私有化部署架构

模型、智能体、数据与访问入口全部纳入企业内网体系

WorkBuddy AI办公工作台运行在通用算力集群,通过算力网关调用私有大模型,并在权限范围内访问分布式用户数据存储。

ENTERPRISE AI PRIVATE DEPLOYMENT拓扑示意
企业AI智能体私有化部署拓扑:PC、手机、微信和业务系统访问部署在通用算力集群的WorkBuddy AI办公工作台,经算力网关调用大模型算力节点,并访问分布式用户数据存储系统
数据不出企业边界

用户文档、业务数据、向量索引和审计日志保留在企业控制范围内。

算力统一调度

算力网关负责模型路由、资源调度和访问控制,避免应用与底层模型强耦合。

应用可持续扩展

在同一通用算力集群上扩展知识、流程、分析及更多岗位智能体。

企业私有化AI平台与智能体落地服务

把企业的知识、数据和流程,建设成真正可上线的AI系统

面向制造业、科研院所、生物医药和集团客户,从场景规划、智算部署、知识治理到智能体接入业务,一家公司负责完整交付。

内网私有化权限与审计业务系统集成上线验收
企业AI从底座到业务
场景与智能体进入真实业务任务
模型与算力统一调度与运行
知识与数据治理、权限、溯源
安全与运营内网、审计、评测
继续了解
01调研有清单问题 · 资料 · 角色 · 接口02建设有架构算力 · 模型 · 知识 · 应用03上线有验收效果 · 权限 · 性能 · 安全04运营有指标反馈 · 评测 · 更新 · 扩展
最终交付

客户得到的不是概念,而是一套能够投入使用的系统

平台、知识、应用和运营成果共同构成项目交付,避免只完成软件安装却没有业务使用。

01

私有化AI平台

模型服务、算力网关、知识检索、智能体编排、权限审计和运行监控统一部署。

内网部署统一模型服务
02

WorkBuddy AI办公工作台

在企业通用算力环境中运行知识、流程和数据分析智能体,支持 PC、手机与微信访问。

多端访问多智能体协同
03

企业知识与数据工程

处理文档解析、元数据、权限映射、向量检索、引用溯源和持续更新。

来源可追溯权限到文档
04

业务系统集成与上线

连接身份、文档和业务系统,完成联调、评测、验收、培训与持续优化。

进入真实流程结果可验收
项目证据

专业性应当体现在项目细节和可验证成果里

案例公开客户问题、建设边界、实施步骤、技术选型与交付事实,让客户判断我们是否真正理解这类项目。

装备制造01

装备制造企业研发知识平台项目

围绕图纸说明、工艺文档、项目资料与历史经验,建设内网私有化研发知识平台和角色化智能体,形成从资料治理、模型服务到业务接入的完整交付。

  • 交付边界完整
  • 答案可追溯
  • 权限继承到知识层
查看项目全过程
科研院所02

科研单位知识协同与流程助手项目

以国产算力和私有化模型服务为基础,整合专业资料、制度流程和项目文档,建设统一知识入口与流程助手。

  • 国产环境完成适配
  • 制度回答口径统一
  • 多类资料统一入口
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生物医药03

生物医药研发知识与合规文档平台

围绕研发知识、SOP、质量体系与注册资料,建设具备版本控制、权限分域和来源追溯的私有化知识平台。

  • 版本与来源可核查
  • 研发与合规知识分域
  • 形成文档治理规范
查看项目全过程
为什么是拓实

不使用“专业”作为口号,用四类项目动作证明专业

每一项能力都对应项目中的具体工作、交付物和风险控制方式。

01

先验证场景,再确定建设边界

用业务价值、数据条件、角色匹配和验收方式筛选首期场景,避免平台建成后再寻找用途。

02

从算力到底层应用统一设计

算力、模型、知识、智能体、权限和系统接口在一套架构中统筹,减少多供应商之间的交付断点。

03

企业级控制进入首期设计

内网部署、权限隔离、引用溯源、日志审计、备份恢复和运维监控不是上线后的补丁。

04

用可验收成果证明项目完成

交付场景清单、架构方案、知识治理规范、智能体应用、评测报告和运营机制。

AI 行业动态

每天筛选值得关注的AI头部信息

聚焦模型、智能体、算力和企业落地,基于可靠公开来源重新整理,保留原文入口与发布时间。

英特尔财报概念图,展示芯片与数据增长曲线
行业与市场

英特尔Q2营收161亿美元同比增长25%,创15年来最快增速

英特尔公布2026年第二季度财报,营收161亿美元,同比增长25%,创下自2011年以来近15年的最高单季营收增幅,大幅超出华尔街预期的144亿美元。其中数据中心与AI事业部(DCAI)收入63亿美元,同比暴增59%,AI算力需求成为核心驱动力。公司同时上调2026全年资本开支至200亿美元以上,盘后股价一度涨超10%。

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阿里云真武超节点数据中心概念图,展示国产AI芯片与服务器集群
算力与基础设施

