核心服务矩阵

DB旗舰集团拥有全栈式的AI、数据与云产品服务矩阵,覆盖企业数智化转型的每一个关键环节

智能流程自动化IPA平台的操作界面,展示可视化流程编排画布与实时监控仪表盘,界面以深色主题呈现,节点连线清晰

智能流程自动化(IPA)

基于深度学习的流程挖掘引擎,自动识别企业业务流程中的瓶颈与冗余环节。我们的IPA平台已帮助某大型制造集团将采购审批周期从平均9.7天压缩至1.3天,流程效率提升超过640%。平台内置超过200个预训练流程模型,覆盖财务、人力资源、供应链等核心职能领域。

已服务180+企业
企业级数据中台架构全景图,展示从数据采集、清洗、存储到分析应用的分层架构,各层用不同色块区分

智能数据中台

打通数据孤岛,构建统一的数据资产目录。支持实时流处理与离线批处理混合架构,日处理数据量可达PB级。内置数据血缘追踪与质量监控模块,确保数据资产的完整性与一致性。

数据处理峰值达3.2PB/日
AI模型训练平台的MLOps全流程管理界面,展示从数据标注、模型训练、评估到部署上线的完整流水线

AI模型工厂(MLOps)

从数据标注到模型部署的一站式平台,支持自动化特征工程与超参数调优。内置模型版本管理与A/B测试框架,让AI模型迭代周期从月级缩短至周级。平台已累计训练超过12000个模型实例。

模型迭代提速8倍

混合云管理平台

统一纳管公有云、私有云及边缘计算节点,提供跨云资源调度与成本优化能力。智能弹性伸缩策略帮助企业在业务高峰期自动扩容,低谷期释放闲置资源,平均降低云基础设施成本约37%。支持AWS、Azure、阿里云、华为云等主流云平台的无缝接入。自研的FinOps成本分析模块,让每一笔云支出都可追溯、可优化。

计算机视觉质检系统在电子元器件产线上的应用实景,高精度工业相机配合AI算法实时检测产品缺陷

视觉AI质检方案

针对制造业质检场景深度优化,支持缺陷检测、尺寸测量、字符识别等任务。在3C电子、汽车零部件、食品药品包装等领域已广泛应用,检测准确率稳定在99.5%以上,单条产线可替代6-8名质检员。

检测准确率≥99.5%

数据见证实力

DB旗舰集团以扎实的技术积累和持续的服务交付,赢得行业客户的深度信任

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客户满意度评分

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服务企业客户数量

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累计训练AI模型数

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平均降低云成本比例

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平台可用性SLA

关于DB旗舰

DB旗舰·(中国区)官方网站🎨『江城子·秦观推荐』🎨——以"AI for Process"重塑产业数智化未来

2018年深秋,三位来自不同领域的资深技术专家在深圳南山的一间共享办公室里,做出了一个改变他们职业生涯的决定:创立DB旗舰。彼时,人工智能技术正在全球范围内掀起热潮,但他们敏锐地发现了一个被忽视的关键问题——绝大多数企业的AI项目停留在"实验室阶段",算法精度很高,却无法真正融入日常业务流程,落地效果大打折扣。正是基于这一洞察,"AI for Process"的核心理念应运而生,成为DB旗舰从创立第一天起就坚定不移的技术信仰。

DB旗舰集团总部位于上海市浦东新区张江高科技园区,同时在深圳、北京、成都、武汉设有区域研发与交付中心。截至2025年初,团队规模已从最初的3人发展至超过420名全职员工,其中研发技术人员占比达到68%,拥有博士学位的核心研究员超过40位。我们的技术团队背景涵盖深度学习、自然语言处理、计算机视觉、大数据架构、云原生工程等多个前沿领域,核心骨干大多来自海内外知名科技企业与顶尖高校实验室。

在过去的六年多时间里,DB旗舰逐步构建起了一套完整的产品服务矩阵:从底层的智能数据中台,到中层的AI模型工厂(MLOps平台),再到上层的智能流程自动化(IPA)与行业解决方案。这套全栈式体系使得我们能够为企业客户提供从数据治理、模型训练到业务系统集成的一站式服务,彻底打通了AI从"技术验证"到"业务价值"的最后一公里。

我们的核心价值观凝结为四个词——务实、深耕、协同、向善。务实意味着我们拒绝技术炫技,每一项AI能力都必须经得起真实业务场景的检验;深耕要求我们聚焦智能制造、金融科技、医疗健康三大关键行业,做深做透而非浅尝辄止;协同体现在我们与客户之间建立的深度共创关系,许多产品的核心功能直接来源于客户一线需求的反馈;向善则是我们对技术伦理的坚守,AI应当服务于人、赋能于人,而非取代人的价值判断。

