看见信息，识别场景
从图像与视频中识别对象、状态和事件，积累目标检测与视频分析能力
目标检测 / 视频结构化 / 场景分析01 / TECHNOLOGY EVOLUTION
从视觉感知走向多模态智能
融合图像、视频、文本与语音，连接场景识别、任务推理与动作执行，拓展大模型和物理 AI 的产业应用
关联信息，理解上下文
融合视觉、语音、文本与业务信息，研究跨模态表达和场景理解
图文理解 / 多源融合 / 语义关联连接知识与任务推理
围绕模型服务、智能体与工具调用，探索可追溯的产业工作流
知识关联 / 任务推理 / 模型服务让智能走向真实环境
面向机器人与智能装备，研究环境理解、动作执行与反馈学习
具身智能 / 世界模型 / 端云协同数据与模型 · 高性能算力 · 评测与部署 · 现场反馈
02 / RESEARCH DIRECTIONS
面向真实环境的物理 AI
围绕机器人、智能装备与网联系统，探索数据、模型、仿真和部署的协同研发
具身智能
研究机器人数据采集、数据加工、训练与强化学习，探索容器化运行和 Kubernetes 任务编排，连接仿真评测与设备部署
世界模型与仿真
研究场景重建、合成数据与策略回放，构建可重复的仿真评测环境，连接策略训练与实机验证
智能网联
面向车路云与低速无人系统，探索多源感知、边缘推理和云端训练的协同，研究复杂通信环境下的实时响应
具身智能数据飞轮
从指令和观测理解任务
融合自然语言指令、相机图像与设备状态，识别目标物体及取放位置
任务输入 / 目标识别 / 状态采集将场景理解转化为动作策略
围绕任务分解、动作生成与策略适配，研究模仿学习和强化学习的协同
多模态理解 / 策略训练 / 动作生成在仿真与受控场景中验证
通过离线回放、仿真测试与受控实机，研究机械臂取放、执行反馈与设备协同
策略回放 / 仿真评测 / 部署验证让执行反馈进入下一轮训练
分析任务完成情况与失败原因，回流观测和动作数据，持续研究策略泛化
任务评测 / 失败归因 / 数据回流数据采集与处理→策略训练→仿真评测→部署验证
03 / INFERENCE ENGINEERING
让算力转化为稳定的推理服务
面向长上下文、多步骤任务与多模态推理，协同优化计算、通信、缓存与调度，兼顾模型质量、服务响应和运行成本
TOKEN FACTORY / 一体化架构
连接模型服务、推理优化与异构算力
从硬件纳管到应用服务，以六层架构贯通异构算力、模型运行与 Token 运营
- 01应用场景
- 02模型服务
- 03Token 运营
- 04推理优化
- 05算力调度
- 06硬件纳管
架构分层与关键链路
- 应用与模型服务
- 连接智能体、编程助手、知识库和行业应用，组织模型目录、功能验证、性能评估、镜像仓库与服务端点
- Token 运营
- 围绕网关、API Key、租户配额、模型路由和使用计量，关联调用、质量、费用与追踪记录
- 推理优化
- 请求由统一前端进入 KV 感知路由，结合缓存命中、负载和服务目标选择 Worker；Prefill 计算上下文并向 Decode 传输 KV，两类资源池可独立扩缩
- 算力调度与硬件纳管
- 以 Kubernetes 组织异构设备、任务队列和多集群资源，连接跨域算力调度与域内 Prefill / Decode 协同
监控、权限、租户隔离与计量贯穿各层，分层缓存与资源编排适配不同模型及硬件环境
计算分工与弹性调度
围绕 Dynamo 与推理引擎协同，研究 Prefill / Decode 分离、并行策略和异构资源调度，优化不同任务负载下的资源利用
缓存复用与高速传输
研究 KV 缓存复用、主机内存卸载与跨节点传输，评估命中率、搬运开销和首 Token 响应时延之间的关系
环境标准化与运行复现
