数据智能中心
统一元数据管理、数据血缘追踪与权限控制，确保数据安全可控。
NeonBrain Platform
企业级人工智能与大数据平台
NeonBrain 以统一的数据底座与模型工厂，连接数据治理、模型训练、实时推理与可视化运营，帮助企业实现可解释、可迭代的智能决策。
核心能力
- 数据要素治理： 支持多源数据采集、清洗、标签与质量评估，构建可信数据湖。
- 模型工厂： 提供 AutoML、联邦学习与知识图谱管理，快速构建行业模型。
- 实时推理： GPU/CPU 混合算力调度，支持流式推理与低延迟响应。
- 可视化驾驶舱： 自助式仪表板与指标体系，实时洞察业务 KPI。
模型生命周期管理
从训练、评估到上线、监控的全生命周期管理，支持在线/离线多环境部署。
智能运营组件
内置推荐、预测、异常检测、语义搜索等行业常用组件，可快速复用。
neonbrain-sdk.py
from neonbrain import Dataset, Model, Stream
# 1. 加载数据集并自动特征工程
sales = Dataset.from_warehouse('retail.sales')
features = sales.auto_features(target='gmv')
# 2. 训练预测模型
model = Model.train('gradient_boosting', features)
# 3. 部署实时推理流
stream = Stream.deploy(model, name='gmv-forecast')
stream.on_event(lambda x: alert.when(x.prediction > threshold))MLOps 工作台
支持版本管理、灰度发布、模型回滚与性能监控，让模型迭代更高效。
可信 AI
内置公平性评估、可解释性报表与审计日志，确保模型决策透明可溯源。
行业知识库
预置制造、农业、零售等行业数据模型与知识图谱，加速场景落地。
Use Cases
典型应用场景
面向不同行业，提供可快速复用的智能分析能力。
智能制造预测
设备健康诊断、产能预测与良率优化，实现预测性维护与资源调度。
智慧农业算法
作物生长预测、病虫害预警与碳足迹分析，为农业生产提供决策支持。
零售增长引擎
客群细分、个性化推荐、库存预测与营销自动化，驱动交易与复购。
4.9×
模型上线速度
-32%
数据处理成本