- 行业覆盖
- 6大
- 已交付 AI 项目示例
- 50+
- 可调用模型类别示例
- 6类
- 服务可用性目标示例
- 99.9%
标注“示例”的数据为演示数据,以合同约定为准。
先有路线图,再谈落地
matr 的五阶段方法,让 AI 投入与业务目标始终对齐
我们不建议企业以“技术演示”作为起点。每个项目都从业务目标与现状诊断出发,形成可量化的场景清单与优先级,再进入数据与工程阶段。交付后的运营与迭代同样纳入合同范围,确保成果不随项目结束而衰减。
- [ 01 ]
诊断评估
- 参考周期
- 2–3 周
- 交付物
- 现状诊断报告、AI 机会清单
- [ 02 ]
场景规划
- 参考周期
- 1–2 周
- 交付物
- 场景优先级矩阵、指标基线、路线图
- [ 03 ]
数据准备
- 参考周期
- 按场景约定
- 交付物
- 数据盘点清单、治理方案、语料与评测集
- [ 04 ]
系统构建
- 参考周期
- 6–10 周(试点)
- 交付物
- 可上线系统、集成文档、验收报告
- [ 05 ]
运营迭代
- 参考周期
- 持续
- 交付物
- 效果月报、模型更新记录、培训材料
周期为典型项目参考值,按项目实际约定。
了解方法论按 Token 计量的模型算力
一个接口,按 Token 调用多类大模型
模型广场按类别与能力检索,上下文长度、价格与默认限流逐项公开
按 OpenAI 兼容格式设计,可使用 OpenAI 官方 SDK 调用,兼容范围以 API 文档为准
输入、输出与缓存命中分别列价,可按量调用,也可咨询资源包
并发需求上升时升级专属吞吐;数据须留在内网时转为私有化部署
curl YOUR_API_BASE_URL/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $MATR_API_KEY" \
-d '{
"model": "sample-chat-standard",
"messages": [
{"role": "user", "content": "用三句话解释什么是向量检索。"}
]
}'示例使用 通用对话 · 标准版(示例);接口地址与可用模型以控制台为准。
懂业务的 AI,才能进入生产系统
制造业 AI 解决方案
从质检到排产,把 AI 嵌入现有 MES / ERP 流程
视觉质检
表面缺陷检测与分级,嵌入产线节拍。
设备预测性维护
基于传感器数据的异常预警。
工艺知识库
工艺文件、故障案例的检索问答。
来自一线的交付记录
所有案例均已匿名化处理,成果数据为项目验收口径;标注「示例数据」的为演示数据。
- 制造行业方案周期 12 周
华东某汽车零部件制造企业
视觉质检与工艺知识库
为华东某汽车零部件制造企业部署视觉质检模型与工艺知识库,嵌入现有 MES 节拍,12 周完成试点验收。
- 表面缺陷漏检率
- 约 3%低于 0.5%
- 示例数据
- 金融数字化转型周期 10 周
某大型商业银行
信贷审单智能助手
为某大型商业银行构建信贷审单智能助手,在全私有化环境内完成材料要素抽取与规则校验,10 周完成试点验收。
- 单笔审单平均耗时
- 基线缩短约三分之一
- 示例数据
- 政企行业方案周期 8 周
华东某地级市政务服务中心
政策问答与公文辅助
为华东某地级市政务服务中心部署政策问答助手与公文辅助模块,运行于国产化环境,8 周完成试点验收。
- 政策咨询首答准确率
- 基线达到验收阈值
- 示例数据
为什么企业选择 matr
六条可以写进采购评审表的理由
- [ 01 ]
咨询与实施一体
规划团队与交付团队同一班底,路线图不是 PPT,而是随后的交付承诺。
- [ 02 ]
算力与应用同源
既提供模型 API,也做上层应用;方案中的模型选型与 Token 成本估算以试点期的实际调用为依据,不做无依据的规格建议。
- [ 03 ]
以指标定义验收
每个项目在立项时约定 2–3 个业务指标,验收看指标变化,不看功能清单。
- [ 04 ]
企业级交付规范
统一的项目里程碑、验收标准、安全基线与文档体系,适配政企采购流程(招投标、验收、审计)。
- [ 05 ]
数据边界可证明
私有化 / 专有云部署方案、数据不出域、模型可审计,并输出合规说明文档。
- [ 06 ]
长期陪伴而非一次性交付
分阶段服务(试点 → 推广 → 运营),提供持续的模型迭代与调用成本治理。
与生态伙伴共同交付
模型、云、软件与咨询伙伴,覆盖从模型供给到上层应用
- 某国产算力厂商
- 某头部公有云服务商
- 某大模型厂商
- 某开源大模型社区
- 某数据库软件厂商
- 某管理咨询机构
- 某高校人工智能研究院
- 某工业软件伙伴
伙伴名称以匿名方式呈现,具体合作以双方公开信息为准。