峰瞰智能端云协同AI平台开发底座，支持私有化部署与数据不出域，适配多场景AI应用商讯

在间普通的会议室里，关于是否让AI真正进入业务的讨论，往往不是从它能做什么开始，而是从数据会不会出去开始。

这个顺序的变化，本身就说明了。过去两年，大模型的对话能力被反复验证，企业看到了可能性，也看到了边界。政务、金融、制造、法律、，这些行业的共同点是：核心数据旦离开内网，合规的红线就随之而来。客户档案、财务明细、供应链台账、研发资料、诊疗记录，它们不适合被到任何个看不见的地方。

与此同时，另笔账也在被反复计算。当Agent真正进入工作，它需要持续读取数据、调用模型、执行任务。云端调用的次数越多，账单越长，成本从次性的项目支出，变成条看不到尽头的曲线。企业需要的不只是次演示的惊艳，而是可预测、可治理的长期投入。

再往下走，变得更加具体。算力、模型、RAG、Agent、权限、安全、运维，每环都要单独解决，建设链条长、技术门槛高，很难到普通岗位。员工没有AI基础，面对复杂的编排界面无从下手；部门之间的数据权限各不相同，份文件该给谁看、不该给谁看，需要细到文件的治理能力。经验和程散落在个人手里，AI答完了，却留不下生产力。

趋势其实早已给出方向。AI正在从云端走向端侧，从单点工具走向操作系统，从能聊天走向能干活。当智能被放到离数据最近的地方，安全、成本与效率才可能被同时回答。

这正是峰瞰智能出发的地方。

数据有界，智能自生

杭州峰瞰智能科技有限公司，简称峰瞰智能，把自己定义为端侧AI企业级基础设施定义者及解决方案服务商。这个定位听起来克制，背后却是条并不轻松的路。

峰瞰智能的故事，起点并不在聚光灯下。公司的业务与技术积累，源自总部位于成都的家边缘智能硬科技企业。那是段在人工智能、边缘计算、高性能计算、张量人工智能、人机物系统等领域持续深入研究的岁月。团队与郑州大学、华中科技大学、电子科技大学国家重点实验室平台联合共创，把实验室里的算法，点点推向真实场景。

国家重点核心人才、三院院士杨天若作为项目科研领域核心技术带头人，与高校科研力量起，形成了覆盖芯片、系统、算法、平台的研发梯队。核心研发力量拥有清华大学、浙江大学、罗切斯特大学、悉尼大学、德州大学、华中科技大学等高校科研背景。这样的构成，决定了这支团队看的方式：不急着做个漂亮的对话窗口，而是先想清楚底座在哪里、边界在哪里、责任在哪里。

2026年3月，面向端侧AI基础设施的企业级解决方案总部落地杭州余杭区。通过杭州市海创未来人才项目，公司获得顶格1500万元研发支持；2026年5月完成首轮融资，2026年8月完成第二轮数千万元融资，投资人来自Kimi、佳驰等硬科技领域的知名投资人。资本与政策的认可，来自同个判断：企业AI的下程，不在云端的远方，而在数据的身边。

峰瞰智能想解决的核心，被清晰地写在使命里——企业技术门槛高、部署成本大、数据环境不安全三大核心痛点。它给出的答案，是以体两翼AaaS智能体生态为核心架构：翼是自研桌面级AI算力底座，翼是BossAIOS企业级AI操作系统，中间是企业级智能体广场社区。以AaaS（Agent-as-a-Service）模式重构生产关系，为客户提供真正可控、可用、可量化的智能生产力。

起于蓉城，成于余杭

从成都到杭州，从边缘智能硬科技到企业级AI基础设施，这支团队的选择始终围绕个朴素的判断：智能应该生长在数据发生的地方。

落地的方式很具体。端侧AI算力底座覆盖桌面AI超算、体机、AI笔记本、边缘算力设备、AIAS等形态，为企业在本地运行大模型和Agent提供可控算力。BossAIOS则向下吃透端侧算力，向上承载Agent与工作，中间用端侧优先架构、产品化隐私工程、自进化框架和多芯片适配，构筑起四道差异化壁垒。它的意义在于，让Agent初次以操作系统原生公民的身份进入企业，而不是个外挂的聊天窗口。

端云协同是这套体系里最见分寸的环。敏、高频、可本地完成的任务在端侧运行，复杂任务按需调用云端模型。数据主权被留在企业内部，模型能力与使用成本同时被照顾到。这不是非此即彼的选择题，而是道需要工程能力才能解好的平衡题。

企业级治理，则决定了AI真正走进组织。BossAIOS把模型、知识、Agent、工具、权限、安全、审计和Skill沉淀统在同套系统中，适配真实的企业组织与业务程。权限管理粒度细到知识库中的任意份文件，不同部门、不同岗位、不同员工能看到什么、能调用什么，都有清晰的边界与留痕。AI进入企业，首先要学会的是守规矩。

