让 AI 成为科研高校与先进制造的核心生产力
图博数智 inFab内测招募中
国内首家依托业务本体建模、支持本地化交付的产业级 AI 知识库平台
深受领先企业和高校科研机构信赖
CAPABILITIES · inFab 产品能力
精准 · 安全 · 开放，让 AI 深入真实生产业务流
01 · 精准 — 穿透 AI 幻觉，问答有据可查
- 基于业务本体建模理清复杂名词与数据关联，AI 真正听懂行业黑话
- 每次回答自带坐标级溯源锚点，一键跳转回图纸或表格的原始出处
- 支持 CAD、PDF、复杂表格等市面 95% 以上的文件格式解析
02 · 安全 — 100% 物理隔离，捍卫核心资产
- 纯内网私有化部署，常规硬件也能高效跑大模型
- 部门、文档直至字段级权限隔离，全量审计日志保障合规
- 老员工隐性经验与零散资料，安全沉淀为带不走的知识资产
03 · 开放 — 打破信息孤岛，灵活拥抱 AI 生态
- 对接 MES、ERP、OA 等核心系统，AI 产出直接进业务流程
- 灵活接入 WorkBuddy、Claude Code、Coze、Codex 等 AI 平台
- 兼容 DeepSeek、Kimi、智谱等 Token 平台，支持 OEM 场景化交付
CLIENTS合作客户墙 / TRUSTED CLIENTS
合作客户多家领先高校机构、企业组织认可
图博数智部分合作客户，排名无先后之分
COMPARISON
一般 Agent vs inFab Agent一般 Agent 和 inFab 定制 Agent 有什么区别？
一般 Agent vs inFab Agent 核心能力对比
一般 AI Agent
通用聊天 / SaaS 工具
知识深度：基于公网通用数据，无法理解企业内部知识
业务理解：只会聊天，不懂行业规则和岗位 SOP
系统能力：独立工具，与企业 ERP/MES/CRM 数据不通
执行能力：只能回答问题，无法自动执行业务流程
经验沉淀：对话用完即走，老员工经验无法积累
输出质量：依赖 prompt 水平，输出不稳定、不可控
数据安全：数据上传外部服务器，存在泄露风险
数据溯源：输出黑盒，无法追溯结果来自哪里
技术底层：依赖第三方平台，无法自主控制底层
图博定制 Agent
企业级 AI 执行引擎
知识深度：深度整合企业私有数据，懂你的业务语境
业务理解：通过「岗位能力封装」将业务规则植入系统，按标准执行
系统能力：直连核心业务系统，打通数据与流程闭环
执行能力：端到端自动执行：报价、解析、质检、出报告
经验沉淀：专家经验自动沉淀为结构化知识资产
输出质量：标准化输出，结果可追溯、可验证
数据安全：支持私有化部署，数据不出企业
数据溯源：数据溯源 + 过程溯源，输出原始文档和每步处理链路
技术底层：自有技术底层框架，支持深度定制与迭代
知识深度深度整合企业私有数据，懂你的业务语境
业务理解通过「岗位能力封装」将业务规则植入系统，按标准执行
系统能力直连核心业务系统，打通数据与流程闭环
执行能力端到端自动执行：报价、解析、质检、出报告
经验沉淀专家经验自动沉淀为结构化知识资产
输出质量标准化输出，结果可追溯、可验证
数据安全支持私有化部署，数据不出企业
数据溯源数据溯源 + 过程溯源，输出原始文档和每步处理链路
技术底层自有技术底层框架，支持深度定制与迭代
与其他工具的详细对比
直接用大模型
SaaS/低代码平台
图博定制Agent
知识来源
公网通用数据，不懂你公司
上传文档建库，深度有限
企业私有数据深度整合
业务规则
不懂行业规则和SOP
模板化配置，灵活度低
注入专属业务规则，按标准执行
系统对接
独立工具，数据不互通
有限API，依赖平台生态
直连ERP/MES/CRM，流程闭环
经验沉淀
用完即走，无法积累
对话记录，无结构化沉淀
专家经验自动沉淀为知识资产
输出质量
看prompt水平，不可控
通用回复，难匹配业务标准
标准化输出，结果可追溯
数据安全
数据传到外部服务器
数据存在第三方平台
支持私有化部署，数据不出企业
数据溯源
生成结果黑盒，不知来源
部分有引用，不可追溯过程
输出原始文档和处理链路，环节有据可循
本体建模
无概念，直接用通用模型
固定模板，无法定义业务实体关系
为客户设计专属本体模型，精准映射知识结构
技术底层
依赖大厂API，无法自主控制
平台封装，无法触及底层
自有技术底层框架，支持深度定制与迭代
知识来源企业私有数据深度整合
业务规则注入专属业务规则，按标准执行
系统对接直连ERP/MES/CRM，流程闭环
经验沉淀专家经验自动沉淀为知识资产
输出质量标准化输出，结果可追溯
数据安全支持私有化部署，数据不出企业
数据溯源输出原始文档和处理链路，环节有据可循
本体建模为客户设计专属本体模型，精准映射知识结构
技术底层自有技术底层框架，支持深度定制与迭代
TECHNOLOGY · 技术先进性
inFab 自研算力引擎，同样的硬件跑更多模型
「算力不够」往往是「算力被浪费」。inFab 把 GPU 从整卡独占变成按需切分，从根上重构算力使用方式。
维度
传统方式
图博 inFab
GPU 利用率
整卡独占，普遍低于 25%，大量算力闲置
按显存与算力切分，一张卡跑多个模型，利用率成倍提升
模型并发
一卡一模型，硬件撑不住多业务并发
显存分片 + 跨卡聚合，同卡多模型并行不互抢
弹性扩缩容
为峰值常备闲置算力，成本居高不下
流量峰谷自动伸缩，分片级扩容，不为峰值买单
多租户隔离
任务互相影响，一个崩了拖垮同卡业务
硬件级分片隔离，生产与开发同卡无忧
算力调度
不同型号、不同机器的 GPU 各自为政
跨节点算力池，异构 GPU 统一感知、统一调度
同样跑 chat / embedding / rerank / ASR / TTS 五个模型
传统至少 5 张卡 → inFab 2 张卡绰绰有余
用 inFab 把企业数据变成可信智能
国内首家依托业务本体建模的产业级 AI 知识库平台