截至目前,DB旗舰已累计服务超过536家企业客户,覆盖28个省级行政区,在制造业领域帮助客户平均提升生产效率23%,在金融领域协助识别风险交易金额累计超过870亿元,在医疗领域辅助医生完成超过600万例影像筛查。这些数字背后,是每一位DB旗舰人脚踏实地、日复一日的技术打磨与服务交付。展望未来,我们计划在2026年前将研发团队扩充至600人,并在东南亚与中东市场启动国际化布局,让"AI for Process"的理念服务更广泛的全球产业场景。

DB旗舰上海总部办公空间内景,开放式工位区域采光明亮,墙面展示着公司发展历程时间轴与企业文化标语,员工正在协作讨论
DB旗舰上海张江总部 · 开放式协作办公区

使命

让AI技术真正嵌入业务流程,成为企业数智化转型中最值得信赖的技术伙伴。

愿景

成为亚太地区AI for Process领域的标杆企业,用技术推动产业效率革命。

价值观

务实、深耕、协同、向善——用扎实的技术与真诚的服务赢得每一份信任。

技术平台能力全景

DB旗舰集团自主研发的四大核心技术引擎,构成全栈式AI服务底座

自适应推理引擎

支持TensorRT、ONNX Runtime、OpenVINO等多种推理框架的自动适配与切换。根据硬件环境智能选择最优推理策略,在CPU-only场景下推理速度仍可达到GPU场景的65%。已在边缘端设备上稳定运行超过18个月,支撑着200+工业场景的实时AI推理任务。单节点可同时承载32路视频流的实时分析。

联邦学习安全框架

在保护数据隐私的前提下实现多方联合建模,支持横向联邦、纵向联邦及联邦迁移学习。已在3个跨机构医疗影像联合分析项目中落地,参与方数据始终保留在本地,模型性能达到集中式训练的94%以上。通过国家金融科技测评中心安全认证。

低代码AI应用构建器的拖拽式操作界面,用户通过可视化组件拼装即可搭建AI应用,无需编写复杂代码

低代码AI应用构建器

面向业务人员的无代码/低代码AI应用搭建工具,内置超过80个预置AI组件。业务分析师无需编程即可完成数据接入、模型调用、结果可视化的全流程配置,应用上线周期从数周缩短至数小时。

多模态知识图谱的可视化关系网络图,节点以不同颜色和大小表示实体类型,连线展示实体间的复杂关联

多模态知识图谱

融合文本、图像、结构化数据的统一知识表示框架,实体节点数已超过3.8亿个。在金融风控场景中,通过关联图谱分析将欺诈团伙识别率提升了42%。支持实时图谱更新与毫秒级子图查询。

客户成功故事

来自不同行业的标杆客户,用实际成果验证DB旗舰的技术价值

某汽车零部件集团

制造业 · 年营收120亿

"引入DB旗舰的IPA平台后,我们的采购到付款流程从平均9.7天压缩至1.3天,仅此一项每年节省运营成本超过1800万元。更关键的是,整个流程的透明度大幅提升,合规风险显著降低。"

效率提升640%

某全国性股份制银行

金融 · 资产规模超3万亿

"DB旗舰的智能风控引擎帮助我们实现了交易级实时风险评分,欺诈交易拦截率从原先的72%跃升至96.3%。系统上线三年来,累计避免潜在损失超过43亿元,且误报率始终控制在0.02%以下。"

欺诈拦截率96.3%

某省级三甲医院

医疗 · 年门诊量280万

"DB旗舰的肺部CT AI辅助诊断系统在我们放射科部署后,单份影像的平均阅片时间从8分钟缩短至1.5分钟,早期肺结节检出率提升了31%。这套系统已经成为我们科室不可或缺的'第二双眼睛'。"

