打破 AI 算力桎梏！思通数科自训练算法方案开启行业高效新征程

2025-06-18 19:31

文章标签： AI算法

在当下 AI 技术蓬勃发展的时代，企业对 AI 算法的需求呈爆发式增长，但却面临着诸多棘手难题。定制算法成本高昂、技术门槛难以跨越、国产芯片适配困难以及算法售后迭代乏力，这些问题犹如一道道高墙，阻碍着企业在 AI 领域的前行步伐。思通数科自训练 AI 算法解决方案，凭借其强大的 AI 算力优势，特别是卓越的迭代能力和出色的对接国内服务器能力，为企业开辟了一条高效、低成本、可持续的 AI 落地之路，已成功赋能金融、医疗、零售等 10 大行业，解决 30 + 细分场景难题。

一、全场景覆盖：30 + 细分场景深度适配，精准攻克行业痛点

行业	典型场景	企业痛点	思通解决方案	落地成果
金融行业	信贷欺诈检测	欺诈手段多样且隐蔽，人工审核效率低、误判率高	思通数科利用强大 AI 算力，运行多维度数据关联分析算法，实时处理交易数据，精准识别欺诈行为模式，自动标记可疑交易	欺诈检测准确率从 70% 提升至 92%，审核效率提升 6 倍
	投资组合优化	市场数据复杂多变，传统模型难以实时调整投资策略	借助高效算力，机器学习算法结合实时市场数据，快速分析资产风险和收益，动态优化投资组合	投资回报率平均提升 15%，风险波动率降低 20%
医疗行业	疾病辅助诊断	医学影像数据量大，医生读片耗时久、易漏诊	强大算力支持下的医学影像识别算法，快速处理 X 光、CT 等影像数据，精准检测病变区域，辅助医生诊断	诊断效率提升 4 倍，漏诊率降低 30%
	药物研发筛选	药物分子结构庞大，传统筛选方法周期长、成本高	基于卓越算力，分子模拟算法结合大数据分析，快速筛选潜在药物分子，预测药物疗效和安全性	研发周期缩短 40%，研发成本降低 35%
零售行业	精准营销推荐	消费者偏好多样，传统营销方式针对性差、转化率低	凭借高效算力，用户画像分析算法结合购物行为数据，精准预测消费者需求，推送个性化营销内容	营销转化率提升 35%，客户复购率提升 25%
	库存管理优化	商品种类繁多，库存积压或缺货情况频繁发生	依靠强大算力，需求预测算法结合销售数据和市场趋势，动态调整库存水平，生成补货计划	库存周转率提升 50%，缺货率降低 40%
教育行业	学生学习情况评估	学生数量多，人工评估学习进度和效果效率低	利用强大算力，学习行为分析算法实时处理学生的作业、考试等数据，精准评估学习情况，提供个性化学习建议	学生成绩提升 10% - 20%，学习效率提升 30%
	在线课程质量评估	在线课程数量增加，评估课程质量缺乏有效手段	借助高效算力，课程内容分析算法结合学生反馈数据，全面评估课程质量，优化课程设计	课程满意度提升 20%，完课率提升 15%
传媒行业	内容推荐个性化	用户兴趣广泛，传统推荐算法精准度低、用户粘性差	依靠强大算力，内容偏好分析算法结合用户浏览和互动数据，精准推荐个性化内容，提高用户体验	用户活跃度提升 30%，内容点击率提升 40%
能源行业	电力设备故障预警	电力设备分布广，故障早期难发现，检修成本高	凭借高效算力，设备状态监测算法结合传感器数据，实时分析设备运行状态，提前预警故障，安排检修计划	故障维修成本降低 30%，停电时间缩短 50%

二、国产化算力原生适配：100 + 芯片即插即用，性能飙升

思通算法深度适配寒武纪、华为昇腾、瑞芯微等 12 大品牌 100 + 国产芯片，强大的 AI 算力确保了在对接国内服务器时的高效性和稳定性。通过预优化算子库与自动量化技术，实现算法移植 “即插即用”：

速度提升：在某金融信贷项目中，思通数科的 AI 算力与算能 SC526 芯片完美配合，基于该芯片的信用风险评估算法推理速度达 40FPS，较传统方案快 4 倍。
精度保障：在昇腾芯片上运行的医疗影像诊断算法，凭借强大算力进行精准的模型训练和优化，INT8 量化后精度仅下降 1.0%（行业平均损耗 5%）。

三、智能迭代：超强算力驱动算法进化，越用越精准

数据回流机制：思通数科的 AI 算力支持边缘设备实时回传新场景数据，平台利用强大算力迅速对新数据进行分析和处理，自动触发模型优化。例如某零售企业的精准营销推荐算法经 4 次迭代，推荐准确率从 80% 提升至 90%。
健康度监控：可视化平台在强大算力的支持下，能够实时追踪算法表现。当某教育机构的学生学习情况评估算法误差率超阈值时，系统利用算力快速分析数据并自动推送优化提醒，48 小时内完成模型更新。