在人工智能技术席卷全球的浪潮中，上海星环科技的一支年轻团队正以“硬核”方式，为行业智能化升级提供坚实支撑。这支团队的成员平均年龄不到35岁公司配资，85%是90后工程师。他们用代码与算法打磨人工智能的“基石”，“从0到1”打造出多项打破行业壁垒的技术成果。如今，他们的成绩格外引人注目：牵头研发的智能分析工具入选工信部“揭榜产品”，参与制定60余项行业标准，助力金融、制造等领域实现从“经验驱动”到“数智驱动”的跃迁。
他们的故事印证着：在科创赛道上，年轻人不仅能追光，更能成为光。
算法迭代把握痛点
“真正的技术突破，从来不是纸上谈兵。”星环科技技术副总裁杨一帆的话，道出了团队研发的精髓。这位中国科大本硕、肯塔基大学的博士，曾在国内外龙头企业深耕人工智能领域，2018年毅然回国加入了星环科技。“我们想做真正能落地的技术，而不仅是发论文。”
去年起，杨一帆带领的Sophon研发团队致力于构建企业级人工智能全生命周期管理平台。在金融领域，他们研发的Sophon Base数据科学平台，通过自动化特征工程和持续模型训练技术，将风控模型开发周期从数月压缩至数天；在工业场景中，基于AIoT架构的实时湖仓一体平台，实现了生产数据的毫秒级分析，帮助企业将设备故障预测准确率提升至98%。这些成果的背后，是团队数百次的算法迭代和对行业痛点的精准把握。
“我们不是做炫技的AI公司配资，而是解决实际问题的工具。”研发经理范豪均指着团队研发的大模型运营平台Sophon LLMOps解释道。这位复旦大学软件工程系出身的年轻“技术老兵”，带领70人团队完成了从0到1的突破：平台支持从语料管理到模型部署的全流程自动化，让企业无需依赖专家即可完成大模型应用开发，按需定制AI解决方案。
“透明化”助实时决策
在星环科技的研发中心，一场关于“知识图谱与大模型融合”的讨论正激烈进行。年轻的算法工程师们围坐在屏幕前，调试着刚刚上线的智能体应用——这套系统能自动解析企业内部文档，构建动态知识库，并通过RAG（检索增强生成）技术为业务人员提供实时决策支持。
“很多人认为大模型就是‘黑箱’，但我们证明了它可以被‘白盒化’。”杨一帆介绍，团队独创的数据管理、AI建模、智能体构建和持续运营的“可观测性”体系，让用户能清晰追踪每个推理环节的来源。在某银行的案例中，这套系统帮助客户经理快速定位信贷审批中的风险点，将违规操作识别效率提升3倍。这种“透明化”的创新，正是星环科技区别于竞品的核心优势。
范豪均则展示了另一项突破：他们开发的语料清洗引擎，能自动过滤80%的“垃圾数据”，仅保留高质量、高价值、高密度信息用于训练。“就像淘金一样，我们帮企业从海量数据中提炼金子。”他举例说，在某制造企业的质量检测项目中，团队通过优化数据标注流程，将模型准确率从75%提升至95%，直接减少年损失超千万元。
参编多项“中国标准”
如今，星环科技已参编多项国家级标准：在《面向智能制造的工业大模型标准化研究报告》中，他们提出的“多模型统一处理架构”成为行业标杆；在金融领域，团队参与制定的《银行业大模型评估方法》，首次将模型可解释性纳入考核指标。这些标准的输出，不仅填补了国内空白，更让中国方案走向世界舞台。
“标准制定不是闭门造车。”范豪均回忆，为打磨《大模型驱动的智能知识图谱技术要求》，团队曾深入某能源企业调研，“我们发现传统知识图谱构建需要大量人工标注，于是创新性地提出‘场景化适配’理念，让大模型自动抽取关键信息。”
让年轻人敢想敢试
这支年轻团队如何在短短几年内实现技术突围？答案或许藏在他们的“理论实践两条腿同时迈”的培养体系中：每周一次“顶刊论文精读”，确保理论根基不松动；每月一次“行业客户沙盘推演”，训练实战思维。“我们鼓励年轻人‘敢想敢试’。”杨一帆分享了一个案例：一位95后工程师提出“大规模语料去重算法”，解决了大模型训练中的高质量语料获取清洗难的问题。这项创新后来成为Sophon LLMOps平台的核心功能之一。
范豪均则用“敏捷迭代”形容团队的工作节奏，在某金融客户的紧急项目中，团队72小时内就完成需求分析、模型训练和部署上线，最终帮助客户将反欺诈响应速度提升至毫秒级。
站在星环科技展厅的巨幅数据屏前，一组数字令人振奋：Sophon产品家族已服务超百家用户，覆盖金融、电力、交通等20余个重点行业；团队自主研发的Sophon Discover全球首家通过TPCx-AI 3T规模基准测试官方审计……这些成绩背后公司配资，是一群年轻人对“硬科技”的执着坚守。
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