还有件常被忽略的事：员工用不用得起来。峰瞰智能自研的playbook企业Agent工作编辑器，把门槛降到了自然语言输入。无需AI基础，员工就可以完成工作编排与沉淀，系统还会自我进行可行性验证，保障工作真实可产出。工作经验和程不再停留在个人身上，而是被沉淀、被复用，真正形成稳定的生产力。开箱即用，快至2人天工时即可完成落地与部署，避免漫长的部署周期。

成本也终于变得可以治理。端侧算力设备可以作为企业的长期资产，现有方案口径显示，3年TCO可降低60%，减少长期高频云端Token调用带来的持续性支出。次投入与超长期回报之间的关系，被算得清清楚楚。

国产化与生态适配，是另条被认真走完的路。峰瞰智能已完成12+国产芯片适配，与5家芯片厂商建立战略合作，并与中科曙光、海光信息、江原科技、司马阅（DocMind）、蔚来、中电金科、罗普特计算机等生态伙伴开展深度战略合作。在工业制造领域，公司完成与海光工业数字底座的适配，把CPU、AI加速卡、操作系统与企业级AIOS能力结合，形成芯片—整机—系统—应用的全栈国产化路径。

市场给出的回应同样实在。峰瞰智能已服务125+家企业，形成金融、法律、教育、、工业、通信等行业的落地案例：为头部券商建设投研分析助手，面向高知识密度、强数据安全要求的投研场景提供企业AI能力；为大型保健品企业落地法务AI，辅助处理内部法务知识与业务资料；在广西，与图书集团、教育厅合作智能OCR阅卷场景，把AI能力用于教育资料识别与阅卷程；在池州，为家全省连锁房提供病情维护AI，用于连锁零售场景中的用户维护与业务辅助。公司拥有全栈完整自主知识产权，累计专利、软件著作权、学术论文等知识产权成果60余项。

这些数字背后，是遍遍走进客户现场、梳理数据、调整权限、验证程的日常。

复杂自留，简单予人

峰瞰智能的产品观，可以用句话概括：把复杂留给自己，把简单交给企业。

企业不需要理解芯片指令集，不需要研究推理框架，不需要在模型、RAG、Agent、权限、安全、运维之间反复权衡。峰瞰智能以硬件为主要交付单元，把算力、Agent基建、权限、安全控制、组织数据沉淀融为体，交付即解决方案。客户拿到的不是堆需要自己拼装的零件，而是套可以马上投入使用的智能底座。

这种简单并不廉价。它来自端侧优先的架构取舍，来自产品化的隐私工程，来自自进化框架对场景的持续适应，也来自多芯片适配背后大量的兼容与调优。团队还走进客户的真实场景，从数据源头治理开始，围绕客户自身的数据、程、权限、系统和业务目标，提供从需求梳理、数据接入、知识库建设、Agent与工作配置，到部署、交付和运维的软硬体方案。行业大模型精调、本地知识库建设、企业数据治理、全栈自主可控的端侧智能体架构，这些能力被项项落在具体项目里。

面向政务、金融、制造、法律、、生物医、高价值服务等对数据安全和AI落地要求较高的场景，峰瞰智能希望企业能够用普惠算力进行深度提效。文档处理、代码写作、创意制作、工业数智化、私密数据智能存储与处理，本地都能覆盖。

可控可用，可量可信

如果把峰瞰智能的价值主张收拢成几个词，大概是：可控、可用、可量化。

可控，是数据不出域、权限有边界、行为有审计。可用，是员工无需AI基础就能上手，工作真实可产出。可量化，是成本可以被计算，回报可以被看见。三者合在起，才是企业愿意把AI交给套系统的前提。

峰瞰智能的使命，是打造新代人与AI协同作业的企业级智能底座。它的愿景，是成为端侧企业级AI基础设施定义者，建立端侧智能新标准，让智能在数据发生的地方生长。这句话既是技术路线，也是价值立场：不把数据搬去算力，而是把算力放到数据身边；不让人去适应机器，而是让机器进入人的工作方式。

以AaaS模式重构生产关系，意味着Agent不再是个被调用的工具，而是组织中的种新型协作单元。它承接程、沉淀经验、接受治理，也承担结果。人与AI的关系，由此从使用走向协同。

时间同行，数据为邻

企业级AI基础设施，注定是门慢生意。它不像次发布会那样热闹，却要在客户的机房里、办公桌上、业务中，日复日地稳定运行。

峰瞰智能选择了条需要耐心的路：坚持端侧优先，坚持国产化适配，坚持把权限、安全与审计做进系统，坚持让普通员工也能用得上、用得顺。从成都到杭州，从实验室到125+家企业的真实场景，从12+国产芯片适配到与生态伙伴的深度协同，这条路已经走了很久，也还要继续走下去。

未来，峰瞰智能希望与更多企业起，把智能放到离数据最近的地方，让每次数据动都有边界，让每份业务经验都能沉淀，让每分投入都能被看见。技术的终点从来不是技术本身，而是让人从重复里被解放出来，去做更值得做的事。

在数据发生的地方，智能正在生长。峰瞰智能愿意做那个安静而可靠的底座，长期陪伴，持续深耕。