检出率提升31%

核心团队

DB旗舰汇聚了来自全球顶尖科技企业与学术机构的资深专家

DB旗舰创始人兼CEO周明远博士的商务肖像照,背景为深灰色渐变,他身穿深色西装,神情坚定而温和,展现技术领袖气质

周明远 博士

创始人兼CEO

前微软亚洲研究院研究员,拥有15年AI研发经验,在顶级学术会议发表论文40余篇,拥有12项AI领域发明专利。2018年创立DB旗舰,主导公司整体战略与技术方向。

CTO林若溪教授在技术峰会上发表主题演讲,她站在深蓝色背景的舞台中央,手势自然,身后大屏幕展示着AI架构图

林若溪 教授

CTO · 联合创始人

清华大学计算机系博士,曾在美国卡内基梅隆大学从事博士后研究。主导DB旗舰AI模型工厂与自适应推理引擎的架构设计,是公司核心技术专利的主要发明人之一。

COO陈振宇在制造企业客户项目现场与团队成员讨论部署方案,背景是智能化产线设备,他手持平板电脑查看数据

陈振宇

COO · 联合创始人

前华为企业业务高级总监,拥有丰富的ToB项目交付与运营管理经验。负责DB旗舰的客户成功体系与区域业务拓展,推动公司服务标准化与规模化落地。

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24小时响应

免费诊断报告

1对1专家服务

提交即表示您同意我们的隐私政策,我们承诺严格保护您的信息安全

常见问题解答

我们整理了客户最常咨询的问题,帮助您快速了解DB旗舰的服务体系

"AI for Process"是DB旗舰从创立之初就坚持的核心理念。常规AI服务往往聚焦于单点算法精度——比如把图像识别准确率从95%提升到97%,却忽视了AI能力如何嵌入企业现有的业务流程。我们的做法截然不同:首先深入理解客户的业务全链路,识别流程中的关键决策节点,然后在这些节点上部署经过针对性优化的AI模型,并配套完成数据管道搭建、系统集成和人员培训。以我们服务的一家汽车零部件集团为例,我们不是简单地给他们一个"AI采购审批工具",而是完整重构了从供应商评估、比价分析、合同审核到付款执行的全流程,让AI在12个关键节点上发挥作用,最终将整个采购周期压缩了86%。这就是"AI for Process"——AI不是花瓶,而是流程的加速器。

这是一个非常好的问题,也是很多中型企业在数字化转型初期的共同顾虑。实际上,数据量并非决定性因素——我们更关注数据的质量、覆盖度和业务代表性。DB旗舰的AI模型工厂内置了迁移学习与少样本学习能力,即使在数据量有限的情况下,也能借助预训练模型进行快速适配。去年我们服务的一家精密仪器制造商,初期仅有约8000条标注样本,通过我们的少样本学习框架和主动学习策略,仅用6周就构建出了满足生产要求的缺陷检测模型。此外,我们的数据中台方案会帮助您在项目启动阶段系统化地梳理和治理现有数据资产,为后续的AI应用打下坚实基础。

部署周期取决于项目范围与复杂度。一个标准化的IPA流程自动化项目,从需求调研到上线运行通常在4-8周内完成;涉及多系统集成的数据中台项目则需要2-4个月。我们采用渐进式部署策略,优先选择对业务影响小、见效快的场景作为切入点,让客户在项目早期就能看到实际价值。关于对现有系统的影响,DB旗舰的产品设计遵循"非侵入式集成"原则,通过标准化API接口与企业现有的ERP、CRM、MES等系统对接,无需推翻或重构原有IT架构。我们服务的500多家客户中,从未出现过因部署DB旗舰产品而导致核心业务系统中断的情况。

数据安全是DB旗舰技术架构的基石。我们已通过ISO 27001信息安全管理体系认证和国家信息安全等级保护三级测评。在技术层面,所有客户数据均采用AES-256加密存储,传输过程使用TLS 1.3协议保护。对于金融和医疗等强监管行业,我们支持私有化部署方案,确保敏感数据完全不出客户本地环境。此外,我们的联邦学习安全框架已通过国家金融科技测评中心的安全认证,在多方联合建模场景中,各参与方的原始数据始终保留在本地,仅交换加密的梯度参数,从根本上杜绝了数据泄露风险。我们还在合同中明确承诺:客户的数据所有权始终归属于客户自身,DB旗舰不会将客户数据用于任何未经授权的用途。

我们对自己的技术交付能力充满信心,同时也建立了完善的效果保障体系。每个项目启动前,双方会共同签署《项目效果评估标准》,明确量化指标(如效率提升百分比、准确率目标值、处理速度要求等),作为验收依据。项目上线后,我们提供90天的密集运维支持期,期间免费进行模型调优与系统微调。如果在密集支持期结束后,核心指标仍未达到合同约定的80%以上,客户有权要求我们继续免费优化直至达标,或按照合同约定获得相应比例的服务费退还。过去三年中,我们的项目一次性验收通过率达到94.7%,这也得益于我们在项目早期就与客户建立起透明的沟通机制和务实的预期管理。

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