理解意图
语言、图像与上下文，汇成清晰的需求。
懂用户，
知场景，
更能行动。
Mobile experiences that
understand, adapt and act.
让 AI 与摄像头、语音、设备上下文和端侧计算协同，
把用户的一个想法，变成更简单的下一步。
NATIVE & CROSS-PLATFORM BUILT AROUND YOUR USERS
m
现场助手
YOUR CONTEXT. YOUR NEXT ACTION.
看见现场，
找到下一步。
相机辅助检查
本地分析
冷却单元 · B-07
设备信息 · 示例
已整理待检查项
结合设备资料，生成检查建议。
请由现场人员复核。
查看处理建议↗
⌂工作台
✧智能助手
▤任务
VOICE + CONTEXT
“整理这台设备的检查记录”
ON-DEVICE INTELLIGENCE
靠近现场的智能
采集 · 分析 · 离线草稿
连接设备，也理解工作现场。
适应用户
结合行为与偏好，呈现相关内容和路径。
主动帮助
从查找与比较，到填写与辅助决策。
完成任务
连接业务能力，在确认后推进下一步。
FROM APPS TO INTELLIGENT COMPANIONS
从找到功能，
到直接表达目标。
用户不必了解每一层菜单。拍一张照片、说一句话，或继续上一次任务，移动产品就能结合当前情境，提供更合适的帮助。
我们将移动产品工程、AI、企业数据与设备能力放在一起设计，让智能自然融入产品体验，也让现有 App 能够分阶段演进。
用户意图→设备上下文→AI 理解→任务结果
SIX CAPABILITIES. ONE MOBILE PRODUCT.
完整的产品能力，
围绕用户真正要做的事。
从可靠的应用底座到智能体验，
以明确的产品目标决定技术组合。
01
可靠的移动产品
Intelligent Mobile Products围绕真实用户和业务场景，设计并开发 iOS、Android 原生与跨平台应用。
Swift · Kotlin · Flutter · React Native能力与交付范围+
产品发现与交互设计；消费者、企业与现场应用；后端服务、身份体系与应用商店发布。
02
能协助行动的 AI 助手
AI Assistants & Agents让用户通过对话表达目标，结合知识检索和业务工具，推进多步骤任务。
Copilot · Mobile Agents · Tool Calling能力与交付范围+
知识来源和权限感知；多轮上下文；智能表单与工作流；关键操作确认、失败回退和人工接管。
03
因人而异的产品体验
Personalized Experiences利用产品信号、偏好与预测能力，调整内容、推荐、通知和下一步行动。
Recommendations · Adaptive UX · Prediction能力与交付范围+
推荐和排序；下一步行动；行为预测与流失分析；实验验证、用户选择和偏好控制。
04
让相机与语音成为入口
Multimodal Intelligence将图像、文档、语音和设备信号组合起来，让输入更自然，让信息更易理解。
Vision · OCR · Voice · Multimodal AI能力与交付范围+
文档拍摄与信息提取；视觉搜索与现场检查；语音转写；姿态分析；低置信度提示与人工复核。
05
贴近现场的智能
On-Device & Connected AI将适合的模型放到设备端，并连接 IoT、可穿戴设备与企业实时数据。
Core ML · Edge AI · BLE · IoT能力与交付范围+
设备性能与耗电评估；离线分析和同步；蓝牙与传感器接入；本地模型更新；按任务划分端云职责。
06
持续演进的移动工程
Modernization & Continuous Optimization从已有产品的架构、体验与性能出发，逐步引入 AI，并通过观测持续改进。
Modernization · Analytics · AI Quality能力与交付范围+
分阶段升级与灰度发布；崩溃、性能和 AI 质量监控；实验与反馈；系统版本适配和持续支持。
CONTEXT INTO ACTION
同一个手机，
更多有用的可能。
把设备能力转化为具体的用户旅程。
以下为交互概念示例，并非客户案例。
FIELD ASSISTANCE
让现场的信息，
进入连续的工作流。
设备、图像和语音不再散落各处。结合现场上下文与设备知识，协助工作人员完成记录、查阅与交接。
- SENSE 拍摄设备，补充现场描述
- UNDERSTAND 关联设备资料，整理待检查项
- ASSIST 生成记录，标记待复核内容
- ACT 人工确认后，形成任务草稿
已识别的工作上下文
冷却单元 B-07 / 例行检查
语音记录已整理为检查要点，下一步由现场人员确认。
草稿已在本机生成，尚未发送。
请通过双方确认的渠道继续沟通。
PERSONAL SHOPPING
从一张灵感图，
到适合自己的选择。
融合视觉搜索、商品信息和用户偏好，帮助用户发现、比较与筛选；把选择权保留在用户手中。
- SENSE 表达用途，提供参考图片
- UNDERSTAND 结合风格、预算与商品资料
- ASSIST 解释匹配理由，比较候选项
- ACT 用户确认后，保存候选清单
围绕偏好的商品发现
日常通勤 / 轻量收纳 / 暖色系
使用示例偏好整理候选商品；库存、价格需要联网确认。
草稿已在本机生成，尚未发送。
请通过双方确认的渠道继续沟通。
TRAVEL COMPANION
说出目的，
少走几层菜单。
理解用户的行程与服务需求，检索可用选项、提示规则与费用，再由用户确认下一步。
- SENSE “把周五的航班改到晚上”
- UNDERSTAND 查找行程，明确时间与约束
- ASSIST 展示备选和需要确认的规则
- ACT 确认需求后，整理改签申请
一次请求，承接多步任务
周五行程 / 晚间出发 / 保留目的地
这里仅整理示例改签意向，不查询机票、不确认费用、不执行改签。
草稿已在本机生成，尚未发送。
请通过双方确认的渠道继续沟通。
THE RIGHT INTELLIGENCE. IN THE RIGHT PLACE.
