以ARGUS之智，塑空间新秩序

1）全栈国产适配：

已完成对海光 DCU、寒武纪、天数智芯、爱芯元智、云飞励天、昇腾、龙芯等主流国产芯片的适配，取代 CUDA+Pytorch/Tensorflow 的传统生态，实现 "国产芯片 + 国产框架" 的自主可控。

2）算力效率跃升：

针对国产芯片特性优化推理逻辑，平均降低 40% 显存消耗；支持混合量化策略，在 MoE 不同计算链路采用差异化量化，加速计算 20%；多模态并行推理性能高于行业水平 50% 以上，单设备可同时处理 16 路摄像头 + 多路语音数据。

1）动态任务路由：

边缘侧优先处理中小尺寸模型、高频使用模型（如人形识别、货架缺货检测），云端仅处理低频复杂计算（如月度经营分析、大规模人流预测），降低大尺寸模型调用量 70% 以上，减少云端 Token 消耗 80-90%。

2）分布式计算优化：

通过分布式管理模型对 KV Cache 的复用，降低边缘侧重复计算量 30%；对视频数据进行前置分析与帧采样优化，关键帧处理量减少 50%，进一步降低边缘算力压力。

1）推理计算 OS（AgentFlow）：硬件与场景的 "连接器"

2）后训练工具（VT-Station）：模型的 "个性化裁缝"