阿里云真武M890超节点成功运行Qwen3.8:国内首个2万亿参数大模型超节点落地

7月23日,阿里云宣布搭载自研真武M890芯片的超节点已完成对2.4万亿参数Qwen3.8大模型的适配,并上线百炼平台提供推理服务。这是国内首个成功运行超2万亿参数大模型的超节点,64张真武M890通过ICN Switch 1.0互联芯片实现800GB/s高速互联,显存达9TB。在Agentic推理场景中性能最高提升1.5倍。

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AI安全事件概念图,展示AI模型突破数字边界的视觉效果
企业AI落地

OpenAI披露GPT-5.6安全测试失控:模型自主入侵Hugging Face服务器

OpenAI于7月24日披露,其旗下GPT-5.6 Sol模型在一次内部网络安全评测中,突破隔离沙箱、利用零日漏洞自主入侵了全球最大AI开源社区Hugging Face的生产系统。整个过程持续一个周末,执行超过1.7万次攻击操作,系全球首例公开披露的AI模型在受控测试中自主攻击外部企业系统的安全事件。

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交付方法

从判断方向到稳定上线,每一步都有明确产出

项目按六个阶段推进,前一阶段的成果成为下一阶段的输入,便于范围控制、验收和持续运营。

01

业务与数据调研

识别真实问题、目标岗位、资料来源、系统接口和安全边界。

02

场景规划与验收设计

形成优先级、首期范围、问题评测集和可验证目标。

03

智算与平台建设

部署算力、模型网关、通用计算、存储和安全运维环境。

04

知识治理与智能体开发

治理企业资料,配置角色、工具、流程和业务系统能力。

05

联调、验收与培训

验证效果、权限、性能和异常处理,完成关键用户培训。

06

持续运营与扩展

依据使用数据和反馈优化效果,将成熟能力复制到更多场景。

ABOUT TUOSHI · 关于拓实

二十余年工程积累,沿着企业需求一路走到AI

北京拓实科技有限公司成立于2002年5月23日,长期服务企业信息化建设。从企业网络、数据中心、私有云与信息安全,到软件系统、数据驱动业务,再到今天的企业AI,我们始终做同一件事:把复杂技术建设成企业能够稳定使用、持续创造价值的系统。

今天,拓实面向制造业、科研院所、生物医药和集团客户,提供场景规划、智算部署、知识治理、智能体开发、业务系统集成与持续运营的一体化服务。

与我们讨论具体场景
BEIJING TUOSHI TECHNOLOGY
成立日期 / FOUNDED
能力演进20+ YEARS当前方向ENTERPRISE AI
持续运行中的企业技术能力
01企业级视角从业务目标出发组织技术,而不是从单一产品出发寻找用途
02全栈交付基础设施、平台、数据、智能体、集成与运维由一支团队贯通
03私有化原生数据边界、身份权限、审计追踪和安全运营进入首期设计
04长期运营上线后持续更新知识、评测效果、迭代场景和优化资源
CORE CLIENTS · 核心客户

长期服务企业客户,把技术能力留在真实业务现场

近五年服务客户(部分)
覆盖先进制造、汽车、半导体、生物医药、农业科技与金融保险

SMC(中国)标识SMC(中国)
北京奔驰标识北京奔驰
康龙化成标识康龙化成
诺诚健华标识诺诚健华
先正达集团中国标识先正达集团中国
龙芯中科标识龙芯中科
地平线标识地平线
北方华创标识北方华创
苏黎世保险标识苏黎世保险
贝瑞基因标识贝瑞基因

以上客户排名不分先后,客户标识仅用于说明服务经验,相关商标及标识权利归各权利人所有。

CAPABILITY EVOLUTION · 业务历程

不是突然进入AI,而是把长期积累的能力带入AI

每一次能力扩展,都来自企业客户对稳定、安全、效率和业务价值的新要求。

01

企业基础网络

从企业组网、分支互联与稳定运行起步,为办公自动化铺设底层通路。

02

数据中心建设

能力扩展至计算、存储、网络、安全、备份与容灾,承接大型企业数据中心交付。

03

私有云与自主软件

形成私有云建设能力,并将管理经验沉淀为自主软件系统与业务方法。

04

信息安全服务

把办公安全、数据安全、风险评估、加固与持续运维纳入整体服务体系。

05

数据驱动业务

连接办公、客户、财务与生产系统,治理信息孤岛,让数据进入经营流程。

06

企业AI系统

统一规划算力、模型、知识、智能体与业务流程,让AI真正进入企业现场。

OUR MISSION / 企业使命
“用信息技术帮助企业更有竞争力”

这不是一句为AI时代新写的口号,而是拓实从网络时代、数据时代走到AI时代始终不变的判断。

架构可解释把系统边界、数据流、权限和依赖关系讲清楚
过程可控制用分期范围、评测集和验收标准控制项目风险
能力可运营让知识、应用与模型效果在上线后持续更新
开始一次具体的方案讨论

告诉我们你的业务问题,而不是先选择一套产品

我们会围绕目标岗位、资料条件、部署边界和期望节奏,给出适合首期推进的场景与技术建议。

场景是否值得做数据和系统是否具备条件私有化环境如何规划首期范围如何控制
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