智能技术

聚焦行业应用场景，基于智能算力、图算法和图数据库技术，研究图数据分析引擎，构建新型行业知识库和智能知识图谱，支持行业知识的广度应用和深度探索。

· 算力+实时图计算：高性能实时图数据库是构建知识图谱的基础架构和工具，研究通过算力资源优化，智能加速实时图计算，支持行业知识的快速学习与迭代。

· 图算法与图查询扩展：实现面向行业数据的分布式图算法，设计支持热插拔和二次开发扩展框架，研究优化图查询语言（GQL）支持数据的高速可视化和高维图数据处理。

· 知识图谱引擎：基于图存储、图算法等技术，构建图数据分析引擎平台，为行业大规模复杂数据关系分析，提供支持配置部署、数据调度、传输建模、分析查询到业务应用的自动化流程。

研究操作系统与图数据库、时序数据库，融合人工智能技术，基于行业知识库、知识图谱支撑，形成典型应用场景案例集，为行业数智化转型刚需提供一体化解决方案。

· 工业智能制造领域：建立覆盖设计、实验、检测、零部件、采购、供应商管理等全产业链条的图引擎系统，涵盖跨部门、跨区域的组织、产品、客户、供应链、维修保修等数据。

· 智慧中医药领域：构建传统中医药药材、药方和病症、诊疗的多维智能图谱，支持复杂症状联合、可视化的图检索，实现中医药的行业知识深度探索挖掘，助力新诊疗方案的构建与可视化分析验证。

· 垂直领域私域大模型：基于知识图谱和大模型技术，在边端算力平台迁移优化，构建“预训练+精调”模式，实现模型压缩和轻量数据本地化训练的大模型平台，保护数据隐私，支持行业用户大模型应用创新。

研究操作系统与算力、算法（推理+训练）和资源调度调优，通过智能技术，增强计算单元、计算资源和算法模型的多维度异构资源的调度优化，提高计算效率和安全性，满足行业的智算需求。

· 异构计算与系统动态调优：实现异构算力资源纳管，计算任务分布式异构并行调度和加载优化，解决数据模型日趋庞大问题。建立算力资源知识图谱，通过时序数据模型，智能调整系统运行参数和计算任务动态分配。

· 算力资源安全隔离：研究操作系统和算力资源安全管理的多维模型和隔离策略，与知识图谱和时序数据关联，实现静态与动态安全防护。

· 工业制造嵌入式系统领域：研究具有实时性、安全性、可靠性等优势的虚拟化技术，提供RTOS+Linux混合部署框架，实现嵌入式弹性智能底座。基于RTOS的实时域，完成工业实时任务，非实时域实现智能应用在内的业务创新拓展。