Transparent
坚持白盒化设计，实现逻辑链条的完整可观测。
奥塔 AI
奥义于内，塔筑未来。在数理的深处，构建智慧的塔。
FOUNDATIONAL PHILOSOPHY
T.O.W.E.R.
白皮书将奥塔的底层架构哲学定义为五维基石：透明、原生、睿智、高效、可靠。我们坚持“先筑基，后成塔”，把复杂 AI 能力还原为可观测、可治理、可落地的工业系统。
Original
基于自研 Aotta-Core，不依赖套壳模型。
Wise
模拟人类深度认知，产出多维行业洞察。
Efficient
针对特定算力平台优化，实现吞吐效率最大化。
Reliable
工业级系统冗余，保障关键任务零故障运行。
Ecosystem Snapshot
企业级生态架构
从数据流通、智能算力、模型引擎到应用层，首页只呈现奥塔企业级生态的四层主干。更完整的治理与交付双轨，请进入架构页查看。
应用层 / App Layer
跨端 Agent 协同、垂直行业 SaaS 与终端 API 集成的业务界面层。
- 跨端 Agent 协同
- 垂直行业 SaaS
- 终端 API 集成
模型引擎层 / Model & Engine
由 Aotta Eye、Aotta Matrix、Aotta Ink 等核心引擎组成能力中心。
- Aotta Eye 感知
- Aotta Matrix 大模型
- Aotta Ink 生成
智能算力层 / Compute Matrix
面向高并发复杂任务的异构算力调度与动态路由体系。
- 分布式 GPU 集群
- 动态路由调度
- 异构加速
数据流通层 / Data Pipeline
以联邦学习、实时流处理与隐私计算支撑企业级数据循环。
- 联邦学习
- 实时流处理
- Privacy Sandbox
Product Portfolio
全栈产品矩阵
白皮书中的六大核心板块共同覆盖企业数字化转型的全生命周期：感知、预训练、生成、协同、安全与交付。
感知 / Perception
Aotta Eye / 奥塔之眼
多模态空间智能感知系统
不仅仅是视觉捕捉，更是对物理环境的深度几何与语义重构。
- Spatial Logic：高精度三维空间推理与动态物体关联分析
- Feature Extraction：工业级多维特征提取引擎
基础模型 / Foundation
Aotta Matrix / 奥塔矩阵
分布式大规模预训练引擎
提供行业专有的算力调度与垂直领域模型权重优化。
- Federated Engine：跨域私有数据的安全联邦学习
- Latency Optimization：面向大规模模型调度的低时延优化
生成 / Generation
Aotta Ink / 奥塔幻墨
原生 AIGC 创意生成平台
将数理逻辑映射为高维视觉语言与跨媒介内容流。
- Neural Rendering：电影级原生光影渲染
- Contextual Gen：基于行业知识库的精准内容生成
协同 / Orchestration
Aotta Core / 奥塔核心
高维多智能体协同枢纽
作为企业数字化大脑，指挥 Agent 集群完成长链条复杂任务。
- Task Decomposition：自主拆解模糊指令为业务流
- Autonomous Learning：在任务执行中持续自我进化
治理 / Governance
Aotta Guard / 奥塔卫士
零信任 AI 安全治理体系
全方位监控模型运行状态，确保输出符合伦理、合规与数据主权要求。
- Safety Sandbox：隔离敏感计算，强化数据主权
- Runtime Governance：对运行时风险、异常与策略命中进行持续观测
交付 / Delivery
Aotta Flow / 奥塔之流
AI 工业化持续交付平台
连接数据源与业务终端，打通模型部署的“最后一公里”。
- Model Ops：自动化监控、版本迭代与热部署
- Delivery Pipeline：把模型能力稳定交付到真实业务接口
Performance Benchmarks
性能基准快照
在张江智能算力集群支撑下，奥塔原生架构在企业级并发与知识更新场景中展现出明显优势。
首字推理延迟
320 ms
较传统方案降低 73%
峰值并发吞吐量
8,200 QPS
吞吐提升 5.4 倍
私有知识库更新周期
秒级
RAG+ 实现即时演进
逻辑幻觉率
< 1.8%
达到工业级可用
