AI Service Strategy
- 发掘AI适用业务
- 用户与业务流程分析
- 技术与数据可行性评估
- 投资范围与分阶段路线图
// FROM AI IDEA TO AI BUSINESS
连接AI技术与商业之间的鸿沟。
许多AI项目在技术验证阶段被迫中断。KBICT综合分析客户的业务问题、用户、数据、 系统环境与商业可行性，将AI技术转化为可实际部署与运营的服务架构。 而且我们不止于建议——服务由我们亲自构建并运营。
AI Product Engineering
- PoC与MVP开发
- Web·移动端·Windows·嵌入式联动
- 现有业务系统与外部系统集成
- 本地部署型与订阅型产品设计
AI Platform & Operations
- AI模型·数据·API集成
- MLOps·LLMOps应用
- 监控·日志·质量管理
- 云端与封闭网络运营架构设计
AI Business Enablement
- 服务包装
- 定价与引入模式设计
- 白标与许可模式
- 向运营·维护服务转型
// AI BUSINESS LIFECYCLE
从创意到运营，完整的AI服务生命周期
在罗列技术之前，先向您展示KBICT交付AI服务的方法。
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01
DISCOVER — 机会发掘
- 分析现有业务与问题
- 筛选AI应用候选
- 确认数据可用性
- 预期效果与风险分析
成果物AI应用课题定义书 · 可行性分析 · 推进路线图
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02
DESIGN — 服务设计
- 用户场景
- 数据·模型·系统架构
- 安全与运营策略
- PoC·MVP范围定义
成果物服务模型 · UX流程 · 技术架构 · 验证计划
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03
BUILD — 产品实现
- AI模型与应用开发
- 数据管道构建
- API与现有系统对接
- 测试·安全·质量验证
成果物PoC · MVP · 商用平台 · API · 运营文档
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04
SCALE — 运营与商业化
- 云端与本地部署
- 模型与服务监控
- 基于用户反馈的改进
- 向订阅·许可·运营服务转型
成果物运营体系 · 质量指标 · 改进路线图 · 服务商品化
// AI SERVICES
AI服务模型与实施能力
我们的服务不止于战略咨询或模型开发。 我们整合业务、数据、应用与基础设施，构建真正可用的AI服务。
SERVICE 01
AI Service Strategy & Consulting
- AI应用课题发掘
- 业务与需求分析
- 数据与技术可行性评估
- ROI与分阶段投资计划
- AI治理与运营策略
- 软件功能点与项目规模估算支持
SERVICE 02
Generative AI & Agentic AI
- 企业·机构专属知识检索
- 基于RAG的文档问答
- 业务自动化AI智能体
- 报告·提案·检查结果自动生成
- 文档分类·摘要·信息提取
- Human-in-the-loop审批流程
SERVICE 03
Vision AI · Edge AI · Drone AI
- 目标检测·分类·跟踪
- 火灾·安全·异常情况检测
- 无人机影像与传感器数据分析
- 实时视频流处理
- 边缘设备AI推理
- 训练数据构建·清洗·验证
SERVICE 04
Data · Integration · GeoAI
- 数据采集·清洗·转换
- API网关与系统集成
- 消息·协议分析
- 实时事件数据处理
- GIS·空间信息·地图可视化
- 数据标准化与质量管理
SERVICE 05
AI Quality · Security Engineering
- 源代码质量分析
- SAST · DAST · SCA
- 开源漏洞与许可证管理
- SBOM生成与管理
- 测试自动化
- AI模型·提示词·响应质量评估
- 审计追踪与质量看板
SERVICE 06
Cloud Native · MLOps · LLMOps
- 无服务器·容器平台
- 模型部署与版本管理
- 提示词与评估数据管理
- 日志·指标·链路追踪
- CI/CD与DevSecOps
- 云端·本地·封闭网络部署
- 备份·灾难恢复(DR)·运营体系设计
// LIVE SERVICES
由我们构建，正在运营。
从战略到构建再到运营——这些服务就是证明。全部正在运营中，欢迎打开体验。
KRAG-LLM
本地LLM + RAG知识问答
针对您自己的文档提问，处理过程实时显示在日志中，每个回答都附带来源文档。
- 无需外部API的本地LLM推理
- 基于自有文档的RAG
- 实时处理日志
- 附带来源文档的回答
K-UCAP
无人系统标准符合性评估平台
对基于STANAG/MND 4586的无人系统消息进行仿真、收发、分析与可视化，评估互操作性与标准符合性的Web平台。
- 标准消息模型管理
- 消息生成与收发仿真
- 基于场景的测试
- 协议与字段分析
- 错误与符合性判定
- 测试结果与证据管理
需登录后使用
KGENAIDATA