记录模型、精度、引擎、驱动与网络配置，固化部署模板和测试负载，跟踪模型加载、运行与恢复过程
围绕 Dynamo、TensorRT-LLM、vLLM、SGLang 等生态，持续开展模型适配与推理性能研究
04 / FDE PRACTICE
面向产业现场的部署工程
连接业务、算法与基础设施，从任务适配到现场部署，将研发成果融入产业工作流
现场部署工作流从任务定义到持续运行
从现场任务开始
围绕业务目标、数据条件与服务要求，定义模型任务和评测基线
场景梳理 / 任务拆解 / 指标定义打通运行环境
连接模型、数据流程与算力资源，完成接口、依赖和部署环境集成
环境配置 / 接口适配 / 资源编排在真实负载中验证
结合现场数据和目标负载评测质量、时延与稳定性，完善异常处理机制
质量评测 / 性能验证 / 故障演练沉淀持续运行能力
固化部署模板、评测配置与运行文档，支持交付后的监控、维护和迭代
模板复用 / 运行支持 / 持续优化客户与场景伙伴
连接业务场景、行业经验与现场反馈
范特工程团队
协同算力环境、模型部署、工作流集成与评测
模型与设备伙伴
联合开展模型适配、设备集成与运行验证
05 / MAAS ROADMAP
模型与工作流服务平台
基于统一身份与接口接入的集成基础，持续研发 MaaS 平台，连接数据准备、模型适配、部署评测和运行计量，提升模型应用的工程效率
平台研发方向数据 / 模型 / 工作流 / 运行管理
任务与工作流入口业务目标 → 数据与模型 → 部署与评测 → 运行反馈
数据与资产管理
组织数据集、标注、场景资产和模型权重，记录来源、版本及使用范围
训练与模型适配
围绕任务配置训练、后训练或微调流程，保留实验参数与产物关联
模型部署与服务
沉淀环境模板、引擎适配与服务接口，记录资源配置和发布版本
工作流编排
连接模型、工具与业务步骤，跟踪执行状态、异常分支和人工复核
评测与回放
组织质量评测、性能测试和任务回放，形成版本间可比较的结果
计量与运行追踪
关联调用、资源、成本与输出，支持问题定位和持续优化
连接任务、模型与工具，积累可复用的工程能力
面向行业应用，持续沉淀模型适配、工作流编排与运行管理模块06 / VALIDATION & MEASUREMENT
贯穿研发与交付的评测体系
从模型基线到完整工作流，综合评估任务质量、响应效率、资源消耗与运行稳定性，以可复现的实验推动持续优化
查看技术评测指标
| 验证维度 | 核心指标 | 评测条件 |
|---|---|---|
| 任务质量 | 结果正确性、任务完成率、失败类型；具身任务补充动作与场景约束 | 测试集、评判规则、样本数、任务版本与人工复核结果 |
| 响应与吞吐 | 首 Token 时延 TTFT、每输出 Token 耗时 TPOT、兼顾质量与时延的有效吞吐 | 输入输出长度、并发、请求分布、预热条件及 P50 / P95 分位数 |
| 缓存与通信 | 缓存命中、跨节点传输开销、模型加载时间与网络瓶颈 | 冷暖缓存、复用前缀、缓存容量、网络拓扑和实际数据路径 |
| 能耗与成本 | 单位有效产出的能耗与成本，结合持续运行条件比较 | 统计时段、功耗测量范围、资源费用及基础设施与运营费用口径 |
| 稳定性与恢复 | 长时间运行、异常请求、节点故障与服务恢复表现 | 运行时长、失败请求、故障条件、恢复过程与已知限制 |
可复现的环境
关联硬件、模型、软件版本与测试负载，保持实验条件和优化过程可追溯
质量与效率协同
结合模型输出质量与服务响应，综合评估有效吞吐、能耗和运行成本
仿真与实测联动
连接离线回放、仿真测试与目标环境实测，分析模型在真实任务中的表现
评测覆盖模型适配、推理优化与具身任务，服务于研发迭代和工程交付
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