日化行业
AI 解决方案
研发少走弯路，来料有据可验
日化·家清配方包
12 个内容项 · 配方研发专用
按研发需求，搭配使用
深受领先企业和高校科研机构信赖
日化企业用 AI，先要回答这四个问题
AI 真能预测，还是只会说得像？
通用模型能给建议，不代表能预测产品性能。企业关心的是：换成自己的原料和数据，结果还准不准，能否经得起实际测试。
配方交给 AI，会不会泄露？
配方、工艺和试验数据是核心资产。数据存在哪里、谁能访问、能否在企业内网运行，是引入 AI 前必须说清楚的问题。
演示很好看，实际提效有依据吗？
缺少可核验的同类实践，企业很难判断投入是否值得。需要看到前后对照、测试条件和适用范围，而不是一句效率提升。
投入做了，最后能不能用起来？
数据要整理多少、现有系统怎么接、团队需要投入多久？如果没有明确的验证目标和交付范围，试点容易变成长期试验。
图博数智日化行业 AI 解决方案
先用企业数据验证效果，再按需部署；从研发预测到供应链质检，逐步扩展应用
稳定性预测：提前筛查研发风险
结合配方、物性与测试数据，预测稳定性风险，筛选优先验证的方案。预测结果与实测对照，帮助安排试验顺序。
配方优化：兼顾性能、成本与约束
结合性能、原料与成本要求比较候选配方，关联计算结果与实验反馈，保留调整依据，辅助确定下一轮优化方向。
知识图谱：连起原料、功效与风险
关联原料、功效、配伍规则与历史应用，让研发选型、采购替料和质量追溯共用一套知识，随时查回原文依据。
供应链质检：核对 COA 与验收标准
提取 COA 中的批次、指标与单位，对照验收标准标记差异，保留原文和核对记录，方便质量人员复核与追踪。
预期效果 · 待验证目标
50%+
打样次数减少目标
30–40%
开发周期缩短目标
70%+
预测准确率目标
按场景分别验证：预测结果与实测对照、COA 提取与人工核对、知识查询与原文依据。
图博AI和传统方法的区别图博AI方案和传统方法有什么区别？
从当前最耗时的业务环节开始，用真实资料验证，再逐步扩展到其他团队。
全栈自研 · 图博 AI 平台底座
从 GPU 算力调度到知识库，底层全自研——更省、更稳、可扩展。
GPU 算力精细调度
按显存与算力切分，一张卡跑多个模型，告别整卡独占的闲置浪费。
跨节点算力池
不同型号、不同机器的 GPU 统一感知、统一调度，算力吃干榨净。
弹性扩缩容
流量峰谷自动伸缩，显存分片级扩容，不再为峰值常备闲置算力。
多租户硬件级隔离
每个分片独立隔离，一个任务异常不影响同卡其它业务，生产开发同卡无忧。
传统 GPU 利用率普遍 <25% · 图博精细化调度，让 同样硬件承载更多业务
了解技术底座从一个明确的业务场景开始
场景确认
与研发、采购或质量团队确定优先场景和验收要求
资料整理
整理场景所需的配方、原料、试验或来料检验资料
样例验证
使用历史样本，核对预测、解析或规则比对结果
部署上线
在企业环境中配置系统、数据权限与使用流程
持续维护
持续补充业务记录，维护标准、权限与知识版本
场景确认
资料整理
样例验证
部署上线
持续维护
场景确认：与研发、采购或质量团队确定优先场景和验收要求
资料整理：整理场景所需的配方、原料、试验或来料检验资料
样例验证：使用历史样本，核对预测、解析或规则比对结果
部署上线：在企业环境中配置系统、数据权限与使用流程
持续维护：持续补充业务记录，维护标准、权限与知识版本
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选一个业务场景，验证实际效果
预约演示，了解研发优化、原料知识与供应链质检的应用方式