IND-01食品加工安全
金枪鱼加工现场危险手部识别
面向加工设备附近的手部安全问题，建立危险区域、手部轮廓与安全状态识别链路，用真实现场画面完成检测、分割、纠错和告警策略验证。
现场问题
手部进入危险区域时需要及时识别，同时降低空场景和安全动作带来的误报。
系统能力
目标检测 · 实例分割 · 危险区域判定 · 告警策略
项目交付
训练与评测代码 · 模型权重 · 可视化对比 · 告警分析
Enterprise AI Systems
企业 AI 系统，从业务现场交付到内网运行
叠跃科技围绕企业真实数据、业务流程和部署边界，建设文档智能、知识库、行业模型、工业视觉与 Agent 系统。Mint 支持全栈私有化，包括企业内网中的 Mint Cloud。
部署边界
托管云 · 客户云 · 完全私有化
系统范围
Mint Desktop · 内网 Mint Cloud
交付标准
可评测 · 可审计 · 可持续迭代
Enterprise Delivery System
从需求到验收，每一步都能被检查
企业项目不是一次模型调用。数据治理、能力构建、系统接入、私有部署和业务验收必须在同一条交付链上推进。
企业交付系统
完整链路演示数据边界可配置
当前阶段 · 需求定义
把业务问题写成可验收的系统目标
先确认现场流程、数据边界、响应要求和失败代价，再决定使用知识库、模型训练、视觉算法还是 Agent 编排。
阶段输入
业务流程 · 样本数据 · 现有系统
阶段产出
需求边界 · 技术路线 · 验收口径
MINT PRIVATE NETWORK
企业内网运行拓扑
SCOPE LOCKED
阶段状态同步
员工终端
Mint Desktop
内网服务
Mint Cloud
业务资产
知识库 · 工具
模型资源
本地模型 · 网关
本地模型与依赖齐备时可完全离线运行
来自真实工程任务的项目实践
以下内容来自叠跃科技团队完成的企业项目。展示材料仅保留技术链路和实验结果，不包含客户机密数据或未经授权的企业名称。
IND-02工业火灾检测
低照度与复杂背景下的火灾识别
针对企业现场夜间、低照度和复杂背景中的早期火情识别，构建数据整理、目标检测、失败样本复核和部署验证流程。
现场问题
小目标火焰、弱光画面和背景干扰容易导致漏检或误报，需要持续复核边界样本。
系统能力
火焰检测 · 低照度适配 · 失败样本回流 · 推理部署
项目交付
数据基线 · 模型权重 · 评测图表 · 推理接口
ENG-01工程结构监测
吊杆自然激励下的结构响应建模
围绕工程吊杆在自然激励条件下的响应分析，组织数据处理、模型训练、预测对比、敏感性分析与收敛检查，为结构状态研究提供可复核的计算资产。
现场问题
需要从连续响应数据中建立稳定预测关系，并检查不同位置、参数与训练策略的影响。
系统能力
时序建模 · 响应预测 · 敏感性分析 · 收敛验证
项目交付
数据处理脚本 · 训练模型 · 预测结果 · 分析图表
Mint 全栈私有化
不只是桌面端，Mint Cloud 也可以进入企业内网
私有化交付覆盖用户终端、服务控制面、数据资产、模型资源与管理审计。企业可以把完整运行链留在自己的网络和基础设施中。
员工与业务终端
Mint Desktop、工作区、文档处理、知识库、任务与企业账号入口。
内网 Mint Cloud
账号、权限、设备、额度、模型目录、任务服务、审计和企业管理后台。
企业数据与模型
私有知识库、对象存储、向量索引、本地模型、客户云模型与业务工具。
安全与运维控制
网络隔离、访问控制、密钥托管、日志追踪、备份、监控和版本升级。
完全离线
本地模型、知识库和运行依赖全部位于客户内网，不依赖公网服务。
受控出网
仅允许指定模型或业务接口出网，其他数据与控制服务保留在内网。
客户云部署
部署在客户自有云账号或专有网络，由客户掌握资源、密钥和访问策略。
行业能力按业务规则重新构建
以下是典型能力方案，不代表公开客户案例或预设效果。正式项目需要基于客户数据、专家规则和验收集重新评估。
法律与合规
法律文书与条款能力工程
输入资产
法规库、合同模板、审查规则、历史文书与专家标注
系统能力
条款抽取、风险识别、相似条款检索、引用回溯与拒答边界
验收方式
固定测试集 + 法务抽检 + 引用准确性与风险召回复核
造价工程
工程造价资料理解与核查
输入资产
清单、定额、合同、签证、图纸说明与价格资料
系统能力
表格解析、规格归一、清单比对、异常定位与依据追踪
验收方式
典型项目复算 + 差异清单 + 人工审核记录
企业文档
复杂文档知识与流程 Agent
输入资产
制度、SOP、产品资料、会议纪要、表格与扫描件
系统能力
文档解析、OCR、知识检索、结构化提取与多步骤任务编排
验收方式
问答集、引用定位、产物检查与权限边界测试
工业视觉
现场检测与质量复核能力
输入资产
现场图像、视频、缺陷样本、告警规则与设备协议
系统能力
检测、分割、跟踪、阈值策略、边缘推理与告警回流
验收方式
现场回放集 + 误报漏报分析 + 设备运行验证
企业合作交付的不只是模型
项目范围根据业务目标确定，交付可以覆盖数据、模型、系统、接口、部署、验收和持续运营。
合作方式
专项能力验证
适合情况
目标明确，需要先验证技术可行性
主要产出
数据基线、最小可用原型、评测结果和下一阶段建议
合作方式
业务系统联合建设
适合情况
需要接入现有流程、账号、数据和业务系统
主要产出
完整系统、接口集成、验收材料与上线支持
合作方式
全栈私有化交付
适合情况
数据和模型必须留在客户内网或指定云环境
主要产出
Mint Desktop、内网 Mint Cloud、模型与运维体系
合作方式
长期技术合作
适合情况
业务持续演进，需要迭代模型、知识和工作流
主要产出
版本计划、持续评测、专项优化与运营支持
数据与权限
数据授权、脱敏、存储位置、访问角色和保留周期在项目启动前确认。
质量与验收
固定测试集、业务指标、失败样本和人工复核共同构成验收依据。
上线与运营
部署、监控、日志、回滚、版本和持续优化机制纳入正式交付。
合作前确认
企业合作常见问题
先确认目标、数据、网络和验收边界，再决定系统形态和实施计划。
Mint 可以完全部署在企业内网吗？
可以。Mint Desktop、Mint Cloud 服务、模型网关、知识库、对象存储、企业管理与审计组件可以部署在客户内网或指定私有云。若本地模型和运行依赖齐备，系统可完全离线；选择外部模型 API 时，出网范围由企业网络策略控制。
私有化部署是否必须使用企业现有账号体系？
不强制。可以使用 Mint 独立账号，也可根据项目范围接入企业现有身份体系、组织架构和权限规则。正式实施前会确认账号来源、设备策略、角色权限和审计要求。
真实项目如何确定验收标准？
项目启动前会把数据版本、测试集、业务指标、人工复核规则、部署环境和失败边界写入验收方案。不会只用一次演示、单个样本或训练损失作为最终结论。
法律、造价等行业能力是否是固定产品？
页面展示的是典型能力组织方式，不代表未经评估即可直接上线。实际项目需要结合客户资料、规则、专家标注、权限和验收口径重新构建。
把企业 AI 能力交付为可运行的系统
带上业务目标、样本数据、现有系统和部署边界，我们会先完成问题拆解与可行性判断，再给出交付路线。