智能化软件工程与研发效能咨询致力于通过提供大模型驱动的软件工程框架、流程、工具、方法论等赋能型支撑，以“五级智能化软件开发参考框架”为指导，从“代码智能化生成”到“智能化软件工程”，帮助企业建立和改善软件研发管理体系，快速提升 AI 时代的软件研发效能和过程成熟度，实现从“经验驱动”到“模型驱动”的智能化转型。

典型案例 案例一： 某电信设备平台软件 AI 辅助研发效能提升项目案例二： 某研究所 AI 辅助研发效能提升

在大型软件系统的生命周期中，企业经常面临架构腐化导致系统难以扩展、技术债务累积影响迭代效率、不良耦合无法支撑业务增长等挑战。“架构设计与重构”服务以业务需求为导向，关键架构技术为支撑，从领域驱动模型到组件化架构，从架构风格 到质量评审，从设计原则到性能优化，致力于全栈技术架构方案和咨询。

典型案例 案例一： 某智能汽车企业车控平台软件架构解耦与配置建模项目案例二： 某大型 IT 平台企业软件架构重构与优化

在业务规模扩张和技术架构演进过程中，企业常面临以下典型性能挑战：系统响应速度随业务增长持续劣化，资源成本呈非线性攀升，关键业务时段稳定性难以保障。“系统软件性能工程与优化”致力于通过系统建设性能工程、梳理软硬件性能热点，提供全流程的性能优化策略、 方法和工具实践，全方位提升大型系统软件的性能和资源效率。

典型案例 案例一： 某智能车自动驾驶软件架构与性能优化咨询项目案例二： 某知名电信企业的性能优化和代码重构咨询项目

全方位的 AI 系统软件技术栈建设与优化咨询，涵盖 CPU/GPU/NPU 异构计算架构、算子软件栈开发、AI 编译器性能调优、AI 推理系统与模型优化等核心领域。为客户团队定制 AI System 软件架构规划与工程优化方案，助力客户提升 AI 模型推理与异构计算执行效率，构建高效、稳定、可扩展的 AI 系统平台底座，提高业务价值转化能力。

典型案例 案例一： 某知名 AI 平台企业算子开发工程优化项目案例二： 基于自研 NPU 的 AI 编译器和推理引擎优化项目

在数字化时代，企业面临日益复杂的安全挑战：系统漏洞风险加剧、软件供应链安全隐患凸显、合规要求持续升级。我们的咨询服务致力于通过漏洞挖掘、攻击面分析、模糊测试、 安全测试、逆向技术、恶意代码检测 等方式，为企业提供一揽子系统安全 可信设计和实施方案。

典型案例 案例一： 某全球知名系统设备商可信软件架构演进项目案例二： 某知名科技企业 C++ 代码安全分析与安全增强框架

大模型为代表的新一代人工智能技术在各行各业引起快速的变革。通过深入剖析大模型驱动的智能化技术架构和产品变革范式，深入分析企业战略痛点与核心业务场景，结合对 AI 技术成熟度的精准洞察，提供从 AI 战略规划到落地实施的全链路解决方案。帮助企业掌握 AI 战略框架，梳理落地路线图，构建可衡量的价值增长模型，实现 AI 时代的战略转型与落地实践。

典型案例 案例一： 某集团公司 AI 产业生态与应用战略咨询案例二： 某建筑规划设计院 AI 辅助规划项目