驾驭AI生产力
未来，已来
让每一个企业都拥有自己的AI核心能力
TIO AUTOPLAT：企业私有化智能体 AIDA，建在 AI 与知识底座、宽域模型训练、面向 AI 的数据治理、生产型主数据与原生知识型数据库之上。
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已服务 100+ 行业头部客户
以下为部分代表性合作伙伴
- AIHub · 岗位构建
- 定义数字员工怎么干活
- 岗位目标 + Wiki 绑定 + 记忆策略 + 工具 / Skill 白名单，在设计器中发布认知体拓扑：工作分几步，分支、重规划与人审节点在哪里。
- 岗位目标与 KPI
- 认知体拓扑编排
- 工具 / Skill 白名单
- 情境记忆策略
- AIHub 控制台 · 智能体设计器
- AIHub · 知识底座
- 给岗位可追溯的业务知识
- 先结构路由，再取证：Wiki 蓝图约定知识结构，知识图谱呈现决策路径与关系，知识库负责召回，回答带引用。
- Wiki 与蓝图
- 知识图谱
- 知识库检索（语义 / 关键词融合）
- 引用与证据
- AIHub 控制台 · Wiki 知识图谱
- AIHub · 外部接入
- 连到真实业务系统
- 通过开放能力面接入 MCP、OpenKey / API 与企业业务系统；能力调用受白名单与权限范围约束，敏感写操作由人审节点拦截。
- MCP（JSON-RPC）
- OpenKey / API
- Skill 能力插件
- 企业业务系统
- AIDA · 会话与观测
- 业务人员在 AIDA 里用它
- 桌面应用与 Web 双端，私有化部署。在同一会话中选择数字员工发起任务，执行过程可见：从依据、判断到工具调用逐步留痕，涉及系统改动先预览、再确认。
- 桌面 + Web 会话入口
- 执行轨迹可视
- 依据与证据
- 待确认操作（人审）
AIHub 构建岗位，AIDA 带它上岗
企业级AI和知识底座 AIHub 负责数字员工的工作逻辑、知识与外部接入；企业私有化智能体 AIDA 负责会话入口与执行可观测。执行证据回流 Wiki 与记忆，岗位越用越准。
定义数字员工怎么干活
岗位目标 + Wiki 绑定 + 记忆策略 + 工具 / Skill 白名单，在设计器中发布认知体拓扑：工作分几步，分支、重规划与人审节点在哪里。
产品协同
数据在 DataHub 与 Maindata 治理，AI 与知识在 AIHub，模型在 AIBase 训练，业务人员在 AIDA 统一使用。
面向 AI 的数据治理、生产型主数据与原生知识型数据库。
企业级 AI 和知识底座，加上宽域模型训练底座。
企业私有化智能体：一个会话里问数、问答、调用数字员工。
TIO AUTOPLAT 以分层产品承接企业 AI 全链路，避免重复建设。
数据层
数据层由 DataHub 面向AI数据治理平台承载，Maindata 作为独立的生产型主数据治理系统与之联动，TIODATA 代表原生知识型数据库方向。
岗位场景
同一岗位公式下的典型场景：在 AIHub 配置能力边界与知识绑定，在 AIDA 中由业务人员使用。
客服数字员工
可配置岗位
客服岗位通过 Wiki 与工具白名单定义服务范围，渠道作为执行触点在 AIDA 会话中统一受理。
核心优势
不是功能的堆砌，而是围绕企业AI落地最核心的挑战，构建差异化壁垒
企业级安全合规
私有化部署，数据不出域；AIDA 支持离线交付，DataHub 适配国产操作系统与数据库，满足高合规场景。
MCP标准协议
基于MCP（Model Context Protocol）标准，AI能力以统一接口延伸至任意业务系统，无需重复开发，接入成本趋近于零。
六大产品分层协同
应用层 AIDA 企业私有化智能体；智能层 AIHub 企业级AI和知识底座、AIBase 宽域模型训练底座；数据层 DataHub 面向AI数据治理平台、Maindata 生产型主数据治理系统、TIODATA 原生知识型数据库。一套平台，边界清楚，避免重复建设。
持续进化能力
AIBase 内置评测门禁与微调流水线，数字员工的执行证据回流记忆与 Wiki；知识随 DataHub 已治理目录持续更新，越用越稳。
全链路可观测
每一次AI推理、每一个Agent调用均可追溯。完整的执行日志、成本归因、质量评分，让AI使用有据可查、有迹可循。
10年深度行业积累
深耕制造、金融、政务、零售等行业超过10年，100+头部客户验证，12+发明专利，36+软件著作权，技术与经验双重沉淀。
效率为典型场景测算、可溯率为设计目标值，均以项目测评与部署配置为准；平台不公布未经实测的 TPS / 并发基准。
关于我们
同创合一（TIO）
成立于2015年，总部位于成都，是一家专注企业级 AI 基础设施的高新技术企业。产品体系为 TIO AUTOPLAT：应用层 AIDA 企业私有化智能体；智能层 AIHub 企业级AI和知识底座、AIBase 宽域模型训练底座；数据层 DataHub 面向AI数据治理平台、Maindata 生产型主数据治理系统与 TIODATA 原生知识型数据库。
帮助企业把 AI 部署在自己的环境里：数据经过治理、知识沉淀为结构、模型按需训练，最终由私有化智能体与数字员工在业务中使用，沉淀为可治理、可复用的企业资产。
发展历程
资质荣誉
核心理念
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