三大核心技术
围绕采集、理解、生成三条链路，把工业内容做得更准、更快，也更适合在展馆、课堂和传播场景里落地。
技术01
低成本3D数字化技术
基于神经辐射场（NeRF）技术，实现工业物件的低成本、高精度3D数字化。无需专业扫描设备，仅需手机拍照即可完成。
技术路径：
1
多角度照片采集
用户使用手机/相机从多个角度拍摄物件照片（20-50张）
2
神经辐射场重建
基于NeRF技术，从照片中自动生成高精度3D模型
3
材质识别与还原
基于深度学习识别物件材质，自动生成逼真材质贴图
4
自动化优化
自动去除噪点、修复缺失部分、优化模型结构
成本降低80%+
效率提升90%+
精度误差≤5%
技术02
工业文化知识图谱
构建工业文化领域的知识图谱，实现AI对工业历史、工艺、人物的深度理解和智能问答，形成工业文化的"知识大脑"。
技术路径：
1
多源数据抽取
从历史档案、工艺文档、人物访谈等多源数据中抽取实体和关系
2
知识图谱构建
将抽取的实体和关系组织成结构化的知识图谱
3
智能问答与讲解
结合大语言模型和知识图谱，实现精准回答和深度讲解
4
个性化生成
根据不同受众的知识背景和兴趣点，生成个性化讲解内容
错误率降低70%+
支持自然语言问答
可持续更新
技术03
工业文化垂直模型
基于10亿工业语料库训练的工业文化垂直大模型，形成"合作-数据-模型"的数据飞轮，不断提升模型性能。
技术路径：
1
数据积累
与工业企业、工业遗址合作，积累工业场景的多模态数据
2
模型训练
基于垂直数据训练专门针对工业场景的AI模型
3
数据飞轮
合作越多 → 数据越多 → 模型越好 → 合作越多
修复精度提升40%+
建模效率提升80%+
10亿+语料库