企业级AI · 工业数智化 · 以人为本

让智能服务于人
让价值扎根于实

山东向量空间AI坚信:技术应当服务于人,而非凌驾于人。我们以 JBoltAI 企业级框架为技术底座,聚焦工业数智化真实场景,用务实的产品和解决方案,帮助企业问对问题、做对决策,在 AI 时代牢牢掌握发展主导权。

探索产品
CORE SOLUTIONS

三大核心系统,构建企业数智化底座

JBoltAI致力于成为工业企业数智化升级的基础设施,通过构建完整的技术底座、知识引擎与智能执行平台,系统性解决企业从"单点实验"到"全面数智化"的落地难题

JBoltAI开发框架

技术基座

基于Spring Boot的企业级AI应用开发框架,覆盖从模型集成、数据治理到平台级安全管控的完整链路,为企业AI应用落地提供坚实的技术基座

  • 统一资源网关
  • AI智能数据治理
  • AgentRAG智能问答&问数
  • 智能体中心&SKILL技能库
  • 多解决方案构建
  • 企业级平台底座
从"点状能力"到"平台中台",完整AI应用落地链路

企业本体语义平台

企业大脑

构建企业的"企业大脑",解决最根本的"语义不对称"问题,让AI真正理解各业务环节的专业术语、逻辑关系与隐性知识,为上层Agent提供准确的认知基础

  • 本体建模
  • 知识图谱
  • 语义融合
  • AI推理
  • 企业本体语义建模
  • 跨系统集成
构建企业大脑,让AI真正理解你的业务

企业级Agent平台

数字员工

让每位员工都能拥有多个AI Agent,将重复性、流程化的工作逐步转移给"数字员工",实现"人+Agent"的高效协作模式,未来每个人都可以带着多个Agent工作

  • 员工Agent
  • Skill构建
  • 点状应用快速落地
  • 治理驾驶舱
  • 自然语言生成Skill
  • 平滑升级路径
是交付工具,也提供完整的Agent建设服务
技术基座层 多模型集成 · 数据治理 · 平台底座 · 全量审计
企业大脑层 本体建模 · 知识图谱 · 语义融合 · AI推理
数字员工层 数字员工 · Skill构建 · 点状应用 · 平滑升级
INDUSTRIAL AI

工业 AI 赋能・企业数智化解决方案

覆盖业务流程、供应链、生产制造、质量管理、财务资金全模块,按堵点精准匹配AI方案

8 业务模块
24 子流程
56 痛点方案
5 大业务闭环

销售与客户管理

客户开发、客户对账、售前对接、接收订单

4 子流程

研发管理

产品设计、BOM管理、工艺设计

2 子流程

供应管理

生产计划、物料控制、采购、仓库、出货、物流、报关

7 子流程

生产管理

产品测试、生产数据台账、数据看板

1 子流程

设备管理

设备维修保养、备品备件管理

2 子流程

质量管理

IQC来料检验、FQC成品检验、质量售后、QA内审外审

4 子流程

财务管理

资金管理、成本核算、结账与报表、盈利分析

3 子流程

其他业务

人员招聘、人员培训

1 子流程
NEWS

了解最新资讯

2026.05.21 产品发布

JBoltAI V4.4.0 发布

ReAct推理基座架构重构,智能问数升级为"Agent智能问数",文件上传体系全面升级,新增AI应用自我介绍功能。

2026.04.30 产品发布

JBoltAI V4.3.0 发布 — 全新AgentRAG智能问答

新增AgentRAG应用类型,采用ReAct推理链路让AI"会思考"。Agent执行步骤可视化,新增Java代码执行节点。

2026.04.16 产品发布

JBoltAI V4.2.0 发布 — 语音交互与文档生成

支持语音输入与AI识图,新增文档生成模式,内容支持导出Markdown/PDF/Word,Excel新向量化处理模式上线。

2026.02.07 产品发布

JBoltAI V4.1.0 发布 — 数字人与Agent智能体

新增视频数字人、Agent智能体、智能混剪三大解决方案,支持分布式部署架构,全栈SDK升级至JDK 21虚拟线程。

2026.01.01 里程碑

JBoltAI V4.0.0 SpringBoot基座版震撼发布

全新AI应用范式,确立"开发中台+解决方案"为核心。全新AI资源网关、智能数据中心、AI应用开发中心全面重构。

2025.11.14 产品发布

JBoltAI V3.7.0 发布 — 自定义思维链

AI智能体支持挂载自定义思维链模式,企业可全盘接管AI交互行为。新增AiAppEngine引擎,大幅提升企业二开效率。

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携手共赢

已携手全国800+企业,完成AI数智化转型升级

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我们不兜售"全套数智化"。如果你正在被某个反复出现的业务卡点困扰,值得先花半小时聊聊:是不是真需要用AI,以及从哪一步开始试。

  • 讲你的场景 你当前卡在哪个环节,想省时间、省人工,还是减少出错
  • 判断是否值得做 一起估算投入产出,找到风险最低、见效最快的第一步
  • 小步验证再放大 从一个具体业务点跑通,再看能不能复制到更大范围

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