科研创新
候选空间收敛
10,000 → 10
一个 POE 级催化剂， 从一万个候选收敛到最终配方
AI 配方优化智能科研
某头部央企化工集团
Polymer R&D
INDUSTRIAL AI · AGENTIC SYSTEMS
让产业知识，进化为自主智能
Fabarta以Context Graph与AgenticAI，将企业数据、业务流程与专家经验转化为可运营、可进化的智能体，驱动产业决策、生产运营与科学发现
预约演示
OUR METHOD
从产业现场到自主进化的智能体
数据、流程、设备与专家经验先被组织成企业自己的上下文；智能体集群在上下文里理解、决策、行动； 结果再回流，让上下文继续长。
INDUSTRY IN PRODUCTION
产业实践
先进制造
全年节省
480 人/月
一套经营分析解决方案， 从零散业务收敛到闭环分析体系
提高分析效率数据闭环
某头部半导体集团
Semiconductor
医药研发
抗体属性查询（原 4h）
4h → 秒级
一套医药垂域 AI 引擎， 从多元挑战到全流程研发智体
医药研发模型矩阵抗体库智能构建Lab-in-the-loop 智能研发闭环
某头部大型医药集团
large-scale pharmaceutical group
财经保险
业务处理（原 72h）
72h → 8h
一套保险行业 AI 智能体， 从多重行业痛点到全链路解决方案
全天候AI智能体专属行业知识库
泰康保险
Taikang Insurance
科研创新
候选空间收敛
10,000 → 10
一个 POE 级催化剂， 从一万个候选收敛到最终配方
AI 配方优化智能科研
某头部央企化工集团
Polymer R&D
先进制造
全年节省
480 人/月
一套经营分析解决方案， 从零散业务收敛到闭环分析体系
提高分析效率数据闭环
某头部半导体集团
Semiconductor
医药研发
抗体属性查询（原 4h）
4h → 秒级
一套医药垂域 AI 引擎， 从多元挑战到全流程研发智体
医药研发模型矩阵抗体库智能构建Lab-in-the-loop 智能研发闭环
某头部大型医药集团
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财经保险
业务处理（原 72h）
72h → 8h
一套保险行业 AI 智能体， 从多重行业痛点到全链路解决方案
全天候AI智能体专属行业知识库
泰康保险
Taikang Insurance
科研创新
候选空间收敛
10,000 → 10
一个 POE 级催化剂， 从一万个候选收敛到最终配方
AI 配方优化智能科研
某头部央企化工集团
Polymer R&D
先进制造
全年节省
480 人/月
一套经营分析解决方案， 从零散业务收敛到闭环分析体系
提高分析效率数据闭环
某头部半导体集团
Semiconductor
医药研发
抗体属性查询（原 4h）
4h → 秒级
一套医药垂域 AI 引擎， 从多元挑战到全流程研发智体
医药研发模型矩阵抗体库智能构建Lab-in-the-loop 智能研发闭环
某头部大型医药集团
large-scale pharmaceutical group
财经保险
业务处理（原 72h）
72h → 8h
一套保险行业 AI 智能体， 从多重行业痛点到全链路解决方案
全天候AI智能体专属行业知识库
泰康保险
Taikang Insurance
数据、流程、设备与专家经验先被组织成企业自己的上下文；智能体集群在上下文里理解、决策、行动；结果再回流，让上下文继续长。
THE PLATFORM
我们的产品
CUSTOMERS
谁在用
覆盖化工能源、先进制造、生物医药、金融与治理等核心产业场景
数据不出域、动作可审计，是我们敢让智能体进生产系统的前提。
某头部央企医药集团 · 信息化负责人
智能制造的核心在于将数据与人结合，才能真正提升效率与创新。
某领先汽车制造商 · 生产效率经理
最有价值的不是模型答得多好，是它终于能读懂我们自己的工艺语言。
某头部央企化工集团 · 研发数字化负责人
数字化转型的关键在于打破信息孤岛，实现各部门间的数据共享与协作。
某全球领先的电子产品制造商 · IT总监
人工智能技术的深入应用，需要对现有流程进行持续优化与迭代。
某知名科技公司 · 运营优化经理
数据不出域、动作可审计，是我们敢让智能体进生产系统的前提。
某头部央企医药集团 · 信息化负责人
智能制造的核心在于将数据与人结合，才能真正提升效率与创新。
某领先汽车制造商 · 生产效率经理
最有价值的不是模型答得多好，是它终于能读懂我们自己的工艺语言。
某头部央企化工集团 · 研发数字化负责人
数字化转型的关键在于打破信息孤岛，实现各部门间的数据共享与协作。
某全球领先的电子产品制造商 · IT总监
人工智能技术的深入应用，需要对现有流程进行持续优化与迭代。
某知名科技公司 · 运营优化经理
ECOSYSTEM
生态合作：两个环，一个圆心
内环是发现循环，转得快；外环是产业价值闭环，转得慢。两个环共用的圆心，是企业自己的上下文——它不出域，能力与方法在生态里共享。
WHY FABARTA
同样的模型，为什么结果不一样
差距不在参数量，在模型能不能拿到企业自己的上下文，以及跑完一轮之后能不能沉下来
01 上下文
10000 → 10
候选空间的收敛倍率
公开文献与专利谁都能抓。真正把万量候选压到可执行量级的，是企业内部的配方、工艺与失败记录。
02 速度
2700s → 0.1ms
单次物理场评估耗时
先让「跑一次」变便宜，并行扇出上千个方案才成立。神经算子快扫，高保真仿真复核。
03 复利
6 → 0.5 人月
同类场景的复制投入
没沉淀下来的成功，下一轮还得从零开始。智能体会进化，意思是第二个场景更便宜。
交付与安全的底线
- 全栈本地化部署
- 数据不出域
- 权限与责任边界
- 对象级授权 · 全链路审计
- 生产级动作
- 刻意停在 L3：只给可解释建议
前置工程师（FDE）
不是售后，也不是驻场运维。FDE 坐在你的工艺、质量、排产会议里，把「老师傅怎么判断」写成本体与规则，再让 Agent 接手。第一轮跑通之后，这套东西留在你的系统里，不留在我们手上。
