在人工智能大模型从实验室走向产业应用的关键阶段，浙江腾视算擎科技有限公司（以下简称“腾视科技”）凭借独特的技术路径与落地策略，为千行百业提供了智能化转型的可行方案。面对企业普遍面临的“成效难显、成本高企、复用性差”三大痛点，腾视科技以“顶层设计+敏捷迭代”为核心方法论，结合全栈式技术产品矩阵，构建了从技术落地到效率提升的完整闭环，让AI价值真正转化为可感知的生产力。
在教学场景中，腾视科技的AI大模型已展现出显著效能。通过智能课程设计系统，教师将原本两周的课程开发周期压缩至3天，得以将更多精力投入教学创新；智能批改功能将作业批改效率提升4倍，同时基于教学资源库的动态优化，使课程内容更具针对性。科研领域同样受益匪浅：文献分析效率提升300%，实验方案生成耗时缩短80%，跨学科研究协作通过智能知识图谱实现高效联动，为科研创新注入新动能。
管理场景的变革更为直观。行政流程自动化率提升65%，跨部门协作响应时间压缩至15分钟内，智能决策支持系统通过实时数据分析，为管理层提供科学依据。某烟草企业通过构建行业知识图谱，不仅实现了经验传承，更开发出智能问答机器人，将传统业务知识转化为可复用的数字资产；某视频上市公司则通过部署远程运维机器人，实现运营业务无人化改造，显著降低人力成本。
技术落地的挑战同样不容忽视。腾视科技技术团队指出，企业应用AI大模型时常面临三大困境：一是业务成效挖掘难，难以精准定位提效环节；二是前期投入成本高，基础设施与基础工作周期长；三是数据与业务复用性差，场景间难以形成协同效应。为此，公司采用开源生态策略，在框架选择上坚持“可定制、可拓展”原则，兼容Deepseek、Qwen等主流模型，通过MCP、A2A等标准组件降低适配成本，并依托Ragflow、Dify等解决方案引擎构建灵活技术栈。
在落地方法论上，腾视科技强调顶层设计与敏捷迭代的平衡。其大模型平台作为边缘智能与云端协同的核心载体，整合了智能体平台、感知应用支撑、数据工具等模块，形成覆盖全业务链的技术底座；TensorOS智能算力操作系统则通过硬件抽象层设计，实现跨行业适配能力。具体实施中，公司采用“MVP（最小可行产品）优先”策略，以科研知识库为突破口，通过大小模型协同、本地与云端融合的技术范式，在文档解析准确率与响应效率间取得最优解。
产品矩阵的差异化布局进一步强化了市场竞争力。大模型一体机DS671B量化满血版专为中小组织设计，支持千亿级模型低成本部署；知识库一体机则聚焦安全私有化需求，在文档解析、智能问答等场景表现突出。目前，腾视科技已形成“单体产品服务”与“AI大模型应用服务”双轨合作模式，通过“业务共建”机制，与合作伙伴共同推进知识库、智能体平台等项目建设，确保技术落地与业务目标深度契合。
作为国家高新技术企业，腾视科技核心团队源自华为、中兴等科技企业，基于英伟达、高通、华为等主流芯片构建了1-500TOPS算力产品线。其自主研发的AI加速引擎与分布式调度系统，已为工业机器人、特种车辆、智慧能源等20余个行业提供低时延、高可靠的智能决策中枢，产品覆盖中国、中东、印度、南美、东南亚等全球市场。公司秉承“诚信、进取、协同、简单”的理念，正通过国产化、数字化、智能化创新，助力客户构建全生命周期智能体系。