端侧敏捷，云端深入。
体验始终连贯。
根据任务、设备性能、网络和数据边界，
选择本地推理、云端智能或二者协同。
ON-DEVICE AI
留在设备上的能力
- 图像预处理与轻量模型推理
- 适配后的视觉、语音与传感器处理
- 本地缓存、草稿与离线交互
体验更及时 · 可减少原始数据传输
MOBILE APP
任务与权限感知
一个连续的用户体验
CLOUD + ENTERPRISE
连接更完整的业务能力
- 较大模型与复杂推理
- 经过授权的企业知识与实时数据
- 业务 API、工具调用与执行记录
更丰富的上下文 · 可追踪的业务动作
LOCAL FIRST
适配后的图像模型在设备上运行。
本地完成预处理与初步分析；需要更多知识时，再按授权连接云端。
先验证，再选型。评估目标机型的延迟、内存、耗电、温升和模型效果。
离线有明确边界。缓存不能替代实时业务状态，恢复网络后仍需校验权限与冲突。
看清现有底座
盘点架构、用户旅程、数据授权、设备分布与性能瓶颈。
先落地一条智能旅程
从搜索、文档采集、推荐或助手中，选择价值明确的一项。
验证后，再逐步扩展
通过灰度、实验、版本回退与质量观测，减少升级对用户的影响。
ONE PARTNER. THE WHOLE LIFECYCLE.
从第一个产品假设，
到每一次持续进化。
把探索、建设和运营连接起来。
每个阶段，都有清楚的交付与下一步。
Discover→Design→Build→Integrate→Launch→Learn→Evolve
Discover
移动 AI 产品评估
先验证问题、用户价值与技术可行性。
- 用户旅程与 AI 机会地图
- 数据与权限盘点、端侧可行性验证
- 架构建议、原型与分阶段投入范围
Build
AI 赋能的移动产品
将体验、应用、模型与业务集成为可运行的产品。
- iOS / Android 应用、后端与 AI 能力
- 设备与弱网测试、权限与失败路径验证
- 发布包、源码、配置与交接文档
Evolve
持续移动产品工程
用实际使用信号，支持下一轮产品决策。
- 崩溃、性能、使用行为与 AI 质量观测
- 实验、版本更新与系统兼容性适配
- 模型和数据迭代、支持与持续交付
具体范围、平台覆盖、第三方费用、人员投入与维护责任，在项目阶段成果与合作约定中明确。
BUILT FOR LIFE OUTSIDE THE DEMO
真正的移动体验，
要经得起真实环境。
从 App 稳定性到 AI 结果质量，
把验收落实到用户会遇到的场景。
不同设备，都要验证
围绕目标设备矩阵测试性能、耗电、温升、崩溃和系统兼容性。
Device matrix · Performance每次访问，都有边界
结合最小授权、数据保护、来源提示和敏感动作确认设计产品。
Permissions · Privacy · Review智能质量，可以复盘
建立任务评测集，观察回答质量、误识别、工具失败与人工接管。
Evaluation · Observability网络变化，体验有退路
明确离线可用范围、状态提示、同步冲突、重试和版本回退。
Offline · Sync · Recovery
技术随场景选择
Swift / Kotlin·Flutter / React Native·Core ML / Mobile ML·Cloud AI / Enterprise APIs
BEFORE WE BUILD
开始之前，
把关键问题说清楚。
让产品想法、工程选择和
持续投入有共同的依据。
新 App 和已有 App 升级都可以做吗？+
可以。新产品从发现、设计与架构开始；已有产品先评估用户旅程、架构与数据条件，再选择可独立验证的 AI 能力逐步接入。
原生开发还是跨平台，如何选择？+
结合设备能力、界面复杂度、性能目标、团队经验和维护投入选择。高要求的设备交互或端侧计算需在目标机型验证；跨平台方案也可能需要原生模块。
所有 AI 能力都能离线运行吗？+
不能。离线能力取决于模型大小、目标设备和本地可用数据。图像预处理或适配后的轻量推理可以在端侧执行；实时企业数据、复杂云端推理和业务提交通常需要网络。
AI Agent 可以直接修改订单或执行任务吗？+
应在明确的身份、权限和工具范围内执行。涉及费用、状态变更或其他关键操作时，需要规则校验、用户确认、审计记录与失败处理。页面演示只生成本地草稿。
如何评估 AI 带来的价值？+
在项目开始时确定任务完成率、用户操作步骤、结果质量、人工接管率及性能等指标，建立基线与评测集，再通过真实反馈和实验决定是否继续扩展。
上线后由谁维护和持续优化？+
可以通过 Evolve 阶段持续支持。合作前确认应用更新、模型质量、数据与 API 变化、告警响应、支持时段以及源码和账号归属。应用商店审核与第三方服务仍受各自规则影响。
