构建智能决策链。
对外服务

公网API开放，企业可对外提供AI能力（如智能客服平台）。
安全体系

支持等保三级认证，数据加密存储，7×24小时灾备

产品类型

满血DeepSeek AI算力

模型尺寸: INT8满血+QwQ

CPU: 112C（Intel Platinum 8480C*2）

内存: 1024GB

GPU: P800 96G*8

总显存: 768GB

数据中心级AI一体机-旗舰款A

SAIO-IL-FULL-GB-BIZ01

原生满血DeepSeek算力

模型尺寸: 原生满血+QwQ

CPU: 112C（Intel Platinum 8480C*2）

内存: 1024GB

GPU: H20 141G*8

总显存: 1128GB

原生满血DeepSeek算力

模型尺寸: 原生满血+QwQ

CPU: 120C（Intel Platinum 8580*2）

内存: 2048GB

GPU: H200 141G*8

总显存: 1128GB

数据中心级AI一体机-旗舰款B

SAIO-IL-FULL-GB-BIZ01

数据中心级AI一体机-旗舰款C

SAIO-IL-FULL-GB-BIZ01

* 赠送1个基础智能体定制服务

* 附赠多套AI软件，AI平台终身免费升级

* 附赠全套AI企业应用场景培训课程

* 附赠企业AI转型全面诊断报告和终身咨询服务

* 赠送1个基础智能体定制服务

* 附赠多套AI软件，AI平台终身免费升级

* 附赠全套AI企业应用场景培训课程

* 附赠企业AI转型全面诊断报告和终身咨询服务

* 赠送1个基础智能体定制服务

* 附赠多套AI软件，AI平台终身免费升级

* 附赠全套AI企业应用场景培训课程

* 附赠企业AI转型全面诊断报告和终身咨询服务

省级政务云实现 “一网通办”

01 场景案例
02 场景痛点
03 解决方案
04 核心能力
05 落地价值

在过去，省级政务服务办理流程繁琐，民众和企业需在多个部门网站间切换，重复提交各类材料，办理一项业务往往耗时长久，导致办事效率低下，民众和企业满意度不高。

政务办理流程复杂，跨部门办事协同性差，材料重复提交，整体办事效率低。

大模型一体机赋能省级政务云，构建 “一网通办” 平台。通过对政务数据的整合与智能分析，实现各部门数据共享与业务协同。民众和企业只需在统一平台提交一次材料，系统自动根据业务逻辑分发至对应部门。同时，大模型一体机实时跟踪业务办理进度，智能提醒办理人员和办事主体，大大简化办理流程。

契合核心能力：数据整合与共享、智能业务分发、办理进度实时跟踪。

办事效率提升 70%，民众和企业平均等待时间缩短 60%，业务办理一次性成功率提高 50%。

01 场景案例
02 场景痛点
03 解决方案
04 核心能力
05 落地价值

某能源集团旗下拥有众多发电厂、变电站等设施，设备种类繁杂且数量庞大。长期以来，设备运维依赖传统的定期巡检与人工经验判断。这导致设备突发故障时，往往不能及时察觉。例如在偏远地区的风力发电厂，风机故障可能持续数小时甚至数天，才被巡检人员发现，期间不仅造成大量电力损失，还可能因抢修不及时导致设备进一步损坏。频繁的设备故障停机，严重影响能源稳定供应，同时高额的维修成本与长时间的停机损失，给集团带来沉重经济负担。

设备故障难以提前察觉，传统运维方式依赖人工经验且巡检周期长，无法实时监控设备运行状态。一旦设备突发故障，抢修难度大、时间长，造成电力供应中断，带来经济损失，同时频繁维修使运维成本居高不下。

能源集团引入大模型一体机，构建设备故障智能预测系统。大模型一体机实时采集各类设备的运行数据，包括温度、压力、振动频率等多维度信息。运用先进的机器学习算法与数据分析模型，对这些海量数据进行深度挖掘与分析，建立设备运行健康模型。通过持续监测设备实际运行数据与健康模型的偏差，提前精准预测设备可能出现的故障。在故障发生前，系统自动生成详细的维修工单，明确维修内容与所需备件，及时安排维修人员前往处理。

多源数据实时采集与整合、基于大数据的智能故障预测、精准维修工单生成与调度。

成功预测设备故障概率提升 80%，运维成本降低 25%，设备非计划停机时间缩短 60%，能源供应稳定性提高 70%，有效保障了能源集团的高效稳定运营。

能源集团 AI 预测设备故障

跨国零售巨头用 AI 优化全球供应链

01 场景案例
02 场景痛点
03 解决方案
04 核心能力
05 落地价值

某跨国零售巨头在全球拥有数千家门店，经营着海量品类的商品。过去，其全球供应链管理极为粗放，缺乏精准的数据洞察与智能规划。在预测不同地区、不同季节的商品需求时，主要依靠人工经验与简单的数据统计。这导致在一些热门商品上，时常出现缺货现象，例如在夏季，某款畅销的防晒霜在多个门店早早断货，错失大量销售机会；而一些冷门商品却大量积压在仓库，占用了大量资金与仓储空间。同时，复杂的物流运输环节由于缺乏有效协同，运输延误情况频发，进一步加剧了供应链的混乱，严重影响企业运营效率与利润。

