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墨舜 AI LabMoShun AI Lab

墨舜 AI Lab

从智能交互， 到企业自动化。

让智能穿过模型、知识、数据与流程，在真实应用中显形。

From Intelligent Interaction to Enterprise Automation.

探索应用进入墨玲申请体验
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03能力域

一个 AI 应用并非只有一个模型。它由交互、上下文、知识、工具、流程、权限和部署共同组成。

  1. 01SENSE

    感知与交互

    让人以最自然的方式进入系统

    文字、语音与视觉共用同一个上下文。交互是系统理解意图的第一现场。

    • 01多模态输入
    • 02连续语音对话
    • 03手势与视觉信号
    • 04上下文延续
    • 05交互状态可视化
  2. 02UNDERSTAND

    知识与决策

    答案要有出处，判断要有依据

    把文档、制度、项目资料与业务数据变成可检索、可引用、可持续更新的能力。检索之外，还要能记住、能比较、能给出理由。

    • 01企业知识库
    • 02向量与混合检索
    • 03引用与溯源
    • 04长期记忆
    • 05数据分析与判断
  3. 03CREATE

    内容与生成

    从策略到成片，而不是从提示词到素材

    生成的价值不在单张图或单段文案，而在一整条可复用、可审核、可批量执行的内容工作流。

    • 01策略与脚本
    • 02分镜与视觉
    • 03图片与视频生成
    • 04多语言本地化
    • 05批量内容交付
  4. 04ACT

    自动化与执行

    能改变系统状态的那一步

    模型开始调用工具、写入系统、推进流程。这是价值最大、也最需要边界的一步——每一次执行都必须可追溯、可停止。

    • 01工具调用
    • 02工作流编排
    • 03审批与人工确认
    • 04跨系统任务
    • 05执行日志与回滚
  5. 05ORCHESTRATE

    企业系统编排

    把模型、知识、工具与人放进同一套秩序

    一个能长期运转的 AI 系统，考验的是权限、审计、部署与组织协作，而不是某一次演示的效果。

    • 01多 Agent 协作
    • 02权限与审计
    • 03私有化部署
    • 04业务系统集成
    • 05持续评估与调优
04应用矩阵

七个应用，一条从交互到执行的连续路径。

每一个节点都标明真实状态；可以快速浏览，也可以直接进入详情。

查看全部应用
  1. 01SENSE墨玲MoLing墨舜 AI Lab 的智能交互入口，探索文字、声音、视觉、上下文与工具调用如何在同一空间中协同。体验预览查看详情
  2. 02ORCHESTRATE企业级 AI 智能体定制MoShun Agent Studio围绕企业岗位、流程、知识与系统接口，设计真正进入业务链路的 AI 智能体。企业交付查看详情
  3. 03UNDERSTAND企业知识库与内部问答Knowledge Fabric把文档、制度、项目资料和业务系统中的知识，转化为可搜索、可引用、可持续更新的企业能力。企业交付查看详情
  4. 04ACTAI 工作流自动化Flow Engine将触发器、模型、知识、工具、审批与业务系统，编排成可持续执行的流程。私有测试查看详情
  5. 05CREATEAI 内容与视频生成Creative Studio从策略、脚本和分镜，到图片、视频、字幕与批量内容交付的一体化创作系统。研发中查看详情
  6. 06UNDERSTANDAI 数据分析与决策Insight Engine连接业务数据，以自然语言完成查询、分析、异常发现、趋势判断和报告生成。私有测试查看详情
  7. 07ACTAI 桌面自动操作Desktop Operator让 AI 在明确授权和可审计边界内理解屏幕、调用浏览器与桌面工具，执行跨应用任务。实验项目查看详情
05墨玲

一种不止于回答的交互。

让声音、视觉、上下文与行动，在同一个界面中发生。

体验预览

墨舜 AI Lab 的智能交互入口，探索文字、声音、视觉、上下文与工具调用如何在同一空间中协同。

四路输入，一个上下文

  • 01文字

    提问与追问共享同一条线索，切换话题不需要重新交代背景。

  • 02语音

    连续语音对话，输入强度直接反映在界面的视觉状态上。

  • 03视觉

    摄像头需要主动开启，画面不展示、不保存，可随时关闭。

  • 04上下文

    切换输入方式不会丢失会话，也不会越出已配置的知识范围。

→ 收敛为同一个会话与同一个知识范围

当前为联调模式：文字与实时语音使用同一个 Mo-Voice 墨玲会话；摄像头视觉通道仍未接入。

06能力基座

一个能进入业务的 AI 应用，由十项能力支撑。

这不是功能清单。它是判断一个 AI 应用能否离开演示环境的依据——缺少其中任何一项，应用都会停在“看起来可行”的阶段。

L1 · 输入层

01多模态输入
文字、语音与视觉信号进入同一个会话上下文，而不是三条互不相干的通道。

L2 · 理解层

02上下文与记忆
跨轮次、跨会话保留必要的信息，让每次提问不必从零开始。
03知识检索
在受控的知识范围内取证，并把出处一并返回，答案因此可以被核对。

L3 · 执行层

04工具调用
通过受控接口调用系统能力，每一次调用都有参数校验与日志。
05流程编排
把多个步骤组织成可重试、可回滚的流程，而不是一串无法干预的调用。
06数据接入
连接企业既有系统与数据源，指标口径集中在一处定义。

L4 · 治理层

07权限与审计
谁可以访问什么、系统做过什么，都是可以事后查询的记录。
08私有化部署
部署形态与数据边界按企业要求确定，而不是只有一种交付方式。
09人工确认节点
高风险与不可逆的动作停在人工节点，由人决定是否继续。

L5 · 应用层

10应用接口
能力以界面、接口或嵌入的形式进入既有工作方式，而不是要求业务迁就系统。
07实施路径

AI Lab 的目标不是积累演示，而是让实验进入真实使用。

  1. 01. 探索

    从业务问题出发，先确认哪些环节值得交给 AI 处理。

  2. 02. 原型

    用最小可运行的版本，把设想变成可以操作的东西。

  3. 03. 验证

    用真实数据与真实流程检验，而不是用一段演示脚本。

  4. 04. 集成

    接入既有系统、权限与流程，并明确哪些步骤必须由人确认。

  5. 05. 部署

    按企业要求确定部署形态、数据边界与运维方式。

  6. 06. 改进

    依据实际使用中暴露的问题调整，而不是依据一次验收结果。

循环 · 06 → 01

改进的结果回到探索：每一轮真实使用暴露的问题，都是下一轮的起点。

08更新

进展、实验记录与研究方向。

精选
  1. 产品发布

    墨舜 AI Lab 独立站上线

    AI Lab 从墨舜科技官网的一个板块，重构为独立的 AI 应用展示站点，以五个能力域重新组织全部内容。

  2. 实验记录

    墨玲：为什么先做“可见的状态”

    在接入生产模型之前，我们先把聆听、思考、检索、回答四种状态做成可见的视觉语言。

  3. 研究方向

    检索方向：把“出处”当作一等公民

    在企业场景中，一个没有出处的答案无法被采信。我们把引用能力放在检索质量之前考虑。

  4. 私有测试

    Flow Engine 进入私有测试

    工作流自动化向受邀企业开放测试，重点验证异常处理与审批节点的实际表现。

全部更新
09联系

把下一种 AI 应用，带进真实业务。

邮箱
ailab@moshuntech.com
所在地
广东省汕头市
响应时间
工作日 9:00 – 18:00