| 核心指标 | 传统大模型方案 | Aotta 原生架构 | 效能提升 |
|---|---|---|---|
| 首字推理延迟 | 1200 ms | 320 ms | 较传统方案降低 73% |
| 峰值并发吞吐量 | 1,500 | 8,200 | 吞吐提升 5.4 倍 |
| 私有知识库更新周期 | 24h | 秒级 | RAG+ 实现即时演进 |
| 逻辑幻觉率 | ~ 11.5% | < 1.8% | 达到工业级可用 |
2026 Strategy
公司与 2026 战略
奥塔人工智能聚焦企业级全栈 AI 生态架构，以“Logic Within. Future Built.”为纲，将复杂技术能力转译为组织可持续采用的智能基础设施。
白皮书主张
“在大数据的荒原上，我们不生产噪音，我们构建秩序。”中国 · 上海 · 张江高科技园区
奥塔深耕人工智能底层架构，强调确定性、可解释性与高性能。团队坐落于上海张江高科技园区，围绕架构、产品、治理与交付四条主线建设企业级 AI 能力。
底座先行
从数据、算力到模型引擎，优先打磨可验证、可复用的技术基底。
模块化产品化
把复杂 AI 能力拆解为可组合模块，缩短企业从 PoC 到规模化上线的距离。
工业级治理与交付
以 Guard 与 Flow 贯穿全链路，让智能系统可管理、可审计、可持续演进。
Solution Paths
典型业务解决方案
不把能力拆成抽象名词，而是把白皮书中的模块组合成可面向企业解释、可落到业务端的四条方案路径。
企业知识与决策中枢
围绕私有知识库、RAG+、多 Agent 编排，把知识检索、分析、摘要与执行建议连接成闭环。
多模态感知与空间理解
以 Eye 为入口，让图像、视频、空间与语义信息进入同一推理上下文。
生成式内容与业务界面
将 Ink、Core 与业务 SaaS 结合，把内容生成、策略输出与跨媒介表达打包为业务能力。
安全治理与持续上线
以 Guard 与 Flow 兜住安全、监控、热部署与版本回滚，让模型真正进入生产环境。
Deployment Journey
从 PoC 到 Production 的四步路径
首页不展示伪“咨询方法论”，而是把可部署官网最该说清楚的实施节奏直接讲明白。
01
01 识别高价值任务
先锁定需要确定性、时效性与长链执行的关键业务，而不是泛泛而谈“用 AI 提效”。
02
02 接入数据与算力底座
通过 Data Pipeline、Compute Matrix 与隐私沙箱建立安全的数据-算力通路。
03
03 组装模块与试点上线
按场景选择 Eye / Matrix / Ink / Core 等模块，以最小闭环方式进入业务试点。
04
04 治理、监控与持续交付
通过 Guard 与 Flow 把风控、审计、版本迭代与热部署纳入常态运维。
Join the Team
加入奥塔
我们正在寻找既理解底层系统，又渴望把 AI 能力推向产业现场的人。
深度学习研究员
探索前沿算法、预训练范式与多模态认知边界。
系统架构师
构建高性能分布式 AI 系统与企业级算力调度架构。
算法工程师
把理论转化为可部署、可观测、可交付的生产力组件。
Resource Center
资源与决策入口
给客户、合作方、候选人和投资决策者留出不同入口，让官网不仅能看，还能继续往下走。
Trust & Delivery
企业级上线保障
不只展示能力，更把真正决定能否上线的治理、可观测与交付条件提前讲清楚。
白盒可观测
沿着 Transparent 原则，把模型链路、策略命中与系统状态尽可能留在可解释边界内。
零信任治理
以 Guard 为横向轨道处理敏感计算、运行风险、策略控制与合规审计。
版本可回滚
以 Flow 管理热部署、灰度发布、监控闭环与快速回退，让生产变更可控。
算力可扩缩
Compute Matrix 按负载动态路由，把性能基准落到可持续的运行底座。
Selected Scenarios
重点行业场景预览
先给访问者看到业务落点，再引导其进入更完整的方案与案例页面。
企业知识中枢
面向研究、法务、咨询、投研与运营团队，构建可持续更新的知识与决策闭环。
智能制造与质检
把多模态感知、空间推理和异常识别接入制造现场，形成质检与追溯能力。
园区与城市级运营
围绕园区运维、安防协同和资源调度，把感知、分析与处置串成闭环。
Visitor Paths
按身份进入这座塔
更成熟的企业官网，不该只给一堆页面链接，而要告诉不同访问者从哪里开始读最有效。