专为医疗器械检验检测机构打造

让检验员回归技术
让数据自己跑路

为医疗器械检验检测机构提供全流程 AI 平台——从合同到报告,全程智能协同。
把工程师从重复劳动中解放,专注真正有价值的技术判断。

30%+
综合业务效率提升
50%+
文档工作量减少
≥93%
报告风险识别准确率
向下探索
行业痛点

单纯增加人力
已无法解决问题

检验检测行业正面临效率瓶颈。
工程师 70% 以上的时间消耗在文档与重复劳动上,高价值的专业能力无从释放。

📄

文档负担极重

检测记录与报告编写占用工程师超 70% 时间,技术创新空间被严重挤压。

效率瓶颈
⚖️

主观偏差难控

检验结果受人员主观判断影响,一致性差,质量控制难以标准化。

质量风险
🔗

沟通协同低效

部门间信息流转不畅,数据孤岛严重,合同→任务→报告链条断裂。

协同障碍
🎯

人才价值错位

高级工程师被行政杂务捆绑,无法将专业技能用在刀刃上。

人效浪费
📈

供需矛盾突出

国家政策要求2027年完成智能化升级,审批时限压缩至30-60个工作日。

合规压力
AI 全流程平台

八大智能模块
覆盖检验检测全业务链

📋

报告审核

智能审核助手,根据定义规则自动校验报告内容,输出可视化审核结果,大幅缩短审核周期。

💬

智能问答助手

医疗器械检验检测领域专属 AI 助手,提供标准规范、技术问题的专业知识解答。

🧾

合同报价

根据合同内容或检测项目,自动生成规范报价单,减少人工核算误差。

资源调度

根据合同内容自动匹配最优项目负责人,基于团队能力与设备状态智能分配。

🗓️

任务规划

根据合同内容自动进行项目排期,生成清晰的任务时间线与执行计划。

📝

记录表单生成

根据委托合同和技术要求,自动匹配标准并生成待检测表单,告别手动复制粘贴。

📄

报告生成

根据合同、记录表单等文档自动生成标准化检测报告,一键完成结构化输出。

📖

标准解读

针对新发布标准,智能解读新旧标准差异,帮助团队快速掌握合规要点。

技术架构

四层架构,从算力到应用全栈自研

从底层算力到上层应用,每一层为上一层提供支撑

🏛 信创全栈适配
X

场景应用层

以八大核心功能模块为起点,持续扩展面向检验检测全流程的场景化 AI 应用,直接触达每一个用户角色。

报告全流程 合同管理 资源调度 标准合规
N

专业智能体层

每个业务场景配备专属 AI Agent,能够自主感知、规划、调用工具并执行任务,形成可观测的执行链路。

多步推理 工具调用 LangChain 编排 可观测执行日志
02

垂域小模型层

基于国产大模型进行医疗器械检验检测领域的专项微调,深度理解行业标准、法规规范与专业术语,构建垂直领域语义能力。

DeepSeek 基座 千问 Qwen 领域蒸馏训练 标准法规知识库 RAG 增强检索
01

算力底座层

基于华为昇腾高可用算力硬件构建本地化部署能力,确保数据安全不出域,满足监管级隐私合规要求。

华为昇腾算力 高带宽网络 高性能存储 信创兼容 本地私有化部署
人机协同

三种角色,各得其所
重构检验检测价值链

决策层 · 所长

决策驾驶舱

从信息滞后,到风险前置

审批材料繁杂、人员负载不透明,管理层往往在问题暴露后才被动介入。循禹 AI 将分散的审批与排期信息结构化呈现,让决策者在关键节点提前感知风险。

  • 审批材料完整性 AI 自动核查,缺失项即时标注
  • 团队负载实时可视,超期风险提前预警
  • 管理重心从事后处置,转向事前干预
管理层 · 主任

任务调度台

从人工协调,到智能调度

项目分配依赖人工询问,人员与设备占用情况缺乏统一视图;报告审核耗时费力,质量偏差难以在早期识别。循禹 AI 将调度与审核两大核心环节系统化,大幅压缩流转周期。

  • 人员负载与设备日历实时同步,分钟级完成任务分配
  • 报告与原始记录自动比对,异常项精准标注
  • 审核周期由天级压缩至当日完成
工程师 · 检验员

智能工作台

从重复劳动,到专注判断

多项目并行下,记录表随技术要求频繁变动需手动重建,报告填写高度依赖人工核对,差错风险随工作量线性上升。循禹 AI 将表单生成与数据校验系统化,将工程师精力释放至技术本身。

  • 技术要求变更后,检测记录表自动重新生成
  • 报告与原始记录自动关联,数据异常实时校验
  • 执行工作量下降,技术判断质量稳定提升
算力硬件

AI 能力需要
可信赖的算力底座

医疗器械检验数据高度敏感,不能上云。我们提供本地化私有部署的定制算力服务器与 GPU 集群,让 AI 能力在你的机房里稳定运行,数据主权完全掌握在你手中。

🔒
数据私有化部署

数据不出域,满足监管级合规要求

华为昇腾算力体系

高可用算力 + 高带宽网络 + 高性能存储

🔧
定制化交付

按机构规模和业务量定制最优配置方案

系统运行状态

GPU 算力节点 78% 负载
推理服务集群 45% 负载
知识库向量存储 92% 使用
带外管理网络 正常运行

系统架构示意图

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