需求预测不准确，热门商品缺货，冷门商品积压，库存管理混乱，物流运输协同性差，运输延误频繁，导致库存周转率低，运营成本高。

跨国零售巨头采用大模型一体机，搭建起智能全球供应链优化系统。大模型一体机实时收集全球门店的销售数据、市场趋势数据、季节气候数据、物流运输数据等多源信息。运用先进的数据分析算法与机器学习模型，对这些海量数据进行深度挖掘与分析，精准预测不同地区、不同时期各类商品的需求。根据预测结果，智能调整采购计划、库存分配以及物流配送方案。例如，提前增加热门商品的采购量，并合理分配至各个门店，同时及时处理积压库存。在物流运输方面，系统实时监控运输状态，智能调度运输资源，优化运输路线，确保商品及时送达门店。

多源数据整合与实时分析、精准需求预测、智能库存与物流优化。

库存周转率提升 20%，缺货率降低 30%，库存积压成本减少 40%，物流运输效率提高 35%，企业运营利润增长 15%。

车企 AI 分析用户反馈

01 场景案例
02 场景痛点
03 解决方案
04 核心能力
05 落地价值

某车企研发新车时，收集与分析用户反馈的方式陈旧。线下靠经销商逐级上报，线上借论坛、问卷收集，数据分散且格式不一。人工处理这些数据耗时费力，数月才能得出模糊趋势。如调研新车型外观设计偏好，研发团队整理海量回复花费大量精力，等分析完，市场趋势已变，致使新车研发周期长，难以及时响应市场需求。

用户反馈数据分散、格式混乱，人工收集分析效率低、成本高，分析结果滞后，无法为新品研发提供精准方向，导致研发周期冗长，难以跟上市场变化。

车企采用大模型一体机，搭建用户反馈智能分析系统。一体机自动整合线上线下多渠道数据，运用自然语言处理与深度学习算法，深度挖掘分析，快速识别用户对车型外观、性能、配置、价格等方面的关键需求，精准洞察需求趋势。研发团队据此迅速明确研发重点，优化产品设计。比如依用户对续航和智能驾驶功能的需求，及时调整新车研发方案，加快进程。

多渠道数据整合、自然语言处理与深度学习分析、精准需求洞察与研发方向指引。

新品研发周期缩短 30%，研发成本降低 25%，新车上市后市场接受度提高 40%，产品竞争力显著提升，助力车企抢占市场先机。

头部金融机构实时监控万亿交易

01 场景案例
02 场景痛点
03 解决方案
04 核心能力
05 落地价值

某头部金融机构每日处理着数以万亿计的金融交易，涵盖股票、债券、外汇等多种复杂业务。在以往的交易监控体系下，依靠传统的规则引擎和人工审查相结合的方式来识别风险。面对海量且瞬息万变的交易数据，传统系统的规则难以全面覆盖各种潜在风险场景。人工审查不仅效率低下，而且在长时间高强度的工作下，容易出现疏漏。例如，在复杂的跨境外汇交易中，一些新型的套利风险模式难以被及时察觉，导致部分交易面临巨大损失风险，影响机构的资金安全与市场信誉。

交易数据量庞大且复杂，传统监控规则无法全面识别风险，人工审查效率低、易出错，难以实时、精准地拦截风险交易，可能造成巨额资金损失，损害金融机构信誉。

该金融机构部署大模型一体机，构建实时交易风险监控系统。大模型一体机实时接入各类交易数据，运用先进的机器学习算法和大数据分析技术，对交易行为进行深度剖析。它能够快速学习并识别正常交易模式与异常风险特征，自动生成动态风险评估模型。一旦发现交易行为偏离正常模式，系统立即发出预警，并精准判断风险类型与级别。同时，根据预设的风险应对策略，自动采取相应的拦截措施，如暂停交易、冻结资金等，确保风险得到及时控制。

海量交易数据实时接入与处理、智能风险识别与评估、自动化风险拦截与应对。

风险拦截准确率提升至 99.9%，风险响应时间缩短 80%，因风险交易导致的资金损失降低 90%，有力保障了金融机构的资金安全与稳定运营，提升了市场信誉。宣传文案：“大模型一体机护航金融交易，让万亿交易风险无处遁形！”