TsingtaoAI签约港股油气上市公司，具身智能系统完成交付验收

TsingtaoAI承接的具身智能模块化集成和Agent自动编排系统，主要解决的是现场设备巡检和多机协同调度问题。油气田工况复杂，操作流程非标，历史上依赖有经验的操作工人手动判断，难以标准化也难以复制。这套系统基于ROS 2通信框架，搭载多模态感知与大语言模型驱动的任务编排能力，能够把"检查1号管道压力是否异常"这类自然语言指令，自动拆解为可执行的操作序列，并协调多台设备并行响应，整体指令响应时间控制在2秒以内。

2026-03-26

Nimbus：一个统一的具身合成数据生成框架

我们提出了 Nimbus，一个统一的合成数据生成框架，旨在整合异构的导航和操作流水线。Nimbus 引入了模块化四层架构，采用解耦执行模型，将轨迹规划、渲染和存储分离为异步阶段。通过实现动态流水线调度、全局负载均衡、分布式容错和后端特定渲染优化，该系统最大化了 CPU、GPU 和 I/O 资源的利用率。我们的评估表明，与未优化的基线相比，Nimbus 实现了 2–3×的端到端吞吐量提升，并确保在大规模分布式环境中稳健、长期的运行。该框架作为 InternData 套件的生产骨干，实现无缝跨域数据合成。

2026-03-26

TsingtaoAI荣膺国家高新技术企业认定，以具身智能引擎驱动产业革新

2025年10月28日，全国高新技术企业认定管理工作领导小组办公室正式发布北京市2025年认定报备的第一批高新技术企业备案公示，北京霆涛商业智能技术有限公司（TsingtaoAI）凭借突出的科技创新能力与产业实践成果，成功跻身国家高新技术企业行列。 这一权威认定标志着TsingtaoAI在AI及具身智能核心技术研发、科技成果转化及企业创新管理等领域迈上新的台阶，为企业深耕具身智能赛道注入强劲动能。

2025-10-29

面向工业互操作性与优化的AI驱动数字孪生语义与模块化编排

数字孪生（DTs）是智能制造的基础，支持数据驱动的监控和优化。然而，许多实现仍然是单体式的，限制了互操作性和可重用性。本文介绍了一种用于编排AI驱动DTs的语义化和模块化架构，旨在实现跨工业系统的可扩展集成和标准化协调。该系统采用与NGSI-LD对齐的语义API，以暴露工业实体，如流程、异常、资产和情境KPIs（例如，能源使用、CO2排放、工具磨损、产品质量）。

2026-03-14

TsingtaoAI多模态具身智能实训解决方案

本案例聚焦 TsingtaoAI 多模态具身智能实训解决方案，立足高校人工智能类专业智慧实训教学的核心需求，系统阐述该方案的整体架构、核心功能及软硬件配套体系，结合其在多所高校的落地应用实践，深入分析方案在赋能实训教学升级、提升学生专业实践能力、推动专业教学改革、培育具身智能领域应用型人才等方面的实际成效，为高校人工智能相关专业打造智慧实训教学体系提供可复制、可推广的解决方案与实践路径。

2026-03-14

高校AI实训｜生成式AI办公——某本科高校

近日，TsingtaoAI教研团队为某高校交付生成式AI办公实训。本实训直击生成式 AI 落地办公的核心痛点，设计遵循实战逻辑，四大模块层层递进：从多模态智能办公基础升级，构建 AI 助手工作流；到深耕创意内容生成，覆盖 AI 绘图、智能课件及营销材料的全链路制作；再到数字人技术实战，实现虚拟教师与客服的部署；最后闭环于 AI 视频创作与智能编辑流水线。

2026-03-02

高校AI实训｜AI大模型基础知识和实践——某本科高校

近日，TsingtaoAI教研团队为某高校交付AI大模型基础知识和实践实训。本实训由 TsingtaoAI 教研团队专为高校打造，聚焦大模型应用开发前沿。实训摒弃繁杂理论推导，强化工具化实操，旨在培养能独立完成模型微调、部署及智能体开发的应用型人才。内容涵盖 Python 基础、PyTorch 框架、硬件环境认知，深入 LoRA/全参数微调、RAG 知识库构建及 Agent 智能体开发。通过 MAAS 平台、LLaMA-Factory、Dify 等工业级工具实战，学员将掌握从数据处理到企业级部署的全链路技能。

2026-03-02

师资研修｜AI时代教师信息素养提升与实践——某本科高校

近日，TsingtaoAI教研团队为某高校交付AI时代教师信息素养提升与实践师资研修。TsingtaoAI 团队此次实训直面 AI 重塑教育的核心命题，摒弃泛化理论，聚焦“素养 - 工具 - 模型 - 创新”进阶。实训依托 MaaS 与 Agent 双平台，通过 20 节实战，引领教师从信息检索、知识管理的基础觉醒，跨越至零代码智能体开发与工作流编排。不仅涵盖提示词工程、插件工具调用等即时生产力技能，更深入数据集清洗、模型微调（SFT/DPO）等技术深水区，打破教师对 AI 的黑盒认知。强调伦理底线与数据隐私，确保技术应用安全合规。最终落脚于 PBL 项目式学习与跨学科融合，确保学员结业时交付 3 个定制化教学应用。这是一次从“使用者”到“创造者”的角色蜕变，为智能教育生态储备关键师资力量，达成技术赋能闭环。

2026-03-02