案例简报 · Case Brief · AI 工程化运维平台
车企模型车间灰度发布
千卡训练集群灰度上线、回滚一键完成。
行业: 制造场景: 数据与研发规模: 大型/集团级出具日期: 2026-06-27
一、项目概览
- 客户类型
- 头部 流程 / 离散制造企业
- 项目周期
- 8–12 周
- 技术栈
- 多模态底座
- 上线方式
- 边缘就地部署
二、业务背景与痛点
客户为制造领域的大型/集团级客户,核心痛点集中在「数据与研发」环节:传统人工或单点工具难以满足规模化与一致性要求,导致响应时长、运营成本与合规风险居高不下。本项目针对该环节展开端到端 AI 升级。
三、解决方案
Global AI DAO 以「AI 工程化运维平台」为主载体,整合以下能力栈构建一体化方案:
- 多模态底座 —— 围绕业务关键路径,在数据接入、推理与人机协作三层落地。
- 上线方式:边缘就地部署,兼顾数据合规、性能 SLA 与运维可控性。
四、量化成效(前后对比)
| 指标 | 上线前 | 上线后 | 变化 |
|---|---|---|---|
| 集群利用率 | 100% | 128% | +28% |
| 失败任务恢复时长 | 100% | 18% | -82% |
原始指标记录: 集群利用率 +28%,失败任务恢复时长 -82%。
五、规格参数与适用范围
| 核心模块 | MLOps / AgentOps / Sandbox / Observability |
| 可观测维度 | 调用链 / Token / 成本 / 错误率 |
| 发布 | 灰度 / 蓝绿 / 回滚 |
| 集成 | Prometheus / Grafana / Webhook |