合成数据质量验证平台
在合成数据用于AI模型训练之前，验证其质量的平台。
- 合成数据质量验证
- AI训练数据质量指标
- 验证结果报告
- 登录后使用
需登录后使用
KQA-HUB
AI驱动的软件质量管理平台
统一管理需求、源代码、测试、缺陷、质量指标与交付物，并利用AI自动执行检查与分析的质量管理中枢。
- 需求-测试可追溯性
- 静态分析与质量指标
- 自动功能检查
- 缺陷与处理结果管理
- 质量报告自动生成
- 项目质量看板
引入形态本地部署型 · SaaS型 · 项目质量管理型
打开服务
KWEBSCM
Web安全与漏洞检查管理平台
检查Web应用与开源组件的安全状态，系统化管理漏洞、整改计划与复检结果。
- Web安全自动检查
- SAST · DAST · SCA联动
- 基于OWASP的诊断
- 开源漏洞与许可证分析
- 整改与复检记录
- 安全报告
KAI DRONE EDU
无人机AI数据·训练·教育服务
采集并清洗无人机影像与飞行数据，衔接目标检测与态势感知模型训练及仿真教育，并包含根据无人机配置(电机·螺旋桨·载荷)估算预期飞行特性的仿真。
- 无人机数据集构建
- 标注与数据验证
- 目标检测模型训练
- 边缘推理
- 飞行特性仿真
- 教育内容管理
// INDUSTRY USE CASES
理解现场问题的AI服务
公共·国防
- 封闭网络·内部网络AI知识检索
- 数据对接与消息分析
- 无人系统互操作性评估
- 软件质量·安全证据管理
灾害·安全
- 无人机·CCTV视频分析
- 火灾·危险情况检测
- 现场照片·视频实时共享
- 基于地图的态势可视化
企业·软件团队
- 软件质量管理自动化
- Web与开源漏洞管理
- 内部文档RAG
- 重复性工作AI智能体
设施·空间信息
- 基于GIS的设施管理
- 空间数据标准化
- 实时位置·事件分析
- 基于数字地图的业务服务
// TECHNOLOGY ARCHITECTURE
分层技术架构
将可应用于服务构建的技术按层级整理。 各层在从设计到运营的过程中承担不同角色。
Experience & Application
构建用户实际接触的界面与业务应用。
ReactTypeScriptNext.js
Android · KotlinC# · .NET · WPFC++ · Qt
Java · Spring Boot
AI & Agent
通过模型训练、推理与AI智能体工作流实现服务的智能。
PythonPyTorchONNX RuntimeOpenCV
YOLO系列模型LLMRAGVector Search
AI Agent WorkflowPrompt EvaluationHuman-in-the-loop
Data & Integration
负责数据存储、处理与系统间集成。
PostgreSQLMySQLRedisVector Database
Object StorageREST APIWebSocketgRPC
MQTTEvent-driven ArchitectureGIS · Cesium · Mapsui
Cloud & Platform
构成服务部署与运行的基础设施与平台环境。
Naver CloudFirebaseAWSGCP
DockerKubernetesServerlessAPI Gateway
CI/CDInfrastructure as Code
Quality · Security · Observability
确保服务全周期的质量、安全与运营可视性。
SAST · DAST · SCAOWASPSBOM · CycloneDX
SonarQubePlaywrightAutomated Testing
OpenTelemetryPrometheus · GrafanaAudit Log
// ENGAGEMENT MODEL
适合您现状的AI引入方式
STEP 1
Consulting & Discovery
AI应用课题发掘、可行性评估、服务模型与推进计划制定
STEP 2
PoC & MVP
快速验证核心假设，构建真实用户可评估的最小可行产品
STEP 3
Platform Build
构建反映客户环境与安全策略的专属AI平台与业务服务
STEP 4
SaaS & Managed Service
订阅型服务、白标、许可、运营·监控与持续改进
// CORE VALUES
核心价值观
从设计阶段起就考虑公共·国防·产业现场的安全、质量与运营约束。
01
信任
以可验证的结果、透明的进展与可追踪的交付物建立信任。
02
匠心
从服务策略到代码与运营文档，都以现场可实际使用的水准完成。
03
沟通
先理解客户的业务与约束，用可执行的方案而非技术术语来说明。
04
Agility
从小规模验证起步，快速吸收学习成果，分阶段扩展服务与产品。
// CONTACT
把您的AI创意变成可落地的服务。
即使尚未明确具体技术也没关系。 告诉我们您目前的业务、已有的数据和想解决的问题，我们将一起设计合适的验证范围。
- 公司名称
- KB-ICT Co., Ltd.
- 代表
- Kyubeom Choi
- 总部
- V729, 26F, 165 Convensia-daero, Yeonsu-gu, Incheon, Republic of Korea
(POSCO Tower Songdo) - 传真
- 0504-097-5011