行业背景

为响应AI浪潮，该企业希望利用新材料深度治理数据来训练大模型，构建研发情报库，为技术预研人员提供前沿技术情报深度问答搜索。

企业挑战

新材料领域文献、专利、实验数据等来源多样、格式不一，非结构化信息占比高，难以高效提取关键知识并用于模型训练；

传统关键词检索无法满足技术预研人员的高阶分析需求，情报获取深度和准确性不足。

客户收益

构建了智能情报分析与监控平台，实现对材料发展趋势的自动推测；

帮助技术团队精准定义研发起点，明确技术发展路线，提升前沿技术洞察与决策效率。

行业背景

为提高产品研发迭代效率，亟需借助AI，帮助研发高效理解获取重点专利情报文献中的核心技术方案，快速理解技术方案中关键信息。

企业挑战

专利文献数量庞大、格式复杂且术语密集，研发人员依靠人工阅读和提炼核心方案耗时费力，易遗漏关键技术信息；

缺乏自动化、智能化的情报监控与推理工具，难以从海量数据中及时捕捉技术发展脉络并明确路线图。

客户收益

构建了基于垂类高质量结构化数据的AI情报检索与分析平台，大幅缩短研发人员获取关键情报的时间；

支持技术路线自动追踪与趋势预判，提升产品研发迭代效率与决策准确性。